1. 项目背景小陈是公司的内容运营。每天早上的流程是：打开 5 个行业资讯网站，浏览标题，找出和自己公司业务相关的新闻，用 ChatGPT 写 200 字的摘要，再发到公司飞书群里。小陈算了算，这套动作每天要花 40 分钟。他想：“能不能让 AI 自动完成？RSS 抓新闻 → 筛选相关的 → 生成摘要 → 推送到飞书？”如果是直接写代码，这需要：写一个 RSS 解析脚本 → 调用 LLM 做筛选 → 再调 LLM 写摘要 → 调飞书 API 发送。步骤不复杂，但涉及网络请求、数据格式转换、条件判断、错误处理……小陈只是个运营，不是程序员。这就是 Dify Workflow 的用武之地。如果用 Chat App 去实现——你只能说一句话，等 AI 回答，再说下一句。但 Workflow 让你像画流程图一样，把"抓新闻→筛选→摘要→推送"的每一步都拖拽到画布上，用连线串联起来。设定好"每天早上 9 点自动执行"，小陈再也不用手动刷新闻了。Workflow 是 Dify 区别于其他 LLM 工具平台的核心竞争力。它不是简单的"对话链"（LangChain），而是一个有向无环图（DAG）执行引擎——节点之间通过变量池传递数据，支持条件分支、循环、并行，甚至能在沙箱中运行你写的 Python 代码。本章从最基础的 Start→LLM→End 三节点流水线开始，带你进入 Workflow 的世界。2. 项目设计小胖：（盯着 Dify 的 Workflow 画布，满脸困惑）“大师！我打开了这个 Workflow 页面，好大一片空白画