做了一个 Codex Skill，让 AI 自动搭 Dify CE 的工作流，顺手开源了。 起因很简单:直接让 AI 生成 Dify DSL,坑太多—— - 需要给 AI 提供长上下文，生成慢，插件不会选，报错多 - AI 对业务场景理解不够，生成质量差 - 手动调试最磨人: 手动导入 → 测试 → 看报错 → 改 → 再导入 就算走 API access debug，导入、复制endpoin和key、draft run还是得手动反复处理。 这个 Skill 把整条链路自动化了: 1️⃣ 先检测本地有没有 Dify CE，没装就给安装配置引导 2️⃣ 先 review 需求、出设计方案，你确认后才动手 3️⃣ 自动生成 DSL → 导入 Studio → draft run → 看 trace → debug 4️⃣ 需要 RAG? 自动准备 Knowledge Base 并接入 workflow 5️⃣ 需要外部系统? 自动生成 demo-safe 的本地服务，接进 Dify 流程 6️⃣ 之后继续和 Codex 对话，按反馈迭代 相比直接让 AI 生成 Dify DSL，这个 skill 会先 review 需求、在约束内探索实际可用的插件和节点，并通过 draft run 和 trace 验证效果，生成质量明显更高。 🧪 我用它做了一个 Trello 风格的内部看板助手，不到 5 分钟就完成了生成/导入/测试的循环。 Demo 数据、知识库、本地服务、DSL生成、导入、draft test，全程 Codex 自己完成，测试全部 succeeded。 实测首次生成60分工作流后，耐心调教可生成复杂工作流。全程只用自然语言与Codex对话，无需操作studio。 作为 Solution Architect，我再也不用徒手做 Demo工作流了。 GitHub 搜:dify-ce-workflow-autobuilder-skill (还需要一段时间进入搜索，完整链接放评论区) #Dify #Codex #dify #dify教程 #dify开发 #vibecoding #workflow #skills #codex教程 #howto用好AI