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dify 默认的数据库表，不一定是自己想要的。这个时候就需要取修改数据库表。修改数据库表最爽的方式就是用迁移文件。在 dify 原本的迁移目录下新增迁移文件会出现迁移版本错位的问题。比如你当前建立了一个迁移文件，过段时间拉 dify 官网代码合并后，迁移有改动，这个时候就会出现迁移版本对不上。为了解决这个问题，自定义个人迁移目录，新建迁移文件就很有必要了。

现在想给 api_tokens 表新增一个 account_id 字段。因为之前的 api_tokens 表只和 tenant 表进行关联，满足不了需求。

新建自定义迁移文件夹【该思路放弃】

修改 docker-compose.yaml 的 api 的配置。主要修改 volumes，因为默认是没有挂载目录，就会出现在容器中生成的文件在宿主机上没有。

api:
    volumes:
    - ../api:/app/api
    # 匿名卷：让 .venv 目录不被宿主机覆盖，保留镜像内的内容
    - /app/api/.venv

然后启动服务，开始干活。（从尝试到放弃）

# 启动 docker 服务
docker compose up -d

# 进入 api 容器
docker exec -it docker-api-1 bash

# 创建自定义迁移目录
flask db init --directory migrations_custom

# 查看官方迁移当前版本
flask db current

# 给自定义迁移库打基线（7bad07dc267d 是上一步查询出来的）
flask db stamp --directory migrations_custom 7bad07dc267d --purge

从尝试到放弃

想法是很美好，可是执行起来，各种问题就来了。所以，还是放弃自建迁移文件的想法了。既然迁移文件不好使，那就调用 sql 来达到实现修改字段的目的了。

在 api/extensions 目录下，新建 ext_database_custom.py 文件。代码入下。

# ext_database_custom.py
from sqlalchemy import text as sql_text
from extensions.ext_database import db
from dify_app import DifyApp

def init_custom_db_fields():
    """初始化自定义数据库字段/索引，启动自动执行"""
    try:
        with db.engine.connect() as conn:
            # 新增 account_id 字段
            conn.execute(
                sql_text(
                    "ALTER TABLE api_tokens ADD COLUMN IF NOT EXISTS account_id UUID;"
                )
            )
            # 新增联合索引
            conn.execute(
                sql_text(
                    "CREATE INDEX IF NOT EXISTS api_token_account_idx ON api_tokens(account_id, type);"
                )
            )
            conn.commit()
        print("[CustomDB] 自定义字段&索引初始化完成")
    except Exception as e:
        print(f"[CustomDB] 初始化异常: {str(e)}")

# 关键：实现 Dify 扩展标准接口 init_app
def init_app(app: DifyApp):
    # 这里要在 app 上下文里执行，否则 db 可能没绑定
    with app.app_context():
        init_custom_db_fields()

然后在 api/app_factory.py 的 initialize_extensions 函数中，引入注册插件。放在 ext_database 后边即可。

最后执行 docker compose restart 就可以了。

运行起来，查看数据库，会看到 在 api_tokens 表中已经有 account_id 字段了。

虽然数据库表里字段有了。但是模型这里也要加。

# api\models\model.py

class ApiToken(Base):  
    account_id = mapped_column(StringUUID, nullable=True)

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拉取 dify 官方源代码构建服务。虽然能跑起来，正常运行。可是很多功能不是自己想要的，或者自己想要更多的功能。这个时候就需要修改源码。 dify 源码都提供了，修改后，重新构建镜像使用不就可以实现愿望了吗。

使用自定义镜像

修改 docker/docker-compose.yaml 文件，删掉官方的镜像，使用本地的镜像构建。前端 web 页面和 api 接口的配置修改。

  api:
    <<: *shared-api-worker-config
    image: user-dify-api:1.14.2
    user: root
    build:
      context: ..
      dockerfile: api/Dockerfile

  web:
    image: user-dify-web:1.14.2
    build:
      context: ..
      dockerfile: web/Dockerfile

这样就好了。如果需要增加环境变量，在 .env 和 .env.example 还有 docker-compose.yaml 中加入就好。 volumes 也看着办。

