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Cursorのチャット機能で「Agent」を選択し、作成したいワークフローについてのプロンプトを入力します。今回入力したプロンプトは以下です。

入力プロンプト
```
PDFを読み取り、LLMが要約するワークフローを作成して。
作成した.ymlファイルはworkflowsディレクトリに格納して。
```
Cursorで、DSLファイルを作成します。
プロンプトに沿った、ワークフローのyamlファイルが作成されます。
作成されたDSLファイルをDifyにアップロードすると、ワークフローが読み込まれます。
下記のような、PDFを読み取りLLMが要約するワークフローを読み込むことができました。
出力ワークフロー

1. 事前準備

作業用フォルダの作成
各種ファイルを整理するため、任意の場所に新しいフォルダを作成します。

2. 使用するリポジトリ

今回のDSLファイルの作成では、以下のリポジトリを使用しました。

GitHub - Tomatio13/DifyWorkFlowGenerator: Dify のワークフローを生成するためのプロンプトです

Dify のワークフローを生成するためのプロンプトです. Contribute to Tomatio13/DifyWorkFlowGenerator development by creating an account on GitHub.

https://github.com

このリポジトリは、DifyでワークフローのDSLファイルを自動生成するためのプロンプトとサンプルをまとめたものです。Dify内で動作するチャットボットを使い、自然言語からYAMLファイルを生成することを目的としています。

本記事では、このリポジトリで公開されているファイルをCursor上で利用します。

CursorのLLMにファイルを読み込ませることで、LLMがDifyのノード構造やワークフロー定義を理解し、ローカル環境で正しいDSLファイルを生成できるようになります。

Cursorを使うメリットは以下の通りです。

Web検索機能の活用
Cursorでは、LLMに対して「@web」を使って、外部仕様やAPIドキュメントをリアルタイムに検索・参照できます。プロンプト内に「@web」を入れるだけで、インターネット上の最新情報をAIが自動的に取り込み、より正確なDSL生成が可能になります。
この機能により、ノード設定や外部サービス連携の際に、ブラウザとエディタを行き来する手間を大きく減らせます。
YAML ファイルの自動生成
リポジトリの方式では、出来上がった YAML のコードをコピーして別ファイルにペーストし、その後 Difyにインポートする必要があります。
Cursorを使用すると、LLMが YAML ファイルの作成まで行うため、あとは Difyにインポートするだけで済みます。

3. 必要なファイルのダウンロード・配置

ここから、Cursor上で作業をします。先程作成した作業用のフォルダをCursorで開いてください。

まずは、リポジトリ内にある以下の3つのファイルをダウンロードし、docsというフォルダに保存してください。

DifyWorkflowGenerate.yml：ワークフロー生成用のDifyチャットボット定義
manual_search.yml：生成結果のサンプル
workflow_generator_prompt.yml：ワークフロー生成プロンプトの定義

以下のような配置になっているか確認してください。

.
├── docs
│   ├── DifyWorkflowGenerate.yml
│   ├── manual_search.yml
│   └── workflow_generator_prompt.yml

次に、LLMにそれぞれのファイルがどのようなものかを知らせるルールをMarkdownで書いたものを配置します。.cursor/rules/workflow-rules.mdc というファイルを作成し、以下の内容を書き、保存してください。

---
description: "docs フォルダ内の YML ファイルを用いた Dify ワークフロー生成のルール"
globs:
  - "docs/*.yml"
alwaysApply: false
---
# ワークフロー生成ルール
- docs フォルダ内の YML ファイル（DifyWorkflowGenerate.yml, manual_search.yml, workflow_generator_prompt.yml）を参照してワークフローを作成してください。

最後に、作成されるワークフローのDSLファイルを格納するフォルダworkflowsを作成します。

最終的に以下のような配置になっているか確認してください。

.
├── .cursor/rules/workflow-rules.mdc
├── docs
│   ├── DifyWorkflowGenerate.yml
│   ├── manual_search.yml
│   ├── workflow_generator_prompt.yml
└── workflows

4. ワークフローの作成

CursorでNew Chatを開き、Agentを選択します。

ワークフローを作成するためのプロンプトを書きます。以下のプロンプトを入力してください。

PDFを読み取り、LLMが要約するワークフローを作成して。作成した.ymlファイルはworkflowsディレクトリに格納して。

その後、送信してください。

「Keep all」を選択してください。

これでDSLファイルが作成されました。

5. ワークフローの動作確認

Difyで先程作成したDSLファイルをアップロードします。

ワークフローが作成されていることが確認できます。

「実行」ボタンを押し、PDFファイルをアップロードしたあと、「実行開始」を押してください。

今回使用したPDFファイルはこちらです。

問題なくワークフローが動作していることを確認できました。

今後の展望

課題と改善

まれにノードが繋がれていない時があります。
CursorのWeb検索機能を使うと更に正確にワークフローを作れる可能性があります。

さらに複雑なワークフローを作成したい場合

今回は「PDF読み取り→要約」という比較的単純な直線フローでした。もし、条件分岐（IF/ELSE）やループ（Iteration）を含む複雑なワークフローを作成したい場合は、どうすればよいでしょうか。

一つの有効なアプローチとして、Mermaid記法の活用が考えられます。

💡

Mermaid（マーメイド）とは？
テキストでフローチャートやシーケンス図を記述できる記法です。

自然言語で曖昧に「Aの場合はB、Cの場合はD」と指示するよりも、Mermaidで処理の順序と分岐を視覚的に定義し、それをプロンプトとしてLLMに渡すことで、LLMはノード間の接続関係をより正確に理解し、DSLファイルに変換できると期待されます。

生成されたワークフローを修正する際の指針

LLMが生成したDSLファイルが期待通りに動かない場合の修正アプローチは、目的によって使い分けると効率的です。

Dify上で直接修正するケース：
- プロンプトの内容を少し変えたい。
- 使用するLLMモデルを変更したい（例：GPT-4oからClaude 3 Sonnetへ）。
- ノードの接続が1箇所だけ間違っている。
このような「微調整」は、DifyのGUI上で直接編集する方が簡単に済みます。
Cursorで再度指示するケース：
- ワークフローの根本的な構造が違う（例：使うノードが想定と全く違う）。
- 大幅にノードを追加・削除したい。
このような大きな修正がある場合は、Dify上で手作業するよりも、Cursorに戻ってプロンプトを修正し、再度DSLファイルを生成させる方が効率的な場合があります。