neversight-dify-creator
Dify 工作流生成器 (dify_creator)
通过多轮对话引导用户明确需求,参考 organized_dsl/ 目录中的现有案例,生成符合对应 Dify 版本规范的 DSL YAML 文件,可直接导入 Dify 使用。
⚠️ 重要:搜索文件前必须先切换到技能目录!
cd "c:\Users\14429\.claude\skills\dify_creator"然后再搜索
organized_dsl/INDEX.md和organized_dsl/**/*.yml
核心能力
- 智能对话引导:通过提问帮助用户梳理需求,避免遗漏关键信息
- 案例参考定位:基于 INDEX.md 索引,自动匹配相似 Dify 案例
- 工作流结构设计:分析需求后给出流程结构,与用户确认
- 完整 DSL 生成:参考 DSL 节点指南,生成符合规范的完整 YAML 配置
使用场景
- 创建智能客服对话流程
- 构建 RAG 知识库问答系统
- 设计音视频处理工作流
- 开发代码生成和文档处理工具
- 搭建多模型协作的复杂流程
工作流程总览
用户需求 → 案例定位 → 流程设计 → 用户确认 → DSL生成 → 交付
核心步骤
| 步骤 | 名称 | 输出 |
|---|---|---|
| Step 1 | 收集需求 | 需求文档 |
| Step 2 | 案例定位 | 参考案例列表 |
| Step 3 | 流程设计 | 流程结构图 |
| Step 4 | 用户确认 | 确认反馈 |
| Step 5 | DSL生成 | 完整YAML文件 |
Step 1:收集用户需求
首先向用户询问基础信息,明确工作流的目标和功能。
1.1 基础信息收集
请告诉我关于你要创建的 Dify 工作流的基本信息:
1. **工作流名称**(英文,使用连字符,如:document-processor)
2. **一句话描述**:这个工作流做什么?
3. **应用类型**:
- workflow:批处理任务,单轮执行
- advanced-chat:高级聊天模式,支持多轮对话
- chatflow:对话式应用,简单多轮交互
4. **目标用户**:谁会使用这个工作流?
1.2 功能需求收集
根据用户选择的应用类型,深入询问功能需求:
通用问题:
5. **输入方式**:用户如何提供输入?
- 文本输入(短文本/长文本)
- 文件上传(图片/PDF/音视频/文档)
- 混合输入
6. **核心处理**:工作流需要执行哪些处理步骤?
- 数据预处理 → 核心处理 → 结果输出
- 请尽可能描述每个步骤
7. **输出形式**:最终返回什么结果?
- 文本回复
- 结构化数据(JSON/Markdown表格)
- 文件(图片/PDF/音频)
- 混合输出
根据功能类型补充:
| 功能类型 | 补充问题 |
|---|---|
| RAG问答 | 知识库来源?检索策略(关键词/向量)?召回数量?是否需要重排序? |
| 音视频处理 | 音频提取?语音识别(ASR)?内容总结?字幕生成? |
| 文档处理 | PDF解析?内容提取?格式转换?OCR识别? |
| 图像生成 | 文生图?图生图?风格迁移?是否需要多图组合? |
| 数据处理 | 数据来源(API/数据库/文件)?分析维度?图表类型? |
| 工具调用 | 使用哪些工具/插件?调用频率?是否需要MCP? |
| 多模型协作 | 调用哪些模型?分工是什么?模型间如何传递信息? |
1.3 模型和工具配置
8. **大模型选择**:
- 模型提供商:OpenAI / Anthropic / 国内模型(硅基流动/通义千问/零一万物等)
- 模型名称:如 gpt-4o, deepseek-V3, qwen-max
- 参数设置:temperature(创意度 0-1)、max_tokens 等
9. **工具/插件**:
- 内置工具:代码执行、知识检索、HTTP请求、TTS等
- 第三方插件:PDF处理、数据库连接等
- MCP服务:是否需要集成外部MCP工具?
10. **知识库(可选)**:
- 是否需要接入知识库?
