{"id":19262907,"url":"https://github.com/datawhalechina/self-dify","last_synced_at":"2026-03-11T20:31:02.246Z","repository":{"id":238058828,"uuid":"795784338","full_name":"datawhalechina/self-dify","owner":"datawhalechina","description":"本教程将全面指导你如何快速搭建自己的AI应用环境，从Docker桌面版的安装与配置开始，到本地部署Dify并自定义AI助手功能，让你轻松实现“猜病例”、“甜蜜哄人”、“新生入学指南”、“小红书读书卡片”与“面试宝典”等多种特色AI应用。并教会你从基础智能体到使用工作流，再到知识库、DeepResearch、数据库、MCP、复杂任务编排等高阶任务，由浅到深的学习掌握基于dify的大模型应用开发。","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-12-21T07:25:23.000Z","size":95451,"stargazers_count":219,"open_issues_count":7,"forks_count":25,"subscribers_count":2,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-12-23T01:30:14.620Z","etag":null,"topics":["agents","dify","llms","rag"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":null,"has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"cc-by-sa-4.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/datawhalechina.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE-CC-BY-SA","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2024-05-04T03:49:30.000Z","updated_at":"2025-12-22T02:40:21.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-10-20T14:05:56.308Z","dependency_job_id":"522709e3-0455-4a44-b395-f3e8c47b2a2e","html_url":"https://github.com/datawhalechina/self-dify","commit_stats":null,"previous_names":["datawhalechina/self-dify"],"tags_count":1,"template":false,"template_full_name":"datawhalechina/repo-template","purl":"pkg:github/datawhalechina/self-dify","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/datawhalechina%2Fself-dify","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/datawhalechina%2Fself-dify/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/datawhalechina%2Fself-dify/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/datawhalechina%2Fself-dify/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/datawhalechina","download_url":"https://codeload.github.com/datawhalechina/self-dify/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/datawhalechina%2Fself-dify/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":30399256,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-03-11T18:46:22.935Z","status":"ssl_error","status_checked_at":"2026-03-11T18:46:17.045Z","response_time":84,"last_error":"SSL_read: 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的安装与配置开始，到本地部署 Dify 并自定义 AI 助手功能，让你轻松实现“猜病例”、“甜蜜哄人”、“新生入学指南”、“小红书读书卡片”与“面试宝典”等多种特色 AI 应用。并教会你从基础智能体到使用工作流，再到知识库、DeepResearch、数据库、MCP、复杂任务编排等高阶任务，由浅入深地学习掌握基于 Dify 的大模型应用开发。\n\n## 💡 如何学习\n\n欢迎你，未来的 AI 应用构建者！在开启这段旅程之前，请参考以下指引：\n\n本项目内容兼顾基础与进阶，旨在帮助你系统性地掌握 Dify 应用开发的全流程。因此，特别适合 **AI 开发者、产品经理、在校学生** 以及对 **AI 自动化** 抱有浓厚兴趣的自学者。\n\n### 🛠️ 学习前提\n- **基础环境**：本地具备安装 Docker 的环境（Windows/Mac/Linux 均可）。\n- **模型支持**：建议准备好可用的 LLM API Key（如 OpenAI, DeepSeek, 智谱 AI, 文心一言等），或者本地部署 Ollama。\n- **背景知识**：无需深厚的编程背景，但需要对大模型基本概念（如提示词、RAG、Agent）有初步了解。\n\n### 👨‍🏫 学习路线建议\n\n#### 🆕 零基础新手\n1. **环境先行**：务必先完成 [Dify本地部署](doc/1.%20Dify本地部署.md)，这是所有实践的基石。\n2. **掌握提示词**：通过 [掌握提示词设计](doc/2.%20掌握提示词（prompt）设计.md) 学习如何给 AI 下达精准指令。\n3. **循序渐进**：按照 **入门任务 -\u003e 进阶任务 -\u003e 工具使用** 的顺序逐一实践。建议在复现教程的基础上，尝试修改配置或提示词，观察 AI 行为的变化。\n\n#### 💻 有经验的开发者\n1. **快速复现**：已有 Dify 环境的可直接挑选感兴趣的 [入门任务] 进行复现。