测试dify插件

最新推荐文章于 2025-06-17 00:28:39 发布

小菜白找码码

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大模型——基于 DIFY 的自动化数据分析实战

03-03

5406

本次分析使用employees数据集，这是一个经典的员工管理数据库，包含多个核心表，如员工基本信息、薪资记录、部门关系等。该数据集可从 GitHub 仓库下载。

[Dify] 从零开始编写 Dify 插件的完整流程指南

每日出拳老爷子的博客

04-14

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✅ 安装开发工具，配置环境✅ 初始化插件项目，设定模板和权限✅ 编辑 YAML 配置和 Python 代码，添加依赖✅ 本地调试插件并在 Dify 中验证✅ 根据应用类型选择发布方式无论你是想构建一个自动处理任务的工具，还是集成在自己的 Web 应用中，Dify 插件开发为你提供了灵活而强大的支持。

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Dify自动测试：将问题excel给到大模型，批量输出批改

weixin_43248394的博客

04-24

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大模型查询数据库每次调优后，要进行测试浪费时间，所以使用dify搭建了一个上传excel的若干问题，大模型帮你判定是否正确。

利用Dify和Qwen2构建一个测试用例自动生成器Agent

测试者家园

03-02

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传统的测试用例编写耗时耗力，且难以覆盖所有场景，成为软件质量保障的瓶颈。本文将我将通过一个视频教会您如何利用Dify低代码平台和Qwen2大语言模型，构建一个智能化的测试用例自动生成器，实现测试场景和测试用例的自动化生成，提升软件测试效率和质量。

AI用得好，每天下班早！用Dify打造专属智能测试小助手

software_test010的博客

03-27

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近两年AI快速发展，给各行各业带来了机遇和挑战，软件测试行业也面临着同样的问题，如何快速拥抱AI，不被AI所淘汰，是所有测试工程师要面对的问题。所以我们需要了解和学习AI在工作中应用，提高工作效率。

Dify 插件工具开发

suozhi5439的博客

04-24

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Dify 插件开发运行

Dify 插件开发笔记

weixin_40371649的博客

04-10

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Dify插件二次开发流程介绍，初始化项目，配置参数，安装依赖，实现业务逻辑，测试调试，打包发布

Dify插件内网安装，解决Dify1.x插件安装总失败问题，手把手教你暴力破解：从镜像源到二进制打包全攻略

yxkong的专栏

04-15

4568

需要注意的是，由于自己打的包，没有经过dify官方的审核，所以需要修改下配置。如果一般内网都有自己的镜像源，替换下自己的镜像源，在dify的配置文件中改成自己的镜像源即可。有些用户说内网不能联网，没法安装，但是我想说的是，一般内网隔离，一般都会有一些自己的镜像源。安装插件，这块需注意下,不要随意安装别人分享的插件，上传到插件市场的插件，官方应该都会过一遍，要不然也不能叫可信源。，存放的是官方和其他人发布的插件，理论上，我们都下载这两个目录，通过本地上传的方式都能安装上去。安装都是走的pip官方的。

Dify插件安装与使用教程

nalanxiaoxiao2011的博客

04-11

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nalanxiaoxiao2011的博客

04-14

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04-27

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AI Tools Dify 平台插件开发全解：如何构建 Tools 插件并解析输出逻辑-配套资源-Tools文件夹内容样例

05-09

AI Tools Dify平台插件的开发是一个涉及多个环节的工作，包括理解开发文档、编写代码、配置插件、进行测试以及发布和维护。每个环节都是插件成功的关键，只有通过精心的设计和不断的优化，才能开发出高质量、高可用...

[AI ][Dify] Dify Tool 插件调试流程详解

技术就是小甜甜博客

05-09

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本文详细介绍了在Dify平台上进行插件远程调试的步骤。首先，需要配置环境变量，包括设置远程调试服务的地址和端口（如REMOTE_INSTALL_HOST=debug.dify.ai和REMOTE_INSTALL_PORT=5003），以及指定插件的安装方式和访问密钥（如INSTALL_METHOD=remote和REMOTE_INSTALL_KEY=your_debug_key_here）。配置完成后，运行插件主程序（python main.py）以启动插件并连接远程调试服务器。最后，在Dify插件市场中刷

java.uitl.Scanner 这个叫jar包吗？

2401_83708850的博客

06-15

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标准库 vs 第三方 Jar 包标准库：如java.utiljava.io等包中的类，存放在rt.jartools.jar等 JDK 内置 Jar 中，属于 Java 语言的原生能力。第三方 Jar 包：如 Spring 框架的、Apache 工具类的等，需要通过 Maven/Gradle 手动引入，存放在项目的依赖库中（如 Maven 的.m2仓库）。import 语句的作用只是声明要使用该类，并不涉及 “引入 Jar 包” 的操作。只有当使用第三方库的类（如。

