搜索结果
single
找到 7 个相关结果 / AI / LLM
AI / LLM / Agent skills
flux-kontext
flux-kontext
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。
AI / LLM / Agent skills
图像编辑
image-edit
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。
AI / LLM / Agent skills
firecrawl-构建-抓取
firecrawl-build-scrape
将 Firecrawl `/scrape` 集成到产品代码中,用于单页提取。适用于应用已获取 URL 并需要提取 markdown、HTML、链接、截图等内容的场景。
AI / LLM / Agent skills
python-design-patterns
python-design-patterns
Python 设计模式,包括 KISS、关注点分离、单一职责以及组合优于继承。在设计新的……时,请使用此技能。
AI / LLM / Agent skills
codex-pet
codex-pet
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。
AI / LLM / Agent skills
学习
learn
运行六阶段研究工作流,将陌生领域或收集的资料转化为可发布的输出。不适用于快速查询或单文件读取。
AI / LLM / Agent skills
蓝图
blueprint
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”。