Awesome-Dify-Workflow40 个 Dify 工作流模板分钟级跑通【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你想在 Dify 里做一个翻译流程先画节点、再写提示词连通运行后发现直译生硬token 还烧得肉疼。而 Awesome-Dify-Workflow 仓库里的中译英.yml把直译→反思→意译三步提示词全写好了导入 Dify 直接就能跑。这类可以直接导入的 Dify DSL 工作流模板这个仓库里有一百多个节点编排过的一共 40 多个。仓库提供的是什么不是教程文章而是能直接导入的文件Awesome-Dify-Workflow 说白了就是一个模板库DSL/目录下的每个 .yml 都是完整的 Dify DSL 工作流文件输入、条件判断、变量聚合、输出这些节点已经连好。它和博客教程的区别在于导入即用不需要自己重连逻辑整个流程一次性到位几乎所有工作流都可以免费使用自用、学习两相宜场景覆盖广翻译、数据分析、图文知识库、聊天机器人、代码生成甚至春联生成器都有模板来自作者与社区贡献README 按更新日期列出了每个模板的来源和说明还在持续补充。从 clone 到出结果三步跑通第一个 Dify 工作流整条路径很短命令只有这一条git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow先备好 Dify云端注册或 Docker 本地部署都行进设置配好模型供应商和 API Key打开本地仓库DSL/目录里任意一个 yml复制它的文件 URL在 Dify 里点Create App→Import DSL file→From URL粘贴链接完成导入把工作流里的 LLM 节点换成你已配置的模型点测试运行。如何挑选 Dify 工作流模板先想清楚要解决什么别把 40 多个文件挨个点开按需求筛就行。做翻译先看中译英.yml和DuckDuckGo翻译LLM二次翻译.yml——后者把第一步直译换成传统翻译引擎LLM 只负责润色token 省不少长文本则用全书翻译.yml的切分—迭代—拼装思路。要出数据图表看数据分析.7z自带流程文件和 flask 服务和matplotlib.yml把图输出为 base64直接在对话里渲染。想让聊天机器人有记忆看记忆测试.yml的短期记忆加 CoT 写法以及mem0ai的跨轮记忆。导入之后提示词、模型、节点参数都可以直接改。读一个已经跑通的流程比看教程学得快。值得拆读的三类 Dify DSL 模板DSL/图文知识库/子目录里有完整示例和配套 markdown带远程图片链接。把这种图配文内容放进知识库检索后的回答就不再是纯文字而是图文混排Agent 方向可以从MCP-amap.yml入手用 Agent 策略调用高德地图的 MCP 服务开发者站点免费申请 Key替换进去就能用是理解工具即插即用的好例子。代码执行类还有两个值得读runLLMCode.yml让 LLM 生成 Python 代码再交给 sandbox 执行json-repair.yml把大模型输出里缺引号、多括号的脏 JSON 修复成可解析格式。Dify 工作流新手常见卡点先问自己这 4 个问题这四个问题的答案都写在 README.md 的常见问题小节里导入报错或节点缺失一般是版本问题。仓库要求 Dify 0.13.0 及以上带 Agent 节点的模板如Agent工具调用.yml是 Dify 1.0 之后的功能要用最新版导入。sandbox 装不上 matplotlib、jieba官方 sandbox 权限复杂README 建议直接用作者开源的 dify-sandbox-py自己加依赖则写入/docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt后重启 sandbox。节点间传长字符串报超限在.env里把CODE_MAX_STRING_LENGTH和TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH调到1000000重启容器即可。markdown 回复里的图片不显示多半是图片地址不支持跨域换成可跨域的图床就行基本不是语法问题。后续可以挑一个最贴近你需求的模板先跑起来改一个参数看看变化项目还在持续补充新模板做下一个工作流前可以先来翻一遍更新记录。【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 Awesome-Dify-Workflow：40+ 个 Dify 工作流模板，分钟级跑通
Awesome-Dify-Workflow40 个 Dify 工作流模板分钟级跑通【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你想在 Dify 里做一个翻译流程先画节点、再写提示词连通运行后发现直译生硬token 还烧得肉疼。而 Awesome-Dify-Workflow 仓库里的中译英.yml把直译→反思→意译三步提示词全写好了导入 Dify 直接就能跑。这类可以直接导入的 Dify DSL 工作流模板这个仓库里有一百多个节点编排过的一共 40 多个。仓库提供的是什么不是教程文章而是能直接导入的文件Awesome-Dify-Workflow 说白了就是一个模板库DSL/目录下的每个 .yml 都是完整的 Dify DSL 工作流文件输入、条件判断、变量聚合、输出这些节点已经连好。它和博客教程的区别在于导入即用不需要自己重连逻辑整个流程一次性到位几乎所有工作流都可以免费使用自用、学习两相宜场景覆盖广翻译、数据分析、图文知识库、聊天机器人、代码生成甚至春联生成器都有模板来自作者与社区贡献README 按更新日期列出了每个模板的来源和说明还在持续补充。从 clone 到出结果三步跑通第一个 Dify 工作流整条路径很短命令只有这一条git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow先备好 Dify云端注册或 Docker 本地部署都行进设置配好模型供应商和 API Key打开本地仓库DSL/目录里任意一个 yml复制它的文件 URL在 Dify 里点Create App→Import DSL file→From URL粘贴链接完成导入把工作流里的 LLM 节点换成你已配置的模型点测试运行。如何挑选 Dify 工作流模板先想清楚要解决什么别把 40 多个文件挨个点开按需求筛就行。做翻译先看中译英.yml和DuckDuckGo翻译LLM二次翻译.yml——后者把第一步直译换成传统翻译引擎LLM 只负责润色token 省不少长文本则用全书翻译.yml的切分—迭代—拼装思路。要出数据图表看数据分析.7z自带流程文件和 flask 服务和matplotlib.yml把图输出为 base64直接在对话里渲染。想让聊天机器人有记忆看记忆测试.yml的短期记忆加 CoT 写法以及mem0ai的跨轮记忆。导入之后提示词、模型、节点参数都可以直接改。读一个已经跑通的流程比看教程学得快。值得拆读的三类 Dify DSL 模板DSL/图文知识库/子目录里有完整示例和配套 markdown带远程图片链接。把这种图配文内容放进知识库检索后的回答就不再是纯文字而是图文混排Agent 方向可以从MCP-amap.yml入手用 Agent 策略调用高德地图的 MCP 服务开发者站点免费申请 Key替换进去就能用是理解工具即插即用的好例子。代码执行类还有两个值得读runLLMCode.yml让 LLM 生成 Python 代码再交给 sandbox 执行json-repair.yml把大模型输出里缺引号、多括号的脏 JSON 修复成可解析格式。Dify 工作流新手常见卡点先问自己这 4 个问题这四个问题的答案都写在 README.md 的常见问题小节里导入报错或节点缺失一般是版本问题。仓库要求 Dify 0.13.0 及以上带 Agent 节点的模板如Agent工具调用.yml是 Dify 1.0 之后的功能要用最新版导入。sandbox 装不上 matplotlib、jieba官方 sandbox 权限复杂README 建议直接用作者开源的 dify-sandbox-py自己加依赖则写入/docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt后重启 sandbox。节点间传长字符串报超限在.env里把CODE_MAX_STRING_LENGTH和TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH调到1000000重启容器即可。markdown 回复里的图片不显示多半是图片地址不支持跨域换成可跨域的图床就行基本不是语法问题。后续可以挑一个最贴近你需求的模板先跑起来改一个参数看看变化项目还在持续补充新模板做下一个工作流前可以先来翻一遍更新记录。【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