当你在凌晨三点盯着屏幕上的API文档时，是否经历过这些崩溃时刻？
文档陷阱 ：参数说明写着"整数类型"，实际传参却要字符串化的ID（某银行支付接口的真实事故）
术语迷宫 ：面对服务网格、幂等性等12个专业术语，新手需要来回切换5个查询窗口
参数黑洞 ：OpenAI的API文档参数层级多达7层，配置组合超过200种可能性
注意力税 ：平均每对接一个新接口，程序员需要完整阅读43页文档，耗费6.2小时
（根据2024 StackOverflow调查报告，78%的开发者每周浪费10+小时在文档处理上）
这些沉默成本正在吞噬程序员的创造力和企业研发预算。当AI已经能通过执业医师考试时，我们为什么还要用石器时代的方式处理API对接？
今天就分享一个dify的工作流，将实现：
✅ 自动解析API文档语义
✅ 文档参数解释
✅ 一键生成可运行的测试代码
✅ 项目代码补全
帮助大家少加班，多挣钱，效率UPUPUP
API文档生成代码我们以微信公众号开发的接口来说明，如何用AI来提高效率。
有微信公众号的官方文档如下：
https://developers.weixin.qq.com/doc/offiaccount/Basic_Information/Get_access_token.html
做过微信公众号开发的朋友肯定都知道，获取access_token就是开发的第一步。
文档很长，在过去的开发工程中，通常你需要
1. 读文档，识别关键的url地址 2. 找到接口关键的参数 3. 到文档指引的地址去找到关键参数，如AppID和AppSecret 4. 编写测试代码 5. 调试 6. 调试不通过出现错误码 7. 回到文档中找错误码，看具体原因
然而现在我们可以这样
我们把文档地址放入API文档URL中，选择编程语言Python，然后点击运行。
然后可以看到AI帮我们解析了整个文档，解释了参数和错误码具体是什么。
最后，非常关键的告诉我们为了生成可用的代码，可以到微信公众平台的“设置与开发-基本配置”中获取到AppID和AppSecret。
我们这里直接去微信公众平台中找到这个AppID与AppSecret
然后回到我们的工作流，把AppID和AppSecret直接填进额外说明，无需什么特别格式，点击运行，就可以看到代码已经生成好了。
把代码直接拷贝进PyCharm执行，可以看到接口直接就通了，是不是大幅提升了效率？
AI直接把中间的步骤全帮我们做好了！
如果你觉得只是这样写个测试代码不满意，还可以向AI提出要求，比如使用Java中常用的weixin-java-mp这个包来实现对接。
你甚至不用记住这个包的全名，因为我也记不住。
还可以把自己的代码拷贝进去，让AI来进行补全。
你甚至可以直接在文档中问每个参数是什么意思，尤其是针对某些用拼音首字母作为参数的奇葩文档（别笑，这并不少见），没准能搞得你骂街。
玩过AI的朋友其实很快就能想明白思路，整体实现流程如下。
我们API文档分为两种情况
1. 从本地上传的word、markdown、pdf等等 2. 某网站上的API文档
本地文档处理
直接使用Dify的文档提取器，将各类格式的文档内容提取出来
远程API文档
这里我们要使用到一个插件叫做Firecrawl，这是一个用于把网页爬取之后直接转为markdown格式的产品，并且已经开源
官方网址
https://www.firecrawl.dev/
可以在他的官网上面注册一个账号，并使用ApiKey，并在Dify中安装即可。
免费的额度有限，但Firecrawl作为一个开源项目，我们也可以进行本地化部署，这个有机会我们再讲。
大模型登场
随后我们只需要把本地解析出的文档或远程爬下来的文档提交给大模型，即可完成上述操作。
关于模型选择
我这里实测，qwen2.5-coder-32b-instruct是一个比较实用的选择，理由
1. 上下文达到128k，足够大 2. 代码模型在这个场景最为适合 3. 各大模型平台均有销售 4. 如果你本地的电脑够好，比如4090、5090大佬，可以在本地直接部署使用，ollama一键傻瓜式部署
当然如果你的预算捉襟见肘，使用qwen2.5-coder-7b-instruct也是一个不错的选择。
如果你够豪气，直接拉满deepseek-r1，效果也是非常的炸裂的，一切都看大家的预算。
如何获取工作流？可以在Dify的首页-工作室找到导入 DSL 文件
