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找到 5 个相关结果 / Agent skills

AI / LLM / Agent skills

图像转视频

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44.3K

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。

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uisecurityapirag

AI / LLM / Agent skills

视频编辑

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44.1K

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。

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AI / LLM / Agent skills

图像编辑

image-edit

43.9K

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。

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AI / LLM / Agent skills

蓝图

blueprint

3.0K

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”。

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AI / LLM / Agent skills

复古印刷机

printing-press-retro

405

在生成 CLI 后运行回顾。识别 Printing Press 的系统性改进点——模板、Go 二进制文件、技能指令、目录——以便下一次生成更好的 CLI。当有 Printing Press 需要修复的问题时,创建包含可执行建议的 GitHub issue。在任何 /printing-press 运行后使用。触发短语:"retro"、"retrospective"、"what went wrong"、"improve the press"、"post-mortem"、"lessons learned"、"what can we improve"、"file a retro"、"submit findings"。

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