Awesome-Dify-Workflow上手指南从模板到跑通第一条工作流【免费下载链接】Awesome-Dify-Workflow分享一些好用的 Dify DSL 工作流程自用、学习两相宜。 Sharing some Dify workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow你希望让大模型分析一份上传的CSV可光写提示词跑不完整个流程读文件、执行代码、输出结果都得逐环接上。Awesome-Dify-Workflow收集了四十多条成熟的Dify工作流其中就有这条CSV到分析结论的链路导入即可直接使用。这是一个Dify工作流模板库在Dify生态里的定位是拿来即用的流程合集每个yml文件对应一条完整可导入的流程覆盖翻译、数据分析、知识库问答、Agent对话等场景。无论你是刚学画流程的新手还是想看某个功能具体怎么搭的老用户都能在这里找到参照。5分钟跑通第一条工作流先把仓库克隆到本地打开DSL模板目录。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow每个yml文件就是一条工作流项目的README里写明了每条文件的用途。翻译选中译英.yml数据分析选runLLMCode.yml。然后打开Dify工作室在创建应用的面板里选择导入DSL文件上传刚选好的yml。平台要求Dify 0.13.0及以上版本如果模板用到了Agent节点请尽量用最新版Dify导入否则会失败。最后补模型、测运行。流程里的LLM节点都预设了模型检查这些模型在你的账号里是否可用不可用就换成自己配置好的再点右上角运行右侧测试面板就能看到结果。翻译、数据分析、图文知识库模板怎么做到的三步翻译工作流直译、反思再意译长文本直接翻译容易生硬、语气不对。三步法的机制是让模型先做一次直译再对直译逐条反思挑毛病最后意译润色输出。中译英.yml就是这套流程的落地。拿一篇技术文章来翻译时直接贴入Markdown原文输出的格式也会保留。提示词已经写好点开LLM节点能看到角色、规则和策略的完整设定想学提示词组织方式可以照着看。数据分析工作流LLM写代码沙箱来执行想分析一份CSV自己写Python又麻烦。这条流程让LLM生成分析代码而Dify的代码节点无法直接引用LLM的输出所以通过HTTP请求把代码发到沙箱执行再把结果取回来。生成和执行分离各管一段。在测试面板上传CSV输入帮我看三分最多的前3个人流程会读取文件、运行分析并返回结论。注意它的沙箱用的是dify-sandbox-py因为官方沙箱对pandas、matplotlib这类数据分析库的权限限制较多。图文知识库检索结果连图带文知识库检索返回的往往是一整段文字文档里的图片则完全不显示。这个模板的做法是在知识库文档中直接写入图片的远程链接检索节点取回内容时图片链接跟着一起出来前端再把图文渲染在一起。整理产品手册或教程时把图片放到支持跨域访问的远程地址用户提问后回答里就会自动带上对应图片。模板里附了一份Markdown示例文档替换成自己的内容即可。导入和运行的高频卡点解法如果你在沙箱里运行pandas、matplotlib时报operation not permitted可以换用项目推荐的dify-sandbox-py常用数据分析依赖已预装好。如果流程跑通了但回复里图片不显示多半是图片链接不支持跨域。可以换成支持跨域访问的远程图片地址图文知识库模板里的处理方式可以参考。如果节点数据报超限错误可以在.env文件里调大CODE_MAX_STRING_LENGTH和TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH两个值重启容器后生效。知识库上传大文件被拒通常不是只改.env的上传限制nginx的限制也要一起改两边都放开才能通过。最快的第一步是导入中译英.yml把自己写过的一段技术文章翻译一遍这条流程的提示词是学习LLM节点怎么配的最好参照。导入或配置遇到问题时先到README.md的常见问题一栏找部署和配置类问题大多有现成答案。【免费下载链接】Awesome-Dify-Workflow分享一些好用的 Dify DSL 工作流程自用、学习两相宜。 Sharing some Dify workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Awesome-Dify-Workflow上手指南：从模板到跑通第一条工作流