- 知识库ID和名称
- 检索策略配置
1.4 流程控制询问
11. **流程分支**:是否有条件分支?(是/否)
- 如果是,分支条件是什么?(例如:根据用户意图分类走不同处理路径)
12. **循环处理**:是否需要迭代处理批量数据?(是/否)
- 例如:批量处理多个文件、对列表中每项进行处理
13. **会话状态**:是否需要保存会话状态?(是/否)
- 例如:记录用户偏好、跨轮次变量传递
14. **错误处理**:失败时如何处理?
- 终止流程并报错
- 继续执行其他分支
- 返回默认结果
Step 2:案例定位(基于 INDEX.md)
根据收集的需求,在 organized_dsl/INDEX.md 中定位相似案例。
2.0 搜索路径配置
⚠️ **关键步骤:搜索前必须先切换到技能目录!**
**第一步:切换到技能目录(必须执行)**
```bash
cd "c:\Users\14429\.claude\skills\dify_creator"
第二步:搜索 DSL 文件
- 搜索
organized_dsl/**/*.yml(在技能目录下搜索)
第三步:搜索索引文件
- 搜索
organized_dsl/INDEX.md - 搜索
organized_dsl/Dify_DSL_节点完整参考指南.md
错误做法:
- ❌ 直接搜索
**/*.yml(当前目录可能不对) - ❌ 搜索
**/organized_dsl/**/*.yml(路径重复) - ❌ 搜索
**/*.yaml(文件是 .yml 不是 .yaml) - ❌ 在其他目录下搜索
organized_dsl/**/*.yml(会找不到)
正确做法:
- 先执行
cd "c:\Users\14429\.claude\skills\dify_creator" - 再搜索
organized_dsl/**/*.yml - 再搜索
organized_dsl/INDEX.md
### 2.1 读取 INDEX.md 索引
首先读取索引文件了解案例分类:
```markdown
1. 搜索并读取 `organized_dsl/INDEX.md`
2. 根据用户需求的功能类型,定位相关分类目录
3. 在对应目录中搜索相似功能的 DSL 案例(使用 `organized_dsl/**/*.yml`)
2.2 分类定位
根据功能类型查找对应目录:
根据你的需求,我定位到以下相关分类:
| 分类 | 目录路径 |
|------|----------|
| 内容创作 | `01_内容生成与创作/` |
| 图像生成 | `02_图像生成与设计/` |
| 视频生成 | `03_视频生成/` |
| 数据分析 | `04_数据分析与可视化/` |
| 文档处理 | `05_文档处理与OCR/` |
| 知识库RAG | `06_知识库与RAG/` |
| Agent工具 | `07_Agent与工具调用/` |
| 教育学习 | `08_教育与学习/` |
| 商业办公 | `09_商业与办公/` |
| 多媒体处理 | `10_多媒体处理/` |
| 代码开发 | `11_代码与开发/` |
| 创意娱乐 | `12_创意与娱乐/` |
2.3 复杂度匹配
根据节点数量匹配复杂度:
| 复杂度 | 节点数 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 简单 | 3-5个 | 单一功能,线性流程 |
| 中等 | 6-15个 | 多步骤处理,有分支 |
| 复杂 | 16+个 | 多模块协作,循环处理 |
2.4 输出参考案例列表
找到以下与你需求相关的参考案例:
### 📂 案例1:[案例名称]
- **位置**:`目录路径/文件名.yml`
- **复杂度**:简单/中等/复杂
- **节点数**:X个
- **主要节点**:start → llm → answer
- **参考价值**:节点结构、Prompt模板、流程设计
### 📂 案例2:[案例名称]
...
请确认:
- 是否需要查看更多相似案例?
- 哪些案例的结构最符合你的需求?
2.5 读取并分析参考案例
选定参考案例后,读取 DSL 文件进行分析:
我已读取参考案例,以下是关键配置提取:
**节点结构:**
[开始节点] ↓ [LLM节点] - 模型: xxx, Prompt: xxx ↓ [工具节点] - 工具: xxx ↓ [输出节点]
**关键配置参考:**
- LLM prompt模板:...
- 变量传递方式:...
- 条件分支逻辑:...