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如果遇到安装插件失败。比如：

dfiy 安装插件失败，报错 failed to launch plugin: failed to install dependencies: failed to install dependencies: signal: killed, output: DEBUG Found workspace root: `/app/storage/cwd/langgenius/deepseek-0.0.15@725407927b04e236212083d20e92830d60fa944e42cd357ef6902c160414f6f1`
DEBUG Adding root workspace member: `/app/storage/cwd/langgenius/deepseek-0.0.15@725407927b04e236212083d20e92830d60fa944e42cd357ef6902c160414f6f1`
DEBUG Skipping `pyproject.toml` in `/app/storage/cwd/langgenius/deepseek-0.0.15@725407927b04e236212083d20e92830d6...multidict-6.7.0-cp312-cp312-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
DEBUG Sending fresh GET request for: https://files.pythonhosted.org/packages/0d/e2/9baffdae21a76f77ef8447f1a05a96ec4bc0a24dae08767abc0a2fe680b8/multidict-6.7.0-cp312-cp312-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
Downloading pydantic-core (2.0MiB)
Downloading gevent (2.0MiB)
Downloading tiktoken (1.1MiB)
init process exited due to no activity for 120 seconds
failed to init environment

可以将超时时间设置长一点，还有可以配置 python 镜像。

# .env 中，将默认的 120 秒改为 300秒
PLUGIN_PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT=600
PLUGIN_DAEMON_TIMEOUT=600.0

还可以设置镜像

# PIP_MIRROR_URL=https://mirrors.aliyun.com
PIP_MIRROR_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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MCP（模型上下文协议）是一个使大型语言模型（LLMs，如 Claude）能够与外部工具和数据源交互的协议。使用 MCP，您可以：

• 构建为 LLMs 提供工具和数据的服务器
• 将这些服务器连接到兼容 MCP 的客户端
• 通过自定义功能扩展 LLM 的能力

中文文档

英文文档

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软件，框架版本更新记录 https://versionlog.com](https://versionlog.com)

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运行 dify

下载好 dify 源码后，就可以使用 docker 开始运行 dify。

cd docker

cp .env.example .env

docker compose up -d

等待拉取镜像，构建服务，初始化。

如果宿主机的80,443 端口已经被使用了。请在 .env 中修改 dify 的本地映射端口为其他端口。比如：

EXPOSE_NGINX_PORT=8080
EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=8443

这个时候，如果宿主机的 nginx 想访问 dify 的服务，可以用宿主机的 ip + dify 本地映射端口来访问。

通过 hostname -I 可以查看宿主机的 ip，第一个就是的。下边给一个 nginx 的示例。

# 映射 WebSocket 升级头
map $http_upgrade $connection_upgrade {
    default upgrade;
    '' close;
}

server {
    listen       80;
    server_name  xxx.yuepaibao.com;

    return 301 https://$host$request_uri;
}

server {
    listen       443 ssl;
    server_name  xxx.yuepaibao.com;

    charset utf-8;
    index  index.php index.html index.htm;

    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/xxx.yuepaibao.com/fullchain.pem; # managed by Certbot
    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/xxx.yuepaibao.com/privkey.pem; # managed by Certbot
    ssl_dhparam /etc/letsencrypt/ssl-dhparams.pem; # managed by Certbot
    ssl_session_timeout 5m;
    ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE:ECDH:AES:HIGH:!NULL:!aNULL:!MD5:!ADH:!RC4;
    ssl_protocols TLSv1.1 TLSv1.2 TLSv1.3;
    ssl_prefer_server_ciphers on;
    add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000; includeSubDomains" always;
    add_header X-XSS-Protection "1; mode=block";
    add_header X-Frame-Options SAMEORIGIN always;
    add_header X-Content-Type-Options nosniff always;

    add_header X-Frame-Options "ALLOW-FROM https://www.yuepaibao.com";
    add_header Content-Security-Policy "frame-ancestors https://www.yuepaibao.com";

    location / {
    proxy_pass http://172.17.0.1:8080;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;

        # WebSocket 支持（Dify 实时聊天必需）
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection $connection_upgrade;

        # 超时配置：适配长连接
        proxy_read_timeout 3600s;
        proxy_send_timeout 3600s;
        proxy_connect_timeout 60s;
    }

