Dify Workflow DSL File Collection Descargar

Introducción general

Awesome-Dify-Workflow es un proyecto de código abierto de GitHub centrado en compartir útiles Dify Plantillas de flujos de trabajo.Dify es una plataforma de flujos de trabajo que apoya el desarrollo de grandes aplicaciones de modelado lingüístico, y este proyecto proporciona a los usuarios una amplia gama de archivos DSL (Domain Specific Language) listos para usar que cubren funciones como traducción, análisis de datos, generación de gráficos, creación de contenidos y mucho más. Estos flujos de trabajo pueden importarse directamente a una cuenta de Dify, lo que ayuda a los usuarios a automatizar tareas rápidamente. El proyecto está mantenido por svcvit y, desde abril de 2025, ha acumulado miles de starmarks y es popular entre desarrolladores, creadores de contenidos y equipos empresariales. Todas las plantillas son de uso gratuito, soportan Dify 0.13.0 y superiores, y son compatibles con características como tareas paralelas, variables de sesión, formularios y renderización de Echarts.

A continuación se muestra una tabla con todos los flujos de trabajo DSL del proyecto, cotejados con nombres de archivo, descripciones funcionales y fuentes para facilitar a los usuarios la búsqueda rápida de las plantillas que necesitan:

Lista de funciones

• Plantillas de flujo de trabajo versátilesExisten archivos DSL para traducción, generación de diagramas, reconocimiento de intenciones, creación de contenidos, etc. para satisfacer distintas necesidades.
• libre y de código abiertoTodos los flujos de trabajo son de descarga gratuita y los usuarios pueden modificarlos y ampliarlos libremente.
• Funciones avanzadas: Tareas paralelas, variables de sesión, formularios y renderización de Echarts compatibles con Dify 0.13.0.
• integración de plug-insFuncionalidad mejorada con plug-ins como MCP Agent, matplotlib, jieba, etc.
• Colaboración comunitaria: A través de los grupos de WeChat y otras plataformas, los usuarios pueden intercambiar experiencias y resolver problemas.
• Fácil de importar: Copie directamente la URL del archivo DSL e impórtelo en Dify.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación y uso

Awesome-Dify-Workflow es un repositorio que depende de la plataforma Dify y no requiere una instalación separada. Los usuarios necesitan preparar una cuenta de Dify y asegurarse de que la versión es 0.13.0 o superior. A continuación se detallan los pasos:

1. Crear una cuenta Dify
   Visite el sitio web oficial de Dify para registrarse y obtener una cuenta. Si decides desplegarlo localmente, consulta la documentación oficial para la instalación:

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

   Cuando hayas terminado, visita http://localhost/install Inicialización.

2. Descargar u obtener el archivo DSL
   • espectáculo (una entrada) Proyecto "Awesome-Dify-Workflow.
   • entrar en DSL Carpeta, Examinar .yml Lista de documentos.
   • Busque el flujo de trabajo necesario (por ejemplo json_translate.yml), haga clic para ver la descripción.
   • Copie la URL del archivo Raw, por ejemplo:

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

3. Importar flujos de trabajo
   • Inicie sesión en Dify y vaya a la página de flujo de trabajo.
   • Haga clic en "Importar DSL", pegue la URL sin procesar y confirme la importación.
   • Compruebe la configuración del flujo de trabajo para asegurarse de que el modelo, la clave API y las dependencias son correctos.
4. Entorno de configuración (según sea necesario)
   Algunos flujos de trabajo requieren dependencias adicionales. Por ejemplo.matplotlib.yml instalación necesaria dify-sandbox-py::
   • compilador /docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txtAñade:

     matplotlib
     pandas
     

   • Reinicie el sandbox:

     docker compose restart sandbox
     

Función destacada Operación

A continuación se describe en detalle el proceso de funcionamiento de varios flujos de trabajo básicos:

1. Flujo de trabajo de traducción de JSON (json_translate.yml)

• funcionalidadTraduce el contenido del archivo JSON, conservando la estructura original.
• procedimiento::
  1. importar (datos) json_translate.yml.
  2. Configure el nodo de entrada para establecer el idioma de origen (por ejemplo, chino), el idioma de destino (por ejemplo, inglés) y los datos JSON.
  3. Selección de un modelo de traducción (recomendado) DeepSeek u OpenAI), establezca la clave API en Dify.
  4. Ejecute el flujo de trabajo para generar el JSON traducido.
  5. Si la cadena supera el límite, modifique la opción .env::

     CODE_MAX_STRING_LENGTH=2000000
     TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH=2000000
     

