ANALYSIS
Dify 快速入门教程
概述
本教程将带你从零开始，在 30 分钟内创建一个多平台内容生成器。你将学习如何使用 Dify 的核心功能，包括工作流编排、节点配置、模型调用等。
开始之前
注册 Dify Cloud
- 访问 https://cloud.dify.ai
- 免费注册账户
- Sandbox 计划的新账户包含 200 条消息额度
- 额度可用于调用 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 等提供商的模型
注意：消息额度为一次性分配，不会按月续费。
设置模型供应商
- 前往 设置 > 模型供应商
- 安装 OpenAI 插件
- 本教程使用
gpt-4o作为示例 - 如果使用 Sandbox 额度，无需 API 密钥
- 也可以配置自己的 API 密钥
创建新工作流
创建应用
- 前往 工作室
- 选择 从空白创建 > 工作流
- 将工作流命名为
多平台内容生成器 - 点击 创建
- 自动进入工作流画布
选择起始节点
选择 用户输入节点 作为工作流的起点。
编排与配置
收集用户输入：用户输入节点
用户输入节点用于定义从用户收集的信息。
配置字段
草稿
- 字段类型：
段落 - 变量名：
draft - 标签名：
草稿 - 最大长度：
2048 - 必填：
是
上传文件
- 字段类型：
文件列表 - 变量名：
user_file - 标签名：
上传文件 (≤ 10) - 支持文件类型：
文档、图片 - 上传文件类型：
两者 - 最大上传数量：
10 - 必填：
否
语音与语调
- 字段类型：
段落 - 变量名：
voice_and_tone - 标签名：
语音与语调 - 最大长度：
2048 - 必填：
否
目标平台
- 字段类型：
短文本 - 变量名：
platform - 标签名：
目标平台 (≤ 10) - 最大长度：
256 - 必填：
是
语言
- 字段类型：
选择 - 变量名：
language - 标签名：
语言 - 选项：
English日本語简体中文
- 必填：
是
识别目标平台：参数提取器节点
参数提取器节点使用 LLM 将自由格式的文本转换为结构化数据。
配置步骤
- 添加参数提取器节点
- 配置 输入变量：选择
User Input/platform - 添加提取参数：
- 名称：
platform - 类型：
Array[String] - 描述：
The platform(s) for which the user wants to create tailored content. - 必填：
是
- 名称：
- 配置 指令：
PRTCL // TEXT
Extract all social media platforms mentioned in the input. Return them as a JSON array of strings. Only include valid platform names like "Twitter", "LinkedIn", "Facebook", "Instagram", "TikTok". If no valid platform is identified, return: ["No platforms identified. Please enter a valid platform name."]验证平台提取结果：IF/ELSE 节点
使用 IF/ELSE 节点处理无效输入。
配置步骤
- 添加 IF/ELSE 节点
- 定义 IF 条件：
- IF
Parameter Extractor/platform包含No platforms identified. Please enter a valid platform name.
