5分钟跑通第一个Dify工作流46个现成模板抄作业式玩转AI自动化【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你有没有过这样的经历刷到别人晒出的Dify智能体、自动化流程觉得真香可真到自己上手打开工作流画布就傻眼了——该先拖哪个节点变量怎么接提示词怎么写才不翻车从零搭一个能用的流程动辄折腾一下午最后还可能因为某个小配置跑不通直接劝退。这个痛点其实有个特别省力的解法抄作业。今天要安利的 Awesome-Dify-Workflow 就是一个作业答案合集它把 46 个经过实战验证的 Dify 工作流DSL 文件打包整理好翻译、工具、聊天机器人、代码、数据分析五大类全覆盖导入即用免费还带中文说明——你不需要从空白画布开始只需要挑一份答案抄到自己手里。这个仓库到底装了什么一份不用动脑的作业答案先给这份答案画个像。它不是一个教你写工作流的教程而是一个持续更新的模板仓库每个模板都是一个完整可导入的 YAML 文件导入 Dify 后直接就是一张搭好的流程图。你可以按需取用也可以把它当成别人家优秀作业来拆解学习正好对应作者说的自用、学习两相宜。按用途大概可以分五个货架货架代表模板能干什么翻译优化中译英.yml、DuckDuckGo翻译LLM二次翻译.yml、全书翻译.yml从单篇翻译到整本书切分翻译实用工具SEO Slug Generator.yml、搜索大师.yml、Text to Card Iteration.yml生成URL、搜索、小红书卡片聊天机器人记忆测试.yml、根据用户的意图进行回复.yml带记忆、能判断意图的对话机器人代码与数据json-repair.yml、chart_demo.yml、数据分析.7zJSON修复、图表渲染、数据库分析新特性尝鲜MCP-amap.yml、Agent工具调用.yml、旅行Demo.ymlMCP调用、Agent节点、会话变量如果你用的是 Dify 0.13.0 及以上版本这些模板里的任务并行、会话变量、表单、echart 渲染都能直接跑涉及 Agent 节点的模板则建议用最新版 Dify 导入。所有工作流基本都可以免费使用这一点对新手特别友好——不用先花钱就能验证这套思路适不适合我。抄作业第一步5分钟跑通人生第一个工作流别急着研究每个节点的含义先跑通一个再说。以最实用的翻译类为例完整链路只要五步准备一个 Dify 环境用云端版注册账号就行也可以本地 Docker 部署。登录后先添加一个模型比如 DeepSeek、通义千问这类按需选这是所有工作流能跑起来的前提。把作业答案拉下来在终端执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow整个仓库会下载到本地。找到想要的那个文件在DSL文件夹里按名字找翻译类的入口就在DSL/中译英.yml。文件名即说明几乎不需要猜。导入 Dify进入工作流编辑页面选择导入 DSL 文件把刚才那个.yml上传上去。画布上会自动铺好一张完整的流程图——开始、LLM、结束节点和连线全都在。填参数、点运行在输入框里填上要翻译的内容点运行看结果。整个过程熟练之后真的只要几分钟。我第一次导入中译英.yml时最惊讶的是它的提示词质量——它用的是一套直译 → 反思 → 意译的三步策略翻译出的英文接近科研论文水准比我自己随手写的提示词强太多了。而这就是抄作业最大的红利别人调过无数遍的提示词细节你一键就拿到了。顺带一提翻译这个货架本身就是个进阶教材DuckDuckGo翻译LLM二次翻译.yml用传统翻译引擎替代第一步直译来省 Tokentranslation_workflow.yml复刻了吴恩达提出的 Agentic 翻译思路全书翻译.yml则演示了切分长文本 迭代器的批量处理套路。同样是翻译四种完全不同的解法看完你对工作流设计的理解会上一个台阶。抄完别急着走拆解三个课本级工作流导入、运行、惊叹完之后建议你按下暂停键把画布放大认真看看别人是怎么设计流程的。下面三个模板是绝佳的拆解对象。范例一json-repair——代码节点救了不听话的模型输出用过 LLM 的人都知道让大模型输出严格的 JSON 有多让人血压升高少个引号、多个括号、字段顺序乱套程序一解析就崩。