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comfyui-automation-skillcomfyui 自动化技能

Agent Skill

comfyui-automation-skill 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

7,584

周安装

316

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,528
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:comfyui-automation-skill(comfyui 自动化技能)
来源仓库:https://github.com/wuxiaosa86-cmd/comfyui-automation-skill
安装命令:
openclaw skills install comfyui-automation-skill
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install comfyui-automation-skill

简介

通过收集所需资产、通过 RunningHub API 执行任务以及返回执行状态和结果来自动化 ComfyUI 工作流程。

SKILL.md

***

name: "comfyui_automation_skill" version: "1.0.0" author: "OpenClaw" tags: ["comfyui", "automation", "workflow"] dependencies: ["python", "requests"] permissions: ["network"]


comfyui_automation_skill

适用场景

  • 需要自动执行ComfyUI工作流的场景
  • 批量处理图像、视频等素材的自动化任务
  • 需要根据工作流需求收集素材并执行的场景
  • 希望通过API接口控制ComfyUI工作流的场景
  • 需要监控工作流执行状态并获取结果的场景

前置条件

  • 输入要求:工作流标识信息(workflowId或工作流昵称)
  • 环境依赖:Python 3.6+,requests库
  • 权限要求:需要网络访问权限以调用RunningHub API
  • API Key:需要RunningHub API密钥

参数定义

  • workflow_identifier (string): 工作流标识信息,可以是workflowId或工作流昵称
  • api_key (string): RunningHub API密钥
  • webhook_url (string) [optional]: 用于接收任务完成通知的webhook URL

执行步骤

  1. 技能启动阶段:接收用户提供的工作流标识信息
  2. 工作流分析阶段:自动获取工作流JSON结构,分析需要用户输入的节点
  3. 节点选择阶段:显示所有识别到的节点,用户选择需要配置的节点
  4. 智能参数收集阶段:对选中的节点进行配置,支持图片上传、文本输入等
  5. 素材完整性检查:验证所有必要的素材是否已收集完整
  6. 执行确认阶段:请求用户确认是否执行运行操作
  7. 工作流执行阶段:使用ComfyUI任务1-简易或任务2-高级接口执行工作流
  8. 结果反馈阶段:监控执行状态,获取返回结果并反馈给用户

支持的节点类型

  • LoadImage: 加载图片节点(支持本地文件或URL)
  • CLIPTextEncode / CLIPTextEncode (NSP): CLIP文本编码器
  • Seed (rgthree): 随机种子节点
  • RH_Translator: RunningHub翻译器
  • KSampler: K采样器(支持seed、steps、cfg、denoise)
  • easy sam3ImageSegmentation: 图像分割
  • ControlNetInpaintingAliMamaApply: ControlNet应用
  • ModelSamplingAuraFlow: 模型采样

异常处理

  • API调用失败:重试3次,每次间隔2秒
  • 工作流执行超时:设置300秒超时
  • 素材格式错误:提示用户重新上传正确格式的素材

最佳实践

  • 确保提供的工作流标识信息正确无误
  • 准备好所有必要的素材文件
  • 在执行前仔细确认工作流参数
  • 建议在 RunningHub 平台先测试工作流

完整文档

详细使用说明请参考 README.md 文件。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

71.34%
按下载量换算1,803

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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