Dify 实战:把页面元信息检查做成团队可用的应用
「页面元信息检查」是前端工程师的高频任务。它的输入通常是页面地址,期望得到的是问题清单。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作,很适合封装成智能体 Skill。
本文介绍如何在 Dify 工作流 上实现这个技能,包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。
这个技能做什么
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 页面元信息检查(seo-meta-check) |
| 作用 | 检查页面标题、描述、结构化数据是否完整 |
| 输入 | 页面地址 |
| 输出 | 问题清单 |
| 形态 | 带脚本 |
| 风险 | 低 |
| 适用人群 | 前端工程师 |
处理流程分四步:
- 抓取页面头部
- 检查标题与描述长度
- 验证结构化数据
- 输出修复建议
这个技能需要运行本地脚本(解析文件、调用命令行工具等),要求运行环境允许执行代码;风险较低,但输出仍需快速过目再使用。
在 Dify 工作流 中是什么形态
Dify 是开源的大模型应用开发平台,可以用可视化工作流把开始、LLM、知识检索、代码执行、HTTP 请求、条件分支等节点串起来,适合把技能做成团队可直接使用的应用。
可以使用云端版本或自行部署;工作流发布后可通过网页应用或 API 调用。
示例配置
# 示意结构(便于理解节点关系,不是 Dify 导出的 DSL 文件)
应用: 页面元信息检查
类型: 工作流
节点:
- 开始: 输入变量 content(页面地址)
- 代码执行: 预处理输入,统一格式
- LLM: 系统提示词写明步骤——抓取页面头部;检查标题与描述长度;验证结构化数据;输出修复建议
- 条件分支: 输出中是否包含“需人工确认”
- 结束: 输出 问题清单
示例里最重要的是两处:一是描述(或指令开头)要写明「什么时候用」,让智能体在前端工程师提出相关请求时能对上号;二是约束部分要写进「视觉与交互结果要在真实浏览器里确认」这类领域规矩,避免智能体自作主张。
安装与启用步骤
- 新建工作流(或对话流)应用
- 在开始节点定义输入变量
- 按技能步骤添加 LLM、代码或工具节点
- 加条件分支处理需人工确认的情况
- 调试运行后发布,并把访问方式告诉团队
实操:一次完整的运行
假设你在浏览器、组件库与设计稿中发出这样的请求(虚构示例):
帮我做一下页面元信息检查,材料是附上的页面地址。
智能体识别到任务与「页面元信息检查」相关后,会依次抓取页面头部、检查标题与描述长度、验证结构化数据、输出修复建议。最终交付问题清单,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始页面地址抽查两三处关键信息,确认无误后再使用。
测试与验收
在调试面板逐节点查看输入输出,准备至少三组样例反复运行。
针对这个技能,还建议额外准备:
- 一份信息齐全的标准页面地址,检查输出是否完整
- 一份缺少关键信息的输入,检查智能体是否先提问而不是编造
- 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入,检查约束是否仍然有效
常见坑
- 所有步骤都塞进一个 LLM 节点,出错时难以定位。
- 代码节点中写死了敏感配置。
- 只写了步骤,没写交付格式,导致每次输出的问题清单结构不同。
- 没有给出样例,智能体对“好结果”的理解与你不一致;在参考资料里放一两份范例会明显改善。
延伸阅读
- 页面元信息检查 · GPTs 版
- 页面元信息检查 · 测试用例
- 页面元信息检查 · 极简与进阶
- 浏览器兼容检查 · Dify 工作流 版
- 邮件 HTML 模板 · Dify 工作流 版
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
说明:文中的配置、代码与目录结构均为示意,用于说明思路;各平台的入口、字段名与能力会更新,落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构,不代表真实案例。