base on 分享一些好用的 Dify DSL 工作流程，自用、学习两相宜。 Sharing some Dify workflows. <div align="center"> # Awesome-Dify-Workflow 🚀 <strong>Share & Discover Useful Dify Workflows! For personal use & learning. </strong> [English](README_EN.md) | [中文](README.md) <a href="https://trendshift.io/repositories/13476" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/13476" alt="svcvit%2FAwesome-Dify-Workflow | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a> </div> 分享一些好用的 Dify 工作流程，自用、学习两相宜，请使用 Dify 0.13.0 及以上版本导入。已支持多 **任务并行**、**会话变量**、**表单**、**echart渲染** 相关特性。Agent节点为1.0版本之后功能，请尽可能使用最新版DIFY导入。 所有的 Workflow 基本都可以 **免费** 使用，更多 Workflow 收集整理中…… ## 分享群 开了一个分享群，有兴趣可以加入，如果你有关于 workflow 的问题也可以一起讨论。（2025/04/29 更新） - 主群都超200了，加群主好友，备注 dify，拉你到人多一些的群。不过微信风控，有时候加不上，可以稍后再试。 - 当然，也可以加新群，目前人少一点，基本3-5天左右一个群就能满200.  ## 常见问题 这里总结了一些群里常见的问题，不定期更新，内容不会很多，希望对你有帮助。 [AI 流程平台对比——Dify、Fastgpt、Ragflow](https://zerozzz.win/ai-%E6%B5%81%E7%A8%8B%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%AF%B9%E6%AF%94dify%E3%80%81fastgpt%E3%80%81ragflow) <details> <summary>dify 有没有国内的镜像源配置呀?</summary> <img src="./images/Xnip2024-11-19_10-14-02.jpg" alt="示例图片" width="400"> A：我一般把所有image，前面的链接加上 dockerpull.org </details> <details> <summary>sandbox 如何安装pandas这些第三方库？</summary> A：打开 /docker/volumes/sandbox/dependencies/python-requirements.txt 填入需要安装的依赖，重启sandbox即可。 </details> <details> <summary>定时任务可以如何处理？我希望定时执行某个流程。</summary> A：可以参考项目 https://github.com/leochen-g/dify-schedule </details> <details> <summary>节点间传递string数据，提示超限制，如何处理</summary> A：修改 .env 中的一段： CODE_MAX_STRING_LENGTH: 1000000 TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH: 1000000 重启容器 </details> <details> <summary>拿到图片URL后能在聊天窗口显示吗，试了下markdown但什么都没显示出来。</summary> <img src="./images/image001.png" alt="示例图片" width="400"> A：你的做法是对的，只是你的图片不支持跨域，所以没渲染出来 </details> <details> <summary>请教一个问题，知识库上传大文件提出报错，修改配置文件后，还是无法上传大文件，如下是配置文件中修改上传文件地方；</summary> <img src="./images/002.png" alt="示例图片" width="400"> A:nginx 也要改；在.env里面；搜 nginx，应该能找到 </details> <details> <summary>知识库永久排队问题</summary> A：修改 .env 中的一段：LOG_FILE=/app/logs/server.log；重启容器 </details> <details> <summary>在哪里可以自学Dify?</summary> A：可以参考 https://dify101.com </details> <details> <summary>Dify生成图表有什么好方案？</summary> A：Dify自带了一些绘图功能，包括柱状图、曲线图等。 也可以自己写一个Echarts插件，从数据库读取数据并画图。 </details> <details> <summary>Dify知识库上传PDF乱码怎么办？</summary> A： 可以使用工具将PDF转换成Markdown格式再上传。 </details> <details> <summary>DuckDuckGo 翻译 现在是不可用了吗</summary> A：应该是服务器挂了代理，但是dify是启在docker里面的，没挂。 </details> <details> <summary>探索 Dify 的官方示例应用全部是英文，怎么切换成中文？</summary> A：点击右上角，头像，设置，语言，先切换成其它语言，再切换成中文，即可。 </details> <details> <summary>管理员密码忘记了怎么搞？</summary> A：执行下面的指令：docker exec -it docker-api-1 flask reset-password </details> ## SANDBOX sandbox 运行pandas，numpy>2.0，matplotlib，scikit-learn 代码老报错，例如`error: operation not permitted` ，你可以尝试使用我开发的另外一个简单版[dify-sandbox-py](https://github.com/svcvit/dify-sandbox-py)，这些依赖已经测试可以使用。 ## DIFY 1.0 插件 插件功能是DIFY 1.0最大的更新，[dify_plugin_collection](https://github.com/svcvit/dify_plugin_collection) 仓库存放着 DIFY 的[官方市场](https://marketplace.dify.ai/) 插件安装包，方便批量下载，不定期更新。 如果你希望 **开发插件**，我做了4款插件，都已上架插件商店。代码都已开源，包含Agent strategy，Tool，Extension 希望可以给你参考。  - [google翻译](https://github.com/svcvit/dify-plugin-google_translate)：这是Tool，代码很少，看完之后可以理解DIFY插件的文件结构 - [对话Agent](https://github.com/svcvit/dify-plugin-tod_agent) ：这是Agent strategy，Agent策略抽象了Dify的很多能力，可以有很多玩法，但是对开发者要求比较高，你需要有产品思维，还需要一定的开发能力。 - [Artifacts](https://github.com/svcvit/dify-plugin-artifacts) ：这是Extension，它借鉴了 Anthropic 的 Artifacts 功能，做HTML的渲染，你可以参考这份代码，做一个简单的用户交互界面。 ## 模型 - 你可以使用最近火热的deepseek-R1，硅基流动提供免费2000万Tokens，如果使用邀请注册，你和我都会获赠免费2000万token的额度：[https://cloud.siliconflow.cn/i/MwADckCi](https://cloud.siliconflow.cn/i/MwADckCi)。 - 如果你希望体验 OpenAI 或 Anthropic 的模型，可以使用我搭建的服务 [CoffBox](https://one.coffbox.com/) 的服务。配置方式参考 [如何在Dify中使用CoffBox的服务](https://blog.vcvit.me/2024/11/13/how-to-use-one-api-in-dify/) 这个方式仅供个人使用，如果你需要大规模使用，[openrouter](https://openrouter.ai/)会是个更好的选择。 > 注意：因为我的硅基流动账号，邀请额度来自大家的注册，如果你有需要，想使用免费额度进行一些翻译、研究、个人学习，可以私信我，我可以免费为你提供硅基流动的API KEY，大概有3000多元的共享余额。 ## DIFY 部署 如果你知道熟悉 Docker环境，可以按照官方教程，使用Docker进行DIFY的本地部署。如果你懒得折腾，官方 [https://cloud.dify.ai/](https://cloud.dify.ai/) 也是个不错的选择，免费用户可以创建最多5个流程。后期可以直接充值使用。 如果你希望找个免费的云服务器部署，也可以使用CLAWCLOUD的云服务，欢迎使用我的邀请链接[https://console.run.claw.cloud/signin?link=WHM8EK4T7FH9](https://console.run.claw.cloud/signin?link=WHM8EK4T7FH9) 注册，注意： - 注册的时候使用**Github登录**，如果你的github注册日期超过**180天**，无需绑定任何银行卡，即可获得每月5美金的免费额度，每月哦！！！ - DIFY目前已经入驻应用商店，填入一个密码，即可完成安装。对于个人用户来讲，已经够用。 - 因为支持新加坡、日本、美国服务区，所以天然翻墙，免除模型需要代理的困扰。  ## 参考截图 所有 DSL 都为工作流模式，可以方便的发布为工具后，嵌入 ChatBot 流程。工作流会包含基础的输入、条件判断、变量聚合器、输出等内容。 # DSL 目录 你可以参考下面每个 yml 的描述，找到你需要的 Workflow，然后在 DSL 文件夹中找到对应的文件，复制文件的 URL，导入自己的 Dify 账号即可。 ## 2025-04-23更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `Artifact.yml` |需要搭配我开发的一个[DIFY插件](https://marketplace.dify.ai/plugins/svcvit/artifacts)使用，类似claude的Artifact功能，可以渲染LLM生成的HTML代码和cavas。项目地址 https://github.com/svcvit/dify-plugin-artifacts 按照操作设置一下扩展即可使用。  | [dify-plugin-artifacts](https://github.com/svcvit/dify-plugin-artifacts) | ## 2025-04-17更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `sanic-web` |这是一个使用DIFY作为服务层的数据库问答项目，项目有独立的web交互界面，请访问 https://github.com/apconw/sanic-web 查看详情。项目完成度很高，按照文档一步步操作即可启动。使用ollama的qwen和deepseek模型，即可获得不错的效果。  | [sanic-web](https://github.com/apconw/sanic-web) | ## 2025-04-16更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `MCP-amap.yml` |使用[MCP Agent 策略](https://marketplace.dify.ai/plugins/hjlarry/agent)进行MCP工具的调用示例，MCP使用[高德地图](https://lbs.amap.com/api/mcp-server/gettingstarted) 提供的在线服务，你可以先注册一个开发者账号，申请一个免费的Key。替换下图中马赛克部分  这里还有一个官方示例[Dify MCP 插件指南：一键连接 Zapier，轻松调用 7000+ App 工具](https://mp.weixin.qq.com/s/CDhqmLO1JXSB__aUMqoGoQ) | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 2025-04-07更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `图文知识库` |如果你希望检索知识库后，是图配文的效果，你需要在知识库里加上图片的远程连接即可。