Step 3:工作流结构设计
根据需求分析和参考案例,设计工作流结构。
3.1 设计原则
- KISS原则:保持简单,避免过度设计
- 模块化:将复杂流程拆分为可复用的步骤
- 清晰变量:使用有意义的变量名,便于追踪
3.2 输出流程结构图
根据你的需求,我设计了以下工作流结构:
## 📊 流程结构图
┌─────────────┐ │ 开始节点 │ 输入:{{input_var}} └──────┬──────┘ ↓ ┌─────────────┐ │ 预处理节点 │ 功能:数据清洗/格式转换 └──────┬──────┘ ↓ ┌─────────────┐ │ 核心处理 │ 功能:LLM调用/工具执行 │ (分支判断) │ 条件:{{condition}} └──────┬──────┘ ┌────┴────┐ ↓ ↓ ┌──────┐ ┌──────┐ │分支A │ │分支B │ └────┬─┘ └────┬─┘ │ │ └────┬─────┘ ↓ ┌─────────────┐ │ 结果处理 │ 功能:格式化/聚合 └──────┬──────┘ ↓ ┌─────────────┐ │ 输出节点 │ 输出:{{output_var}} └─────────────┘
## 📋 节点列表
| 序号 | 节点名称 | 节点类型 | 功能描述 | 输入变量 | 输出变量 |
|------|---------|---------|---------|---------|---------|
| 1 | 开始 | start | 接收用户输入 | - | user_input |
| 2 | 预处理 | code | 数据清洗 | user_input | clean_data |
| 3 | LLM处理 | llm | 生成内容 | clean_data | llm_result |
| 4 | 条件判断 | if-else | 分支处理 | llm_result | branch |
| 5 | 输出 | answer | 返回结果 | final_result | - |
## 📝 关键配置
**LLM配置:**
- 模型:xxx
- Prompt模板:xxx
**变量传递:**
- 上游输出 → 下游输入
Step 4:用户确认(⚠️ 必须步骤)
警告:未获得用户明确确认前,禁止生成 DSL!
向用户展示结构设计,必须获取以下确认后才能继续:
4.1 确认内容
## 工作流结构确认 ⚠️
在生成 DSL 文件之前,请确认以下设计:
### ✅ 流程结构
- 节点数量:X 个
- 流程分支:X 条
- 循环处理:X 处
### ✅ 节点配置
1. [节点1]:确认配置 ✓
2. [节点2]:需要调整 →
3. [节点3]:确认配置 ✓
### ✅ 待确认事项
1. 模型选择是否正确?
2. Prompt模板是否需要调整?
3. 分支条件是否合理?
4. 输出格式是否满足需求?
**请回复「确认」或「继续」以生成 DSL,或提供修改意见。**
4.2 确认检查清单
生成 DSL 前必须确认以下全部项目:
- [ ] 用户明确回复「确认」或「继续」
- [ ] 所有节点配置已与用户核对
- [ ] 模型和参数已获用户认可
- [ ] 输出格式符合用户需求
**未满足上述条件,禁止跳到 Step 5!**
4.3 调整迭代
如果用户有修改意见,迭代调整直到确认:
根据你的反馈,我进行了以下调整:
1. 修改了 LLM 节点 Prompt 模板
2. 添加了新的条件分支
3. 调整了变量传递逻辑
请再次确认。
Step 5:生成完整 DSL(⚠️ 必须参考案例)
生成 DSL 前必须完成以下步骤:
- ✅ 已切换到技能目录:
cd "c:\Users\14429\.claude\skills\dify_creator" - ✅ 已在 Step 2 中读取并分析了参考案例
- ✅ 已在 Step 4 中获得用户明确确认
- ✅ 已读取
organized_dsl/Dify_DSL_节点完整参考指南.md
5.1 前置检查
生成 DSL 前确认:
- [ ] 已选定参考案例文件(路径:xxx/xxx.yml)
- [ ] 已读取节点配置参考指南
- [ ] 已获得用户「确认」回复
- [ ] 所有节点配置已确定
**未完成以上步骤,禁止生成 DSL!**
5.2 生成结构
app:
description: '{{description}}'
icon: '{{icon}}'
icon_background: '{{icon_background}}'
mode: '{{mode}}'
name: '{{name}}'
use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: {{参考案例的版本号}}
workflow:
conversation_variables: []
environment_variables: []
features:
file_upload: {}
# ... 其他功能配置
graph:
edges: []
nodes: []
viewport: {}
5.3 节点 ID 生成规则
- 使用时间戳+随机数作为节点 ID
- 格式:
{时间戳}{随机6位数字} - 示例:
1741011655068,1735195133945
5.4 位置计算
节点在画布上的位置根据流程顺序自动计算:
- X 坐标:每增加一个节点向右移动约 300px
- Y 坐标:统一居中或根据分支调整
5.5 完整输出示例
# ============================================
# Dify 工作流 DSL 文件
# 名称:xxx
# 生成时间:2026-01-03
# 参考案例:xxx.yml
# ============================================
app:
description: '工作流描述'
icon: 🤖
icon_background: '#FFEAD5'
mode: workflow
name: xxx
kind: app
version: {{参考案例的版本号}}
workflow:
graph:
edges:
# ... 连接配置
nodes:
# ... 节点配置
⚠️ 5.6 节点编写规则(重要!)
