在OpenCode使用skills搭建基于LLM的dify工作流

https://skillsmp.com/zh下载skills,点击搜索跳转skills搜索页面,在输入框输入你感兴趣的技能,比如dify等,选择相关的skills

进入页面,点击下载skills包

创建dify-test目录测试,你可以随便起名,然后把刚下载的skills压缩包放入其中解压

创建.opencode/skills目录,移动解压的skills包放入/Users/Zhuanz/Desktop/study/OpenCode/dify-test/.opencode/skills

执行curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash安装opencode

执行cd Desktop/study/OpenCode/dify-test进入刚刚的目录

然后执行opencode,第一次执行zsh终端shell还没加载新添加的 PATH 配置,需要先用source加载,注意对没有zsh终端shell一般是用source ~/.bashrc

输入你的提示词

复制代码
生成一个Dify工作流,用于文章摘要生成,包含开始节点、LLM节点和结束节点,注意需要支持ollama和API的接口接入模型

opencode使用当前默认模型Zen作为agent的大脑

按下回车,智能体开始按提示词的要求执行任务

可以看出生成了yml工作流文件,当然最好检查一下,另外小心语法和dify版本不一致

启动dify,打开http://localhost/apps,点击导入DSL文件,并放入刚才的dsl文件

点击创建

点击进入

点击插件,跳转页面,并点击Marketplace

点击ollama插件

点击安装

点击设置

点击模型供应商

添加模型

启动ollama,填写ollama模型空间有的模型,如果dify是在容器,那么基础URL一般是http://host.docker.internal:11434​​​​​​​,即使ollama不是在docker中,配置仅供参考,以你的ollama情况为准,配置完点击添加

点击右上角关闭设置

如果不行可以尝试dify的docker中的.env文件加入下面配置,然后重启 Dify

复制代码
# 启用自定义模型
CUSTOM_MODEL_ENABLED=true

# Ollama 地址(容器内部视角)
OLLAMA_API_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434

回到工作室,点击模型选择ollama

点击预览,填写文章内容,并在聊天框输入用户提示词,点击运行

查看结果

创作不易,禁止抄袭,转载请附上原文链接及标题

相关推荐
十三画者6 分钟前
【文献分享】SIMBA:单细胞嵌入与特征共学习
人工智能·信息可视化·数据挖掘·数据分析·数据可视化
张小殊.13 分钟前
LoongForge TAOT 训练方案,解决MoE EP不均衡问题
人工智能·python·深度学习·机器学习·ai
eBest数字化转型方案14 分钟前
从工程视角拆解冰柜资产管理:拍照识别 pipeline、纯净度算法与 IoT 选型踩坑
人工智能·物联网·算法
月诸清酒16 分钟前
我同时在用的 AI Coding Agent 和模型评测,cc/gpt/antigravity(2026.08)
人工智能·gpt·chatgpt
东方小月19 分钟前
从零开发一个 Coding Agent(七):实现纯文本 Agent Loop
前端·人工智能
熊猫钓鱼>_>21 分钟前
AI 3D 虚拟盲盒工坊:用腾讯云混元3D + TTS Skills 打造会说话的三维收藏品
人工智能·大模型·llm·agent·tts·混元3d·多skill协同
恒拓高科WorkPlus22 分钟前
从“可选项”到“必选项”——私有化部署即时通讯如何重塑企业协作新底座
大数据·网络·人工智能
Hello_Damon_Nikola24 分钟前
扰流筋从原理到应用
人工智能·单片机·嵌入式硬件
某林21225 分钟前
从“仿真能跑”到“真机能走”:一套轮腿机械狗强化学习系统的工程化实践
人工智能·stm32·嵌入式硬件·架构·机器人·机械狗
爱知菜34 分钟前
Transformer vs Diffusion:为什么扩散模型更擅长捕捉细节?
人工智能·深度学习·transformer·扩散模型