3步跑通Dify工作流：40多个可导入模板的动手指南

3步跑通Dify工作流40多个可导入模板的动手指南【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第一次想用Dify搭个翻译流程时你大概率会卡在三个问题上节点怎么连、提示词怎么写、模型选哪个。Awesome-Dify-Workflow 就是冲着这类问题来的它收集了 40 多个可直接导入的 Dify 工作流导入一次就能得到一个能跑的应用还能打开画布看它是怎么搭的。项目速览三句话说清Awesome-Dify-Workflow 是一个社区维护的 Dify 工作流模板仓库DSL 目录下有 40 多个 .yml 工作流文件覆盖文档翻译、数据分析、知识问答、外部工具调用四类场景。所有模板都是工作流模式导入后可以直接发布为工具再嵌进 ChatBot 流程里复用。它适合已经装好 Dify官方云或自部署、想快速验证一个场景或者想反着拆开模板学习流程设计的人。最短上手路径拿到文件、导入、跑一次 Dify 工作流的导入方法是固定的三步大概五分钟。1. 拿到文件。先把仓库克隆到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow打开 DSL/ 目录先挑 中译英.yml。如果打算在线导入复制这个文件的 raw 地址打算离线导入直接用本地文件。做完后的状态手里有一个 DSL 文件或者一个文件 URL。DSL 目录中 中译英.yml 的文件页面点右上角 Raw 并复制链接地址即可在线导入2. 导入到 Dify。在 Dify Studio 点“创建应用”→“Import DSL file”弹窗里有“From URL”和上传本地文件两种方式。做完后的状态应用列表里多了一个同名应用打开能看到完整的节点画布。版本有要求Dify 0.13.0 及以上才能导入用到 Agent 节点的模板需要 1.0 以上。Dify Studio“创建应用”面板选择“Import DSL file”入口“Import from DSL”弹窗选 From URL 后粘贴文件地址3. 跑一次。打开画布里的 LLM 节点把模型换成你账号里可用的点右上角“运行”输入变量填一段文本执行。做完后的状态结束节点返回了文本流程走通。模板按场景速览仓库里的模板按用途大致分四组每组给一个代表文件。文档与翻译数量最多的一组。中译英.yml 是代表走“直译→反思→意译”三步法全书翻译.yml 切分长文本后在迭代器里翻译translation_workflow.yml 有输入语言、目标语言、国家、原始文本 4 个参数LanguageConsistencyChecker.yml 做三语言校对Claude3 Code Translation.yml 处理不同编程语言之间的代码翻译。数据与报表适合“丢一份 CSV 要一份洞察”的场景。数据分析.7z 里带完整工作流和 Flask 服务runLLMCode.yml 让 LLM 生成代码、再由 sandbox 执行来分析 CSVFile_read.yml、matplotlib.yml、chart_demo.yml 分别覆盖文件解析、绘图、图表渲染。runLLMCode 数据分析示例开始、获取文件路径、读取CSV、LLM 生成代码、Sandbox 执行右侧输入面板传 CSV 和 query知识问答想把内部文档变成问答入口从这组开始。图文知识库示例自带一份样例 Markdown检索后回复是图配文的效果Document_chat_template.yml 是最小化的知识库聊天模板记忆测试.yml 加了短期记忆和思维链。图文知识库四节点流程开始→知识检索→LLM→直接回复右侧预览回复中带有图片外部工具对接与 Agent这一组把 Dify 接到外部服务上。MCP-amap.yml 通过 MCP 调高德地图需要先申请一个免费 KeyDemo-tod_agent.yml 和 Agent工具调用.yml 演示 Dify 1.0 的 Agent 节点旅行Demo.yml 展示多轮对话里的信息收集和工具调用Artifact.yml 搭配插件渲染 LLM 生成的 HTML。MCP-amap 的 Agent 节点MCP 策略、gpt-4o-mini 模型、MCP 服务器地址均已配置右侧是天气查询的预览回复中译英模板逐段拆解中译英模板最通用只有三个节点不依赖任何外部服务任何一段需要从中文变英文的文本都能跑。导入和运行就是前面那三步这里按“改参数→测试→发布”走一遍。中译英模板的三节点连线开始content 输入→ LLMdeepseek-chat→ 结束右侧是完整的 system 提示词节点怎么连。开始节点有一个段落输入 content必填上限 5 万字符LLM 节点默认模型是 deepseek-chattemperature 1.1结束节点把 LLM 的 text 输出为 output。“三步翻译法”全部写在 LLM 的 system 提示词里第一步直译第二步列出具体问题第三步意译按固定 Markdown 格式返回。整条流程没有分支就是一条直线。改参数。两处一是 LLM 节点的模型名换成账号里可用的模型二是 system 提示词里的风格描述这个模板默认按“英文科研论文”风格翻译改成营销文案就自己改那一段。测试。点“运行”在输入面板粘一段中文看输出是否依次有“### 直译 / ### 问题 / ### 意译”三段。发布。点右上角“发布”工作流可以发布为工具供其他 ChatBot 流程调用也可以从左侧“访问 API”直接拿接口。最容易卡住的地方模板默认模型不在你的账号里运行停在 LLM 节点或选不到模型。先把模型配好再跑流程。踩坑备忘四个高频问题⚠️ 以下四组问题被问到最多都按“现象→原因→处理”写。回复里的图片不显示。现象回复 Markdown 里有图片链接聊天窗口却什么都没渲染。原因图片所在服务器不支持跨域访问。处理换成支持 CORS 的远程图片知识库里的本地图片参考图文知识库示例把远程图片地址写进文档再上传。sandbox 依赖装不上。现象sandbox 里跑 pandas、numpy、matplotlib 报operation not permitted之类的错。原因官方 sandbox 权限复杂装了 matplotlib 也无法使用。处理把依赖写进 /docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt 后重启 sandbox或者换作者维护的 dify-sandbox-py常用数据分析库已预装并验证可用。导入后跑不起来。现象运行停在 LLM 节点或模型下拉里选不到模型。原因模板里写死的默认模型没在账号里配置。处理先到“设置-模型供应商”添加模型供应商和 API Key或者把 LLM 节点改成已可用的模型再运行。节点间传数据提示超限。现象长字符串在节点之间传递时报超出长度限制。原因平台默认限制偏小。处理把 .env 里的 CODE_MAX_STRING_LENGTH 和 TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH 改成 1000000重启容器。今天能做的最小动作今天就做一件事导入 中译英.yml换成可用模型粘一段技术文档跑通第一遍。跑通之后看图文知识库示例把场景扩到问答再研究 Demo-tod_agent.yml 里的 Agent 节点设计。【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