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已弃用：此技能已更名为 'impeccable'。请改为运行 /impeccable。

已弃用：请改用 /impeccable teach。此命令已合并到 impeccable 技能中。

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。

从任意 URL 提取纯净的 Markdown，包括 JavaScript 渲染的 SPA。当用户提供 URL 并希望获取其内容，或者提到“scrape”、“grab”、“fetch”、“pull”、“get the page”、“extract from this URL”或“read this webpage”时，请使用此技能。支持处理 JS 渲染页面和多个并发 URL，并返回针对 LLM 优化的 Markdown。对于任何网页内容提取，请使用此技能代替 WebFetch。

使用 Defuddle CLI 从网页中提取纯净的 Markdown 内容，移除杂乱元素和导航以节省 Token。当用户……时，请使用此工具代替 WebFetch。

委派给原始风格子代理的决策指南。指导主线程何时生成 `cavecrew-investigator`（定位代码）、`cavecrew-builder`（1-2 个文件编辑）或 `cavecrew-reviewer`（差异审查），而不是在主线程内联执行工作或使用原生的 `Explore`。子代理的输出经过原始压缩，因此注入回主上下文的工具结果体积缩小了约 60%——在长会话中主上下文能维持更久。触发词："delegate to subagent"、"use cavecrew"、"spawn investigator/builder/reviewer"、"save context"、"compressed agent output"。

已弃用 —— 请改用 scrape + interact。Interact 允许你抓取页面，然后进行点击、填写表单和导航，而无需手动管理会话。当用户需要与网页交互、登录网站、点击按钮、填写表单、导航多步流程、处理分页，或者当常规抓取因内容需要 JavaScript 交互而失败时，请使用此技能。在触发“click”、“fill out the form”、“log in to”、“paginated”、“infinite scroll”、“interact with the page”或“scrape failed”时激活。

通过 Tavily CLI 执行带引用的全面 AI 驱动研究。当用户需要深度研究、详细报告、对比分析、市场分析、文献综述，或提及“research”、“investigate”、“analyze in depth”、“compare X vs Y”、“what does the market look like for”，以及需要带明确引用的多源综合分析时，请使用此技能。返回基于网络来源的结构化报告。耗时 30-120 秒。如需快速查找事实，请改用 tavily-search。

在编写使用 InsForge 或 @insforge/sdk 的应用代码时使用此技能：数据库 CRUD、身份验证、存储上传/存储 RLS、函数、AI、实时、电子邮件、Stripe 结账、订阅、客户门户流程，或将兼容 S3 的工具（aws CLI、AWS SDKs、rclone、Terraform、boto3）指向 InsForge Storage。在遇到添加身份验证、获取数据、上传文件、将存储桶设为公开、添加结账、售卖订阅或发送电子邮件等请求时触发。对于基础设施、SQL 迁移、CLI 命令或 Stripe 密钥/目录设置，请改用 insforge-cli。

当通过 CLI 管理 InsForge 基础设施时使用此技能：项目、SQL、迁移、RLS 策略、函数、存储桶、前端部署、计算服务、密钥/环境变量、Stripe 支付密钥/目录/产品/价格/Webhook、定时任务、日志、诊断、导入/导出，或**管理后端分支**（创建分支项目以测试高风险的 schema/认证/RLS 更改，将分支合并回生产环境，解决合并冲突）。对于使用 @insforge/sdk 的应用代码，请改用 insforge 技能。

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。

Home Assistant 自动化、辅助元素、脚本、设备控制和仪表盘的最佳实践。在以下情况触发此技能： - 创建/编辑自动化、脚本、场景或仪表盘 - 在模板传感器和内置辅助元素之间做选择 - 编写或重构触发器、条件或自动化模式 - 设置 Zigbee 按钮/遥控器自动化（ZHA 或 Zigbee2MQTT） - 重命名实体或将 device_id 迁移为 entity_id - 配置仪表盘卡片或选择辅助元素为其提供数据 - 查询卡片类型或特定领域的文档 症状： - 智能体在存在原生条件/触发器/辅助元素的地方使用了 Jinja2 模板 - 智能体使用 device_id 而不是 entity_id - 智能体在未检查依赖项的情况下修改实体 ID - 智能体选择了错误的自动化模式（例如，运动感应灯使用了 single 模式） - 智能体硬编码值，或选择原始传感器而非派生辅助元素 - 智能体编辑 `.storage/` 文件、编写原始 YAML 或生成 YAML 代码片段 - 智能体告诉用户为通过 UI 配置的集成编辑 configuration.yaml

通过 Context7 MCP 使用最新的库和框架文档，而非训练数据。在涉及配置问题、API 参考、代码示例或当……时激活。