    # API 路径：增大文件上传限制
    location /api {
        proxy_pass http://172.17.0.1:8080;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        client_max_body_size 100M;
    }

    location /xxabcxxx.txt {
        return 200 "33b454d18da17ebb845c9e046e2c4956";
    }

    error_page   500 502 503 504  /50x.html;
    location = /50x.html {
        root   /usr/share/nginx/html;
    }

    access_log  /var/log/nginx/xxx.yuepaibao.com.log  main;
    error_log  /var/log/nginx/xxx.yuepaibao.com.error.log  warn;
}

使用 docker compose ps -a 可以查看服务的情况。其中 docker-init_permissions-1 只是在启动的时候调用一下，然后就退出了。

配置管理员账号

运行起来后，输入 http://localhost/ 会进入安装配置管理员界面。设置好邮箱，账号和密码确定好就可以。

开始使用

创建知识库

然后开始配置知识库。

Dify 里的知识库检索必须用 Embedding 模型，作用是：把文字变成向量 → 让系统能计算相似度 → 实现文档检索、问答匹配。

知识库 embedding 模型选择,可以选择使用云端，也可以使用本地的。都是以插件的方式进行安装，配置和使用。

1 选择云端。

先配置云端插件。

插件已经下载安装，还需要配置。去对应的官网获取 apikey 信息，配置进去。

然后添加知识库文件，配置 embedding 模型，继续下去。

参考和相关

https://blog.csdn.net/weixin_28931449/article/details/156266015

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在线虚拟试穿穿戴

虚拟试戴

https://www.tencentcloud.com/zh/document/product/1143/45374

[https://www.tencentcloud.com/zh/document/product/1143/45374](https://www.tencentcloud.com/zh/document/product/1143/45374)

https://aiktp.com/zh/try-on-glasses-online

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dify 官方仓库： https://github.com/langgenius/dify/

下载 dify 和建立 git 仓库

# 先 clone 最新版本，体积小，不容易出错
git clone --depth 1 https://github.com/langgenius/dify.git

# 更新完整历史
git fetch --unshallow

# 添加官方仓库为 upstream（用于同步更新）
git remote add upstream https://github.com/langgenius/dify.git

# 移除默认的 origin，添加自己的 git 仓库
git remote remove origin
git remote add origin git@github.com:xxxx/dify.git

建立自己的项目分支

假如你的项目叫 mimo

# 创建 mimo 分支。后期修改都在这个分支做。
git checkout -b mimo

# 将代码推送到远程服务器上
git push -u origin mimo

开发日常

# 切换到 mimo 分支
git checkout mimo

# 修改代码后，提交代码
git add .
git commit -m '修改 ui界面，替换 logo 等'

# 推送到服务端
git push

同步更新

# 切换到 main 分支
git checkout main

# 拉取官方最新的代码
git pull upstream main

# 推送更新后的 main 分支
git push origin main

# 切换到项目分支
git checkout mimo

# 合并 main 分支
git merge main

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当初想移动硬盘在 win 系统和 mac 系统，选择了 exFAT 文件系统。现在却出现了一个很烦的问题。在 mac 电脑上，没有安全退出（直接拔出或电脑关机重启）移动硬盘，下次再插入移动硬盘就识别不了。

用 mac 自己的修复工具也修复不了。只能去用 win 系统来修复。

但是，在 mac 下识别不了的移动硬盘，在 win 上却是可以直接识别的。但是，现在是要修复移动硬盘使得在 mac 上继续使用。

修复

将移动硬盘插入到 win 系统上。执行下边命令开始修复。

# E 是移动硬盘插入到 win 系统显示的盘符。 /f 是修复的意思，不加参数就是只检查
chkdsk E: /f

等待修复完成就好。这个修复时间不确定，快的几分钟，慢的话几个小时。固态硬盘貌似会快一些。

退出移动硬盘

虽然修复完成了，却发现移动硬盘不能安全退出，就是右键没有安全退出还有在设备那里也没有。找了好几个方法都不太行。最后还是使用命令行解决的问题。

使用 win的磁盘管理命令工具。

使用管理员身份打开终端。

# 进入磁盘管理
diskpart

# 显示磁盘列表
list disk

# 选择磁盘(这个时候不再是盘符 C、D、E这些了，而是 0,1,2)
select disk 3

# 磁盘脱机
offline disk

这样就好了，在磁盘列表里也不见移动硬盘了。然后直接拔出，插入到 mac 电脑上，又可以继续识别和读写了。

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“Skills”（技能）是当前 AI 编程和智能体（Agent）生态中一个核心机制，它的目标是：让大模型从“通用聊天机器人”变成“具备特定领域专业能力的数字员工”。

