手把手带你将项目上传到Github(总结后)

该博客详细介绍了如何在GitHub上创建新仓库并上传本地项目。步骤包括:从个人头像进入Yourrepositories,新建仓库并命名,获取操作命令;下载Git客户端,配置用户信息,设置SSHkey;在GitHub上添加SSHkey;创建本地仓库,初始化git,添加文件并提交;关联本地仓库与GitHub仓库,最后使用gitpush上传项目。

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一、首先进入到这个界面,然后点击头像,选择Your repositories

二、点击New创建仓库 

三、 在这里填一个必填项仓库的名字,我这里就以project为名做个演示,然后点击create​编辑

四、创建后即可获取一些对仓库的操作命令

五、 为了上传项目,我们还需要一个Git的客户端以方便我们通过上述命令上传项目

六、绑定用户

七、设置SSH key

八、在github上设置ssh key

 九、创建本地仓库

十、使用SSH key关联本地和git仓库

十一、上传本地项目

最终效果:


一、首先进入到这个界面,然后点击头像,选择Your repositories

二、点击New创建仓库 

三、 在这里填一个必填项仓库的名字,我这里就以project为名做个演示,然后点击create

四、创建后即可获取一些对仓库的操作命令

五、 为了上传项目,我们还需要一个Git的客户端以方便我们通过上述命令上传项目

下载地址:CNPM Binaries Mirror (npmmirror.com)

PS:当然安装的时候要特别注意记住安装路径,之后要用来找到.ssh文件夹中的密钥

在这个界面选择一个下载,这里我已经下载好了v2.21.0.windows.1版本的客户端,就不演示了,直接下载好了一路的默认,最后点击Finish即可。

六、绑定用户

在开始界面打开刚刚下载好的Git Bash 

 之后输入

git config --global user.name "自己的github用户名"

git config --global user.email "github注册时用的邮箱"

七、设置SSH key

可以查看是否生成了密钥,通过ls命令,如果出现了id_rsa和id_rsa.pub,那么说明已经拥有了密钥。

如果没有,则通过ssh-keygen -t rsa -C "自己的邮箱" 生成密钥。

这个时候一开始的安装路径中就有了.ssh这个文件夹,然后里面找到id_rsa.pub文件,用记事本打开,复制密钥。

八、在github上设置ssh key

来到github上,在头像点击后选择Settings

再点击右边的New SSH key

 填写和要上传项目的仓库名一致的Title,然后将刚刚复制的id_rsa.pub放到Key对应的框里面。最后Add SSH key即可。

 

 九、创建本地仓库

创建好后,我们在我们在Git bash中,cd转到对应的项目的路径里面,然后使用git init,之后用git add .注意这里有一个英文小句号,最后执行命令git commit -m "提示的信息",这样就可以创建好了本地的仓库。

使用cd命令跳转到项目的路径 。

执行git init,git add .,git commit -m "提示信息"三条命令。

十、使用SSH key关联本地和git仓库

找到建立好的仓库中的SSH,这里为git@github.com:linluocheng/project.git,然后复制一下。

git remote add origin 上述图片中的对应的SSH

十一、上传本地项目

使用命令git push -u origin master上传本地项目到github仓库中去,最后就可以在github中发现已经上传成功了项目了。

最终效果:

