核心内容摘要
Opencv 学习笔记：提取轮廓中心点坐标（矩计算法）
Dify类工作流平台已成为大模型应用层从业者的必备技能其重要性体现在三方面验证产品经理的原子化需求拆解能力、快速测试业务流程AI化可行性、证明个人在大模型领域的实践经验。
掌握Dify不仅能够将过去分散的产品基本功压缩到可视化画布上还能以极低成本实现业务验证成为面试和就业的敲门砖。
通过Dify工作流从业者可以直观学习提示词工程、RAG、Agent等大模型核心概念是提升AI应用能力的捷径。
直接上可能引起你不舒服的结论想在大模型应用层从业Dify 类工作流平台玩不透就是“弱鸡”。
三个论据能力验证能不能把需求转成工作流实现是产品经理“原子化拆解”能力的验证场景验证原有产品或业务流程能不能用大模型重塑或赋能搭个工作流 MVP 一看便知水平验证能把需求转换成可交互的应用抵个2年“AI产品”工作经验没问题今天招聘市场上大模型开发相关的岗位只有两类业务本位在原有的产品业务中“嵌入”大模型以大型公司为主基本就类似“搭建AI知识库/客服”或者“搭建内部智能体中台赋能团队”两种模型本位为充分发挥大模型在各种场景的应用能力把场景相关的各种需求构造成上下文类似“Manus”、“Flowith”这种真正的 AI-Native 产品开发。
这两类工作类型只是需求出发点不一样但需要的从业人员的核心能力是一样的。
过去产品经理的基本功
总结起来无非需求梳理把模糊的信息梳理、标准化成可实现的逻辑画图用流程图、时序图、原型图把实现逻辑可视化写文档产品实现逻辑的文档版本为什么要把 Dify 类工作流平台玩溜工作流搭不起来意味着需求没有抽象明白、逻辑没有盘清楚大模型塞进工作流不好使意味着梳理业务、产品、场景后构建的信息不能作为大模型的上下文提供价值或者试图赋能的场景是“伪需求”
总结下来过去分散的基本功现在被压缩到了一张工作流画布上了并且可以用极低的成本完成验证。
过去两个月投 AI 相关岗位的学员在面试的时候几乎都会被问到 Dify 相关的问题啰里八嗦问那些虚的能力模型没用是骡子是牛马拉出来溜溜便知。
把它作为“能不能上桌”的验证标准不为过。
下面是啰里八嗦的详细论述。
能力验证产品经理的
核心价值是把一个模糊的商业想法拆成可执行、可验收、可复用的最小单元后组合成产品化实现。
过去我们用 PRD、流程图、原型去呈现这种拆解今天我们用 Dify 类的工作流去“跑”这种拆解。
在 Dify 里每一个节点都必须回答三个问题• 输入是谁、来自哪里• 处理规则是什么• 输出什么、给到谁如果答不上来画布就画不下去。
换句话说Dify 把“需求是否足够清晰”从文档评审搬到了运行环境能跑通就代表拆解到位跑不通就立刻暴露缺口。
这种即时反馈比任何评审会都来得直接。
更妙的是工作流一旦跑通它就天然是一份“可执行的需求文档”——程序员不用再对着文字脑补逻辑而是直接看见数据怎么流动、异常怎么分支。
产品经理也第一次拥有了“设计即验证”的能力写完 PRD 的同时已经把 MVP 跑出来了。
场景验证企业落地大模型只有两条路• 把内部最佳实践固化成 AI 工具全员复用• 把大模型嵌入已有产品替换或增强某个环节。
两条路的共同前提是业务流程能不能被标准化。
而“能不能在 Dify 里搭出工作流”就是标准化程度的低成本试金石。
过去我们评估一个流程是否值得 AI 化需要算法、工程、业务三方开无数次会现在产品经理一个人就能在 Dify 上搭出 PoC把 SOP 拆成节点 → 用大模型节点替换人工判断 → 用代码节点补齐格式转换 → 跑一批真实数据 → 看 ROI 是否成立。
整个验证周期从“周”缩短到“小时”试错成本趋近于零。
我过去半年培训过的企业都会先让业务线的产品经理用 Dify 做一轮“沙盘推演”能搭出来的流程才值得投入工程资源搭不出来说明流程本身还有冗余或二义性先回去梳理业务。
水平验证招聘市场对“AI开发能力”的要求正在肉眼可见地拔高。
同样的“产品经理”头衔加上“AI”前缀薪资带宽可以上浮 30%–50%。
但不是你会用 ChatGPT、知道 RAG 就完了你有没有亲手把大模型落到业务里对于没有 AI 背景的产品经理Dify 提供了最低成本的“经验平替”• 挑一个你最熟悉的业务场景• 用 Dify 搭一条完整工作流• 把 Demo 部署成可交互的链接• 写一份 5 页纸的复盘场景价值、指标定义、局限与下一步。
这套组合就是一份“AI 作品集”。
面试的时候聊场景、聊赋能没屁用毫无记忆点。
即便不能现场把 Dify Demo 打开演示聊到业务问题的时候你能根据自己搭过的 Demo 讲数据流、讲异常分支、讲卡点迭代方案。
一面一个准。
原因很简单但凡在招人的企业早已经部署好 Dify 了他们需要的是“上来就能用”的人而不是“来了再学”的人。
快速上牌桌产品经理作为生产工具的人绝不会成为被工具取代的岗位。
实际上任何人都不会被工具取代但前提是你得与时俱进。
都说 AI 会创造一批新的工作岗位但是要想新的工作岗位与你相关你得玩得转。
老岗位都 hold 不住的人我不相信能去新岗位发光发热……Dify 类产品大概率是验证或提升自己水平的“捷径”你要学习的关于大模型的一切都在那些画布的节点里• 所谓提示词工程能把大模型节点的输出约束明白就“工程”好了• 所谓 RAG搭一个知识库客服需要的知识库切片、向量化、ReRank、查询优化都有了• 所谓 Agent、MCP、Function拉一个 Agent 节点追踪一下大模型怎么一轮一轮迭代干活就都懂了• 微调、模型训练不用瞎操心今天 90% 以上的企业没那么多可用的数据集……我这周
日有连续两天、每天 5 小时的带教直播从 0 到 1手把手带你速成 Dify。
所谓「带教直播」大概会是这样的环节“我直播操作一个应用点 — 你跟做复现 — 连麦投屏答疑现场解决问题”。
主打一个“在现场都跑通”带教这些内容• Dify 本地部署与基本配置• 搭 N 个实战 Demo 所有节点都操作用一遍• 解锁代码节点的高级权限搭一个真正的 Agent注Agent ≠ 智能体这里的 Agent 是 Manus 那种 ReAct、独立规划、调用工具的 AI-Native 玩法AI大模型从0到精通全套学习大礼包我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。
帮助很多人得到了学习和成长。
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目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
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