     Reinicie el contenedor:

     docker compose down && docker compose up -d
     

2. Flujo de trabajo de generación de gráficos (matplotlib.yml, chart_demo.yml)

• funcionalidadGeneración de gráficos de barras, líneas, etc., salida de imágenes Base64 o gráficos Echarts.
• procedimiento::
  1. importar (datos) matplotlib.yml tal vez chart_demo.yml.
  2. seguro dify-sandbox-py Instalado, contiene matplotlib responder cantando pandas.
  3. Datos de entrada (CSV o entrada manual).
  4. Configurar tipos y estilos de gráficos (por ejemplo, colores, etiquetas).
  5. Ejecute el flujo de trabajo para ver la imagen Base64 o la representación Echarts.
  6. Si se combina con una base de datos, configure los nodos de consulta SQL para generar gráficos de forma dinámica.

3. Chatbots de reconocimiento de intenciones (根据用户的意图进行回复.yml)

• funcionalidadDetermina la intención basándose en la entrada del usuario y selecciona una ruta de respuesta.
• procedimiento::
  1. importar (datos) 根据用户的意图进行回复.yml.
  2. Establezca reglas de clasificación de intenciones (palabras clave o predicciones de modelos).
  3. Configuración de modelos de diálogo y variables de la memoria a corto plazo.
  4. Pruebe a introducir diferentes preguntas y observe el cambio de trayectoria.
  5. Ajustar el estilo del discurso (por ejemplo, humor o profesionalidad).

4. Generador de pergaminos del Año Nuevo chino (春联生成器.yml)

• funcionalidadPergaminos de primavera personalizados para las fiestas.
• procedimiento::
  1. importar (datos) 春联生成器.yml.
  2. Asegúrese de que los tipos de letra del sistema admiten el chino (por ejemplo, Song).
  3. Introduzca un tema (por ejemplo, "Año Nuevo") o palabras clave.
  4. Ejecute el flujo de trabajo para dar salida al texto de primavera.
  5. Opcional: salida de la imagen de la Fiesta de la Primavera con fondo en combinación con el nodo de generación de imágenes.

5. Flujo de trabajo del análisis de datos (数据分析.7z)

• funcionalidadConsulta de bases de datos, generación de informes y gráficos.
• procedimiento::
  1. descompresión (en tecnología digital) 数据分析.7zSe importa el archivo DSL.
  2. Configure la conexión a la base de datos (por ejemplo, MySQL).
  3. Introduzca una sentencia de consulta para establecer el tipo de gráfico.
  4. Ejecute flujos de trabajo y obtenga resultados de análisis y gráficos de visualización.
  5. Si necesita un servicio Flask, despliegue el código del lado del servidor.

advertencia

• problema de redSi se produce un error al importar un DSL (por ejemplo. Connection refused), compruebe la red o vuelva a intentarlo más tarde.
• Gestión de la dependencia: Uso dify-sandbox-py montaje numpyyscikit-learn y otras bibliotecas para evitar problemas de permisos.
• compatibilidad de versionesAsegúrese de que la versión de Dify es 0.13.0 o superior para soportar nodos Agente y tareas paralelas.
• Tratamiento de la base de conocimientos: PDF upload garbled when the recommended use of the MinerU Convertir a Markdown y luego importar.

escenario de aplicación

1. creación de contenidos
   Disponible para autoeditores Dify 运营一条龙.yml tal vez Text to Card Iteration.ymlGeneración de textos e imágenes para plataformas como Xiaohongshu y Jieyin con el fin de mejorar la eficacia.
2. Visualización de datos
   Analistas disponibles matplotlib.yml tal vez 数据分析.7zLos datos se convierten en cuadros y gráficos adecuados para la elaboración de informes.
3. traducción multilingüe
   Puede ponerse en contacto con los equipos transfronterizos a través de json_translate.yml tal vez 全书翻译.ymlTraducción por lotes de documentos o descripciones de productos.
4. servicio al cliente
   Desplegable en la empresa 根据用户的意图进行回复.yml, permitiendo un servicio inteligente al cliente y reduciendo los costes de mano de obra.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Qué ocurre si falla la importación de DSL?
   Compruebe el formato de la URL, asegúrese de que la red está libre o descargue manualmente. .yml Carga de archivos.
2. ¿Cómo solucionar los errores de instalación de bibliotecas de dependencias?
   utilizar dify-sandbox-pyen python-requirements.txt Añade el nombre de la biblioteca y reinicia sandbox.
3. ¿Cómo realizar tareas cronometradas?
   combinando dify-schedule proyecto, configurar los disparadores y establecer los intervalos de ejecución.
4. PDF Base de conocimientos garbled ¿cómo hacer?
   Utiliza MinerU u otras herramientas para convertir PDF a formato Markdown y volver a cargarlo.