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GITHUB · ANALIZADO

dify-ce-workflow-autobuilder-skill

Skill de Codex para construir, probar y validar flujos de trabajo (Workflows), Chatflows y aplicaciones New Agent en entornos auto-alojados de Dify CE y Enterprise.

Ficha actualizada 25 sept 2026, 18:04 · upstream 25 sept 2026, 17:41 · release sin release detectada

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Qué es dify-ce-workflow-autobuilder-skill

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Este proyecto transforma una solicitud de flujo de trabajo impulsado por IA en una implementación de Dify compatible con versiones, verificando el resultado más allá de un YAML generado. Probing el checkout objetivo y el runtime para elegir el camino adecuado para Workflows, Chatflows, Agent V2 o paquetes New Agent portables.

Ayuda a diseñar y generar DSLs para Workflows y Chatflows desde requisitos, construir, publicar y conectar aplicaciones New Agent independientes, detectar límites de versión antes de usar Agent V2 o agent_packages, validar importaciones, comportamiento de API y preparación del runtime en CE o Enterprise auto-alojados. Produce artefactos portables y rutas claras de degradación cuando el entorno objetivo carece de una capacidad más reciente.

La compatibilidad del DSL de Dify depende de la versión y del runtime. Este Skill previene un modo de fallo común: tratar una importación exitosa como prueba de que una aplicación puede publicarse, conectarse y ejecutarse. Separa la validez estática del DSL de credenciales configuradas, disponibilidad del runtime, autorización y comportamiento del usuario final.

CASOS DE USO
  • Generar y validar DSLs para Workflows y Chatflows en entornos auto-alojados de Dify CE o Enterprise.
  • Construir, publicar y probar aplicaciones New Agent independientes con soporte para agent_packages portables.
  • Detectar límites de versión y capacidades antes de utilizar nodos Workflow Agent V2 o paquetes de agentes.
  • Validar importaciones, comportamiento de API y preparación del runtime en entornos auto-alojados sin asumir compatibilidad implícita.
  • Probar la ejecución de servicios New Agent mediante /v1/chat-messages tras la publicación.
PUNTOS DESTACADOS
  • Version-aware: Detecta automáticamente el DSL version (ej. 0.7.0) y decide entre nodos V2, Composer o agent_packages.
  • Validación estática y dinámica: Separa la validez del YAML de la disponibilidad real de credenciales y runtime.
  • Soporte para New Agent portables: Maneja agent_packages y Skill zip para reglas de negocio reutilizables.
  • Gestión de degradación: Produce artefactos compatibles si el entorno objetivo carece de capacidades nuevas (ej. Agent V2).
  • Scripts CLI incluidos: Scripts Python para importación, creación de agentes y pruebas de servicio sin necesidad de SSH en algunos casos.
PRECAUCIONES
  • Requiere acceso SSH o Console API para la automatización completa; si no hay acceso, solo genera artefactos para importación manual.
  • No es un clon completo del workspace: tras importar, se deben re-autenticar modelos, herramientas y credenciales manualmente.
  • Los recursos como Knowledge datasets, archivos y Skills zip no se transfieren automáticamente en el YAML; requieren mapeo o re-subida.
  • La importación exitosa no garantiza que la aplicación esté lista para ejecutarse (runtime readiness).
  • Dependencia de versiones específicas de Dify (ej. DSL 0.7.0, Agent V2) que pueden no estar presentes en instalaciones antiguas.
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Instalar en ~/.codex/skills/dify-ce-workflow-autobuilder/. Para entornos auto-alojados con SSH, proveer host, usuario, clave y dominio de Dify para que el Skill ejecute checks de versión e importación. Si no hay acceso SSH, usar los scripts CLI (scripts/dify_ce_console.py) para importar DSLs manualmente o validar artefactos localmente. Asegurar que las credenciales de modelos y herramientas estén configuradas en el workspace objetivo antes de publicar.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Node.jsPHPPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
No detectados
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.