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difydify 开发

Agent Skill

dify 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

22,745

周安装

977

GitHub Stars

2

下载量

7,972
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:dify(dify 开发)
来源仓库:https://github.com/krx1511/dify
安装命令:
openclaw skills install dify
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install dify

简介

Dify AI应用开发平台指南。用于构建LLM应用、工作流程、代理和知识库。当用户需要(1)使用Dify创建AI应用(2)设计LLM工作流程(3)配置知识库RAG (4)开发AI代理(5)调用Dify API (6)自托管部署Dify时激活此技能。

SKILL.md

name
dify
description
Dify AI应用开发平台指南。用于构建LLM应用、工作流、Agent和知识库。当用户需要(1)使用Dify创建AI应用 (2)设计LLM工作流 (3)配置知识库RAG (4)开发AI Agent (5)调用Dify API (6)自托管部署Dify时激活此技能。

Dify AI应用开发平台

Dify是开源的LLM应用开发平台,支持快速构建AI应用、工作流和Agent。

核心概念

应用类型

  • Chat App - 对话型应用,支持会话持久化,适合聊天机器人、客服AI
  • Workflow App - 工作流应用,无状态执行,适合翻译、写作、摘要
  • Agent - 智能体应用,支持工具调用和自主规划
  • Completion App - 文本补全应用,单次请求响应

核心组件

  • Studio - 应用构建工作台
  • Knowledge Base - 知识库,支持RAG检索增强
  • Model Providers - 模型提供商配置
  • Tools - 工具集成

工作流节点

输入输出

  • User Input - 用户输入,定义输入变量
  • Output - 输出结果

逻辑控制

  • IF/ELSE - 条件分支
  • Iteration - 迭代循环
  • Parallel - 并行执行

数据处理

  • Parameter Extractor - 参数提取,用LLM从自然语言提取结构化数据
  • List Operator - 列表操作,过滤和转换数组
  • Variable Aggregator - 变量聚合
  • Template - 模板渲染

LLM节点

  • LLM - 大语言模型调用
  • Question Classifier - 问题分类
  • Knowledge Retrieval - 知识检索

工具节点

  • HTTP Request - HTTP请求
  • Code - 代码执行(Python/JavaScript)
  • Tool - 工具调用

快速开始

部署Dify (Docker)

# 克隆最新版本
git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.git

# 启动
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

访问 http://localhost/install 初始化管理员账户。

系统要求

  • CPU >= 2 Core
  • RAM >= 4 GiB
  • Docker 19.03+
  • Docker Compose 1.28+

API调用

认证

所有API请求需要在Header中携带API Key:

Authorization: Bearer {api_key}

执行工作流

POST /v1/workflows/run
Content-Type: application/json

{
  "inputs": {
    "query": "翻译这段文字..."
  },
  "response_mode": "blocking",  # 或 "streaming"
  "user": "user-123"
}

发送聊天消息

POST /v1/chat-messages
Content-Type: application/json

{
  "query": "你好",
  "response_mode": "streaming",
  "user": "user-123",
  "conversation_id": ""  # 首次为空,后续传入返回的conversation_id
}

响应模式

  • blocking - 同步等待完整响应
  • streaming - SSE流式响应

知识库

创建知识库

  1. Studio → Knowledge → Create Knowledge
  2. 上传文档 (支持txt, markdown, pdf, docx, html等)
  3. 选择索引模式:

- High Quality - 高质量索引,需要Embedding模型 - Economy - 经济模式,关键词检索

检索设置

  • Vector Search - 向量检索
  • Full Text Search - 全文检索
  • Hybrid Search - 混合检索

在应用中使用

工作流中添加 Knowledge Retrieval 节点,选择知识库。

详细参考

资源链接

  • 官方文档: https://docs.dify.ai
  • GitHub: https://github.com/langgenius/dify
  • 社区: https://github.com/langgenius/dify/discussions

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

78.13%
按下载量换算6,229

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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