Dify基于工作流搭建社媒分析助手
《Dify基于工作流搭建社媒分析助手》共 0.1 万字，通篇围绕 Dify、工作流、提示词、Docker 展开，归在「框架与工具链」这一层。
适合要选技术栈、不想把别人踩过的坑重踩一遍的人
目录骨架（8 节）
- 课程内容
- **前提条件**
- 创建 ChatFlow 应用
- 添加节点
- 测试运行
- 注册 Crawlbase
- Dify 平台
- 开始节点
目录 · 5 节
课程内容
- ChatFlow 的基础知识
- 如何在 Dify 中避免明文密钥
- HTTP 工具的使用
- 社媒文章分析助手搭建
简介
Dify 内置 HTTP 工具，我们可以通过发送 HTTP 请求来调用外部爬虫工具，实现社媒文章分析、文案改写
效果展示
https://zh.wikipedia.org/wiki/DeepSeek-R1
前提条件
注册 Crawlbase
Crawlbase 是一个为企业和开发者设计的全方位数据爬取和抓取平台，Crawlbase Scraper 可以从 X、Facebook 和 Instagram 等社交平台抓取数据。
点击注册：crawlbase.com
Dify 平台
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。你可以选择云服务（开箱即用）或参考 docker compose 本地自建 Dify 平台。我们需要使用 LLM 处理由 Crawlbase 抓取的社交平台数据。
Free 版本的 Dify 提供了免费 200 条 OpenAI 的消息额度，如果消息额度不够用，你可以参考下图步骤, 自定义其它模型供应商。
点击右上角头像 - 设置 - 模型供应商
创建 ChatFlow 应用
现在，让我们开始创建 ChatFlow。点击创建空白应用 - 工作流编排：
初始化的 Chatflow 应用如下：
添加节点
开始节点
在开始节点中，我们可以在聊天开始时添加一些系统变量。在本文中，我们需要一个 Twitter 用户的 ID 作为字符串变量。让我们将其命名为id。
点击开始节点并添加一个新变量：
代码节点
根据Crawlbase文档所述，变量url（将在下一个节点中使用）为 https://zh.wikipedia.org/wiki/DeepSeek-R1
为了将用户ID转换为完整URL，我们可以使用以下Python代码将前缀https://twitter.com/与用户 ID 整合：
Copy
def main(id: str) -> dict:
return {
"url": "https://zh.wikipedia.org/wiki/"+id,
}添加一个代码节点并选择 Python ，然后设置输入和输出变量名：
HTTP 请求节点
根据 Crawlbase文档，如果以 HTTP 请求格式抓取 Twitter 用户的个人资料，我们需要按以下格式填写 HTTP 请求节点：
出于安全考虑，最好不要直接将 API Key 作为明文输入。在 Dify 最新版本中，可以在环境变量中设置令牌值。点击 env - 添加变量来设置 API Key，这样就不会以明文出现在节点中。
点击此处获取 Crawlbase API Key。输入 /插入为变量。
点击此节点的开始按钮，输入Elon Musk 的 URL 进行测试：
LLM 节点
现在，我们可以使用 LLM 来分析 Crawlbase 抓取的结果并执行我们的命令。
变量 context 的值为 HTTP 请求节点的 body。