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雷达卡
Dify 官方文档里有一门叫 Workflow 101 的中文课程，十课，主线只有一条：从零搭一个能处理邮件的 AI 助手。每一课都在同一个项目上加一个零件，第十课结束时它已经能连知识库、能联网搜索、能按固定格式回信，并且能发布给别人用。
这门课适合没写过代码但想搞懂"工作流"到底怎么运转的人。它不讲 API，只讲节点怎么连、每个节点解决什么问题。中文页面上有一句提示：本文档由 AI 自动翻译，如有不准确请参考英文原版。这句话值得记住，因为节点名称与参数在不同语言版本里可能对不上。
第 1 课先把三个词说清
第一课用早餐流程解释工作流：闹钟响、关闹钟、穿衣、洗漱、吃早餐，一步接一步。然后补上两个要素：开始需要什么（输入）、最后得到什么（输出）。三个词凑齐，才是一个能给 AI 用的工作流。
课程用的比喻是做菜：材料是输入，步骤是过程，成品是输出。后面九课都围绕这张"菜谱"展开，第 3 课甚至直接把 LLM 节点叫作"主厨"。
第 2 到 3 课：搭出最小可跑的结构
第二课讲开始节点与结束节点，动手部分从"工作室"里创建空白应用开始，认识操作台。第三课装"大脑"：在 LLM 节点里选模型、去集成里配置模型供应商，然后学会测试与调试。
这两课完成后，工作流已经能跑：给它一段文字，它给你一段回复。多数人卡在这一步之后不知道往哪走，课程的答案是接下来解决"说得对不对"。
第 4 课：知识库是用来治幻觉的
第四课给邮件助理加知识检索。课程的说法很直接：前三课的助理能草拟回复，但遇到公司特有的产品细节或价格就容易出现幻觉，一本正经地胡说八道。解决办法是给它一本"小抄"，也就是把内部资料做成知识库，让它在回答前先查。
这一课是整门课的分水岭。前面的节点解决"能不能生成"，这一课解决"生成的内容有没有依据"。
第 5 课：分支让一套流程变成几套
第五课加分类与条件执行。课程举的例子很具体：一封问产品价格的邮件和一封报 BUG 的邮件，回复口吻与要查的知识库完全不同，但当时的助理用同一套流程处理所有邮件。
做法是设一个"十字路口"，按信号把流程导向不同轨道。这一课之后，工作流开始有"判断"，而不只是顺序执行。
第 6 课：一封邮件里的三个问题
第六课处理多任务：参数提取加迭代。触发场景是一封同时问三件事的邮件：Dify 是什么、支持哪些模型、有没有免费套餐。直接丢给助理，它可能只答第一个，或者把三个问题混成一段模棱两可的话。
正确做法是先把邮件里的问题逐条提取出来，再对每个问题分别查知识库、分别回答。这一课教的是"拆解"这个动作，也是多数人做工作流时最容易漏的一步。
第 7 到 8 课：从查询到自主
第七课加工具。场景是知识库里没有的新信息，比如"Dify 最近有什么新功能"，这时助理要会联网搜索，课程从 Dify Marketplace 里选工具接入。
第八课讲 Agent 节点，把前面几步合并成一个能自主决策的节点。课程先回顾了助理的三次升级（查资料、分情况、处理多问题），再说明 Agent 节点能自己决定调用哪个工具。这一课其实是一个取舍：可控性与灵活性，选哪个取决于任务容错度。
第 9 课：模板管的是"每次都一样"
第九课加模板节点。前面的工作流内容准确，但排版会波动：问候语换个说法、分隔线消失、署名措辞每次不同。对必须一致的元素（抬头、签名、固定段落），用模板锁住。
这一课的判断很实用：模板不是为了让输出更聪明，而是为了让输出更稳定。很多人把这两件事混在一起，结果用提示词去管格式，越管越乱。
第 10 课：发布与监控
最后一课把应用从工作室里放出去：发布给其他人使用，并看它在真实运行中的表现——有没有报错、跑得怎么样。到这一步，一个完整的"输入到交付"闭环才成立。
用之前要知道的两件事
一是额度。Dify Cloud 有免费额度，用尽后继续用可能产生费用，课程里的操作本身不收费，但调用模型会计入额度。
二是语言。中文页是官方自动翻译，节点名与参数建议对照英文原版确认，尤其是第 4 课的知识库配置与第 7 课的工具接入，这两处术语最容易对不上。
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十课的直达链接、英文原版入口与课程目录都在下面，回复一下就能看到。
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