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46条Dify工作流完整指南：Awesome-Dify-Workflow 从数据清洗到地图调用

【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

手里只有一个 CSV，却想从里面得到一句靠谱的分析结论。 Awesome-Dify-Workflow 是一个 Dify 工作流集合，把 46 个 DSL 文件打包在一起，覆盖数据清洗、翻译、图表渲染到创意生成等场景。 导入即可跑。

这批工作流能替代什么

这里的流程基本都可以免费运行，使用入口就是一个个 YAML 文件。

• 拖入一份 YAML 就跑通完整链路，不用自己搭节点
• 支持任务并行、会话变量、表单、echart 渲染
• 配好一个模型，大部分流程直接可用

第一条工作流怎么导入 Dify

Dify 装到0.13.0以上（Agent 节点需要 1.0 之后版本），在配置里添加模型，打开 Sandbox 开关；用到 pandas、matplotlib 的流程，换作者的 dify-sandbox-py 沙箱更省事。 然后在应用导入入口粘贴 YAML 内容即可，导入完成就能试跑。

三条典型链路：数据、海报与地图调用

挑文件前可以先翻一遍 DSL/ 目录，文件名就是场景名。翻译、图表渲染、JSON 修复等四十多个流程都在里面。 其中最值得抽出来看的是这三个。

一个 CSV 跑出分析结论

客户群里丢来一份 CSV，追问"这张表是什么趋势"，不用打开笔记本。

CSV 上传 → LLM 生成 pandas 代码 → HTTP 请求沙箱执行 → 回复给出结论

最容易被忽略的是执行环节。 代码节点无法直接运行 LLM 生成的文本，这条流程把代码经 HTTP 发给沙箱去执行。 模型写代码、沙箱跑代码，一步都不缺。

数据跑通了，让输出好看一点。

模型写对联，代码出海报

春节运营要批量产出门店春联海报，文案还不能重复。

主题输入 → LLM 写上下联 → 代码节点按字体渲染 → 海报输出

海报不是图像模型画的。 代码节点用字体文件本地绘制，字体必须装在机器上。 yml 里的字体参数可换成自己的。

文案搞定，把流程交给地图。

让工作流调用高德接口

想做"附近有什么"类的功能，又不想手写一行地图 API。

用户提问 → Agent（MCP FunctionCalling）→ 高德在线 MCP 服务 → 直接回复

这条流程的 Agent 节点不写任何工具逻辑。 只挂高德 MCP 服务地址，换入免费开发者 Key。 Key 填对就能跑通。

⚡ 导入前后的排查清单

• 节点间传长文本提示超限时，把.env里的CODE_MAX_STRING_LENGTH和TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH改为1000000，重启容器。
• Sandbox 跑 pandas、matplotlib 报operation not permitted时，官方沙箱权限复杂，换 dify-sandbox-py 即可。
• 想装第三方库时，把包名写进/docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt，重启 sandbox。
• 图表里中文变方框时，把plt.rcParams["font.family"]设成机器上存在的中文字体。

挑文件先看这张表

先去 DSL/ 目录按文件名过一遍，比读文档快。本地要全量就 clone 仓库：https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow

【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