想使用dify实现docx文档的自动生成?试了一圈,感觉还是根据python-docx更靠谱

前言:文档自动生成的需求痛点

在软件开发过程中,需求文档、设计文档等材料的编写是每个开发者都绕不开的工作。

最近笔者接到一个需要批量生成标准化需求文档的任务,尝试了目前热门的低代码工具Dify后,发现对于稍微复杂格式的文档生成需求(例如文本居中这么简单的需求),最终还是回归到基于python-docx库的解决方案。本文将分享两种技术路线的对比实践。

在这里插入图片描述


一、Dify的踩坑经历

我尝试了markdown转docx,以及飞书文档等,发现受markdown的限制,生成的docx就连文本居中都做不到,反复调试,也没结果,浪费了很多时间。

每次修改模板都需要经历:上传模板->调试参数->下载验证的完整流程,开发效率反而不如直接编写代码。


二、python-docx的实战方案

经过对比测试,最终采用python-docx方案实现了全自动文档生成。以下是核心代码实现(以需求分析说明书为例):

<think>好的,我现在需要回答用户关于如何使用Cursor创建Dify工作流的问题。首先,我得理解用户的问题。用户提到了Dify,一个低代码开发平台,可能用于构建应用或自动化流程。他们通过Cursor(可能是一个代码编辑器或集成开发环境)来创建Dify的工作流,并需要方法和示例。 首先,我需要确认Dify和Cursor的具体功能和集成方式。根据用户提供的参考引用,Dify Agent通过知识库生成SQL查询数据库,步骤包括创建表结构、导入知识库、配置Dify查询SQL工作流、输入prompt模板以及Agent配置与对话展示。这可能意味着Dify工作流涉及到数据库操作、知识库集成以及自动化流程配置。 接下来,用户提到的Cursor可能是指Cursor.so,一个基于AI的代码编辑器,支持智能代码补全和生成。因此,用户可能希望利用Cursor的AI功能来辅助编写Dify工作流配置或相关代码。 我需要考虑如何将两者结合起来。可能的步骤包括: 1. **安装和设置Cursor**:用户需要安装Cursor并配置相关插件或扩展以支持Dify工作流的开发。 2. **了解Dify工作流结构**:Dify的工作流可能使用YAML、JSON或其他配置文件格式,或者需要编写特定的代码(如Python)来定义流程。 3. **利用Cursor的AI功能生成代码或配置**:用户可以通过自然语言描述工作流需求,Cursor生成相应的配置代码或脚本。 4. **集成知识库和数据库**:根据参考引用,需要创建表结构并导入数据,可能需要编写SQL脚本,Cursor可以帮助生成这些脚本。 5. **测和调工作流**:使用Cursor的调功能验证工作流的正确性。 可能的示例包括使用Cursor生成创建数据库表的SQL语句,或者编写调用Dify API的Python代码。需要注意Dify的具体API或配置方式,可能需要查阅官方文档以确保准确性。 此外,用户提供的引用提到配置prompt模板和Agent,这可能涉及自然语言处理或AI模型集成,Cursor的AI功能可以辅助生成这些模板或配置参数。 总结步骤可能如下: 1. 在Cursor中创建新项目,配置Dify环境。 2. 使用Cursor的AI生成SQL脚本创建数据库表。 3. 编写或生成Dify工作流配置文件,定义各个步骤(数据导入、查询处理等)。 4. 配置Agent设置和prompt模板,利用Cursor自动生成模板内容。 5. 测工作流,调可能出现的问题。 需要验证这些步骤是否符合Dify的实际操作流程,可能需要参考Dify的官方文档或教程,确保建议的方法正确可行。同时,示例代码或配置需要符合Dify的语法和结构,避免错误。</think>以下是使用Cursor创建Dify工作流的步骤详解及示例: ### 一、环境准备 1. 安装Cursor(需开启AI模式) 2. 注册Dify账号并创建应用 3. 准备SQL数据库(如MySQL/PostgreSQL) ### 二、核心配置流程 1. **数据库配置** 使用Cursor生成建表语句: ```sql CREATE TABLE knowledge_base ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, content TEXT, metadata JSON ); ``` 通过`⌘/Ctrl + K`调用AI优化表结构[^1] 2. **工作流定义** 创建`dify_workflow.yaml`: ```yaml #Cursor生成提示:创建SQL查询工作流 steps: - name: data_loader type: sql_connector config: query: "SELECT * FROM knowledge_base WHERE metadata->>'category' = :category" - name: prompt_engine type: llm_processor params: template: | 根据以下内容生成报告: {{ data_loader.output }} ``` 3. **API集成**(Cursor自动补全) ```python # 通过⌘/Ctrl + L生成API调用代码 import dify_client workflow = dify_client.configure( sql_conn="mysql://user:pass@localhost/db", prompt_template=open('prompt.txt').read() ) ``` ### 三、调技巧 1. 使用Cursor的AI调功能: ```bash # 输入错误日志获取修复建议 ERROR: SQL connection timeout ``` 2. 可视化测: ```python workflow.test_input({"category": "finance"}) ``` ### 四、最佳实践 1. 通过`⌘/Ctrl + T`生成单元测模板 2. 使用AI生成prompt优化建议 3. 自动生成API文档注释
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