可参考本示例，包含一个markdown文件。 当然，如果你有一些图文的word，没有远程服务器的图片，也可以参考[DIFY图文知识库如何输出图片内容](https://blog.vcvit.me/2025/04/21/04-dify-knowledge-base-how-to-output-image-content/) 这个帖子实现。 | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 2025-03-21更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `Demo-tod_agent.yml` |使用dify 1.0 的Agent节点，针对对话场景优化的Agent策略，例如：多轮对话、上下文理解、信息收集等。https://marketplace.dify.ai/plugins/svcvit/agent  | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 2025-02-24更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `Deep Researcher On Dify .yml` |Deep Researcher 工作流复现方案  | [@AdamPlatin123](https://github.com/AdamPlatin123/Open-Deep-Research-workflow-on-Dify) | ## 2025-02-17更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `Agent工具调用.yml` |使用dify 1.0 的Agent节点，使用FC调用不同的工具，进行回复。  | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 2025-01-23更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `旅行Demo.yml` |使用dify 1.0 的Agent节点，演示旅行信息收集，Tool调用，对话历史上下文存储。将对话消息存入对话变量，纳入Agent的思考上下文。   | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 2025-01-21更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `春联生成器.yml` |春联生成工具，注意字体需要电脑有，可以按需修改字体。  | 微信群@Junjie.M | | `春联生成器 (“福”到了版本).yml` |  | 微信群@Junjie.M | | `完蛋！我被LLM包围了！ .yml` | 【完蛋！我被LLM包围了！】借鉴了：https://github.com/modelscope/modelscope/tree/master/examples/apps/llm_riddles  | 微信群@Junjie.M | ## 2024-12-05更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `File_read.yml` | 使用sandbox读取文件并解析，需要使用[dify-sandbox-py](https://github.com/svcvit/dify-sandbox-py)，挂在上传目录，这是一个pandas读取csv的示例，具体方法参考右侧来源链接   | [@svcvit](https://blog.vcvit.me/2024/12/05/use-dify-sandbox-to-parse-files/) | | `runLLMCode.yml` | 使用LLM生成的Code，再通过sandbox去执行。因为code节点无法直接引用LLM的代码，所以通过HTTP请求的方式执行，这里有一个分析csv的示例。   | [@svcvit](https://vcvit.me/) | | `数据分析.7z` | 数据分析的示例，可以根据需求查询数据库，生成对应的解读和图表。示例中包括流程文件和flask的服务。   | 微信群：简单&平凡@ | ## 2024-11-29更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `LanguageConsistencyChecker.yml` | 三语言检查器，主要处理翻译的内容优化，它还有一个web端配套   | [langfixer](https://github.com/stvlynn/langfixer) | ## 2024-11-22更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `matplotlib.yml` | 使用matplotlib画图，将图片输出为base64，再通过回复渲染图片。注意，官方sandbox权限比较复杂，安装完matplotlib也无法使用，请使用[dify-sandbox-py](https://github.com/svcvit/dify-sandbox-py) 。如果使用dify1.0以上版本无法渲染图片，请查看 https://github.com/svcvit/dify-sandbox-py/issues/11  | [@svcvit](https://vcvit.me/) | | `jieba.yml` | jieba 分词示例，请使用[dify-sandbox-py](https://github.com/svcvit/dify-sandbox-py)  | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 2024-11-20更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `json-repair.yml` | 大模型输出的JSON格式不标准，少个引号，多个括号，通过这个流程修复为可解析的的JSON  | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 2024-11-15更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `json_translate.yml` | 解析JSON中的需要翻译的内容，使用迭代器进行翻译，再组合成新的JSON，保持原有JSON的结构  | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 2024-11-14更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `腾讯云SubtitleInfo.yml` | 这是一个代码相关的示例，通过腾讯云的授权信息加密，获取需要的内容信息参考。