技术分享 | 云解决方案工程师如何用 Dify 优化日常工作

​
作为云解决方案工程师，我们的角色常常被形容为“技术与业务的桥梁”——既要深入理解客户需求，又要具备扎实的云架构能力；既要能站在客户会议室里侃侃而谈，也要能调试 POC 环境。然而，在这份高价值工作的背后，却隐藏着大量重复、琐碎的任务：手画架构图、逐页编写操作手册、反复比对云产品参数、整理冗长的会议纪要……

这些工作虽不可或缺，却严重挤占了本应用于架构设计、方案创新和客户沟通的时间。有没有一种方式，既能保留我们对技术细节的掌控力，又能提升工作效率呢？答案是：Dify。

Dify 是一个LLM 应用开发平台，通过其可视化工作流（Workflow）编排 + 多模态能力 + 工具链集成。对于非全栈开发背景但逻辑清晰、流程意识强的 SE 来说，它提供了一种“低代码但高智能”的自动化路径。本文将基于实践分享两个场景，展示 Dify 如何真正优化 SE 的日常工作。

场景一：架构图/流程图生成助手
每次为客户定制方案，画架构图往往是耗时最长的一环。我们需要手动选择图标、调整布局、对齐连线。更糟糕的是，不同云厂商的图标风格各异，稍不注意就会混用，影响专业度。而使用文生图模型，可能得不到我们想要的架构图，文字乱码且无法编辑，根本不能用于正式交付，接下来我们就在 Dify 中搭建了一个根据简单的描述生成架构图/流程图的工作流。

其核心逻辑如下：

1.用户输入自然语言描述
例如：“设计一个高可用 Web 应用，前端通过 ALB 分发流量，后端由 3 个 EC2 实例组成 Auto Scaling Group，数据库使用 RDS 主从架构，并接入 ElastiCache 缓存。”

2.识别需求并定义图标样式
利用 Dify 的【条件分支】节点，判断用户是 “AWS”、“GCP” 或 “流程图”。仅加载对应类型的 mxGraph 图标样式定义（如 aws.ec2、gcp.compute），避免上下文污染，节省 Token。

3.LLM 生成标准 XML
基于预设 Prompt 和图标库，大模型输出符合 Draw.io 格式的 XML 代码。

4.代码节点处理
通过代码节点对 XML 进行 zlib 压缩 + Base64 编码，生成使用开源工具 diagrams 的链接。

效果
用户只需点击 Dify 返回的链接，即可在浏览器中直接打开一张完全可编辑、图标规范、布局合理的矢量架构图。整个过程从原来的 30–60 分钟缩短至 1 分钟以内。

场景二：操作手册生成助手
POC 验收阶段，客户通常要求提供《系统部署指南》或《用户操作手册》。传统做法是：一边操作系统，一边截图，再粘贴到 Word 中逐条标注“点击此处”“填写参数”……这不仅枯燥，还易出错，尤其当流程步骤多达十几页时。借助大模型的多模态能力，我们构建一个支持批量处理的文档生成工作流：

1.上传多张截图
用户一次性上传多张界面截图（如控制台创建实例、配置安全组等）。

2.遍历每张图
Dify 的【迭代器】，依次将每张图送入视觉 LLM。

3.视觉识别 + 步骤生成
每张图被解析为一段操作说明，例如：“在‘实例类型’下拉菜单中选择 t3.medium”。

4.聚合 + 润色 + 格式化
所有步骤汇总后，交由另一个 LLM 节点进行去重、语言统一、逻辑排序，并按 Markdown 排版。

5.输出 Word 文档
最后调用 Dify 的【Markdown 转 Docx】工具，生成可直接交付的 .docx 文件。

效果
原本需要半天才能完成的手册编写，现在只需 10 分钟截图 + 5 分钟校对。更重要的是，文档结构清晰、图文对应、语言规范，极大提升了客户体验。

生成的文档内容

结语：AI 不会取代 SE，但会用 AI 的 SE 会脱颖而出
在云服务竞争日益激烈的今天，客户不仅关注技术方案本身，更看重交付效率与专业体验。谁能更快地输出客户所需，谁就能赢得信任与订单。

Dify 并不是魔法，但它赋予了我们一种新能力：把经验转化为自动化流程，把重复劳动交给 AI，把创造力留给自己。不同于普通聊天机器人，Dify 的核心价值在于工程化思维的落地：

--可视化编排：无需写复杂代码，用图形界面就能构建包含条件判断、循环、工具调用的完整流程；

--上下文可控：通过知识库、Prompt 模板、变量传递，确保输出结果稳定可靠；

--资产可沉淀：每个 Workflow 都是一个可复用、可共享的“数字员工”，团队协作效率倍增。

更重要的是，Dify 让 SE 从“执行者”转变为“流程设计师”——我们不再被琐事淹没，而是专注于定义问题、设计逻辑、验证结果。如果你也是一名云解决方案工程师，不妨从今天开始，尝试用 Dify 搭建你的第一个 Workflow。

​