Dify Workflow DSL File Collection Télécharger

Introduction générale

Awesome-Dify-Workflow est un projet GitHub open source axé sur le partage d'informations utiles. Dify Dify est une plateforme de flux de travail qui soutient le développement de grandes applications de modélisation linguistique, et ce projet fournit aux utilisateurs une large gamme de fichiers DSL (Domain Specific Language) prêts à l'emploi couvrant des fonctions telles que la traduction, l'analyse de données, la génération de graphiques, la création de contenu et bien d'autres. Ces flux de travail peuvent être importés directement dans un compte Dify, ce qui permet aux utilisateurs d'automatiser rapidement des tâches. Le projet est géré par svcvit et, depuis avril 2025, il a accumulé des milliers de starmarks et est populaire auprès des développeurs, des créateurs de contenu et des équipes d'entreprise. Tous les modèles sont gratuits, supportent Dify 0.13.0 et plus, et sont compatibles avec des fonctionnalités telles que les tâches parallèles, les variables de session, les formulaires et le rendu Echarts.

Vous trouverez ci-dessous un tableau de tous les flux de travail DSL du projet, avec les noms de fichiers, les descriptions fonctionnelles et les sources, afin de permettre aux utilisateurs de trouver rapidement les modèles dont ils ont besoin :

Liste des fonctions

• Modèles de flux de travail polyvalentsDes fichiers DSL pour la traduction, la génération de diagrammes, la reconnaissance d'intentions, la création de contenu, etc. sont disponibles pour répondre à différents besoins.
• libre et gratuitTous les flux de travail sont téléchargeables gratuitement et peuvent être modifiés et étendus librement par les utilisateurs.
• Prise en charge des fonctions avancéesDify 0.13.0 : tâches parallèles, variables de session, formulaires et rendu Echarts compatibles avec Dify 0.13.0.
• l'intégration des plug-insFonctionnalité améliorée avec des plug-ins tels que MCP Agent, matplotlib, jieba, etc.
• Collaboration communautaireLes groupes WeChat et d'autres plateformes permettent aux utilisateurs d'échanger leurs expériences et de résoudre leurs problèmes.
• Facile à importerCopier l'URL du fichier DSL directement et l'importer dans Dify.

Utiliser l'aide

Processus d'installation et d'utilisation

Awesome-Dify-Workflow est un référentiel qui dépend de la plateforme Dify et ne nécessite pas d'installation séparée. Les utilisateurs doivent préparer un compte Dify et s'assurer que la version est 0.13.0 ou supérieure. Voici les étapes détaillées :

1. Créer un compte Dify
   Visitez le site officiel de Dify pour créer un compte. Si vous choisissez de déployer localement, reportez-vous à la documentation officielle pour l'installation :

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

   Lorsque vous avez terminé, visitez le site http://localhost/install Initialisation.

2. Télécharger ou obtenir le fichier DSL
   • spectacle (un billet) Projet "Awesome-Dify-Workflow.
   • entrer dans DSL Dossier, Parcourir .yml Liste des documents.
   • Trouver le flux de travail requis (par exemple json_translate.yml), cliquez pour la description.
   • Copier le fichier URL brut, par exemple :

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

3. Importation de flux de travail
   • Connectez-vous à Dify et accédez à la page Workflow.
   • Cliquez sur "Importer DSL", collez l'URL brute et confirmez l'importation.
   • Vérifiez la configuration du flux de travail pour vous assurer que le modèle, la clé API et les dépendances sont corrects.
4. Environnement de configuration (si nécessaire)
   Certains flux de travail nécessitent des dépendances supplémentaires. Par exemple.matplotlib.yml installation nécessaire dify-sandbox-py: :
   • compilateur /docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txtAjouter :

     matplotlib
     pandas
     

   • Redémarrer le bac à sable :

     docker compose restart sandbox
     

Fonction en vedette Fonctionnement

Les paragraphes suivants décrivent en détail le processus de fonctionnement de plusieurs flux de travail essentiels :

1. flux de traduction JSON (json_translate.yml)

• Fonctionnalité: Traduit le contenu du fichier JSON, en préservant la structure d'origine.
• procédure: :
  1. importation (données) json_translate.yml.
  2. Configurer le nœud d'entrée pour définir la langue source (par exemple, le chinois), la langue cible (par exemple, l'anglais) et les données JSON.
  3. Sélection d'un modèle de traduction (recommandé) DeepSeek ou OpenAI), définissez la clé API dans Dify.
  4. Exécutez le flux de travail pour produire le JSON traduit.
  5. Si la chaîne dépasse la limite, modifiez le .env: :

     CODE_MAX_STRING_LENGTH=2000000
     TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH=2000000
     

     Redémarrer le conteneur :

     docker compose down && docker compose up -d
     

2. flux de travail pour la génération de graphes (matplotlib.yml, chart_demo.yml)

• FonctionnalitéLes graphiques : Générer des diagrammes à barres, des diagrammes linéaires, etc., produire des images Base64 ou des diagrammes Echarts.
• procédure: :
  1. importation (données) matplotlib.yml peut-être chart_demo.yml.
  2. sécurisé dify-sandbox-py Installé, contient matplotlib répondre en chantant pandas.
  3. Données d'entrée (CSV ou saisie manuelle).
  4. Configurer les types et les styles de graphiques (par exemple, les couleurs, les étiquettes).
  5. Exécutez le flux de travail pour voir l'image Base64 ou le rendu Echarts.
  6. En cas de combinaison avec une base de données, configurer les nœuds de requête SQL pour générer dynamiquement des graphiques.

