Giting.
낮의 Giting

홈 · LLM 오케스트레이션 · RAG · 워크플로 빌더 · 에이전트

dify 대표 이미지 154,912 / 24,473
분석 리포트실측 정보사이트적용점원문 README

구조와 기능

Dify는 워크플로 빌더, RAG 파이프라인, 에이전트 실행을 하나의 플랫폼으로 묶은 LLM 앱 개발 도구다. 실측 기준 전체 텍스트 코드 2,571,284줄이 13,922개 파일에 분산되어 있고, 언어별로는 Python이 3,977개 파일·972,050줄로 단일 언어 최대 규모를 차지한다. 다만 프론트엔드 쪽인 tsx(4,495개 파일·813,977줄)와 ts(2,494개 파일·428,777줄)를 합치면 1,242,754줄로 Python 단독 규모를 웃돈다. 즉 코드량만 놓고 보면 이 프로젝트는 Python 백엔드보다 TypeScript 프론트엔드 쪽 코드가 더 크다.

go 파일은 66개·13,329줄로 비중은 작지만 별도 서비스 축으로 존재하는 것으로 보인다. 저장소 전체에서 가장 긴 단일 파일은 api/openapi/markdown/console-openapi.md(25,384줄)인데, 파일명과 위치로 볼 때 이는 손으로 작성한 로직이 아니라 콘솔 API 표면을 자동 생성한 OpenAPI 문서다. "가장 큰 파일"이 실제 복잡도가 아니라 API 문서화 규모를 반영한다는 점은 이 프로젝트의 REST API 표면이 상당히 넓다는 정황이기도 하다.

CI 워크플로는 37개, 원격 태그는 177개로 릴리스 주기와 검증 파이프라인이 모두 활발히 운영되고 있음을 보여준다. shallow clone(depth 1000) 범위 안에서 확인된 첫 커밋은 2026-07-31, 마지막 커밋은 2026-09-08이며 이 범위 안에서만 116명의 저자가 활동했다. 다만 이 수치는 클론 깊이 제한에 따른 하한값이며, 최근 90일 커밋 수(1,000건)가 샘플 상한과 정확히 일치한다는 것은 실제 커밋 밀도가 샘플링 범위를 넘어설 수 있다는 뜻이다.

하이라이트

에이전트 연동을 위한 문서 패키징이 갖춰져 있다. 실측 메타데이터의 agentPackaging을 보면 루트 문서(rootDocs), SKILL.md, agents 디렉터리가 모두 존재하는 것으로 확인된다(hasAgentDocs: true). 반면 Claude 플러그인이나 Codex 플러그인 형태의 패키징(claudePlugin, codexPlugin)은 아직 없다. 즉 AI 코딩 에이전트가 저장소 구조를 이해하도록 돕는 일반적인 문서 체계는 갖춰져 있지만, 특정 벤더의 플러그인 매니페스트까지는 아직 나아가지 않은 상태다.

테스트·CI 규모가 커밋 속도에 걸맞다. 전체 13,922개 파일 중 4,409개(약 31.7%)가 테스트 파일이고, CI 워크플로는 37개다. 116명의 저자가 좁은 샘플 구간 안에서 동시에 커밋을 올리는 프로젝트 규모를 고려하면, 이 정도의 테스트 파일 비율과 워크플로 개수는 병렬 기여를 관리하기 위한 최소한의 안전장치로 보인다.

의존성 매니페스트 실측은 저장소 루트 기준이라는 한계가 있다. 실측 JSON의 deps는 npm 매니저 기준으로 dependencies: 0, devDependencies: 32만 잡힌다. 이는 모노레포 루트의 package.json만을 반영한 수치로, 실제 실행 의존성(Python 백엔드의 패키지 매니저, web/ 서브디렉터리의 런타임 의존성 등)은 이 수치에 포함되지 않았을 가능성이 높다. 의존성 감사를 하려면 루트 매니페스트가 아니라 실제 배포 대상 디렉터리의 매니페스트를 따로 확인해야 한다.

