SKILLEMALL.ai

AC dify-dsl-to-code

Преобразует экспортированные из Dify рабочие процессы/DSL чат-ботов (YAML) в развертываемые, исполняемые автономные проекты кода (по умолчанию Python+FastAPI, опционально Node.js+Express). Используется, когда пользователь запрашивает «преобразовать рабочий процесс Dify в код», «экспорт DSL в проект», «сделать приложение Dify кодом», «развернуть рабочий процесс вне Dify». Преобразует экспортированный из Dify рабочий процесс/DSL чат-бота (YAML) в развертываемый автономный проект кода. Используется, когда пользователь просит преобразовать/экспортировать/перевести DSL или файл .yml рабочего процесса Dify в исполняемый код, мигрировать с Dify или разместить рабочий процесс Dify как сервис. Охватывает: чтение файла DSL по указанному пользователем пути, разбор зависимостей узлов и переменных, взаимодействие с пользователем для дополнения недостающей информации (API ключ, корпус знаний, учетные данные инструмента, формат развертывания), разбиение очень больших DSL на функциональные блоки и их распределение между несколькими агентами для поэтапной реализации, окончательную сборку и проверку как полного проекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将 Dify 导出的工作流/Chatflow DSL 文件(YAML)转化为可部署、可运行的独立代码项目(默认 Python+FastAPI…»

将 Dify 导出的工作流/Chatflow DSL 文件(YAML)转化为可部署、可运行的独立代码项目(默认 Python+FastAPI,可选 Node.js+Express)。当用户要求"Dify 工作流转代码"、"DSL 导出转项目"、"把 Dify 应用代码化"、"脱离 Dify 部署工作流"时使用。Convert an exported Dify workflow/chatflow DSL (YAML) into a deployable standalone code project. Use when the user asks to convert/export/translate a Dify DSL or .yml workflow file into runnable code, migrate off Dify, or self-host a Dify workflow as a service. 覆盖:读取用户指定路径的 DSL 文件、解析节点与变量依赖、就缺失信息(API Key、知识库语料、工具凭据、部署形态)与用户交互补全、超大 DSL 时拆解为功能块并派发给多智能体分块实现、最终拼接验证为完整项目。

ClawHub Agent Skills автор: miemie_le v1.0.0 MIT-0 31 файл тело ≈ 869 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Преобразует экспортированные из Dify рабочие процессы/DSL чат-ботов (YAML) в развертываемые, исполняемые автономные проекты кода (по умолчанию Python+FastAPI…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураDockerРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token assets/examples/example-chatflow-qa.yml:446
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример)
      - Yoel…Jmj+k8ao…Yx9
      тестовый файл
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token assets/examples/example-chatflow-qa.yml:448
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример)
      - haN99RBvZE/0V4pAo+qPCy…wRT
      тестовый файл

    Просканировано файлов: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 869 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 525 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent Dify workflow code generator, but generated projects can read named environment secrets and execute generated or DSL-derived code without strong containment.
    LLM: suspicious (medium) · 17 авг. 2026 г.