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初次接触Dify时，我感到很熟悉。让我想起建筑和工业设计行业中常用的建模软件Rhino。
Rhino有一个叫Grasshopper（GH）的插件，它提供了可视化编程，能够解决非线性的建模、算法生成形态和重复性劳动等问题。
与之类似，Dify提供了可视化编排，旨在解决AI应用开发的难题。这两种工具都不要求用户具备编程基础，但都需要良好的逻辑思维及问题定义和解构能力。
更多相似性：
1/ Dify的核心组件叫"节点"（Block），而GH有着类似的组件叫"运算器"（Operator）。
运算器的外观像是带有输入和输出连接口的电池，因此也称"电池"。这种具象的形式对非程序员来说更容易接受并理解。
2/ Dify有一个名为"工具"（Tools）的节点功能，其中包含一种称为Workflows的工具类型，这实际上是一系列节点的集合包。在GH中，类似的概念被称为"电池组"，一套连接好的电池集合。
3/ 电池图的复杂程度往往反映了使用者对工具的熟练度。随着对工具的深入了解和逻辑思维的提升，电池图会变得越来越简洁，最终达到一步到位的效果。Dify的节点图同理。
GH使用电池这种具象化的方式，让技术小白更容易接受并理解输入输出的技术概念。
Dify起初是ChatBot的形态，借CEO的原话，它帮用户上手和理解了一个新技术，自己徒手端到端创造并且交付 Bot 给客户端。让用户觉得这是一个可以亲近的，可以驾驭的。
这些优秀产品似乎都遵循着相似的底层逻辑。掌握一套，便能触类旁通。类似的例子还包括3D建模软件Blender和文生图AI模型的用户友好工作流界面ComfyUI。
想起高中我因太懒，不刷海量题型，而是依赖于课本上的基础公式。通过推理演绎法，从最简单的模块逐步思考以此解决复杂问题。那些看似繁复的题型大多都是由基本模块不断组合演变而来。这种学习方式确实节约了大量时间，然后可以去做更多有趣的事。