주의점

가장 먼저 짚어야 할 것은 라이선스다. GitHub SPDX 판정은 NOASSERTION인데, 검수 과정에서 LICENSE 원문을 직접 확인한 실체는 수정 Apache-2.0(자체 "Open Source License")이다. 기본은 Apache-2.0을 따르지만 추가 조건이 둘 붙는다. ① 멀티테넌트 서비스 금지. 워크스페이스(테넌트) 단위로 여러 고객에게 서비스하려면 서면 허가·상용 라이선스가 필요하다. ② 로고·저작권 표시 제거 금지. 프런트엔드(web/ 디렉터리 또는 web Docker 이미지)를 쓰는 한 콘솔의 로고를 제거·수정할 수 없다(프런트를 안 쓰는 백엔드 활용에는 미적용). 여기에 기여 조항에는 "운영사가 라이선스를 더 엄격하게 조정할 수 있다"는 문구도 있다. 사내 단일 테넌트 도입·상용 백엔드 활용은 허용 범위지만, SaaS 재제공을 계획한다면 상용 계약이 선행 조건이다.

이슈 응답성 지표도 해석에 주의가 필요하다. 샘플링한 이슈 25건 중 12건(48%)에만 응답이 달렸고, 응답 중앙값은 0.1시간(약 6분)이다. 절반에 못 미치는 응답률과 극히 짧은 응답 시간이 함께 나타나는 패턴은 일부 응답이 자동 트리아지(라벨 봇 등)에 의한 것일 가능성을 배제할 수 없다는 뜻이다. 커뮤니티 지원에 의존해 운영 이슈를 해결할 계획이라면, 이 수치를 인간 유지보수자의 응답 속도로 그대로 해석하지 않는 편이 안전하다.

실측 정보

GitHub 스타 / 포크
154,912 / 24,473
오픈 이슈
1,053건
커밋(샘플, shallow depth 1000 기준 하한)
1,000건
참여 저자 수(같은 샘플 범위)
116명
테스트 파일 / 전체 파일
4,409 / 13,922개 (약 31.7%)
CI 워크플로 / 원격 태그
37개 / 177개
라이선스 / SPDX 판정
"# Open Source License" / NOASSERTION

사이트 실측

주소
dify.ai
응답 · 첫 화면
200 · 1.6초 (데스크톱)
요청 · 전송량
48개 · 772KB
깨진 요청 · 콘솔 오류
0개 · 0개
폰(390px)
가로 넘침 없음
디자인
밝은 화면 · Söhne

홈페이지를 실제 크롬으로 띄워 첫 화면까지만 쟀습니다(2026-10-16 · 데스크톱 1440px · 폰 390px). 로그인 · 입력 같은 동작은 하지 않았고, 사이트 상태는 리포 품질과 따로 봅니다. 색 칸은 바탕 · 면 · 글자 · 흐린 글자 · 강조 · 선, 점선은 「못 잼」.

적용점

  • P0 · 비용 낮음LICENSE 원문을 직접 읽고 상용/멀티테넌트 배포 조건을 먼저 확인한다. SPDX가 NOASSERTION으로 표준 판정이 없다
  • P1 · 비용 중간api(Python)·web(TypeScript) 두 축으로 나뉜 구조를 참고해 워크플로 오케스트레이션 부분만 레퍼런스로 삼는다
  • P2 · 비용 높음37개 CI 워크플로와 4,409개 테스트 파일 구성을 자체 프로젝트의 테스트 조직 기준으로 벤치마킹한다
◆ 도입 후보

스타 154,912개, 오픈 이슈 1,053건, CI 워크플로 37개, 테스트 파일 4,409개라는 실측치는 개인 프로젝트 수준을 넘어선 운영 체계를 보여준다. shallow clone(depth 1000) 안에서만도 116명의 저자가 커밋을 남겼고 최근 90일 커밋 수가 샘플 상한인 1,000건에 그대로 닿아 있어, 실제 활동량은 이보다 크면 컸지 작지는 않을 것으로 보인다. 다만 GitHub의 SPDX 판정이 NOASSERTION이고 LICENSE 파일 자체도 표준 문구 대신 "# Open Source License"라는 커스텀 제목으로 시작한다는 점은, 프로젝트를 그대로 도입하기 전에 라이선스 원문을 직접 읽어야 한다는 뜻이다. 코드 규모와 테스트·CI 체계는 도입 후보로 손색없지만, 상용·멀티테넌트 배포를 고려한다면 이 라이선스 확인이 선행 조건이다.

