46个Dify工作流实战指南从CSV数据分析到批量翻译的低代码AI应用【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把销售CSV丢进对话框一句分析销售额最高的产品就能拿到图表和结论——这是 Dify 工作流集合 Awesome-Dify-Workflow 里 runLLMCode.yml 的日常用法。项目汇总了46个可直接导入的 Dify DSL 工作流覆盖翻译、数据分析、代码执行等场景帮新手用低代码方式落地AI应用。它是什么解决什么问题这个仓库的定位很直接把别人调好的 Dify 流程打包成 yml你导入就能用。它不是教程站也不是框架——主体是 DSL 目录下按功能分类的 yml 文件翻译、工具、聊天机器人、代码等加 README.md 里的说明截图。每个流程都是完整的工作流模式包含输入、条件判断、变量聚合器、输出这些节点已支持任务并行、会话变量、表单、echart 渲染等特性发布后还能作为工具挂进 ChatBot 流程。对想搭建 AI 工作流、又不想从零写代码的中小团队来说它省掉的是设计流程、调模型、处理边界情况这一大段时间。两种方式最直观的区别对比项自己写代码集成导入现成 Dify 工作流上手时间数天起步导入、配模型、跑通十分钟级调试方式翻日志、打断点看节点画布中间结果直接可见二次开发改代码、重新部署改提示词、模板和参数图中是在 Dify 里导入 DSL 目录下的 yml 文件导入后得到完整的工作流画布可直接测试和修改。3分钟跑通第一个工作流前置条件一句话Dify 0.13.0 及以上版本Agent 节点是 1.0 之后的功能尽量用最新版不想自己管 Docker直接用官方云也可以免费账号能建5个流程。然后是完整动作克隆仓库到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow在 Dify 中新建应用选择导入 DSL 文件从 DSL 目录里选对应的 yml每个文件干什么、长什么样README 里按更新日期倒序排了截图和一句话说明。按工作流需求配置模型提供方和 API Key这一步每个流程的要求不一样以 README 说明为准。带代码节点的工作流如 runLLMCode.yml、matplotlib.yml确认已启用 Sandbox否则代码跑不起来。用右侧测试面板跑一遍要调整行为时绝大多数情况改提示词和输入模板就够了不需要动节点结构。挑3个场景看它怎么用46 个文件不用逐个试README 里每个 yml 都附了截图和用途说明从最新更新的开始看踩坑通常最少。下面挑三个最典型的。如果你要快速分析一份CSV痛点业务方丢来一张销售表要趋势图但你自己要开 Python 环境、装依赖、写脚本来回半天。对应文件DSL/runLLMCode.yml配套的DSL/File_read.yml演示如何在沙箱里读取并解析上传文件。流程文件上传 → LLM 生成分析代码 → 沙箱执行 → 输出图表和统计结论。适合谁用电商、金融、制造等需要周期性查数的团队。图中是 runLLMCode 工作流接收 CSV 和自然语言问题LLM 生成的代码在沙箱中执行直接产出分析图表。如果你要把中文技术文档翻译成英文痛点一次性直译出来的英文生硬别扭而 JSON 里的内容字段逐个翻又很容易把结构弄坏。对应文件DSL/中译英.yml做直译→反思→意译三级翻译DSL/json_translate.yml只解析并迭代翻译需要翻译的字段、保持原有结构DSL/json-repair.yml负责把大模型输出的不规范 JSON 修复成可解析格式。流程原文输入 → 直译 → 反思校验 → 意译精修 → 英文输出。适合谁用做技术文档、API 文档、产品资料国际化的团队。图中是直译→反思→意译的三级中译英工作流画布每级提示词都做了针对技术文体的调整。如果你要为节点活动生成一张能直接打印的春联痛点让 LLM 写春联文字没问题但要排成带字体、能直接打印的图片格式还得再花功夫。对应文件DSL/春联生成器.yml另有福到了版本用到的字体需要在机器上存在可按需修改。流程主题输入 → LLM 生成对联内容 → 代码格式化排版 → 图片输出。适合谁用文化创意、节日营销、社群运营。图中是春联生成器工作流的输出LLM 生成的内容经代码排版后变成可直接打印的图片。踩坑与修复现象沙箱里跑 pandas、numpy、matplotlib 报operation not permitted之类错误。原因官方沙箱权限复杂部分科学计算库装上也无法使用。修复换成优化版沙箱 dify-sandbox-py主流科学计算库已测可用或者把需要的依赖写进/docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt重启沙箱。现象节点间传递较大字符串时报超限制。原因.env默认长度上限较小。修复改两项配置后重启容器CODE_MAX_STRING_LENGTH: 1000000 TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH: 1000000现象matplotlib 出的图表里中文全是方框。原因沙箱环境没有中文字体。修复在代码节点里显式配置字体路径。现象拿到图片 URL 后用 Markdown 渲染聊天窗口一片空白。原因图片服务不支持跨域。修复换支持跨域的图片存储服务。现象知识库上传大文件报错改了上传限制配置仍然失败。原因nginx 层还有独立的上传大小限制。修复在.env里搜 nginx把对应配置一起改掉再重启容器。现象知识库索引永久排队。修复.env设置LOG_FILE/app/logs/server.log重启容器。其余值得一试的工作流图中是图文知识库工作流的检索结果以图文混排形式展示前提是知识库内容里带了图片的远程链接。场景DSL 文件一句话用途知识管理图文知识库/图文知识库.yml、Document_chat_template.yml检索结果图文混排展示知识库问答模板客服对话根据用户的意图进行回复.yml、记忆测试.yml意图判定后走不同回复路径短期记忆思维链示例内容运营标题党创作.yml、文章仿写-单图_多图自动搭配.yml、Text to Card Iteration.yml、Dify 运营一条龙.yml爆款标题、文章仿写、小红书卡片、多平台文案运营一条龙中图片生成环节已失效当思路看搜索问答搜索大师.yml、Jina Reader Jinja.yml、simple-kimi.yml搜索、网页阅读、问答组合流程代码工具json-repair.yml、matplotlib.yml、chart_demo.yml、Claude3 Code Translation.ymlJSON 修复、matplotlib 画图、echart 图表渲染、代码跨语言翻译Agent 示例AgentFlow.yml、Agent工具调用.yml、Demo-tod_agent.yml、旅行Demo.yml、MCP-amap.ymlDify 1.0 Agent 节点策略、工具调用、上下文存储、MCP 接入下一步克隆仓库挑一个你场景对应的 yml 导入 Dify用测试面板跑通它。仓库在持续收集新工作流Agent 节点、MCP 调用等都有更新建议定期回 DSL 目录看看。【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