據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Dify 累計下載 2,357 次、獲 5 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,209 位,在「AI 智慧體」分類(969 個)中排名第 850 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 46 | 1592 | 2 | 1 |
| SkillHub ↗ | 131 | 2357 | 5 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
它涵蓋對話與工作流應用、RAG、模型和工具配置、節點、API 及自託管。實施前核對平台版本、模型憑據和許可權;執行程式碼節點或 API 前檢查輸入及副作用。 執行遠端安裝指令碼前先稽核,保護 API key,避免非預期敏感檔案上傳,並在刪除前確認。
資料釋出於 2026-10-29
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2357 | — | 5 |
| 2026-08 | 1773 | +19.8% | 5 |
| 2026-07 | 1480 | +21.5% | 5 |
| 2026-06 | 1218 | +12.5% | 4 |
| 2026-05 | 1083 | — | 3 |
| 2026-03 | 670 | — | 2 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- 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)
```bash
# 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
```bash
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
```bash
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
- [API文档](references/api.md) - 完整API接口说明
- [工作流节点](references/workflow-nodes.md) - 所有节点详细配置
- [知识库配置](references/knowledge-base.md) - 知识库高级设置
- [模型配置](references/model-providers.md) - 支持的模型提供商
## 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
將開發過程中的經驗、錯誤與修正記錄為 Markdown 檔案,供日後重用並提升為工作區記憶。
用自然語言描述需求,在本機與遠端技能市場尋找技能並取得推薦。
給 AI agent 用的瀏覽器自動化命令列技能。
將使用者明確糾正與自我檢視整理成分層記憶,並依使用情況升級或封存。
在安裝第三方技能之前,按清單審查來源、許可權與危險模式的技能。
將代理記憶與跨技能狀態整理成具型別與約束的知識圖譜。
規劃 AI 代理主動跟進、工作記憶與回顧流程的工作區設定指南。
指導如何建立與更新有效 Claude 技能的寫作指南。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。