一、前言

在過去的第二階段（Day 7～Day 14）中，我們成功打造了掛載 FHIR 講義的外接大腦（知識庫 RAG），並在 Chatflow 裡完成了出處標籤與嚴謹度的調優。
現在的 AI 助教已經能「翻開講義精準作答」，但當我們面對即將到來的期中考時，一個新的痛點浮現了：

• 每次想要一份章節摘要，都要在對話框重新打一次落落長的 Prompt；
• AI 每次回答的排版常常「隨性漂移」，有時列點、有時寫成長篇散文；
• 聊天框一次只能一問一答，沒辦法丟入整段講義就自動、批量產出標準化的複習講義。
  為了把 AI 的威力發揮到極致，今天 Day 15 我們正式跨入第三階段——打造專屬 Workflow 工作流！我們將跳脫自由對話的框框，學習如何用視覺化節點設計一條「固定輸入、標準處理、穩定輸出」的自動化衝刺流水線！

二、觀念對比：Chatflow（聊天流）vs. Workflow（工作流）

三、拆解 Workflow 最基礎的三大骨幹節點

一個最標準的工作流，本質上就像一條精密的工廠流水線，由以下三個節點組成：

1. 【開始】節點：
   • 工作流的起點，負責定義「使用者要輸入什麼」。
   • 例如：設定一個名為 content 的文字輸入框，讓我們貼入一段課堂講義。
2. 【LLM】大語言模型節點：
   • 工作流的大腦核心，負責接收前一個節點傳來的文字，並根據預先寫好的 System Prompt 進行重構與提煉。
   • 這裡同樣選用我們已配置好的主力模型（Gemini 系列），並將 Thinking Level 維持在 Minimal 以維持嚴謹度。
3. 【輸出】節點：
   • 工作流的終點，負責收集所有處理完成的成果，並將乾淨的文字正式輸出給使用者。

四、實作：建立第一個「純文字重點提取工作流」

1. 建立全新 Workflow 應用
   登入 Dify Cloud，點選左側導覽列的「工作室（Studio）」。
   點擊右上角的「＋ 建立空白應用」。
   在彈出視窗中：

   • 應用類型選擇：「工作流（Workflow）」。
   • 填寫名稱：例如 課堂重點速記工作流。
   • 點擊「建立」，進入乾淨的空白工作流畫布。
     

2. 設定「開始」節點的輸入變數
   點擊 「開始」 節點展開右側面板。
   在「輸入欄位」區塊點擊 「＋」 新增變數：

   • 欄位類型：選擇 段落（Paragraph）（允許貼上長篇講義）。
   • 變數名稱：輸入 input_text。
   • 顯示名稱：輸入 請貼上欲整理的講義段落。
   • 勾選為「必填」。
     

3. 新增並串接「LLM」節點
   將滑鼠懸停在「開始」節點右側的小圓點上，拉出一條連線，在彈出的選單中選擇「LLM」。
   點擊 LLM 節點 展開設定：

   • 模型：選擇 Gemini 3.5 Flash-Lite
   • SYSTEM 提示詞：設定專門的重點提煉角色指令：

   你是一位醫學資訊課堂助教。請將使用者輸入的講義內容提煉出精華重點：

   1. 請用一句話總結該段的核心主旨。
   2. 以 3 個重點條列出核心觀念或機制。
   3. 專有名詞需保留英文縮寫與中文名稱。

   • USER 提示詞（Context）：點擊變數選取器，選入開始 / input_text。
     

4. 串接「輸出」節點並設定輸出
   從 LLM 節點右側拉出連線，連接至「輸出」節點。
   點擊「輸出」節點，在輸出變數中：

   • 點擊「＋」，變數名稱填寫 result。
   • 設置變數值選擇：LLM / text。
     檢查畫布，確認整條鏈路完整無縫：【開始】 ➔ 【LLM】 ➔ 【輸出】！
     

5. 一鍵「運行」實測成效
   點擊畫布右上角的「測試運行（Test Run）」按鈕。
   在右側彈出的表單中，貼上一段講義文字。
   點擊「開始運行」：

   • 畫布上的節點會依序亮起綠色勾勾。
   • 幾秒之內，右側「結果」視窗瞬間輸出工整、符合三點規範的課堂速記成果！