《Dify 应用开发指南》self-dify 2.0

请帮我把「《Dify 应用开发指南》self-dify 2.0」的学习环境一次准备好，让我之后只需要按顺序学习和做练习。
开始前先问我：课程放在哪个目录（等我给出完整路径），确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。

课程入口：https://github.com/datawhalechina/self-dify
我的系统：Linux。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：Linux：本机动手。只准备这条路线需要的工具；只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
练习：建议按「入门任务 → 进阶任务 → 工具使用」顺序逐章动手，在复现教程的基础上修改配置或提示词，观察 AI 行为变化。
课节（官方顺序）：
1. Dify本地部署：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/1.%20Dify%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E9%83%A8%E7%BD%B2.md
2. 掌握提示词（prompt）设计：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/2.%20%E6%8E%8C%E6%8F%A1%E6%8F%90%E7%A4%BA%E8%AF%8D%EF%BC%88prompt%EF%BC%89%E8%AE%BE%E8%AE%A1.md
3. 哄哄模拟器：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/3.%20%E5%93%84%E5%93%84%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E5%99%A8.md
4. 新生入学指南助手：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/4.%20%E6%96%B0%E7%94%9F%E5%85%A5%E5%AD%A6%E6%8C%87%E5%8D%97%E5%8A%A9%E6%89%8B.md
5. 快速批处理小问题：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/5.%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%89%B9%E5%A4%84%E7%90%86%E5%B0%8F%E9%97%AE%E9%A2%98.md
6. 小红书读书卡片：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/6.%E5%B0%8F%E7%BA%A2%E4%B9%A6%E8%AF%BB%E4%B9%A6%E5%8D%A1%E7%89%87.md
7. 面试宝典：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/7.%E9%9D%A2%E8%AF%95%E5%AE%9D%E5%85%B8.md
8. text2sql及echart数据分析：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/8.text2sql%E5%8F%8Aechart%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90.md
9. DeepResearch：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/9.deepresearch%20%E8%AE%BE%E8%AE%A1.md
10. MCP：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/10.mcp.md
11. 多模态入门（语音文本转化）：https://github.com/datawhalechina/self-dify/blob/main/doc/11.%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E5%85%A5%E9%97%A8%EF%BC%88%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%BD%AC%E5%8C%96%EF%BC%89.md

1. 环境
- Docker / Docker Desktop
- Docker Compose
- 本地 Dify 服务
- LLM API Key 或本地 Ollama
- 安装前先列出要装的软件和命令，等我同意；已装好的直接复用。
2. 材料
- 官方课程页面：只记录链接 https://github.com/datawhalechina/self-dify
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
self-dify-guide/
├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
├── progress.md      # 每课：读讲义 / 做练习 / 记笔记
├── questions.md     # 待解决的问题
├── check-env.sh     # 环境自检，按 README 操作
├── data/            # 练习用到的样例数据
└── lessons/         # 每课一个文件夹：notes.md + exercises/
    ├── 01-01-dify/
    ├── 02-02-prompt/
    ├── 03-03-lesson/
    ├── 04-04-lesson/
    ├── 05-05-lesson/
    ├── 06-06-lesson/
    ├── 07-07-lesson/
    ├── 08-08-text2sql-echart/
    ├── 09-09-deepresearch/
    ├── 10-10-mcp/
    └── 11-11-lesson/
- 每课文件夹里建 notes.md（顶部写本课官方链接）和 exercises/；课节文件夹名称与上面一致。
- 已有课程目录先检查并复用；不覆盖笔记、作业或 progress.md，不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布，不能代写讲义或虚构练习。
4. 自检
- 创建 check-env.sh，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 在课程根目录运行；每项检查独立执行，进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。
  - 运行 docker ps  → 能看到 Dify 相关容器处于运行状态。
  - 在浏览器打开本地 Dify 地址并登录  → 能进入 Dify 工作台界面。
  - 在 Dify 中发送一条测试消息给已配置的模型  → 模型返回正常回复。
- 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目，按相应方式操作，不直接粘贴进 shell；脚本只包含当前系统可执行的命令。
- 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项；需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”，不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
- 运行一次，把结果给我看；未通过的项目说明原因和修复办法。
5. 学习计划
- README.md：课程入口、课节清单（带链接）、每次学习怎么开始（使用“每课提示词”）。
- progress.md：每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
6. 最后分三部分汇报：已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
如果你不能直接操作我的文件系统，请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。