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# 成员画像 Dify Workflow 设计
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## 当前状态
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- Dify app 信息已确认:
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- `base_url`: `http://192.168.2.240/v1`
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- `api_key`: `app-b2cj03DipGCIAmgBfcx7SKsT`
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- `mode`: `workflow`
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- 当前接口探测结果:
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- `GET /info` 正常，说明应用存在
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- `POST /workflows/run` 返回 `Workflow not published`
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- 结论:
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- 插件侧已切为 workflow 调用模式
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- 你需要在 Dify 后台把工作流发布，发布后插件才能真正调用
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## 可直接导入的 DSL
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仓库里已生成可导入文件：
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- [member_context_workflow.yml](/d:/learn/abot/plugins/member_context/member_context_workflow.yml)
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你可以直接在 Dify 后台导入这个 DSL，再检查模型可用性并发布。
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## 目标
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将“群某一天的成员画像提取”从单大提示词，拆成 Dify 内部轻工作流，减少结果波动：
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1. 按 `wxid` 作为唯一主键
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2. 不用昵称做唯一识别
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3. 优先提取稳定的行为信号
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4. 允许弱信号为空
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5. 输出严格 JSON 文本，供插件直接落库
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## 建议工作流
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### 1. Start 节点
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输入变量建议如下：
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- `query`：文本，大段提示词正文，插件会直接传入
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- `chatroom_id`：文本
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- `digest_date`：文本，格式 `YYYY-MM-DD`
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- `member_labels`：段落，候选成员列表，格式 `wxid | display_name`
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- `compressed_chat`：段落，压缩后的群聊天文本
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说明：
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- 当前插件已按上述字段调用 workflow
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- 为了兼容未来扩展，`query` 仍会保留
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### 2. LLM 节点：群日画像批量提取
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模型建议：
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- 上下文长度足够大的模型
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- 响应稳定、结构化能力强的模型
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系统提示词建议：
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```text
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你是微信群后台的成员日行为证据提取器。
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任务：
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根据给定的一天群聊记录，只按 wxid 识别成员，输出每个成员当天的结构化行为观察。
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关键规则：
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1. wxid 是唯一标识。display_name 仅用于展示，不用于身份判定。
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2. 每个 wxid 最终只能输出一条记录，严禁重复输出同一个 wxid。
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3. 请先按 wxid 汇总该成员全天发言，再提取结果。
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4. 即使成员发言以短句为主，只要样本量足够，也必须尽量提炼：
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- topics
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- discussion_scenarios
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- skill_signals
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- problem_solving_signals
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- value_preferences
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- habit_signals
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- expression_markers
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- engagement_traits
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- reply_entry_points
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- social_role
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- temperament_signal
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- summary_text
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5. identity_clues、family_signals、life_stage_signals 没有明确公开证据时允许为空。
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6. 不允许因为“短句较多”就统一输出空数组和通用摘要。
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7. 不做心理诊断、不做隐私猜测、不把玩笑当事实。
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8. 只能输出候选成员列表中的 wxid。
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输出要求：
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- 只输出严格 JSON，不要 markdown，不要解释。
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- 输出格式：
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{
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"members": [
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{
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"wxid": "成员wxid",
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"display_name": "显示名",
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"topics": ["主题1"],
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"discussion_scenarios": ["场景1"],
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"identity_clues": ["身份线索1"],
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"skill_signals": ["技能信号1"],
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"problem_solving_signals": ["处理方式1"],
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"family_signals": ["家庭线索1"],
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"life_stage_signals": ["阶段线索1"],
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"value_preferences": ["价值偏好1"],
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"interaction_style": "一句中文",
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"message_pattern": "一句中文",
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"response_style_hint": "一句中文",
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"habit_signals": ["习惯1"],
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"expression_markers": ["表达标记1"],
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"engagement_traits": ["参与特征1"],
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"reply_entry_points": ["接话点1"],
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"decision_style": "一句中文",
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||
"social_role": "一句中文",
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"reply_taboos": ["避坑1"],
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"temperament_signal": "一句中文",
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"summary_text": "不超过100字",
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"representative_messages": ["原话1", "原话2"],
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"confidence": 0.95
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}
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]
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}
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```
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用户提示词建议：
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```text
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群ID: {{chatroom_id}}
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日期: {{digest_date}}
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候选成员:
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{{member_labels}}
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压缩后的群聊记录:
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{{compressed_chat}}
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```
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### 3. End 节点
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输出变量建议：
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- `text`：直接输出 LLM 节点的文本结果
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说明：
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- 插件默认读取 workflow outputs 中的 `text`
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- 如果你在 Dify 里把输出字段换成别的名字，例如 `result_json`，需要同步修改插件配置中的 `workflow_output_key`
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## 插件侧已对接的输入
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当前插件发给 workflow 的 inputs 如下：
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```json
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{
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"query": "完整提示词文本",
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"chatroom_id": "45317011307@chatroom",
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"digest_date": "2026-04-01",
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"member_labels": "wxid_a | 张三\nwxid_b | 李四",
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||
"compressed_chat": "【09:20】...\n..."
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}
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```
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## 插件侧已对接的输出
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插件会优先读取：
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1. `outputs.text`
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2. `outputs.answer`
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3. `outputs.result_json`
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4. `outputs.result`
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如果你的工作流最终输出不是 `text`，请把
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```toml
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workflow_output_key = "text"
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```
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改成对应字段名。
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## 为什么建议这样设计
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相较于把所有事情都压进单次 completion：
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- workflow 模式更适合后面继续拆节点
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- 可以后续增加：
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- JSON 清洗 Code 节点
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- wxid 去重 Code 节点
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- 质量分判断节点
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- 插件侧已经兼容 workflow 调用，不需要再改主逻辑
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## 你现在要做的最后一步
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在 Dify 后台：
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1. 打开 `member_context`
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2. 按上面结构补 Start / LLM / End
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3. 确保 End 输出字段叫 `text`
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4. 点击 Publish 发布
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发布完成后，插件就能直接调用。
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