---

name: dify-workflow description: 设计、生成并部署 Dify 应用 DSL (workflow/advanced-chat)。当用户要求构建 Dify 工作流、生成/更新 DSL 文件或通过 Admin API 部署到 Dify 实例时使用。

Dify Workflow DSL 生成器

交互原则与凭证隔离

• 需求澄清：若用户描述不足以确定节点或输入/输出流程，优先澄清输入输出变量与核心节点，确认后开始生成。
• 凭证隔离：严格隔离敏感凭证。最终回复与导出产物中仅包含 App ID、DSL 文件路径、节点统计与部署状态，禁止泄露 ADMIN_API_KEY。
• 关联 Skill 约定：涉及 Console Admin API 操作时，先读取并遵守 dify-deploy。

版本锚定 (Version Anchoring)

每次生成前按顺序执行：

1. 读取 references/config.yml，获取 dsl_version 与 reference_dsl。
2. 若 reference_dsl 非空，读取 references/user-reference/<文件名> 作为基准 schema。
3. 读取 references/version-deltas.md 查找版本差异。
4. 约束：输出 YAML 的 version 必须匹配 dsl_version，且仅使用目标版本支持的节点与字段。

节点路由表

节点	类型标识	用途	关键参数	Schema 路径
Start	start	入口节点；定义输入变量	variables	references/nodes/start.md
End	end	Workflow 模式终端；声明输出	outputs	references/nodes/end.md
Answer	answer	Chatflow 模式流式输出	answer, variables	references/nodes/answer.md
LLM	llm	调用大语言模型	model, prompt_template, context, vision	references/nodes/llm.md
Knowledge Retrieval	knowledge-retrieval	知识库文档检索	query_variable_selector, dataset_ids, retrieval_mode	references/nodes/knowledge-retrieval.md
Code	code	执行 Python3/JS/JSON	code_language, code, variables, outputs	references/nodes/code.md
HTTP Request	http-request	HTTP API 调用	method, url, headers, body, authorization	references/nodes/http-request.md
If/Else	if-else	条件分支 (IF/ELIF/ELSE)	cases	references/nodes/if-else.md
Variable Aggregator	variable-aggregator	合并多分支变量	output_type, variables	references/nodes/variable-aggregator.md
Iteration	iteration	数组循环遍历	iterator_selector, iterator_input_type, output_selector	references/nodes/iteration.md
Document Extractor	document-extractor	文件文本提取 (PDF/DOCX)	variable_selector, is_array_file	references/nodes/document-extractor.md
Template Transform	template-transform	Jinja2 模板渲染	template, variables	references/nodes/template-transform.md
Question Classifier	question-classifier	LLM 意图分类	query_variable_selector, model, classes	references/nodes/question-classifier.md
Parameter Extractor	parameter-extractor	LLM 结构化参数提取	query, model, parameters, reasoning_mode	references/nodes/parameter-extractor.md
Tool	tool	调用外部工具	provider_id, provider_type, tool_name, tool_parameters	references/nodes/tool.md

任务执行路径与校验关卡

执行路径

1. 解析与模式确定：批处理用 workflow 模式（Start -> End）；对话交互用 advanced-chat 模式（Start -> Answer）。
2. 节点选择与模板匹配：优先匹配 ## 模板匹配 中的预设模板；无匹配时依据路由表 schema 逐个组装。
3. 构图与边连接：
   • 节点 ID 格式：13 位时间戳字符串（如 "1711536487001"）。
   • 坐标规划：起始点 {x: 80, y: 282}，X 轴增量 +300px，分支 Y 轴增量 +200px。
   • 边 ID 格式：{sourceId}-{sourceHandle}-{targetId}-{targetHandle}，targetHandle 统一为 "target"。分支 sourceHandle 分别为 "true"/case_id/"false" 或类别 ID。
4. 部署与更新（如适用）：覆盖更新前先导出原 DSL 保存为备份文件。API 异常卡住时报告排查建议，未获明确授权禁止直连数据库。

校验关卡 (Validation Gate)

交付产物前必须完成以下 4 项校验：

• 语法与命名：默认输出为当前目录的 <kebab-case-name>.dify.yml（按需输出 .dify.json）。所有字符串节点 ID 显式加引号。
• 拓扑完整性：所有 Edge 的 source 和 target ID 在 Graph Nodes 中真实存在，边 type 为 "custom"。
• 变量引用合法性：节点变量引用为 {{#nodeId.variableName#}}，系统变量为 sys 前缀（workflow 模式严禁引用 sys.query）。
• Provider 正确性：model.provider 遵循 "langgenius/<provider>/<provider>" 格式，且使用真实模型标识（如 gpt-4o-mini、deepseek-chat）。

DSL 结构快速参考

version: "<dsl_version from config.yml>"
kind: app
app:
  name: "工作流名称"
  mode: "advanced-chat"           # 或 "workflow"
  description: "..."
  icon: "\U0001F916"
  icon_background: "#FFEAD5"
  icon_type: emoji
  use_icon_as_answer_icon: false
dependencies: []
workflow:
  environment_variables: []
  conversation_variables: []
  features:
    file_upload:
      enabled: false
    opening_statement: ""         # 仅 chatflow
    retriever_resource:
      enabled: false
    sensitive_word_avoidance:
      enabled: false
    speech_to_text:
      enabled: false
    suggested_questions: []       # 仅 chatflow
    suggested_questions_after_answer:
      enabled: false
    text_to_speech:
      enabled: false
  graph:
    nodes: []                     # 节点对象数组
    edges: []                     # 边对象数组
    viewport:
      x: 0
      y: 0
      zoom: 0.7

完整字段级规范参照 references/dsl-format.md。

常见 Schema 陷阱

1. 变量形状差异：
   • code / llm / template-transform / parameter-extractor：[{ variable: "arg", value_selector: ["node_id", "field"], value_type: "string" }]
   • variable-aggregator：裸嵌套列表 [["node1_id", "output"], ["node2_id", "output"]]
   • document-extractor：扁平列表 variable_selector: ["upstream_id", "field"]
2. Memory 作用域：memory 块仅存在于 advanced-chat 模式的 LLM 节点，workflow 模式及迭代内部节点必须省略。
3. 迭代节点约束：内层节点须包含 parentId: <iteration_id>、data.isInIteration: true、zIndex: 1002，坐标为相对坐标（初始约 {x: 24, y: 68}）。iterator_input_type 必须与真实元素匹配（如 "array[file]"）。
4. 特定节点输出形状：End 节点 outputs 为列表；Code 节点 outputs 为字典。
5. Edge Data 字段：包含 sourceType、targetType、isInIteration、isInLoop。迭代内边补充 iteration_id 与 zIndex: 1002。

模板与参考示例

与已知模式高度匹配时优先使用预设模板，按需调整字段：

模板	路径	匹配条件
Chatbot	references/templates/chatbot.yml	简单对话：Start -> LLM -> Answer
RAG	references/templates/rag.yml	知识库问答：Start -> Knowledge Retrieval -> LLM -> Answer
Agent	references/templates/agent.yml	带分类/参数提取的工具 Agent
Translation	references/templates/translation.yml	文本转换/翻译

完整示例文件指针 (Progressive Disclosure)

• Minimal Chatbot DSL：对应完整 DSL 见 examples/simple-chatbot.yml
• RAG with Rerank DSL：对应完整 DSL 见 examples/rag-with-rerank.yml