YOLO chp01-

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m0_52024881的博客

06-17

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复用训练流程：比如你想拿同一套 train.py，测试不同模型结构（一个用 Swin 骨干、一个用 ResNet 骨干），或者对比不同学习率的效果，只需要准备多个配置文件，用 --cfg 指定就行，训练代码不用改。解耦代码和配置：代码（train.py ）负责 “执行训练逻辑”，配置文件负责 “定义训练细节”。想换模型结构、调超参数，改配置文件就好，不用动训练代码的核心逻辑，维护起来轻松。记录实验细节：每个配置文件对应一套实验参数，方便后续复盘 “当时用了啥参数训练出的模型” ，也能快速复现实验。

Python Shelve 模块详解：高效处理大文件的持久化字典

静水深流

06-15

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Python shelve模块：轻量级数据持久化工具 Python的shelve模块提供了一种字典式的数据持久化方案，将键值对存储在磁盘而非内存中，特别适合处理大文件。与普通字典不同，shelve通过按需访问磁盘内容实现了高效内存管理，支持字典常规操作，但限制键必须为字符串。其持久化特性使得数据在程序关闭后仍可保留，适合地址簿管理等场景。不过，shelve依赖pickle模块，存在安全风险，且不支持并发访问。对于需要跨会话保存又无需复杂数据库的小型项目，shelve提供了一种简单有效的解决方案，但在处理不可

基于HPSO_TVAC与BP神经网络回归模型的特征选择方法研究(Python实现)

张陈亚的博客

06-15

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pip install使用国内源

WSSWWWSSW的博客

06-16

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dify 插件

03-19

### 安装和使用 Dify 插件 Dify 是一种用于构建对话式人工智能应用的工具，支持通过插件扩展功能。以下是关于如何安装和配置 Dify 插件的相关信息。 #### 1. Docker 配置文件调整在部署过程中，如果需要自定义 Nginx 的反向代理设置，则可以修改位于 `dify/docker/nginx/conf.d` 目录下的 `default.conf.template` 文件。具体来说，在该模板中存在如下片段： ```nginx location /e { proxy_pass http://plugin_daemon:5002; proxy_set_header Dify-Hook-Url $scheme://$host$request_uri; include proxy.conf; } ``` 此部分代码的作用是指定 `/e` 路径请求转发到内部服务 `http://plugin_daemon:5002` 并附加必要的头部信息[^1]。 #### 2. 版本注意事项截至日期为 2025 年 3 月 4 日之前，请勿直接下载并运行 Dify 的正式版 1.0.0。当前推荐使用的稳定版本为 0.15.3，因为官方已知 1.0.0 存在一个严重错误，涉及数据库初始化失败的问题 (`[PANIC]failed to init dify plugin db`)。这表明尝试连接至 PostgreSQL 数据库时出现问题[^2]。因此建议开发者优先测试较稳定的早期发布版本来规避潜在风险。 #### 3. 正确获取文档资料对于希望深入了解或者实际操作 Dify 插件安装流程的人士而言，可以从其官方网站提供的指南入手学习更多细节内容。相关链接可访问 https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-base 获取最新最权威的信息资源[^3]。 ### 示例脚本：启动容器前准备环境变量为了便于管理不同组件之间的交互关系以及简化后续维护工作量，在执行命令行指令启动项目之前最好预先设定好一些全局可用的关键参数值比如端口号映射关系等。下面给出一段简单的 bash shell 脚本来完成这项任务作为参考实例之一: ```bash #!/bin/bash export PLUGIN_DAEMON_PORT=5002 export DATABASE_HOST=db export DATABASE_USER=postgres export DATABASE_NAME=postgres echo "Environment variables have been set:" echo "- Plugin Daemon Port: ${PLUGIN_DAEMON_PORT}" echo "- Database Host: ${DATABASE_HOST}" echo "- Database User: ${DATABASE_USER}" echo "- Database Name: ${DATABASE_NAME}" docker-compose up -d --build ``` 上述脚本设置了几个重要的环境变量，并打印出来确认无误后再调用 `docker-compose` 命令以后台模式重新构建镜像和服务实例。 ---