每个节点都必须参考 organized_dsl 案例库中的示例格式编写!
生成工作流时,请严格遵循以下规则:
1. **先查找参考案例**
- 搜索 `organized_dsl/**/*.yml` 找到相似功能的 DSL 文件
- 搜索 `organized_dsl/Dify_DSL_节点完整参考指南.md` 查看节点配置说明
2. **节点结构必须完整**
每个节点必须包含:
- `id`: 唯一标识
- `data.type`: 节点类型
- `data.title`: 节点标题
- `position`: 画布位置 {x, y}
- `width`/`height`: 节点尺寸(可选)
3. **禁止凭空编写**
- ❌ 不要凭记忆或想象编写节点
- ✅ 必须复制参考案例的结构,替换关键字段
4. **特别注意事项**
- **迭代节点**:必须包含 iteration-start 子节点和所有必要标记
- **LLM 节点**:必须包含 model.provider、model.name、prompt_template
- **HTTP 请求**:必须包含正确的 authorization 和 body 配置
- **变量引用**:必须使用 `{{#节点ID.变量#}}` 格式
⚠️ 5.7 生成后强制检查(❗必须执行)
生成 DSL 后,必须按以下步骤强制检查每个节点!
## DSL 生成后强制检查 ⚠️
**警告:未完成检查,禁止交付给用户!**
### 第一步:确定版本号
```yaml
version: {{参考案例的版本号}} # ✅ 与参考案例保持一致
要点: 版本号应与所选参考案例保持一致,不是固定值。
第二步:遍历每个节点,逐一对照参考案例检查
对于每个生成的节点,执行以下检查:
-
在参考案例中找到同类型节点
cd "c:\Users\14429\.claude\skills\dify_creator" rg "type: 节点类型" organized_dsl/**/*.yml | head -20 -
读取参考案例中的节点结构
- 打开对应的 DSL 文件
- 找到相同类型的节点配置
-
逐字段对比
字段 参考案例 生成结果 是否正确 data.positionAbsolute false ? data.selected false ? height 52 ? width 242 ? ... ... ... -
标记差异并修正
- 发现任何差异,立即修正
- 不能确定的字段,参考案例使用原值
第三步:边连接检查
遍历每条边,检查以下字段:
-
data.sourceType: 源节点类型 -
data.targetType: 目标节点类型 -
data.selected: false -
data.isInIteration: false(迭代外) -
type: custom/true/false/isInIteration
第四步:特殊节点重点检查
| 节点类型 | 检查重点 |
|---|---|
variable-aggregator |
output_type + variables 数组(不是 outputs/formatter_template) |
end |
type: end + outputs(不是 type: answer) |
iteration |
start_node_id 指向 iteration-start |
llm |
model.provider, model.name, prompt_template |
http-request |
authorization, body 配置完整 |
第五步:检查报告
## DSL 检查报告
### 节点检查结果
| 节点ID | 节点类型 | 检查状态 | 问题 |
|--------|---------|---------|------|
| xxx | start | ✅ 通过 | 无 |
| xxx | llm | ❌ 失败 | 缺少 model.provider |
### 边检查结果
| 边ID | 类型 | 检查状态 | 问题 |
|------|-----|---------|------|
| xxx | custom | ✅ 通过 | 无 |
