mode

为部署准备 Azure 应用（基础设施 Bicep/Terraform、azure.yaml、Dockerfile）。用于创建/现代化或创建+部署；不适用于跨云迁移（使用…

将 Azure API Management 配置为 AI 模型、MCP 工具和代理的 AI 网关。适用场景：语义缓存、Token 限制、内容安全、负载均衡、AI…

评估并升级 Azure 工作负载（在不同计划、层级或 SKU 之间），或在源代码中现代化 Azure SDK 依赖项。场景：将 Consumption 升级到 Flex…

超压缩通信模式。通过像原始人一样说话，在保持完整技术准确性的同时，减少约 75% 的 token 用量。支持强度级别：lite、full（默认）、ultra、wenyan-lite、wenyan-full、wenyan-ultra。当用户说“caveman mode”、“talk like caveman”、“use caveman”、“less tokens”、“be brief”或调用 /caveman 时使用。在请求提升 token 效率时也会自动触发。

通过 inference.sh CLI 使用 GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve 及 50 多种模型生成 AI 图像。模型包括：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein…

当用户希望将心理学原理、心智模型或行为科学应用于营销时使用。当用户提到“psychology”、“mental…”时也可使用。

通过质询环节，用现有领域模型检验你的方案，打磨术语，并同步更新文档（CONTEXT.md、ADR）……

所有 caveman 模式、技能和命令的快速参考卡。一次性展示，非持久模式。触发方式：/caveman-help、"caveman help"、"what caveman commands"、"how do I use caveman"。

在 AKS 上搭建 AI Runway —— 从裸集群到模型运行。涵盖集群验证、控制器安装、GPU 评估、提供商配置以及首次…

超压缩通信模式。通过省略填充词、冠词和客套话，同时保持完整的技术准确性，减少约75%的Token消耗。当用户说“caveman mode”、“talk like caveman”、“use caveman”、“less tokens”、“be brief”或调用 /caveman 时使用。

用于创建高质量 MCP (Model Context Protocol) 服务器的指南，该服务器使 LLM 能够通过精心设计的工具与外部服务进行交互。适用于……

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。