calls

在 RunComfy 上让任何静态图像动起来——此技能是一个智能路由器，能将用户意图匹配到 RunComfy 目录中合适的 i2v 模型。常规动画选取 HappyHorse 1.0 I2V（Arena #1、原生音频、保持身份特征），带 `audio_url` 的自定义配音口型同步选取 Wan 2.7，基于“图像 + 参考视频 + 参考音频”的多模态动画选取 Seedance 2.0 Pro。内置各模型的文档化提示词模式，让调用者获得更精准的输出，避免在错误的模型上浪费迭代次数。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/image-to-video`（或其端点变体）。触发词包括“image to video”、“image-to-video”、“i2v”、“animate image”、“make this move”，或任何将静态图像转换为视频的明确请求。

在 RunComfy 上使用 ByteDance Seedance 2.0 Pro 生成电影级短视频。文档说明了 Seedance 2.0 Pro 的优势（多模态参考——最多支持 9 张图像、3 个视频和 3 个音频——同步内嵌音频与自然唇形同步、电影级动作优化）、4-15 秒的时长规范，以及何时应转用 HappyHorse 1.0 / Wan 2.7 / Kling。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run bytedance/seedance-v2/pro`。在触发“seedance”、“seedance 2”、“seedance v2”、“seedance pro”、“bytedance video”或明确要求使用此模型生成视频时激活。

在 RunComfy 上使用 HappyHorse 1.0 生成文本到视频。文档说明了 HappyHorse 1.0 的优势（在 Artificial Analysis Video Arena 排名第一，原生 1080p 且内置同步音频，多镜头角色一致性，支持 6 种语言提示词）、时长/宽高比/分辨率规范，以及何时应转用 Wan 2.7 / Seedance 2 / LTX 2。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video`。当触发词为 "happyhorse"、"happy horse"、"happyhorse 1.0"、"happyhorse video"，或任何明确要求使用此模型生成视频的指令时触发。

在 RunComfy 上编辑现有视频 — 此技能是一个智能路由器，可将用户意图匹配到 RunComfy 目录中合适的编辑模型。支持选择 Wan 2.7 Edit-Video（通用风格重绘 / 背景替换 / 包装替换，保留身份特征与运动轨迹）、Kling 2.6 Pro Motion Control（将参考视频中的精确动作迁移至目标角色），或 Lucy Edit Restyle（轻量级且身份特征稳定的风格重绘 / 服装替换）。内置各模型文档化的提示词模式，使该技能能获得更精准的编辑效果，避免在错误的模型上浪费迭代次数。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint>`。触发词包括：“video edit”、“edit video”、“restyle video”、“swap video background”、“motion control”、“outfit swap video”，或任何明确要求转换视频的指令。

在 RunComfy 上使用 Wan 2.7（Wan-AI 的旗舰动态模型）生成文生视频。文档涵盖了 Wan 2.7 的优势（多参考条件控制、通过 `audio_url` 实现音频驱动的唇形同步、更平滑的过渡、提示词扩展）、时长/分辨率/宽高比规范，以及何时应转用 HappyHorse 1.0 / Seedance 2.0 / Kling / LTX 2。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run wan-ai/wan-2-7/text-to-video`。当触发词为“wan”、“wan 2.7”、“wan-2-7”、“wan video”，或明确要求使用此模型生成视频时激活。

在 RunComfy 上使用 Flux 1 Kontext Pro（Black Forest Labs 的精准局部图像编辑模型）编辑图像——内置该模型官方文档中的提示词模式，使该技能能获得比直接调用同一模型更出色的输出效果。文档说明了 Flux Kontext 的优势（单参考图精准局部编辑、强大的提示词控制能力、稳定的高保真输出）、其输入模式（单张图像 + 提示词），以及何时应转而使用 Nano Banana Edit / GPT Image 2 edit / Flux 2 Klein。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run blackforestlabs/flux-1-kontext/pro/edit`。当触发词为 "flux kontext"、"flux-kontext"、"flux 1 kontext"、"kontext"、"BFL kontext"，或任何明确要求使用此模型进行编辑的指令时激活。

在 RunComfy 上使用 OpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0 的 `/edit` 端点）编辑图像——内置该模型的文档化提示词模式，使该技能比针对同一模型的朴素提示词获得更精准的输出。记录了 GPT Image Edit 的优势（保留语言、多语言图像内文本编辑、最多支持 10 张图像的多重参考、布局/排版精度）、数据架构，以及何时应路由至 Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit`。在触发词为“gpt image edit”、“gpt-image-edit”、“chatgpt image edit”、“edit with gpt image 2”，或任何明确要求使用此模型进行编辑时触发。

在 RunComfy 上使用 Google Nano Banana 2（图生图编辑端点）编辑图像。文档说明了 Nano Banana Edit 的优势（保留主体特征、替换背景、使用空间语言进行局部编辑、支持多达 20 张输入的多图批量编辑）、数据结构，以及何时应转而使用 GPT Image 2 edit、Flux Kontext 或 Nano Banana 2 t2i。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run google/nano-banana-2/edit`。在触发“nano banana edit”、“edit with nano banana”、“image edit nano banana”或任何明确要求使用此模型进行编辑的指令时激活。

