Dify 工作流 DSL 文件合集下载

综合介绍

Awesome-Dify-Workflow 是一个开源的 GitHub 项目，专注于分享实用的 Dify 工作流程模板。Dify 是一个支持开发大语言模型应用的工作流平台，而这个项目为用户提供了多种现成的 DSL（Domain Specific Language）文件，覆盖翻译、数据分析、图表生成、内容创作等功能。这些工作流可以直接导入 Dify 账户，帮助用户快速实现自动化任务。项目由 svcvit 维护，截至 2025 年 4 月，已积累数千星标，受到开发者、内容创作者和企业团队的欢迎。所有模板免费使用，支持 Dify 0.13.0 及以上版本，兼容并行任务、会话变量、表单和 Echarts 渲染等特性。

以下是项目中所有 DSL 工作流的表格，整理了文件名称、功能描述和来源，便于用户快速找到所需模板：

功能列表

• 多样化工作流模板：提供翻译、图表生成、意图识别、内容创作等 DSL 文件，满足不同需求。
• 免费开源：所有工作流免费下载，支持用户自由修改和扩展。
• 支持高级特性：兼容 Dify 0.13.0 的并行任务、会话变量、表单和 Echarts 渲染。
• 插件集成：结合 MCP Agent、matplotlib、jieba 等插件，增强功能。
• 社区协作：通过微信群和其他平台，用户可交流经验、解决问题。
• 易于导入：直接复制 DSL 文件 URL，导入 Dify 即可使用。

使用帮助

安装与使用流程

Awesome-Dify-Workflow 是一个资源库，依赖 Dify 平台运行，无需独立安装。用户需准备 Dify 账户并确保版本在 0.13.0 或以上。以下是详细步骤：

1. 创建 Dify 账户
   访问 Dify 官网 注册账户。如果选择本地部署，参考官方文档安装：

   git clone https://github.com/langgenius/dify.git
   cd dify/docker
   cp .env.example .env
   docker compose up -d
   

   完成后，访问 http://localhost/install 初始化。

2. 下载或获取 DSL 文件
   • 打开 Awesome-Dify-Workflow 项目。
   • 进入 DSL 文件夹，浏览 .yml 文件列表。
   • 找到所需工作流（如 json_translate.yml），点击查看描述。
   • 复制文件 Raw URL，例如：

     https://raw.githubusercontent.com/svcvit/Awesome-Dify-Workflow/main/DSL/json_translate.yml
     

3. 导入工作流
   • 登录 Dify，进入“工作流”页面。
   • 点击“导入 DSL”，粘贴 Raw URL，确认导入。
   • 检查工作流配置，确保模型、API 密钥和依赖正确。
4. 配置环境（视需求）
   某些工作流需要额外依赖。例如，matplotlib.yml 需安装 dify-sandbox-py：
   • 编辑 /docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt，添加：

     matplotlib
     pandas
     

   • 重启 sandbox：

     docker compose restart sandbox
     

特色功能操作

以下详细介绍几个核心工作流的操作流程：

1. JSON 翻译工作流 (json_translate.yml)

• 功能：翻译 JSON 文件内容，保留原始结构。
• 操作步骤：
  1. 导入 json_translate.yml。
  2. 配置输入节点，设置源语言（如中文）、目标语言（如英文）和 JSON 数据。
  3. 选择翻译模型（推荐 DeepSeek 或 OpenAI），在 Dify 设置 API 密钥。
  4. 运行工作流，输出翻译后的 JSON。
  5. 若字符串超限，修改 .env：

     CODE_MAX_STRING_LENGTH=2000000
     TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH=2000000
     

     重启容器：

     docker compose down && docker compose up -d
     

2. 图表生成工作流 (matplotlib.yml, chart_demo.yml)

• 功能：生成柱状图、折线图等，输出 Base64 图片或 Echarts 图表。
• 操作步骤：
  1. 导入 matplotlib.yml 或 chart_demo.yml。
  2. 确保 dify-sandbox-py 已安装，包含 matplotlib 和 pandas。
  3. 输入数据（CSV 或手动输入）。
  4. 配置图表类型和样式（如颜色、标签）。
  5. 运行工作流，查看 Base64 图片或 Echarts 渲染结果。
  6. 若结合数据库，配置 SQL 查询节点，动态生成图表。

3. 意图识别聊天机器人 (根据用户的意图进行回复.yml)

• 功能：根据用户输入判断意图，选择回复路径。
• 操作步骤：
  1. 导入 根据用户的意图进行回复.yml。
  2. 设置意图分类规则（关键词或模型预测）。
  3. 配置对话模型和短期记忆变量。
  4. 测试输入不同问题，观察路径切换。
  5. 调整话术风格（如幽默或专业）。

4. 春联生成器 (春联生成器.yml)

• 功能：生成个性化春联，适合节日使用。
• 操作步骤：
  1. 导入 春联生成器.yml。
  2. 确保系统字体支持中文（如宋体）。
  3. 输入主题（如“新年”）或关键词。
  4. 运行工作流，输出春联文本。
  5. 可选：结合图片生成节点，输出带背景的春联图片。

5. 数据分析工作流 (数据分析.7z)

• 功能：查询数据库，生成报告和图表。
• 操作步骤：
  1. 解压 数据分析.7z，导入 DSL 文件。
  2. 配置数据库连接（如 MySQL）。
  3. 输入查询语句，设置图表类型。
  4. 运行工作流，输出分析结果和可视化图表。
  5. 若需 Flask 服务，部署服务端代码。

注意事项

• 网络问题：导入 DSL 时若报错（如 Connection refused），检查网络或稍后重试。
• 依赖管理：使用 dify-sandbox-py 安装 numpy、scikit-learn 等库，避免权限问题。
• 版本兼容：确保 Dify 版本为 0.13.0 或更高，以支持 Agent 节点和并行任务。
• 知识库处理：PDF 上传乱码时，推荐用 MinerU 转为 Markdown 再导入。

应用场景

1. 内容创作
   自媒体人可使用 Dify 运营一条龙.yml 或 Text to Card Iteration.yml，生成小红书、抖音等平台的文案和图片，提升效率。
2. 数据可视化
   分析师可用 matplotlib.yml 或 数据分析.7z，将数据转为图表，适合报告制作。
3. 多语言翻译
   跨境团队可通过 json_translate.yml 或 全书翻译.yml，批量翻译文档或产品描述。
4. 客户服务
   企业可部署 根据用户的意图进行回复.yml，实现智能客服，降低人工成本。

QA

1. DSL 导入失败怎么办？
   检查 URL 格式，确认网络畅通，或手动下载 .yml 文件上传。
2. 依赖库安装报错如何处理？
   使用 dify-sandbox-py，在 python-requirements.txt 添加库名，重启 sandbox。
3. 如何实现定时任务？
   结合 dify-schedule 项目，配置触发器，设置运行间隔。
4. PDF 知识库乱码怎么办？
   用 MinerU 或其他工具将 PDF 转为 Markdown 格式后重新上传。