- IF
- 向 IF 分支添加输出节点
- 在输出节点中，将
Parameter Extractor/platform设置为输出变量
按类型分离上传的文件：列表操作器节点
使用两个列表操作器节点分离图像和文档。
图像节点配置
- 输入变量：
User Input/user_file - 启用过滤条件：
{x}type在Image - 输出变量：
Image
文档节点配置
- 输入变量：
User Input/user_file - 启用过滤条件：
{x}type在Doc - 输出变量：
Document
从文档中提取文本：文档提取器节点
将文档转换为纯文本，便于 LLM 处理。
配置步骤
- 添加文档提取器节点
- 输入变量：
Document/result - 输出变量：
text
整合所有参考材料：LLM 节点
使用 LLM 节点整合草稿文本、文档和图像信息。
配置步骤
- 添加 LLM 节点，命名为
整合信息 - 启用 VISION
- 视觉变量：
Image/result - 系统指令：
PRTCL // TEXT
你是一个内容分析专家。请分析用户提供的所有参考材料（包括草稿文本、文档和图像），整合成一个连贯的内容摘要。摘要应该：1. 提取关键信息和要点2. 识别目标受众和语调3. 保持原文的核心信息4. 简洁明了，不超过 500 字- 用户消息：
PRTCL // PLAINTEXT
草稿内容：{{Doc Extractor/text}}{{User Input/draft}}为每个平台创建定制内容：迭代节点
使用迭代节点为每个平台生成定制内容。
迭代节点内部配置
识别风格节点
- 添加 LLM 节点，命名为
识别风格 - 系统指令：
PRTCL // TEXT
分析以下社交媒体平台的发布风格和最佳实践：{{Current Iteration/item}}
请提供：1. 该平台的内容风格特点2. 文字长度限制3. 最佳发布时间4. 标签使用建议- 用户消息：
平台：{{Current Iteration/item}}
创建内容节点
- 添加 LLM 节点，命名为
创建内容 - 启用结构化输出
- 系统指令：
PRTCL // TEXT
你是一个社交媒体内容创作专家。根据以下信息为指定平台创建优化内容：
平台：{{Current Iteration/item}}平台风格：{{识别风格 /text}}内容摘要：{{整合信息 /text}}期望语调：{{User Input/voice_and_tone}}语言：{{User Input/language}}
要求：1. 符合平台风格和限制2. 引人注目，有吸引力3. 包含相关标签4. 长度适中- 用户消息：
PRTCL // PLAINTEXT
请为 {{Current Iteration/item}} 创建内容，基于以上信息。- 配置结构化输出：
PRTCL // JSON
{ "platform_name": "string", "post_content": "string", "hashtags": ["string"], "character_count": "number"}迭代节点配置
- 输入变量：
Parameter Extractor/platform - 输出变量：
Create Content/structured_output - 启用并行模式
- 最大并行度：
10
格式化最终输出：模板节点
使用 Jinja2 模板格式化输出。
配置步骤
- 添加模板节点
- 输入变量：
Iteration/output，命名为output - 模板内容：
PRTCL // JINJA2
{% for item in output %}# {{ item.platform_name }}
{{ item.post_content }}
标签：{{ item.hashtags | join(', ') }}
字数：{{ item.character_count }}
{% endfor %}将结果返回给用户：输出节点
- 添加输出节点
- 输出变量：
Template/output
测试工作流
检查清单
确保所有节点和连接都正确配置。
运行测试
- 点击右上角的 运行测试
- 填写示例输入：
- 草稿：
We just launched a new AI writing assistant that helps teams create content 10x faster. - 上传文件：留空
- 语音与语调：
Friendly and enthusiastic, but professional - 目标平台：
Twitter and LinkedIn - 语言：
English
- 草稿：
- 点击 开始运行
查看结果
检查输出是否符合预期，如果不符合，查看节点日志进行调试。
发布和共享
发布应用
- 点击 发布 > 发布更新
- 使应用生效并可共享
访问方式
- Web 应用：通过浏览器访问
- API：通过 API 调用集成到其他应用
常见问题
Q1: 节点连接失败怎么办？
检查节点之间的变量引用是否正确，确保输出变量名与输入变量名匹配。
Q2: 模型调用失败？
检查模型供应商配置，确保 API 密钥正确且有足够的额度。
Q3: 如何优化性能？
- 启用并行执行
- 使用缓存
- 优化提示词长度
- 选择合适的模型
进阶技巧
使用变量
在工作流中，使用双花括号引用变量：
PRTCL // PLAINTEXT
{{variable_name}}调试技巧
- 使用单节点测试功能
- 查看每个节点的输入输出
- 检查日志中的错误信息
优化建议
- 合理设置模型参数
- 使用结构化输出
- 添加错误处理
- 优化上下文长度
资源链接
- Dify 官方文档: https://docs.dify.ai
- 工作流教程: https://docs.dify.ai/zh/use-dify/tutorials/workflow-101
- 社区示例: https://github.com/langgenius/dify-templates
最后更新: 2026-03-12 作者: EchoHaoRan
R P
Rhine Lab Pioneer Division
Auth_Verified: 2026.04.08
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