如果你需要使用代码节点，可以参考用法。  | 微信分享群 | | `chart_demo.yml` | 通过回复内容渲染charts的图表内容。当然你可以可以根据sql查询数据，拼接成需要的内容  | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 2024-11-12更新 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `Form表单聊天Demo.yml` | 在对话框登录之后有权限访问模型  | [@svcvit](https://vcvit.me/) | ## 翻译 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------- | | `中译英.yml` | 通过宝玉的 Prompt，直译->反思->意译，将中文翻译成高质量的英文。  | 暂无 | | `DuckDuckGo 翻译+LLM 二次翻译.yml` | 与三步翻译类似，但是把第一步的直译变成传统翻译引擎翻译，节省 Token，提高翻译效率，同时提高翻译质量。  | 暂无 | | `translation_workflow.yml` | 使用吴恩达提出 Agentic Workflow 制作的翻译工具，录入`输入语言`、`目标语言`、`国家`、`原始文本` 4 个参数，提供更细致的翻译结果  | [translation-agent](https://github.com/andrewyng/translation-agent) | | `宝玉的英译中优化版.yml` | 宝玉的科技文章翻译优化版本，主要优化了提示词和 xml 标签  | [翻译 GPT 的提示词更新和优化](https://baoyu.io/blog/prompt-engineering/translator-gpt-prompt-v2-1-improvement) | | `全书翻译.yml` | DIFY 官方示例，切分长文本，再迭代器内翻译  | DIFY 官方探索内容 | ## 工具 | 文件 | 描述 | 来源 | | -------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | | `SEO Slug Generator.yml` | 给自己的博文生成 url slug，参考来源于宝玉的 X  | [twitter](https://x.com/dotey/status/1801280536125608265) | | `Document_chat_template.yml` | 一个通过知识库聊天的模版  | [Winson-030](https://github.com/Winson-030/dify-DSL) | | `搜索大师.yml` | 通过 SearXNG 进行搜索，再通过 jina 获取搜索内容  | [Winson-030](https://github.com/Winson-030/dify-DSL) | | `标题党创作.yml` | 一位爆款网文作家  | [ghostviper](https://github.com/ghostviper/dify-workflow) | | `文章仿写-单图_多图自动搭配.yml` | 文章仿写  | [ghostviper](https://github.com/ghostviper/dify-workflow) | | `Text to Card Iteration.yml` | 自动生成小红书这种卡片。 | 🔥Dify Workflow-Agent 设计交流 @Arthur | | `Dify 运营一条龙.yml` | 小红书、抖音、微博、B 站一条龙运营。（2024/11/21更新，主流程已经不能用了，因为图片生成那个服务问题很多，而且限制了分辨率，导致生成图完全不对了，全当看个思路。）  | [Dify 一键生成多尺寸 Cover 与全平台文案](https://www.youtube.com/watch?v=kCrQp8YZTsQ) | | `Jina Reader Jinja.yml` | 一个基于 TavilySearch 和 Jina 的问答流程  | 🔥Dify Workflow-Agent 设计交流群分享 | | `llm2o1.cn.yml` | 任务拆解→提取步骤→迭代步骤执行→归纳总结→输出结果  | [@okooo5km](https://x.com/okooo5km/status/1838801763778072862) | | `dify_course_demo.yml` | 自动化生成全套教程。  | [dify_course](https://github.com/pekingmuge/dify_course) | | `simple-kimi.yml` | 简易自制 Kimi  | [aws-samples](https://github.com/aws-samples/dify-aws-tool/tree/main/workflow) | | `Claude3 Code Translation.yml` | 不同代码种类之间的翻译工作流  | [aws-samples](https://github.com/aws-samples/dify-aws-tool/tree/main/workflow) | ## 聊天机器人 | 文件 | 描述 | 来源 | | ---------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ | | `根据用户的意图进行回复.yml` | 根据用户的聊天内容，进行意图判定，根据意图选择不同的工作流路径进行回复，再风格化聊天机器人话术  | 无 | | `mem0ai` | 一个有记忆的聊天流程，完整代码见来源链接  | [dify-plugin-mem0ai](https://github.com/tonori/dify-plugin-mem0ai) | | `记忆测试.yml` | 添加短期记忆，CoT 思维链的示例，自动问答机器人也可以主动触达，根据上下文选择最佳回复  | 来自微信 svcvit | ## 代码 | 文件 | 描述 | 来源 | | -------------------------- | -------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `Python Coding Prompt.yml` | 通过聊天对话方式生成 Python 代码 | [Sonnet 3.5 for Coding 😍 - System Prompt](https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1dwra38/sonnet_35_for_coding_system_prompt/) | ## 使用方法 注册 [Dify](https://cloud.dify.ai/) 账号，添加模型。   