一、Skills 是干什么的？

核心作用：

把人类的“领域经验”打包成可复用、可调用的标准化流程（SOP），交给 AI 执行。

• 比如：你有一套写爆款公众号文章的方法论（选题→查数据→列大纲→润色→配图），你可以把它做成一个 Skill。
• 当你下次说“帮我写一篇关于AI编程的爆款文”，AI 就会自动调用这个 Skill，按你的 SOP 执行。

技术本质：

• Skills 是一种 结构化的提示工程 + 脚本执行 + 资源绑定 的组合。
• 典型结构包括：
  1. SKILL.md：描述技能名称、用途、触发条件、执行步骤（SOP）
  2. **scripts/""：Python/Bash 等可执行脚本
  3. refs/ 或 references/：参考资料、模板、示例

二、Skills 解决了什么问题？

💡 简单说：Skills = 把你的“工作经验”变成 AI 能执行的“入职培训手册”。

三、怎么入门 Skills？

三种主流入门方式（以 Claude / Coze / Antigravity 等平台为例）：

✅ 方式1：用自然语言让 AI 帮你创建（推荐新手）

• 在支持 Skills 的平台（如 Coze 2.0、Claude with skill-creator）中：
  • 输入：“帮我创建一个技能，能自动生成小红书爆款文案”
  • AI 会引导你定义输入、输出、步骤，并自动生成完整技能包
  • 支持一键测试、部署、上架

✅ 方式2：手动编写 SKILL.md（适合开发者）

• 创建文件夹 my-skill/
• 编写 SKILL.md，包含：markdown编辑

  ---name: "UI Designer Pro"description: "根据简单提示生成高质量网页UI设计，使用Tailwind和现代字体"---# 执行步骤1. 分析用户需求中的关键词（如“商品列表页”、“深色模式”）2. 调用 scripts/generate_ui.py3. 返回HTML+CSS代码

  放入 scripts/ 和 refs/ 资源

安装到指定目录（见下文）

✅ 方式3：下载现成的 Skills 使用

• 推荐资源站：
  • skills.directory（超6万个开源 Skills）
  • GitHub 搜索 awesome-claude-skills 或 antigravity-skills
  • Coze / 通义万相 / Cosmic 的官方技能商店

四、怎么安装 Skills？

不同工具安装路径不同，但逻辑一致：

🔧 通用规则：

Skills 分两类作用域：

项目级（Project-level）：只在当前项目生效→ 放在项目根目录下的 .skills/ 或 skills/ 文件夹
全局级（Global）：所有项目可用→ 放在用户主目录或工具指定的全局目录，如：

• Antigravity：～/.antigravity/skills/
• Cosmic：～/.cosmic/skills/
• Cloud-based 工具（如 Coze）：直接在 Web 界面“安装”即可，无需本地操作

📦 安装步骤（以 Antigravity 为例）：

• 升级到 v1.14+
• 在项目中新建 skills/ 目录
• 下载技能（如 ui-ux-pro）放入该目录
• 确保包含 SKILL.md
• 在对话中提及任务（如“设计一个商品列表页”），AI 自动匹配并调用

⚠️ 注意：部分工具（如早期 Antigravity）不支持直接读取 Cloud 目录的技能，需手动拷贝；而 Coze、Cosmic 2.4+、通义万相等已支持云端技能直连。

五、目前有哪些热门 Skills？

以下是 2026 年初最火的几类 Skills：

文章来源

https://cloud.tencent.com/developer/article/2625392?policyId=1003

相关

https://github.com/antfu/skills

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMzA5NjEyMA==&mid=2647679068&idx=1&sn=6b3ae5770982ec685d57fe8a006e6317

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