第一次搭 Dify 工作流，先跑通“输入一段文字 → LLM 按规则处理 → 输出结果”的三节点流程。这样能直接看出输入变量、提示词引用和最终输出是否连通；流程稳定后再加判断、循环或外部请求。
先把常见疑问说清楚
- 选 Workflow：本例是一次性文本处理，不依赖连续对话。
- 三个节点：Start 定义输入，LLM 处理输入，Output 返回结果。
- 验收重点：变量名称一致、LLM 节点收到真实输入、Output 引用正确的节点结果。
开始前先准备什么
准备一份不含敏感信息的测试材料，并写清任务范围、期望输出和验收条件。涉及客户资料、个人信息、未公开论文或商业文件时，先确认上传权限并做必要脱敏。
实际操作步骤
- 创建 Workflow 应用。在 Start 节点新增必填文本变量
meeting_notes，描述为“不含敏感信息的会议记录”。 - 连接 LLM 节点并选择当前工作区已配置的模型。在提示词中引用 Start 的
meeting_notes，要求输出“事项、负责人、截止日期、待确认”；原文没有的字段写待确认。 - 添加 Output 节点，把一个文本输出字段连接到 LLM 节点生成的文本。不要手打一个看似相同的变量名；从变量选择器中选取上游输出。
- 运行测试，输入一段包含两项任务且故意缺少一个截止日期的样例。打开每个节点的输入与输出，确认 Start 收到原文、LLM 保留缺失项、Output 返回的是该次结果。
- 再用空白、超长或与任务无关的输入测试边界。需要拒绝或提示补充时，在入口校验或提示词中明确处理，不让流程静默返回空结果。
预期结果与检查方法
流程应稳定接收 meeting_notes，输出结构化行动项，并把缺失日期保留为待确认。
验证：从 Start 到 Output 逐节点核对变量值；更换一条输入后输出应随之变化，证明没有引用固定示例或错误变量。
什么时候应该停止并回退
节点输入为空、变量显示未定义、Output 没有引用 LLM 结果或模型报错时，停止加节点，先修复当前连线与配置。
如果结论会用于考试、医疗、法律、财务或对外承诺，应让具备责任的人复核，不能把 AI 输出当成最终依据。
官方资料
- https://docs.dify.ai/en/cloud/use-dify/build/workflow-chatflow：Dify 官方文档说明 Workflow 与 Chatflow 的定位和编排方式。
- https://docs.dify.ai/en/cloud/use-dify/nodes/start：Dify 官方文档说明 Start 节点用于定义工作流输入。
- https://docs.dify.ai/en/cloud/use-dify/nodes/llm：Dify 官方文档说明 LLM 节点及变量引用。
- https://docs.dify.ai/en/cloud/use-dify/nodes/output：Dify 官方文档说明 Output 节点定义工作流最终输出。
使用边界
示例没有在读者工作区实际运行；模型供应商、输入限制、费用和节点界面会因部署与配置不同而变化。
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