\n2. **核心攻克**：重点研究 **工作流 (Workflow)**、**Agent 编排** 和 **知识库 (RAG)** 的高级技巧（第 6-9 章）。\n3. **前沿探索**：深入研究 **MCP** 和 **DeepResearch**（第 10-11 章），探索 Dify 在处理复杂任务和多模态应用中的无限可能。\n\n## 📚 学习清单\n\n| 序号 | 教程名称 | 难度 | 类别 | 核心知识点 | 文档链接 |\n|:---:|:---:|:---:|:---:|:---|:---|\n| 1 | Dify本地部署 | ⭐ | 环境配置 | Docker安装与配置、Dify本地部署 | [📖](doc/1.%20Dify本地部署.md) |\n| 2 | 掌握提示词（prompt）设计 | ⭐ | 入门任务 | 提示词设计、角色模拟、AI交互控制 | [📖](doc/2.%20掌握提示词（prompt）设计.md) |\n| 3 | 哄哄模拟器 | ⭐⭐ | 入门任务 | 提示词设计、数值反馈、互动游戏、情感交互 | [📖](doc/3.%20哄哄模拟器.md) |\n| 4 | 新生入学指南助手 | ⭐⭐ | 入门任务 | 知识库导入、知识库检索、信息问答应用 | [📖](doc/4.%20新生入学指南助手.md) |\n| 5 | 快速批处理小问题 | ⭐⭐ | 入门任务 | 批量任务编排、数据处理分析、词云制作 | [📖](doc/5.快速批处理小问题.md) |\n| 6 | 小红书读书卡片 | ⭐⭐⭐ | 进阶任务 | Agent工作流、信息检索、内容生成、格式转换 | [📖](doc/6.小红书读书卡片.md) |\n| 7 | 面试宝典 | ⭐⭐⭐ | 进阶任务 | 知识库索引、Agent应用、专业知识检索 | [📖](doc/7.面试宝典.md) |\n| 8 | text2sql及echart数据分析 | ⭐⭐⭐ | 进阶任务 | 数据库交互、SQL生成、echart图表展示、数据分析 | [📖](doc/8.text2sql及echart数据分析.md) |\n| 9 | DeepResearch | ⭐⭐⭐⭐ | 进阶任务 | DeepResearch原理、高阶应用开发 | [📖](doc/9.deepresearch%20设计.md) |\n| 10 | MCP | ⭐⭐⭐ | 工具使用 | MCP client配置、MCP应用原理 | [📖](doc/10.mcp.md) |\n| 11 | 多模态入门（语音文本转化） | ⭐⭐⭐ | 工具使用 | 语音文本转化、语音智能体开发 | [📖](doc/11.多模态入门（语音文本转化）.md) |\n\n**难度说明：**\n- ⭐ 基础：适合初学者，无需前置知识\n- ⭐⭐ 入门：需要基础概念理解\n- ⭐⭐⭐ 进阶：需要掌握前置知识\n- ⭐⭐⭐⭐ 高级：需要深入理解相关原理\n\n## 教程目录\n\n### 环境配置\n\n1.  [Dify本地部署](doc/1.%20Dify本地部署.md)教程涵盖以下内容：\n    *   **Docker安装与配置**：包含Mac和Windows系统安装步骤，Docker镜像源加速技巧。\n    *   **Dify本地部署**：详细介绍使用Docker Compose快速启动AI应用服务。\n\n### 入门任务\n\n2.  [掌握提示词（prompt）设计](doc/2.%20掌握提示词（prompt）设计.md)，角色模拟及AI交互控制。\n3.  [哄哄模拟器](doc/3.%20哄哄模拟器.md) 学习如何利用提示词与数值反馈设计互动游戏，增强AI响应的情感交互效果。\n4.  [新生入学指南助手](doc/4.%20新生入学指南助手.md)熟悉如何导入并高效检索知识库，创建基于知识库索引的精准信息问答应用。\n5.  [快速批处理小问题](doc/5.快速批处理小问题.md)，带领大家学习dify批量任务编排，并学习数据处理分析制作词云。\n\n### 进阶任务\n\n6.  [小红书读书卡片](doc/6.小红书读书卡片.md)，掌握如何创建和配置Agent工作流，实现输入处理、信息检索、内容生成及格式转换的自动化，优化任务执行效率。\n7.  [面试宝典](doc/7.面试宝典.md)，深入理解如何创建高效知识库索引，搭配Agent实现精准的专业知识咨询和检索。\n8.  [text2sql及echart数据分析](doc/8.text2sql及echart数据分析.md)，学习dify与数据库交互，打开数据与AI交互新思路。了解echart数据分析图表展示，上手数据分析大模型应用任务。\n9.  [DeepResearch](doc/9.deepresearch%20设计.md)，学习DeepResearch原理，快速上手一个自己的DeepResearch应用项目。带你了解dify的高阶玩法。\n\n### 工具使用\n\n10. [MCP](doc/10.mcp.md)，学习MCP clicent在dify的配置与应用，掌握MCP应用原理，在dify玩转mcp~\n11. [多模态入门（语音文本转化）](doc/11.多模态入门（语音文本转化）.md)，了解dify语音文本转化的实现方案，快速完成自己的语音智能体，给大模型发个小嘴巴~\n\n## 🙏 致谢\n\n### 核心贡献者\n*   **王熠明**\n*   **高增玉**\n*   **刘伟鸿**\n*   **甘小琦**\n*   **杨若朴**\n*   **陈欣婧**\n*   **邓宇文**\n*   **潘笃驿**\n*   **王浩**\n*   **张友东**\n*   **周理璇**\n\n## 🤝 如何贡献\n\n我们是一个开放的开源社区，欢迎任何形式的贡献！\n\n*   🐛 **报告 Bug** - 发现教程内容或操作步骤有问题，请提交 Issue。\n*   💡 **提出建议** - 对项目有好的想法，欢迎发起讨论。\n*   📝 **完善内容** - 帮助改进教程，提交你的 Pull Request。\n\n## 往期教程\n\n大家可以下载后：\n`git checkout v1.0.0` 即可。\n\n## 关于 Datawhale\n\nDatawhale 是一个专注于数据科学与 AI 领域的开源组织，汇集了众多领域专家和热血志愿者，秉承“for the learner，和学习者一起成长”的愿景，致力于构建一个纯粹的学习圈子。\n\n---\n\n## 📜 许可证\n\n本项目内容遵循 [知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议](LICENSE-CC-BY-SA)。\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdatawhalechina%2Fself-dify","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fdatawhalechina%2Fself-dify","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdatawhalechina%2Fself-dify/lists"}