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何学习Dify开发平台。首先,我应该确认自己对Dify的了解是否准确。Dify是一个开源的AI应用开发平台,旨在帮助开发者快速构建和部署基于大语言模型的应用,比如聊天机器人、智能助手等。如果我的理解有偏差,可能需要先查阅相关资料确保正确性。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。用户可能是开发者,或者对AI应用开发感兴趣的非技术人员。所以,回答需要兼顾技术细节和入门指导,但根据问题中的“开发平台”,更可能面向开发者。因此,重点应放在技术学习路径上。 然后,我应该拆解学习Dify的步骤。通常学习一个开发平台包括了解平台概述、安装部署、核心概念、功能使用、实战项目、社区资源等。需要按照逻辑顺序组织这些内容,让用户逐步深入。 需要确保提到的资源链接是存在的,比如官方文档、GitHub仓库、社区论坛等,避免提供错误链接。同时,可能需要解释一些术语,比如“工作流”、“数据集微调”,但保持简洁,因为用户可能已经有基础。 还要考虑用户可能遇到的问题,比如安装时的依赖问题,或者集成API的难点,因此在学习路径中加入调试和最佳实践会有帮助。此外,推荐实战项目时,应给出具体例子,如客服机器人、知识库助手,这样用户更容易理解应用场景。 最后,检查内容是否符合之前的系统级指令:使用中文,数学公式正确(虽然这里可能不需要),结构清晰分点说明,使用Markdown格式。确保没有使用任何Markdown语法,而是用自然的中文分点描述。 可能还需要验证一些细节,比如Dify是否支持自定义插件,最新版本的功能是否有变化,避免提供过时信息。如果有不确定的地方,应该建议用户参考官方文档或社区获取最新信息。 总结下来,回答的结构应该是:简介、学习路径分步骤说明、资源推荐、实践建议,最后鼓励实践和参与社区。需要保持语言简洁,步骤明确,便于用户跟随学习。</think>学习 Dify 开发平台可以按照以下步骤系统化进行,从基础认知到实战应用逐步深入: --- ### 一、了解 Dify 平台基础 1. **核心定位** Dify 是一个 **低代码/无代码的 LLM(大语言模型)应用开发平台**,支持快速构建基于 GPT、Claude 等模型的 AI 应用(如聊天机器人、知识库问答、自动化流程等)。 2. **核心功能** - **可视化编排**:通过拖拽界面设计 AI 工作流(如意图识别→数据查询→生成回复)。 - **多模型支持**:集成 OpenAI、Anthropic、Hugging Face 等主流模型。 - **数据管理**:支持上传文档、数据库连接,实现基于私有数据的 AI 应用。 - **API 发布**:一键将 AI 应用部署为 API 或网页服务。 --- ### 二、学习路径指南 #### 第一步:官方文档入门 - **必读资源** - [Dify 官方文档](https://docs.dify.ai/):了解架构、核心概念(如应用、数据集、工作流)。 - [GitHub 仓库](https://github.com/langgenius/dify):查看源码、本地部署指南。 - **关键概念速览** - **应用(Application)**:一个独立的 AI 服务单元(如客服机器人)。 - **提示词工程(Prompt Engineering)**:通过调整提示语优化模型输出。 - **数据集(Dataset)**:上传自有数据(文本、CSV 等)供模型参考。 #### 第二步:环境搭建 1. **云服务直接使用** 注册 [Dify 官网](https://dify.ai/) 账号,可直接在云端创建应用(适合快速体验)。 2. **本地部署(开发调试)** ```bash # 通过 Docker 快速部署 git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker docker-compose up -d ``` 访问 `http://localhost:80` 进入本地控制台。 #### 第三步:创建第一个应用 1. **场景选择** 从模板开始(如“知识库问答”或“文本生成”),熟悉界面操作。 2. **关键操作演练** - **连接模型**:在设置中添加 OpenAI API Key 或其他模型凭证。 - **构建工作流**:例如“用户输入→检索知识库→生成回答→反馈修正”。 - **数据接入**:上传产品手册 PDF,测试问答效果。 #### 第四步:进阶功能实践 1. **高级提示词设计** 使用 `{{variable}}` 动态变量和系统角色指令控制输出风格: ```plaintext 你是一个客服助手,需用中文回复。用户问题:{{query}},请根据知识库内容回答。 ``` 2. **API 集成** 通过生成的 API 端点将 AI 能力嵌入现有系统: ```python import requests response = requests.post( "https://api.dify.ai/v1/chat-messages", headers={"Authorization": "Bearer <API_KEY>"}, json={"inputs": {"query": "如何退款?"}} ) ``` 3. **性能监控** 在控制台查看请求量、响应延迟、错误日志,优化模型调用策略。 --- ### 三、实战项目推荐 1. **企业知识库助手** - 上传内部文档,实现员工自助查询(如制度、技术手册)。 - 核心挑战:处理长文本分块检索与答案准确性优化。 2. **电商场景应用** - 构建自动生成商品描述的工作流(输入参数:品类、卖点关键词)。 - 集成到商品管理后台,提升运营效率。 3. **自定义插件开发** - 用 Python 编写插件连接内部系统(如订单查询 API)。 - 参考 [Dify 插件开发文档](https://docs.dify.ai/plugins) 实现 `execute` 方法。 --- ### 四、学习资源整合 | 资源类型 | 推荐内容 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | **社区支持** | [Dify 中文论坛](https://discuss.dify.ai/):提问、案例分享、版本更新通知 | | **视频教程** | B 站搜索“Dify 教学”查看手把手演示 | | **竞品对比** | 对比 LangChain、Flowise 等工具,理解 Dify 在易用性与灵活性上的平衡设计 | --- ### 五、避坑指南 1. **模型成本控制** - 设置用量限制,避免因高频调用产生高额费用(如 OpenAI 按 token 计费)。 - 对非实时需求使用异步任务队列。 2. **数据隐私安全** - 敏感数据使用本地部署版,避免通过公有云传输。 - 启用数据加密存储(如 PostgreSQL 的 pgcrypto 扩展)。 --- 通过以上步骤,你可以在 2-3 周内掌握 Dify 的核心开发能力。关键是通过实际项目加深理解,例如先复现一个官方示例,再逐步替换为自己的业务逻辑。
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