3. les chatbots à reconnaissance d'intention (根据用户的意图进行回复.yml)

• FonctionnalitéDéterminer l'intention en fonction de l'entrée de l'utilisateur et sélectionner un chemin de réponse.
• procédure: :
  1. importation (données) 根据用户的意图进行回复.yml.
  2. Définir des règles de classification des intentions (mots-clés ou prédictions de modèles).
  3. Configuration des modèles de dialogue et des variables de la mémoire à court terme.
  4. Testez la saisie de différentes questions et observez le changement de chemin.
  5. Adapter le style du discours (par exemple, humour ou professionnalisme).

4. générateur de parchemins pour le Nouvel An chinois (春联生成器.yml)

• FonctionnalitéLes services d'aide à l'enfance : générez des rouleaux de printemps personnalisés pour les fêtes de fin d'année.
• procédure: :
  1. importation (données) 春联生成器.yml.
  2. Assurez-vous que les polices du système sont compatibles avec le chinois (par exemple, Song).
  3. Saisissez un thème (par exemple "Nouvelle année") ou des mots-clés.
  4. Exécutez le flux de travail pour produire le texte source.
  5. Facultatif : produire l'image de la fête du printemps avec l'arrière-plan en combinaison avec le nœud de génération d'images.

5. flux de travail pour l'analyse des données (数据分析.7z)

• FonctionnalitéLes services d'aide à la décision : interroger les bases de données, générer des rapports et des graphiques.
• procédure: :
  1. décompression (en technologie numérique) 数据分析.7zLe fichier DSL est importé.
  2. Configurer la connexion à la base de données (par exemple MySQL).
  3. Saisissez une instruction de requête pour définir le type de graphique.
  4. Exécuter des flux de travail et produire des résultats d'analyse et des graphiques de visualisation.
  5. Si vous avez besoin d'un service Flask, déployez le code côté serveur.

mise en garde

• problème de réseauSi vous obtenez une erreur lors de l'importation d'un DSL (par ex. Connection refused), vérifiez le réseau ou réessayez plus tard.
• Gestion des dépendances: Utilisation dify-sandbox-py montage numpy,scikit-learn et d'autres bibliothèques pour éviter les problèmes d'autorisation.
• compatibilité des versionsPour la prise en charge des nœuds d'agent et des tâches parallèles, il faut s'assurer que la version de Dify est 0.13.0 ou supérieure.
• Traitement de la base de connaissances: le téléchargement du PDF est brouillé lorsque l'utilisation recommandée de l'icône MinerU Convertir en Markdown puis importer.

scénario d'application

1. création de contenu
   Disponible pour les auto-éditeurs Dify 运营一条龙.yml peut-être Text to Card Iteration.ymlL'Agence européenne pour la sécurité et la santé au travail, qui génère des textes et des images pour des plateformes telles que Xiaohongshu et Jieyin, afin d'améliorer l'efficacité de l'action.
2. Visualisation des données
   Analystes disponibles matplotlib.yml peut-être 数据分析.7zLes données sont converties en diagrammes et en graphiques, qui conviennent à la production de rapports.
3. traduction multilingue
   Les équipes transfrontalières peuvent être contactées à l'adresse suivante json_translate.yml peut-être 全书翻译.ymlTraduction par lots de documents ou de descriptions de produits.
4. service client
   Déployable en entreprise 根据用户的意图进行回复.ymlpermettant un service à la clientèle intelligent et une réduction des coûts de main-d'œuvre.

QA

1. Que se passe-t-il si l'importation de la DSL échoue ?
   Vérifiez le format de l'URL, assurez-vous que le réseau est libre ou téléchargez manuellement ! .yml Téléchargement de fichiers.
2. Comment traiter les erreurs d'installation des bibliothèques de dépendances ?
   utiliser dify-sandbox-pyen python-requirements.txt Ajoutez le nom de la bibliothèque et redémarrez le bac à sable.
3. Comment mettre en œuvre des tâches chronométrées ?
   combinant dify-schedule configurer les déclencheurs et définir les intervalles d'exécution.
4. PDF Base de connaissances brouillé comment faire ?
   Utilisez MinerU ou d'autres outils pour convertir le PDF au format Markdown et le télécharger à nouveau.