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Awesome-Dify-Workflow 指南：从导入第一个 Dify 工作流模板到改成自己的

【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

上周你被丢了一堆英文技术文档，要求整段翻成中文，想用 Dify 搭个批量翻译流程，对着空白画布却不知道从哪个节点开始拖——Awesome-Dify-Workflow 就是干这个事的：社区维护的 Dify 工作流模板库，DSL/目录里放着一批现成的.yml文件（DSL 文件：把工作流导出成的 YAML，可直接导回 Dify），翻译、对话、数据分析、内容创作都有，导入即用，里面的提示词还全部外露可改。

🧾 导入前你需要知道的

• Dify 版本：模板建议 0.13.0 及以上导入；带 Agent 节点的模板（如Demo-tod_agent.yml）是 1.0 版本的功能，能用新版就用新版。
• API-Key：工作流要调模型。先在 Dify「模型供应商」里给模板用到的供应商（示例里是 deepseek）填好 API-Key，再导入。
• 自建环境：如果你用 Docker 自己部署的 Dify，后面「踩坑速查」里的.env改法可以提前记下来，免得卡住再翻文档。

🚀 五分钟跑通第一个工作流

你只需要做三件事：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Dify-Workflow

1. 挑一个 yml：打开 README.md，模板说明表里按分类写清楚了DSL/下每个文件是干什么的，比如先拿中译英.yml练手。
2. 导入 Dify：在「创建应用」里选 Import DSL file，或直接切到 From URL 模式，把那个 yml 的链接粘进去点 Create。
3. 配上模型跑起来：进编排画布确认每个 LLM 节点选的模型都有 Key，点「运行」，出结果就算跑通了。

🔍 读懂一个模板的节点编排

别急着全看，挑两个模板学数据怎么流动就够了。

单任务型：中译英.yml。链路很短：开始(content) → LLM → 结束(output)。LLM 节点的 system 提示词里写着"直译 → 反思 → 意译"三步策略，点开节点后右侧面板就是全部提示词文本——改角色设定、改输出格式，就改在这里。

多节点串联型：全书翻译.yml。链路是：开始(输入文本) → 代码执行(按 3000 字符切分成列表) → 迭代 → 模板转换(拼接) → 结束(翻译文本)。其中迭代节点的作用，就是让同一个节点对列表里每一项各跑一次：每一段依次过 4 个 LLM 完成翻译、审校、修正。看着节点多，其实就是一条带循环的链，顺着箭头方向读即可。

🗂️ 挑模板的实用思路

不用一个个点，按这三步筛：

1. 看 README.md 的模板说明表，它按翻译、工具、聊天机器人、代码等分类排好了；
2. 按场景过滤：要调外部服务就看工具类（如MCP-amap.yml接高德地图），要做带记忆的机器人就看聊天机器人分类；
3. 对比节点数量选复杂度：三四个节点的先拿来看会，十几个节点的留到想深入时再拆。

🛠️ 把它改成你自己的

模板改成自己的，核心就两点：提示词全外露，输入全靠变量引用。LLM 节点的用户输入长这样：{{#1721105947247.content#}}，即"引用开始节点的 content 变量"，所以改参数不用动连线。

实操例子：把中译英.yml里 system 提示词的"科研论文审稿员"改成"轻小说译者"，输出格式里去掉 Markdown 保留要求，同一个工作流立刻换个风格。想再复杂点——比如最后加一步"总结"——拖一个新 LLM 节点接在原 LLM 后面，再把结束节点的输出改成引用新节点的 text 即可，增删节点不用改代码。

🚨 踩坑速查

• 节点间传长字符串提示超限制：改.env里这两项后重启容器：

CODE_MAX_STRING_LENGTH: 1000000 TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH: 1000000

• DuckDuckGo 翻译流程跑不通：多为 Docker 环境没挂代理，给容器环境配上代理，或换其他翻译模板。

🏁 下一步

这套模板库的意义，就是让你先看到能跑通的例子，再动手改成自己的业务逻辑。现在去 clone 下来挑一个模板跑一遍；等你真的改出了一个能用的工作流，欢迎提交 PR 把它贡献回社区。

【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