### 最终结论
- [ ] 所有节点检查通过
- [ ] 所有边检查通过
- [ ] 无需修正,可以交付
检查不通过的处理:
- 定位问题节点
- 读取参考案例
- 修正节点配置
- 重新检查直到通过
---
## Dify DSL 结构规范
### 完整结构模板
```yaml
app:
description: '应用描述'
icon: 🤖
icon_background: '#FFEAD5'
mode: workflow|advanced-chat|chatflow
name: 应用名称
use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: {{参考案例的版本号}}
workflow:
conversation_variables: [] # 会话变量
environment_variables: [] # 环境变量
features:
file_upload: # 文件上传配置
enabled: false
# ... 详细配置
opening_statement: '' # 开场白
retriever_resource: # 检索资源
enabled: true
text_to_speech: # TTS配置
enabled: false
graph:
edges: [] # 连线列表
nodes: [] # 节点列表
viewport: # 视图位置
x: 0
y: 0
zoom: 1
dependencies: [] # 插件依赖
节点类型说明
| 节点类型 | 用途 | 关键配置 |
|---|---|---|
start |
开始节点 | variables(输入变量定义) |
llm |
大语言模型 | model、prompt_template、vision、context |
answer |
Chatflow 直接回复 | answer(输出模板),仅用于对话式应用 |
knowledge-retrieval |
知识库检索 | dataset_ids、query_variable_selector |
tool |
工具调用 | provider_id、tool_name、tool_parameters |
code |
代码执行 | code、code_language、outputs、variables |
http-request |
HTTP请求 | method、url、authorization、body |
if-else |
条件分支 | cases(条件判断) |
template-transform |
模板转换 | template、variables |
assigner |
写入会话变量 | items、write_mode |
variable-aggregator |
聚合多分支输出 | variables、output_type(不是简单整合!) |
iteration |
⚠️ 循环处理 | iterator_selector、output_selector、start_node_id(必填!) |
document-extractor |
文档提取 | variable_selector、is_array_file |
agent |
智能体 | agent_parameters、agent_strategy_name |
end |
Workflow 结束节点 | outputs(输出变量),仅用于工作流 |
变量引用语法
# 引用格式:{{#节点ID.输出字段#}}
# 引用开始节点的输入
{{#1742961448129.file#}}
# 引用 LLM 节点的文本输出
{{#1742965550311.text#}}
# 引用 Code 节点的自定义输出
{{#1747670104835.result#}}
# 引用会话变量
{{#conversation.status#}}
# 引用环境变量
{{#env.API_KEY#}}
⚠️ 迭代节点规范(关键!)
迭代节点是 DSL 中最容易出错的部分,缺少任何一项都会导致导入失败!
迭代节点完整结构
# 1. iteration 节点 - 循环控制器
- id: '1741011600006'
data:
