AI工作流

把 Gemini 生成的 ComfyUI 工作流 JSON 当作未验证草稿，先导入、识别缺失节点和模型，再从最小链路逐步执行。

Coze 智能体发布前建立带期望结果的对话用例，覆盖正常、追问、拒答、工具失败和安全边界，并逐项回归。

用 Coze 写作工作流先提取资料与证据，再生成提纲和段落，最后执行引用与事实检查，避免一次提示词直接成稿。

用 Coze 搭建客服智能体时从高频 FAQ 开始，设置转人工条件和失败话术，并用拒答与工单用例验收。

在 Coze 中选择可用的 DeepSeek 模型后，用固定问题测试输出、超时和切换失败，并区分模型提供方与平台能力。

在 Coze 创建对话智能体时先定义单一任务、角色边界和开场白，再用正常、追问、越界和失败用例验收。

从知识库、工作流、部署和 API 四个维度比较 Dify 与 Coze，并用团队场景做选择，不给脱离条件的胜负结论。

用 Dify Webhook Trigger 接收外部事件，先校验来源和字段，再运行智能体，并从运行历史核对一次请求只处理一次。

在 Dify Workflow 中加入 Human Input 节点，展示待执行内容，记录批准、修改或拒绝，并从正确分支恢复流程。

比较 Dify Iteration 与 Loop：前者面向数组逐项处理，后者按退出条件反复改写同一状态，并给出两类验收用例。