本文分享了作者在工作中使用 Dify 平台的实战经验。文章指出,尽管 Dify 属于低代码平台,但仍需具备代码思维才能构建高质量的工作流。作者详细探讨了针对不同地域服务器的模型选择策略(如 Qwen、Doubao、Gemini 的速度与成本权衡),并提供了并发量优化的环境变量配置方法。此外,文章还介绍了变量聚合器、自定义分流节点及 JSON Schema 结构化输出的妙用,并特别强调了在分流逻辑中应避免记忆功能干扰以保持输出准确性的技巧。
原文链接:Linux.do
本文分享了作者在工作中使用 Dify 平台的实战经验。文章指出,尽管 Dify 属于低代码平台,但仍需具备代码思维才能构建高质量的工作流。作者详细探讨了针对不同地域服务器的模型选择策略(如 Qwen、Doubao、Gemini 的速度与成本权衡),并提供了并发量优化的环境变量配置方法。此外,文章还介绍了变量聚合器、自定义分流节点及 JSON Schema 结构化输出的妙用,并特别强调了在分流逻辑中应避免记忆功能干扰以保持输出准确性的技巧。
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朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱,这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息,比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值,信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能,避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用,不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key,使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人,特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰,不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值,小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节,比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错,特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何,是否需要大量人工调整?
小团队确实需要更精简的技术栈,AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散,维护成本如何控制?
云服务的credits使用策略确实容易踩坑,特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款,避免浪费额度。