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Agent Skill · 开发

comfyui-workflow-builder(comfyui 工作流程构建器)

comfyui-workflow-builder 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

comfyui-workflow-builder 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 2,939。

总安装 13,638周安装 574GitHub Stars 50下载 4,776核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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-workflow-builder(comfyui 工作流程构建器)
来源仓库:https://github.com/mckruz/comfyui-expert
仓库路径:skills/comfyui-workflow-builder
安装命令:
npx skills add https://github.com/mckruz/comfyui-expert --skill comfyui-workflow-builder
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/mckruz/comfyui-expert --skill comfyui-workflow-builder

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

comfyui-workflow-builder 将自然语言请求转换为可执行的 ComfyUI 工作流 JSON。适用于图像、视频或音频输出的工作流自动生成与验证。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用该技能。安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或文件读写操作。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/comfyui-workflow-builder

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/mckruz/comfyui-expert --skill comfyui-workflow…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

comfyui-workflow-builder 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/mckruz/comfyui-expert --skill comfyui-workflow-builder。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

comfyui-workflow-builder 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

comfyui-workflow-builder 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

comfyui-workflow-builder 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

comfyui-workflow-builder 用的人多吗?

公开数据是累计安装 13,638 次,近一周安装 574 次,下载 4,776 次,GitHub 50 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

comfyui-workflow-builder 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
comfyui-workflow-builder

comfyui 工作流程构建器 · 本页

13,63850需要联网未明确未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

ComfyUI Workflow Builder

Translates natural language requests into executable ComfyUI workflow JSON. Always validates against inventory before generating.

Workflow Generation Process

Step 1: Understand the Request

Parse the user's intent into:

  • Output type: Image, video, or audio
  • Source material: Text-only, reference image(s), existing video
  • Identity method: None, zero-shot (InstantID/PuLID), LoRA, Kontext
  • Quality level: Draft (fast iteration) vs production (maximum quality)
  • Special requirements: ControlNet, inpainting, upscaling, lip-sync

Step 2: Check Inventory

Read state/inventory.json to determine:

  • Available checkpoints → select best match for task
  • Available identity models → determine which methods are possible
  • Available ControlNet models → enable pose/depth control if available
  • Custom nodes installed → verify all required nodes exist
  • VRAM available → optimize settings accordingly

Step 3: Select Pipeline Pattern

Based on request + inventory, choose from:

PatternWhenKey Nodes
Text-to-ImageSimple generationCheckpoint → CLIP → KSampler → VAE
Identity-Preserved ImageCharacter consistency+ InstantID/PuLID/IP-Adapter
LoRA CharacterTrained character+ LoRA Loader
Image-to-Video (Wan)High-quality videoDiffusion Model → Wan I2V → Video Combine
Image-to-Video (AnimateDiff)Fast video, motion control+ AnimateDiff Loader + Motion LoRAs
Talking HeadCharacter speaksImage → Video → Voice → Lip-Sync
UpscaleEnhance resolutionImage → UltimateSDUpscale → Save
InpaintingEdit regionsImage + Mask → Inpaint Model → KSampler

Step 4: Generate Workflow JSON

ComfyUI workflow format:

{
  "{node_id}": {
    "class_type": "{NodeClassName}",
    "inputs": {
      "{param_name}": "{value}",
      "{connected_param}": ["{source_node_id}", {output_index}]
    }
  }
}

Rules:

  • Node IDs are strings (typically "1", "2", "3"...)
  • Connected inputs use array format: ["source_node_id", output_index]
  • Output index is 0-based integer
  • Filenames must match exactly what's in inventory
  • Seed values: use random large integer or fixed for reproducibility

Step 5: Validate

Before presenting to user:

  1. Every class_type exists in inventory's node list
  2. Every model filename exists in inventory's model list
  3. All required connections are present (no dangling inputs)
  4. VRAM estimate doesn't exceed available VRAM
  5. Resolution is compatible with chosen model (512 for SD1.5, 1024 for SDXL/FLUX)

Step 6: Output

If online mode: Queue via comfyui-api skill If offline mode: Save JSON to projects/{project}/workflows/ with descriptive name

Workflow Templates

Basic Text-to-Image (FLUX)

{
  "1": {
    "class_type": "LoadCheckpoint",
    "inputs": {"ckpt_name": "flux1-dev.safetensors"}
  },
  "2": {
    "class_type": "CLIPTextEncode",
    "inputs": {"text": "{positive_prompt}", "clip": ["1", 1]}
  },
  "3": {
    "class_type": "CLIPTextEncode",
    "inputs": {"text": "{negative_prompt}", "clip": ["1", 1]}
  },
  "4": {
    "class_type": "EmptyLatentImage",
    "inputs": {"width": 1024, "height": 1024, "batch_size": 1}
  },
  "5": {
    "class_type": "KSampler",
    "inputs": {
      "seed": 42,
      "steps": 25,
      "cfg": 3.5,
      "sampler_name": "euler",
      "scheduler": "normal",
      "denoise": 1.0,
      "model": ["1", 0],
      "positive": ["2", 0],
      "negative": ["3", 0],
      "latent_image": ["4", 0]
    }
  },
  "6": {
    "class_type": "VAEDecode",
    "inputs": {"samples": ["5", 0], "vae": ["1", 2]}
  },
  "7": {
    "class_type": "SaveImage",
    "inputs": {"filename_prefix": "output", "images": ["6", 0]}
  }
}

With Identity Preservation (InstantID + IP-Adapter)

Extends basic template by adding:

  • Load reference image node
  • InstantID Model Loader + Apply InstantID
  • IPAdapter Unified Loader + Apply IPAdapter
  • FaceDetailer post-processing

See references/workflows.md for complete node settings.

Video Generation (Wan I2V)

Uses different loader chain:

  • Load Diffusion Model (not LoadCheckpoint)
  • Wan I2V Conditioning
  • EmptySD3LatentImage (with frame count)
  • Video Combine (VHS)

See references/workflows.md Workflow 4 for complete settings.

VRAM Estimation

ComponentApproximate VRAM
FLUX FP1616GB
FLUX FP88GB
SDXL6GB
SD1.54GB
InstantID+4GB
IP-Adapter+2GB
ControlNet (each)+1.5GB
Wan 14B20GB
Wan 1.3B5GB
AnimateDiff+3GB
FaceDetailer+2GB

Common Mistakes to Avoid

  1. Wrong output index: CheckpointLoader outputs [model, clip, vae] at indices [0, 1, 2]
  2. CFG too high for InstantID: Use 4-5, not default 7-8
  3. Wrong resolution for model: FLUX/SDXL=1024, SD1.5=512
  4. Missing VAE: FLUX needs explicit VAE (ae.safetensors)
  5. Wrong model in wrong loader: Diffusion models need LoadDiffusionModel, not LoadCheckpoint

Reference Files

  • references/workflows.md - Detailed node-by-node templates
  • references/models.md - Model files and paths
  • references/prompt-templates.md - Model-specific prompts
  • state/inventory.json - Current inventory cache

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

平台分布

Codex

32.91%
按下载量换算1,572

Claude

30.63%
按下载量换算1,463

Cursor

17.74%
按下载量换算847

Gemini CLI

10.16%
按下载量换算485

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

未通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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