Awesome-Dify-Workflow上手指南从模板到跑通第一条工作流【免费下载链接】Awesome-Dify-Workflow分享一些好用的 Dify DSL 工作流程自用、学习两相宜。 Sharing some Dify workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow你希望让大模型分析一份上传的CSV可光写提示词跑不完整个流程读文件、执行代码、输出结果都得逐环接上。Awesome-Dify-Workflow收集了四十多条成熟的Dify工作流其中就有这条CSV到分析结论的链路导入即可直接使用。这是一个Dify工作流模板库在Dify生态里的定位是拿来即用的流程合集每个yml文件对应一条完整可导入的流程覆盖翻译、数据分析、知识库问答、Agent对话等场景。无论你是刚学画流程的新手还是想看某个功能具体怎么搭的老用户都能在这里找到参照。5分钟跑通第一条工作流先把仓库克隆到本地打开DSL模板目录。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow每个yml文件就是一条工作流项目的README里写明了每条文件的用途。翻译选中译英.yml数据分析选runLLMCode.yml。然后打开Dify工作室在创建应用的面板里选择导入DSL文件上传刚选好的yml。平台要求Dify 0.13.0及以上版本如果模板用到了Agent节点请尽量用最新版Dify导入否则会失败。最后补模型、测运行。流程里的LLM节点都预设了模型检查这些模型在你的账号里是否可用不可用就换成自己配置好的再点右上角运行右侧测试面板就能看到结果。翻译、数据分析、图文知识库模板怎么做到的三步翻译工作流直译、反思再意译长文本直接翻译容易生硬、语气不对。三步法的机制是让模型先做一次直译再对直译逐条反思挑毛病最后意译润色输出。中译英.yml就是这套流程的落地。拿一篇技术文章来翻译时直接贴入Markdown原文输出的格式也会保留。提示词已经写好点开LLM节点能看到角色、规则和策略的完整设定想学提示词组织方式可以照着看。数据分析工作流LLM写代码沙箱来执行想分析一份CSV自己写Python又麻烦。这条流程让LLM生成分析代码而Dify的代码节点无法直接引用LLM的输出所以通过HTTP请求把代码发到沙箱执行再把结果取回来。生成和执行分离各管一段。在测试面板上传CSV输入帮我看三分最多的前3个人流程会读取文件、运行分析并返回结论。注意它的沙箱用的是dify-sandbox-py因为官方沙箱对pandas、matplotlib这类数据分析库的权限限制较多。图文知识库检索结果连图带文知识库检索返回的往往是一整段文字文档里的图片则完全不显示。这个模板的做法是在知识库文档中直接写入图片的远程链接检索节点取回内容时图片链接跟着一起出来前端再把图文渲染在一起。整理产品手册或教程时把图片放到支持跨域访问的远程地址用户提问后回答里就会自动带上对应图片。模板里附了一份Markdown示例文档替换成自己的内容即可。导入和运行的高频卡点解法如果你在沙箱里运行pandas、matplotlib时报operation not permitted可以换用项目推荐的dify-sandbox-py常用数据分析依赖已预装好。如果流程跑通了但回复里图片不显示多半是图片链接不支持跨域。可以换成支持跨域访问的远程图片地址图文知识库模板里的处理方式可以参考。如果节点数据报超限错误可以在.env文件里调大CODE_MAX_STRING_LENGTH和TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH两个值重启容器后生效。知识库上传大文件被拒通常不是只改.env的上传限制nginx的限制也要一起改两边都放开才能通过。最快的第一步是导入中译英.yml把自己写过的一段技术文章翻译一遍这条流程的提示词是学习LLM节点怎么配的最好参照。导入或配置遇到问题时先到README.md的常见问题一栏找部署和配置类问题大多有现成答案。【免费下载链接】Awesome-Dify-Workflow分享一些好用的 Dify DSL 工作流程自用、学习两相宜。 Sharing some Dify workflows.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
