SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC runcomfy-cli

RunComfy CLI на RunComfy. `runcomfy` CLI — это один бинарный файл, одна аутентификация, сотни конечных точек моделей RunComfy — генерация изображений на RunComfy, редактирование изображений на RunComfy, генерация видео на RunComfy, преобразование изображений в видео на RunComfy, синхронизация губ, замена лиц, редактирование видео, заполнение, расширение, ControlNet, ретушь, увеличение разрешения, обучение LoRA. Отправка запроса, опрос, загрузка результата. Этот навык RunComfy CLI обучает установке, аутентификации, обнаружению схемы, вызову, режимам опроса / без ожидания, выводу JSON для скриптов, кодам выхода и обработке ошибок. Активируется по запросам «runcomfy cli», «install runcomfy», «runcomfy login», «runcomfy run», «runcomfy whoami», «runcomfy api» или любому явному запросу на вызов модели RunComfy из скрипта или терминала.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«RunComfy CLI on RunComfy. The `runcomfy` CLI is one binary, one auth,…»

RunComfy CLI on RunComfy. The `runcomfy` CLI is one binary, one auth, hundreds of RunComfy model endpoints — image generation on RunComfy, image edit on RunComfy, video generation on RunComfy, image-to-video on RunComfy, lip-sync, face swap, video edit, inpainting, outpainting, extend, ControlNet, relight, upscale, LoRA training. Submit a request, poll, download the output. This RunComfy CLI skill teaches install, authentication, schema discovery, invoke, polling / no-wait modes, JSON output for scripting, exit codes, and error handling. Triggers on "runcomfy cli", "install runcomfy", "runcomfy login", "runcomfy run", "runcomfy whoami", "runcomfy api", or any explicit ask to call a RunComfy model from script or terminal.

ClawHub Agent Skills автор: mew v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 942 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

RunComfy CLI на RunComfy.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияРазработкаМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "clawdis"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 16, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2942 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 730 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent RunComfy CLI guide that discloses its install, authentication, network, token, and file-output behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 июл. 2026 г.