Awesome-Dify-Workflow 翻译工作流导入跑通【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从零搭 Dify 工作流要调节点、写提示词、连变量半天未必跑通。Awesome-Dify-Workflow 收集了 40 多个可直接导入的 DSL 工作流覆盖翻译、CSV 数据分析、Agent 工具调用等场景。本文带你完成环境准备、导入第一个 DSL并拆解各功能模块的配置要点。项目定位这是一个 Dify DSL 工作流模板仓库不是独立软件DSL/目录下的每个 yml 文件描述了一个完整应用的节点连线DSL 即描述 Dify 应用结构的 YAML 文件导入后直接还原成可编辑的画布。所有工作流均为工作流模式发布后可作为工具嵌入 ChatBot 流程。与官方 Explore 里的英文示例相比这里的模板按中文场景组织每个流程都自带输入、条件分支、变量聚合、输出等基础结构导入后替换模型即可使用。环境准备Dify 版本要求与 DSL 文件导入步骤准备 Dify 环境二选一可选步骤本地 Docker 部署Dify 需0.13.0 及以上版本才能支持多任务并行、会话变量、表单等特性含 Agent 节点的工作流如Demo-tod_agent.yml、MCP-amap.yml需要1.0 及以上版本建议直接用最新版。使用 Dify Cloud免费注册即可免费额度可创建最多 5 个流程适合先验证模板效果。配置模型头像菜单进入「设置」→「模型供应商」为你的模型填入 API-KEY 并开启。导入的 DSL 里引用的是作者的模型这一步必须做否则运行必报错。克隆仓库获取 DSL 源文件git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow导入 DSL在 Dify「创建应用」面板点击「导入 DSL 文件」支持上传本地 yml也支持粘贴文件 Raw 链接从 URL 导入。可选步骤打开导入后的工作流把各 LLM 节点里的模型换成自己的按需调整提示词数据分析类工作流还需按下方表格配置 Sandbox 依赖。配置项位置说明Dify 版本部署时确认0.13.0 支持并行任务/会话变量/表单Agent 节点需 1.0模型 API-KEY设置 → 模型供应商所有 LLM 节点的前置依赖Sandbox 依赖/docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt仅数据分析类需要写入 pandas、matplotlib 后重启 sandbox核心功能逐模块拆解翻译工作流三步翻译法与引擎LLM 混合翻译中译英.yml按「直译→反思→意译」三步提示词产出高质量英文DuckDuckGo 翻译LLM二次翻译.yml把第一步换成 DuckDuckGo 免费引擎直译省 Token再由 LLM 做问题指出和意译润色。配置要点替换 LLM 节点模型TRANSLATE_TO参数控制目标语言DuckDuckGo 工具要求容器能直接出网。输入输出输入中文段落输出英文译文混合版的运行面板会先列出「问题」语句不通顺、晦涩难懂再给出意译结果。适用场景技术文档、商务邮件、长文翻译长文见全书翻译.yml用迭代器切分后逐段翻译。数据分析与代码执行LLM 生成代码 Sandbox 运行runLLMCode.yml演示「LLM 写代码、Sandbox 执行」的闭环链路由于 Dify 代码节点无法直接引用 LLM 生成的代码工作流通过 HTTP 请求把代码提交给 Sandbox 执行。File_read.yml更直接在 Sandbox 内用 pandas 读取 CSV 并输出预览表。配置要点需挂载上传目录并使用预装 pandas、matplotlib 的 dify-sandbox-py 镜像官方 Sandbox 权限较复杂装完依赖也可能无法运行。输入输出上传20210506.csvquery 填「帮我看三分球最多的前3个人」输出统计结果。适用场景CSV 报表分析、数据可视化matplotlib.yml把图表输出为 base64 再经回复节点渲染。Agent 节点与 MCP 工具调用Demo-tod_agent.yml演示 Dify 1.0 的 Agent 节点多轮对话、上下文理解、信息收集MCP-amap.yml则通过 MCPModel Context Protocol让模型以标准方式调用外部工具的协议FunctionCalling 策略调用高德地图在线服务。配置要点Agent 策略选「MCP FunctionCalling」填入 MCP 服务器地址注册开发者账号可领免费 Key勾选工具列表并设置最大迭代次数。输入输出输入「查询上海的天气」Agent 调用天气工具后回复多日预报。适用场景需要实时外部 API 的对话应用如天气、地图、搜索。图文知识库检索图文知识库.yml解决检索结果只有纯文字的问题在知识库文档里写入图片的远程链接检索后 LLM 按 Markdown 语法把图片嵌入答案。