iterator_selector: ['1741011655068', 'text'] # 要遍历的数组
output_selector: ['1741011662463', 'result'] # 输出结果
output_type: array[object] # 必须格式
start_node_id: 1741011600006start # 必须指向 iteration-start
title: 迭代处理
type: iteration
position: {x: 200, y: 100}
# 2. iteration-start 节点 - 迭代入口(必须有!)
- id: 1741011600006start
data:
title: 迭代开始
type: custom-iteration-start
parentId: '1741011600006' # 必须指向父迭代节点
position: {x: 200, y: 200}
# 3. 迭代内部节点 - 处理每个元素
- id: '1741011662463'
data:
isInIteration: true # 必须标记在迭代内
iteration_id: '1741011600006' # 必须标识所属迭代
parentId: '1741011600006' # 必须指向父迭代
title: 处理节点
type: llm
position: {x: 200, y: 300}
# 4. 迭代内部边 - 连接迭代内节点
- source: 1741011600006start
target: '1741011662463'
type: isInIteration # 必须是 isInIteration
zIndex: 1002 # 必须的渲染层级
成功版 vs 失败版对比
| 对比项 | ✅ 成功版 | ❌ 失败版 |
|---|---|---|
| 版本 | 参考案例的版本 | 版本不一致 |
| iteration-start | ✅ 有 | ❌ 缺少 |
| parentId | ✅ 有 | ❌ 缺少 |
| iteration_id | ✅ 有 | ❌ 缺少 |
| isInIteration 边 | ✅ 有 | ❌ 缺少 |
| zIndex: 1002 | ✅ 有 | ❌ 缺少 |
| output_type 格式 | array[object] |
错误格式 |
| start_node_id | ✅ 指向 iteration-start | ❌ 缺少 |
❌ 常见错误
| 问题 | 说明 |
|---|---|
| 缺少 iteration-start | 迭代必须有专门的 start 子节点,不是"内置"的 |
| 缺少 parentId | 迭代内部节点无法识别归属哪个迭代 |
| 缺少 iteration_id | 迭代无法正确管理内部节点 |
| 缺少 zIndex: 1002 | 迭代内部边渲染层级错误 |
| output_type 格式错误 | 必须是 array[object] |
迭代边连接类型
| 类型 | 说明 | 是否用于迭代 |
|---|---|---|
custom |
普通连接 | ❌ 迭代外 |
true |
条件为真 | ❌ |
false |
条件为假 | ❌ |
isInIteration |
迭代内连接 | ✅ 必须用这个 |
Edge 连接类型
| 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
custom |
普通连接 | source → target |
true |
条件为真分支 | if-else → true |
false |
条件为假分支 | if-else → false |
custom_case_id |
自定义分支 | if-else → 自定义case_id |
isInIteration |
循环内连接 | iteration内节点连接 |
使用示例
示例:翻译工作流
用户需求:
- 名称:zh-en-translator
- 功能:中译英翻译
- 类型:workflow
- 输入:中文文本
- 流程:用户输入 → LLM翻译 → 返回结果
生成配置:
app:
description: '中英文翻译工作流'
icon: 🌐
icon_background: '#E3F2FD'
mode: workflow
name: zh-en-translator
kind: app
version: {{参考案例的版本号}}
workflow:
graph:
edges:
- source: '1741011655068'
target: '1741011662463'
type: custom
- source: '1741011662463'
target: llm
type: custom
- source: llm
target: answer
type: custom
nodes:
- data:
title: 开始
type: start
variables:
- variable: text
type: paragraph
label: 输入中文文本
required: true
id: '1741011655068'
position: {x: 0, y: 263}
- data:
context:
enabled: false
model:
provider: siliconflow
name: internlm2_5-7b-chat
mode: chat
prompt_template:
- role: system
text: '请将以下中文翻译成英文,只输出翻译结果:{{#1741011655068.text#}}'
title: LLM翻译
type: llm
id: llm
position: {x: 382, y: 263}
- data:
answer: '{{#llm.text#}}'
title: 翻译结果
type: answer
id: answer
position: {x: 690, y: 263}
最佳实践
1. 案例复用策略
- 先定位:通过 INDEX.md 找到最相似的案例