원문 README

아래는 langgenius/dify 저장소의 README 원문입니다(GitHub 렌더, 수집 시점 기준). 저작권은 원 프로젝트에 있으며 원 저장소의 라이선스를 따릅니다. GitHub에서 보기

README 전문 펼치기

cover-v5-optimized

Dify Cloud · Self-hosting · Documentation · Dify edition overview

Static Badge Static Badge chat on Discord join Reddit follow on X(Twitter) follow on LinkedIn Docker Pulls Commits last month Issues closed Discussion posts LFX Health Score LFX Contributors LFX Active Contributors

README in English 繁體中文文件 简体中文文件 日本語のREADME README en Español README en Français README tlhIngan Hol README in Korean README بالعربية Türkçe README README Tiếng Việt README in Deutsch README in Italiano README em Português do Brasil README Slovenščina README in বাংলা README in हिन्दी

Dify is an open-source LLM app development platform. Its intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features (including Opik, Langfuse, and Arize Phoenix) and more, letting you quickly go from prototype to production. Here's a list of the core features:

Quick start

Before installing Dify, make sure your machine meets the following minimum system requirements:

  • CPU >= 2 Core
  • RAM >= 4 GiB

The easiest way to start the Dify server is through Docker Compose. Before running Dify with the following commands, make sure that Docker and Docker Compose v2.24.0 or later are installed on your machine:

cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

After running, you can access the Dify dashboard in your browser at http://localhost/install and start the initialization process.

Seeking help

Please refer to our FAQ if you encounter problems setting up Dify. Reach out to the community and us if you are still having issues.

If you'd like to contribute to Dify or do additional development, refer to our guide to deploying from source code

Key features

1. Workflow: Build and test powerful AI workflows on a visual canvas, leveraging all the following features and beyond.

2. Comprehensive model support: Seamless integration with hundreds of proprietary / open-source LLMs from dozens of inference providers and self-hosted solutions, covering GPT, Mistral, Llama3, and any OpenAI API-compatible models. A full list of supported model providers can be found here.

providers-v5

3. Prompt IDE: Intuitive interface for crafting prompts, comparing model performance, and adding additional features such as text-to-speech to a chat-based app.

4. RAG Pipeline: Extensive RAG capabilities that cover everything from document ingestion to retrieval, with out-of-box support for text extraction from PDFs, PPTs, and other common document formats.

5. Agent capabilities: You can define agents based on LLM Function Calling or ReAct, and add pre-built or custom tools for the agent. Dify provides 50+ built-in tools for AI agents, such as Google Search, DALL·E, Stable Diffusion and WolframAlpha.

6. LLMOps: Monitor and analyze application logs and performance over time. You could continuously improve prompts, datasets, and models based on production data and annotations.

7. Backend-as-a-Service: All of Dify's offerings come with corresponding APIs, so you could effortlessly integrate Dify into your own business logic.

Using Dify

  • Cloud
    We host a Dify Cloud service for anyone to try with zero setup. It provides all the capabilities of the self-deployed version, and includes 200 free GPT-4 calls in the sandbox plan. If you run into issues with Dify Cloud, contact our Cloud support team.

  • Self-hosting Dify Community Edition
    Quickly get Dify running in your environment with this starter guide. Use our documentation for further references and more in-depth instructions.

  • Dify for enterprise / organizations
    We provide additional enterprise-centric features. Send us an email to discuss your enterprise needs.

Staying ahead

Star Dify on GitHub and be instantly notified of new releases.

star

Advanced Setup

For custom configuration, observability, and deployment options, see Advanced Setup.

Contributing

Dify welcomes contributions of all kinds:

Contributors

Dify contributors

Community & contact

Choose the channel that best fits your question:

  • GitHub Discussions: Get help, share feedback, and propose ideas.
  • GitHub Issues: Report reproducible bugs and track engineering work. Read the Contribution Guide before opening one.
  • Discord: Chat in real time, share your apps, and connect with other Dify users.
  • X: Follow Dify for release news and project updates.

Star History

Star History Chart

Security disclosure

To protect your privacy, please avoid posting security issues on GitHub. Instead, report issues to security@dify.ai, and our team will respond with detailed answer.

License

This repository is licensed under the Dify Open Source License, based on Apache 2.0 with additional conditions.

의견

판정에 대한 반론, 도입 경험, 정정 제보를 환영합니다. GitHub 계정으로 참여합니다.

이것도 재봤습니다

전체 리포트 →