json-repair.yml的思路很直接——用代码节点对模型输出做一次格式化抢救把不标准的 JSON 修复成可解析的结构。这个模板的价值在于它揭示了工作流的一个通用套路LLM 负责想代码节点负责稳。任何需要结构化输出的场景数据入库、接口对接、系统集成都可以照这个思路补一道保险。范例二记忆测试——会话变量让机器人长记性普通聊天机器人是金鱼记忆聊完就忘。记忆测试.yml演示了怎么用 Dify 的会话变量给机器人装上短期记忆把关键信息比如用户偏好、任务上下文存进会话变量再纳入 Agent 的思考上下文多轮对话就能前后呼应。它还顺带演示了 CoT 思维链的写法属于一次看完两种技能的划算买卖。范例三chart_demo——让数据自己长出图表报告里最费时间的环节是什么画图。chart_demo.yml把取数 → 拼接 → 渲染图表串成了一条流水线通过回复内容直接渲染出 ECharts 图表。官方示例里甚至有获取天气数据 → 生成气温降水图的完整演示。配合数据分析.7z查询数据库并生成解读和图表一起看你基本就能拼出一个数据问答助手的原型了。写作业时间把别人的模板改造成自己的抄作业的终点是能自己写作业。有了这几个模板打底改造的路径很清晰改提示词这是性价比最高的定制。以中译英.yml为例它的 LLM 节点里有一整套 SYSTEM 提示词角色、规则、步骤你把它从翻译科研论文改成翻译产品文案立刻就有了自己的专属工具。画布上点开节点就能编辑改完点运行验证没有学习成本。换模型模板里的模型是按作者习惯配置的你在节点里换成自己账号下的模型即可通常不影响流程结构。发布为工具工作流模式可以一键发布为工具然后嵌进 ChatBot 流程。这意味着你可以把翻译做成一个工具让聊天机器人按需调用——仓库里不少模板本身就在演示这种工作流套工作流的玩法。组合进阶当你想做更复杂的事可以借鉴MCP-amap.yml用 MCP 策略调用高德地图、Agent工具调用.ymlAgent 节点 Function Calling 调度工具这类新特性模板它们代表 Dify 1.0 之后的方向也代表了工作流设计的下一个台阶。抄作业路上的避坑指南都是前人踩出来的这个仓库除了模板还沉淀了一批群里反复被问的实战问题提前看一眼能帮你少走不少弯路sandbox 装不了 pandas、matplotlib官方 sandbox 权限比较严格装完也未必能跑。README 里推荐了一个简化版 sandboxdify-sandbox-py这些依赖已经测试可用。注意matplotlib.yml、jieba.yml这类画图/分词模板都需要它。节点间传字符串提示超限在.env里把CODE_MAX_STRING_LENGTH和TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH调大比如 1000000重启容器即可。知识库上传大文件报错光改 Dify 配置不够.env里的 nginx 相关配置也要一起改。PDF 上传知识库乱码先转成 Markdown 格式再上传识别效果会好很多。拿到图片 URL 但聊天窗口不显示你的 Markdown 写法没错多半是图片不支持跨域CORS换一张支持跨域图床的图就行。这些问题单独搜答案很费时间仓库里已经帮你浓缩成了一页 FAQ遇到先翻一翻大概率有解。从今天起你的 AI 工作流可以站在别人肩膀上回头再看Awesome-Dify-Workflow 最打动我的地方不是某个模板有多炫而是它把用 AI 搭自动化这件事的门槛从**必须会搭降到了只要会导入**。你不会写提示词答案里有。不会设计节点答案里有。怕踩坑避坑清单也有。剩下的就是按需取用、动手验证、慢慢长出属于自己的流程设计能力。现在就行动吧克隆仓库挑一个最贴合你日常工作的模板翻译、图表、还是带记忆的机器人导入你的 Dify跑通第一个结果。然后告诉我你下一个最想自动化的重复劳动是什么是整理会议纪要还是批量处理文档评论区聊聊说不定下一个热门模板就是你贡献的那个。【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