Tiku-cfw 是一个部署在 Cloudflare Workers 上的 AI 题库服务。它兼容 OCS 网课助手 的 AnswererWrapper 规范，接收来自 OCS 脚本的搜题请求，先查本地缓存（D1 数据库），命中则直接返回；未命中则调用 AI 模型获取答案，并自动将结果写入缓存。

核心思路：用 AI 模型做题，用缓存省钱。同一道题只消耗一次 Token，之后所有请求都走缓存，响应速度极快。

为什么做这个

OCS 网课助手需要对接题库才能自动答题，但公共题库覆盖率有限，自建题库又需要服务器和运维。Tiku-cfw 利用 Cloudflare Workers 的免费额度和 D1 数据库，实现了零成本、零运维的 AI 题库方案。

AI 模型负责"做题"，D1 负责"记住答案"。第一次遇到新题时调用模型（稍慢），之后同一道题直接走缓存秒回。题目经过归一化处理后做精确哈希匹配，缓存永不过期。

核心特性

• OCS 兼容：完全遵循 AnswererWrapper 规范，在 OCS 脚本中填入配置即可使用，无需额外适配。
• AI 多渠道调度：支持文本模型和视觉模型两类渠道，按权重调度、最少使用优先轮询，渠道故障自动禁用降级。
• 智能缓存：题目归一化后精确匹配，命中即返回，永不过期。
• 图片题目支持：包含图片的题目自动路由到视觉模型渠道处理。
• Web 管理面板：仪表盘统计、题库管理、API Key 管理、AI 渠道配置、搜索日志，一应俱全。支持深色/浅色主题。
• 零成本部署：Cloudflare Workers 免费额度 + D1 免费额度 + GitHub Actions 自动部署，不花一分钱。

技术栈

工作流程

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OCS 脚本发起搜题请求
  → Worker 接收，归一化题目文本
  → 计算哈希，查询 D1 缓存
  → 命中 → 直接返回答案（毫秒级）
  → 未命中 → 选择 AI 渠道（按权重 + 最少使用）
           → 有图片？路由到视觉模型
           → 调用模型获取答案
           → 写入 D1 缓存
           → 返回答案

渠道调度策略：多渠道按权重分配请求，同渠道内多 Key 轮询，优先使用调用次数最少的 Key。某渠道连续失败后自动禁用，避免浪费请求。

部署与使用

项目推荐通过 GitHub Actions 自动部署，全程在浏览器中操作，无需安装任何命令行工具。大致流程：Fork 仓库 → 创建 D1 数据库 → 配置 GitHub Secrets → 运行迁移 → 推送触发部署。

也支持命令行部署（wrangler）和本地开发调试。

部署完成后，在管理面板中配置 AI 渠道和 API Key，复制 OCS 配置 JSON 粘贴到网课助手脚本中即可开始使用。

详细的分步部署指南、API 文档、管理面板使用说明都在仓库 README 中。

项目地址

GitHub：https://github.com/EchoPing07/Tiku-cfw