- 再分析:阅读 DSL 文件,理解节点配置
- 后调整:基于参考模板进行个性化修改
2. 流程设计原则
- 从简单开始:先实现核心功能,再添加分支和循环
- 模块化设计:复杂流程拆分为可复用步骤
- 清晰命名:使用有意义的变量名
3. DSL 编写检查清单
- 节点 ID 唯一且格式正确
- 位置坐标合理,不重叠
- Edge 连接正确,无断链
- 变量引用格式正确
- Model/Provider 配置有效
- 输出变量名与引用一致
4. 测试验证建议
- 生成后在 Dify 中导入测试
- 检查各节点的输入输出
- 验证条件分支逻辑
- 测试边界情况和错误处理
错误处理
| 错误类型 | 处理方式 |
|---|---|
| 需求不完整 | 提示用户补充缺失信息 |
| 流程逻辑错误 | 指出可能的循环引用或断链 |
| 节点配置错误 | 提供修正建议 |
| 变量引用无效 | 列出可用的变量选项 |
| 案例定位失败 | 扩大搜索范围或手动设计 |
参考资源
📂 案例目录结构
organized_dsl/
├── 01_内容生成与创作/
├── 02_图像生成与设计/
├── 03_视频生成/
├── 04_数据分析与可视化/
├── 05_文档处理与OCR/
├── 06_知识库与RAG/
├── 07_Agent与工具调用/
├── 08_教育与学习/
├── 09_商业与办公/
├── 10_多媒体处理/
├── 11_代码与开发/
├── 12_创意与娱乐/
├── 13_信息聚合/
├── 14_参考示例/
├── INDEX.md # 案例索引(搜索 organized_dsl/INDEX.md)
└── Dify_DSL_节点完整参考指南.md # 节点配置参考(搜索 organized_dsl/Dify_DSL_节点完整参考指南.md)
📖 文档链接
- INDEX.md:按功能分类的案例索引
- Dify_DSL_节点完整参考指南.md:各节点的详细配置说明
节点自动校验与生成规则
版本号规则
# ✅ 正确 - 生成时必须使用
version: {{参考案例的版本号}}
# ❌ 错误 - 禁止使用
version: {{参考案例的版本号}}
节点基础字段规则
每个节点生成时必须包含:
- data:
positionAbsolute: false # ✅ 必须
selected: false # ✅ 必须
title: "节点名称"
type: "节点类型"
# ... 其他字段
height: 52
id: '节点ID'
position:
x: 0
y: 0
width: 242
Edges 字段规则
每条边生成时必须包含:
- data:
isInIteration: false # ✅ 必须
selected: false # ✅ 必须
sourceType: "源节点类型"
targetType: "目标节点类型"
id: "边ID"
source: "源节点ID"
sourceHandle: "source"
target: "目标节点ID"
targetHandle: "target"
type: "custom|true|false|isInIteration"
variable-aggregator 节点生成规则
# ✅ 正确写法 - 用于聚合多分支输出
- data:
output_type: string # 聚合结果的输出类型
type: variable-aggregator
variables: # 聚合多分支的变量(二维数组)
- - '分支节点ID1' # 第一个分支的输出
- text
- - '分支节点ID2' # 第二个分支的输出
- text
height: 211
id: '聚合节点ID'
# ❌ 错误理解 - 不是简单的"将多个内容整合到一起"
# variable-aggregator 的真正用途:
# - 整合 IF/ELSE 条件分支的输出
# - 整合并行结构的多个输出
# - 确保无论哪个分支执行,下游都能通过统一变量引用
end 节点生成规则
# ✅ 正确写法 - Workflow 应用的结束节点
- data:
outputs:
- value_selector:
- '上游节点ID'
- text
variable: output
type: end # ✅ 使用 type: end(仅用于 Workflow)
height: 103
id: end
answer 节点使用场景
# ✅ 正确写法 - 仅用于 Chatflow 应用
- data:
answer: '{{#llm.text#}}' # 使用 answer 字段
type: answer # ✅ 使用 type: answer(仅用于 Chatflow)
DSL 生成检查清单(生成后必查)
生成 DSL 后,逐项检查:
应用类型检查:
- Workflow 类型使用
type: end,Chatflow 类型使用type: answer - Workflow 只能有唯一 End 节点
- Chatflow 支持多个 Answer 节点
节点检查:
- 版本号与参考案例一致
- 每个节点有
data.positionAbsolute: false - 每个节点有
data.selected: false - 每个节点有
height和width
边检查:
- 每条边有
data.sourceType - 每条边有
data.targetType - 每条边有
data.selected: false - 每条边有
data.isInIteration(迭代外为 false)
variable-aggregator 检查:
- 使用
output_type(不是outputs) - 使用
variables数组格式(不是formatter_template) - 理解用途:聚合多分支输出,不是简单整合内容
assigner vs variable-aggregator 检查:
- 需要写入会话变量 → 使用
assigner - 需要聚合多分支输出 → 使用
variable-aggregator
最后更新: 2026-01-03 参考案例数: 125+