Dify大模型生成代码并沙箱执行工作流（runLLMCode）

该 Dify 工作流面向希望让大语言模型生成代码并尝试执行的开发者。用户上传文件并输入问题后，工作流调用模型生成代码，再由代码节点提取内容，通过 HTTP 请求调用沙箱执行，最后整理输出。

来源资料显示该工作流为 workflow 模式，版本 0.1.4，包含 8 个节点、7 条边。节点包括：开始（File、query）、获取文件路径（代码）、LLM（deepseek 的 deepseek-coder）、提取 LLM 中的代码（代码）、sandbox 执行代码（HTTP 请求）、提取输出内容（代码）、读取 csv（代码）以及结束节点。具体提示词、HTTP 目标地址与执行环境待核验。

原始入口：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows/blob/986a11833b6a13734da85a8250f875e71dcfdd8d/04_%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%BC%80%E5%8F%91/runLLMCode.yml

整理来源：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows

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• 需要快速验证模型生成代码片段的开发者。
• 研究 LLM 代码生成与执行流程的技术人员。
• 希望了解 Dify 中代码与 HTTP 节点组合方式的用户。

1. 在 Dify 中导入该 DSL 文件，导入前确认来源可信。
2. 检查 deepseek 模型供应商配置，确认模型可用；国内可用性与费用待核验。
3. 在开始节点上传文件并输入问题描述。
4. 运行工作流，观察代码生成与沙箱执行结果。
5. 人工审查生成代码与执行输出，不要直接用于生产。

• 模型调用与沙箱服务可能产生费用，待核验。
• 工作流未声明许可证，转载与再分发权限待核验。
• 代码执行涉及安全风险，沙箱配置与隔离能力待核验。
• 本次未实际导入或执行，功能与稳定性待实测。