📢 読者の皆様へ ※ 現在日本語を勉強中のため、AIツールの補助を受けて作成しています。 (目前日文學習中，內文經 AI 輔助完成。)
◆ 開発背景とアーキテクチャ選定のリアル 元々は Gemini 3.5 などの高機能な大型LLMモデルをAPI経由で組み込む予定でした。しかし、実際の検証段階で「API接続の不安定さ」や「モデルの定期的な仕様変更・Updateに伴う保守コスト」という課題に直面しました。
そこで、現在のPOC（概念検証）フェーズにおける「シンプルなテキスト要約・予備スクリーニング」という要件に対して、より軽量で安定した環境を模索した結果、Cloudflare Workers AI の無料テンプレートを活用するアーキテクチャへと舵を切りました。
他社のサードパーティ製有料テンプレートという選択肢もありましたが、開発フェーズとコストパフォーマンスを考慮し、現在は「標準機能でどこまで実現できるか」を重視しています。
◆ 今後の展開：スキルの拡張とモジュール化 今回の Cloudflare Workers の導入は、あくまで「預備篩選系統（Pre-screening Dashboard）」にLLMを組み込むための初期アプローチ（第一步）です。
軽量モデルで安定したパイプラインを確立した後は、状況に応じて柔軟にアップグレード可能な設計にしています：
- 高精度計算モデルへの置換：数値計算や毒性予測に特化した高機能モデルへのシームレスな切り替え。
- LLM統合型モデルへの進展：既存の預篩計算ロジック（MAP-IC50等）とLLMをより密に統合したハイブリッド構成。
- Skill Mode（拡張機能）の実装：Claude などの Skill 開発思想を取り入れ、既存のAIモデルにドメイン特化型の機能をプラグイン形式で追加する構造。
「完璧な最初の一步」を目指すのではなく、「変化に強いアジャイルな構造」を作ることで、ドライ（情報科学）とウェット（創薬研究）を結ぶツールをさらに成長させていきます！
💡 中文對照與亮點解析
標題：雲端 AI 的嘗試與突破：從 Gemini 到 Cloudflare Workers AI，構建具擴充性的 LLM 架構
◆ 開發背景與架構選定的真實思維 原本計畫直接整合 Gemini 3.5 等大型 LLM API，但在實際驗證中，遇到了 API 連線穩定度以及模型频繁更換維護成本過高的問題。
針對目前 POC 階段只需「簡單文字說明與預篩」的需求，我轉而利用 Cloudflare Workers AI 提供的免費模板進行邊緣運算部署。雖然市面上有很多付費第三方模板，但基於成本與敏捷開發考量，目前以零成本、高穩定性的標準架構為主。
◆ 未來展望：擴展模組與 Skill 模式 這次的 Cloudflare Workers 只是將 LLM 引入預篩系統的初步嘗試。在建立穩定的 Pipeline 後，架構已預留了極高彈性：
- 切換高階計算模型：未來可無縫對接具備強大計算能力的專業模型。
- 深度整合 LLM 與 IC50 預測引擎：將純文字解析與底層 MAP-IC50 計算邏輯進行深度融合。
- 導入 Skill Mode 擴充機制：參考 Claude 的 Skill 開發概念，以外掛（Plugin）方式為既有 AI 擴充領域專用功能。