配置要点可参考DSL/图文知识库/知识库内容/下的示例 Markdown 建库图片地址必须支持跨域否则不渲染。输入输出询问 coffbox 的 Gemini/Claude 代理连接方法回复为带配置截图的图文说明。适用场景运维手册、产品文档、内部 Wiki 问答。插件扩展与 Artifact 渲染Artifact.yml搭配作者开发的 Artifacts 扩展插件把 LLM 生成的 HTML/CSS 渲染成交互式页面借鉴了 Anthropic 的 Artifacts 形态。配置要点Dify 1.0 在插件市场安装 Artifacts 扩展 → 导入Artifact.yml→ 按 README 配置扩展参数。输入输出输入「规划一个上海1日的行程安排」输出含头图、时间轴、卡片式日程的 HTML 页面。适用场景行程规划、运营卡片、报表页等富交互输出。跨模块组合玩法长文翻译 文本切分 迭代器 翻译提示词全书翻译.ymlDify 官方示例的数据流向原始长文输入 → 按段落切分成列表迭代器内逐段调用三步翻译 LLM可复用中译英.yml的提示词聚合各段译文 → 拼接输出完整译本参数联动切分粒度决定单次调用的 Token 占用段落过长就调小切分长度避免上下文超限导致译文被截断。CSV 洞察 LLM Sandbox 变量聚合runLLMCode.yml的组合链路上传 CSV → 获取文件路径节点输出路径LLM 结合 query 生成 pandas 代码提示词须约束为纯代码不含解释文字否则 HTTP 节点解析失败HTTP 节点把代码 POST 到 Sandbox 执行接口执行结果经变量聚合器交给第二个 LLM写成自然语言结论参数联动第一个 LLM 的输出格式、HTTP 节点的路径、Sandbox 中已安装的依赖三者必须一致任何一环断裂都会得到空结果。图文问答 知识库节点 条件分支 LLM图文知识库.yml的组合链路用户问题 → 知识检索BLOG 数据集→ LLM 按提示词组织答案 → 直接回复节点渲染 Markdown。参数联动提示词中必须明确要求「保留 Markdown 图片语法」否则 LLM 倾向只输出文字图片链接会被丢弃。高频问题与调优现象导入后点运行报模型不存在LLM 节点显示红字 →原因DSL 里引用的是作者账号的模型 ID如 deepseek-chat你的工作空间没有 →解法逐个打开 LLM 节点替换为自己已配置并开启的模型保存后重新发布。现象Sandbox 执行 pandas、matplotlib 代码报operation not permitted或模块缺失 →原因官方 Sandbox 权限受限且未安装对应依赖 →解法把依赖写入/docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt并重启 Sandbox仍失败就换作者推荐的 dify-sandbox-py 镜像其中依赖已验证可用。现象节点间传递字符串提示超过长度限制 →原因.env中默认的字符串上限较小 →解法将CODE_MAX_STRING_LENGTH和TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH都改为1000000重启容器。现象聊天窗口中 Markdown 图片不显示只留下空白 →原因图片所在服务器不支持跨域访问 →解法更换允许跨域的图片地址或参考图文知识库模块的方案处理本地图文。现象知识库上传大文件报错修改了.env后依然失败 →原因只改了应用层限制nginx 仍在拦截大请求 →解法在.env中搜索 nginx同步修改上传体积上限并重启容器。现象DuckDuckGo 翻译流程调用失败 →原因宿主机配置了代理但 Docker 容器内部没有代理出口 →解法给容器配置代理或改用不依赖外部翻译引擎的中译英.yml。现象忘记管理员密码无法登录本地部署的 Dify →原因初始密码被遗忘且无重置入口 →解法执行docker exec -it docker-api-1 flask reset-password重置。相关资源README.md按更新时间分组的 DSL 目录总表和群内常见问题速查选模板前先查这里README_EN.md同一份工作流清单的英文版适合对照文件名检索DSL/全部工作流模板源文件按翻译、工具、聊天机器人、代码等分类维护DSL/图文知识库/知识库内容/图文知识库的示例语料Markdown 格式可直接上传到自己的知识库做对照实验snapshots/各工作流的运行效果截图导入前可先预览流程结构和输出形态Awesome-Dify-Workflow 的价值在于把节点连线和提示词都调好的工作流打包成可导入的 DSL你只需要替换模型就能跑起来。打开 Dify 的「导入 DSL 文件」入口从翻译或 CSV 分析模板里挑一个导入跑通你的第一个工作流。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考