下载本项目至本地，导入 DLS 文件即可，当然，你可以进行必要的调整，例如模版的调整，或提示词的调整。    ", Assign "at most 3 tags" to the expected json: {"id":"13476","tags":[]} "only from the tags list I provide: [{"id":77,"name":"3d"},{"id":89,"name":"agent"},{"id":17,"name":"ai"},{"id":54,"name":"algorithm"},{"id":24,"name":"api"},{"id":44,"name":"authentication"},{"id":3,"name":"aws"},{"id":27,"name":"backend"},{"id":60,"name":"benchmark"},{"id":72,"name":"best-practices"},{"id":39,"name":"bitcoin"},{"id":37,"name":"blockchain"},{"id":1,"name":"blog"},{"id":45,"name":"bundler"},{"id":58,"name":"cache"},{"id":21,"name":"chat"},{"id":49,"name":"cicd"},{"id":4,"name":"cli"},{"id":64,"name":"cloud-native"},{"id":48,"name":"cms"},{"id":61,"name":"compiler"},{"id":68,"name":"containerization"},{"id":92,"name":"crm"},{"id":34,"name":"data"},{"id":47,"name":"database"},{"id":8,"name":"declarative-gui "},{"id":9,"name":"deploy-tool"},{"id":53,"name":"desktop-app"},{"id":6,"name":"dev-exp-lib"},{"id":59,"name":"dev-tool"},{"id":13,"name":"ecommerce"},{"id":26,"name":"editor"},{"id":66,"name":"emulator"},{"id":62,"name":"filesystem"},{"id":80,"name":"finance"},{"id":15,"name":"firmware"},{"id":73,"name":"for-fun"},{"id":2,"name":"framework"},{"id":11,"name":"frontend"},{"id":22,"name":"game"},{"id":81,"name":"game-engine "},{"id":23,"name":"graphql"},{"id":84,"name":"gui"},{"id":91,"name":"http"},{"id":5,"name":"http-client"},{"id":51,"name":"iac"},{"id":30,"name":"ide"},{"id":78,"name":"iot"},{"id":40,"name":"json"},{"id":83,"name":"julian"},{"id":38,"name":"k8s"},{"id":31,"name":"language"},{"id":10,"name":"learning-resource"},{"id":33,"name":"lib"},{"id":41,"name":"linter"},{"id":28,"name":"lms"},{"id":16,"name":"logging"},{"id":76,"name":"low-code"},{"id":90,"name":"message-queue"},{"id":42,"name":"mobile-app"},{"id":18,"name":"monitoring"},{"id":36,"name":"networking"},{"id":7,"name":"node-version"},{"id":55,"name":"nosql"},{"id":57,"name":"observability"},{"id":46,"name":"orm"},{"id":52,"name":"os"},{"id":14,"name":"parser"},{"id":74,"name":"react"},{"id":82,"name":"real-time"},{"id":56,"name":"robot"},{"id":65,"name":"runtime"},{"id":32,"name":"sdk"},{"id":71,"name":"search"},{"id":63,"name":"secrets"},{"id":25,"name":"security"},{"id":85,"name":"server"},{"id":86,"name":"serverless"},{"id":70,"name":"storage"},{"id":75,"name":"system-design"},{"id":79,"name":"terminal"},{"id":29,"name":"testing"},{"id":12,"name":"ui"},{"id":50,"name":"ux"},{"id":88,"name":"video"},{"id":20,"name":"web-app"},{"id":35,"name":"web-server"},{"id":43,"name":"webassembly"},{"id":69,"name":"workflow"},{"id":87,"name":"yaml"}]" returns me the "expected json"