在 RunComfy 上编辑图像——此技能是一个智能路由器，可将用户意图匹配至 RunComfy 目录中最合适的编辑模型。支持选择 Nano Banana Edit（批量处理最多 20 张，默认保持身份特征）、OpenAI GPT Image 2 Edit（多语言图像内文本重写、多参考组合、精准布局）、Flux Kontext Pro（单参考高保真局部编辑）或 Z-Image Turbo Inpaint（基于遮罩的精准区域编辑）。内置各模型官方文档的提示词模式，使该技能能获得更精准的编辑效果，避免在错误的模型上浪费迭代次数。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/edit`。触发词包括“image edit”、“edit image”、“image-to-image”、“i2i”、“swap background”、“remove object”、“rewrite headline”，或任何明确要求编辑单张或批量图像的指令。

在 RunComfy 上使用 Flux 2 Klein（Black Forest Labs 推出的 Flux 2 蒸馏快速变体）生成图像——内置该模型官方文档的提示词模式，使该技能能获得比直接调用同一模型更精准的输出。详细说明了 Flux 2 Klein 的优势（亚秒级延迟、多参考品牌风格、声明式主体优先提示词）、步数策略（4-8 步用于快速迭代，约 25 步用于精修）、9B 与 4B 变体的权衡，以及何时应转用 Flux 2 Pro / Seedream 5 / GPT Image 2。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image`（或 `/4b/`）。在触发词为 "flux 2 klein"、"flux-2-klein"、"flux klein"、"BFL flux 2"，或任何明确要求使用此模型生成时触发。

在 RunComfy 上使用 Google Nano Banana 2（Gemini 系列的 flash 级文本生成图像模型）生成图像——内置该模型官方文档中的提示词模式，使该技能能获得比直接调用同一模型更出色的输出效果。文档详细说明了 Nano Banana 2 的优势（快速迭代、图像内文字排版渲染、可预测的画面构图、可选的联网背景信息）、分辨率级别的定价、安全容忍度调节机制，以及何时应转而使用 Nano Banana Pro / GPT Image 2 / Flux 2 / Seedream。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run google/nano-banana-2/text-to-image`。当触发词为“nano banana”、“nano-banana-2”、“nano banana 2”、“google image gen”、“gemini image”，或明确要求使用此模型生成图像时触发。

此技能提供了通过 REST 调用与 Notion API 交互的全面指南。每当用户要求与 Notion 交互时，均应使用此技能，包括读取、创建、更新或删除页面、数据库、块、注释或任何其他 Notion 内容。该技能涵盖了身份验证、所有可用端点、分页、错误处理和最佳实践。

在 RunComfy 上使用 Kling 3.0 生成视频。Kling 3.0（亦称 Kling V3.0）是快手科技推出的第三代多镜头视频模型，具备原生同步音频功能，且能在多镜头间保持角色一致性。本技能涵盖全部六个 Kling 3.0 端点，横跨三个渲染级别（Standard、Pro、4K）与两种模式（text-to-video、image-to-video）。通过本地 RunComfy CLI 执行命令 runcomfy run kling/kling-3.0/<tier>/<mode>。当出现“kling”、“kling 3.0”、“kling v3”、“kling pro”、“kling 4k”、“kling text to video”、“kling image to video”，或任何明确要求使用 Kling 3.0 进行生成或制作动画的指令时触发。

RunComfy 上的 Codex 宠物生成器。从单张参考图像构建兼容 Codex 的 Codex 宠物 spritesheet.webp + pet.json，将其放入 `${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<name>/` 目录，Codex 会将其作为自定义 Codex 宠物与 8 个内置宠物一同加载。此技能可生成 Codex 所期望的精确 Codex 宠物图集（1536x1872 PNG/WebP，8 列 x 9 行，192x208 像素单元格，9 种动画状态 — idle、running-right、running-left、waving、jumping、failed、waiting、running、review）。通过本地 RunComfy CLI 调用一次 OpenAI GPT Image 2 edit（命令为 `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit`）以生成标准 Codex 宠物姿势，随后使用 ImageMagick 微变换程序化组装全部 9 行动画 —— 无需 Codex Pro、无需 `$imagegen`、无需 OPENAI_API_KEY，仅需 RUNCOMFY_TOKEN。触发词为 "codex pet"、"create codex pet"、"make codex pet"、"hatch codex pet"、"/hatch image"、"desktop pet codex"、"codex pets"、"spritesheet.webp"，或任何为 OpenAI Codex 构建自定义宠物的明确请求。

在 RunComfy 上使用 OpenAI GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) 生成和编辑图像。文档涵盖了 GPT Image 2 的优势（文本嵌入、Logo、多语言排版、指令精准度）、其 3 种固定尺寸、保留内容的编辑语言，以及何时应转交同级模型（Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream）处理。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` 或 `/edit`。触发词为“gpt image 2”、“gpt-image-2”、“ChatGPT Images 2”、“image 2”，或任何明确要求使用此模型进行生成或编辑的指令。

在编写调用 Gemini API 以实现文本生成、多轮对话、多模态理解、图像生成、流式传输等功能的代码时，请使用此技能。

将单行目标转化为多会话、多智能体工程项目的分步构建计划。每个步骤均包含独立的上下文摘要，以便全新智能体能够直接从零开始执行。包含对抗性审查关卡、依赖关系图、并行步骤检测、反模式目录以及计划变更协议。触发条件：用户为复杂的多PR任务请求计划、蓝图或路线图，或描述需要多个会话才能完成的工作。不触发条件：任务可在单个PR或不足3次工具调用内完成，或用户表示“直接做”。

针对模糊决策、权衡取舍以及执行/中止（go/no-go）判断，召集“四方会谈”。当存在多种有效路径且需要结构化分歧时使用……