comfyui-research

ComfyUI リサーチスキル

ソースを監視し、知識を抽出して、古くなった情報にフラグを付けることで、VideoAgent ナレッジベースを最新の状態に保ちます。

トリガー

• オンデマンド：ユーザーが /research comfyui を実行するか、更新の確認を依頼したとき
• セッション開始時：古さを簡易チェックします（references/staleness-report.md を読み込みます）
• ワークフロー生成前：対象のモデル／手法が 2 か月以上前のものの場合、対象を絞って確認します

リサーチパイプライン

1. 発見

次の 3 種類のソースから新しい動向を探します。

YouTube チャンネル（手法の抽出）：

チャンネル	焦点	URL
Pixaroma	ComfyUI チュートリアル、GGUF、初心者向けコンテンツ	youtube.com/@pixaroma
Kijai	高度なノード、モデルの実装	youtube.com/@Kijai
Sebastian Kamph	ComfyUI ワークフロー、自動化	youtube.com/@sebastiankamph
Olivio Sarikas	AI アートの手法、ComfyUI	youtube.com/@OlivioSarikas
Matt Wolfe	AI ツールのまとめ	youtube.com/@maboroshi
Nerdy Rodent	Stable Diffusion の詳細解説	youtube.com/@NerdyRodent

GitHub リポジトリ（ノード／モデルの更新）：

リポジトリ	確認する項目
comfyanonymous/ComfyUI	リリース、互換性を損なう変更
Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved	新しいモーションモジュール
cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus	メンテナンス状況、フォーク
ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack	FaceDetailer の更新
Wan-AI/Wan2.1-Preview	新しいモデルバージョン
hzwer/Practical-RIFE	補間の更新
resemble-ai/chatterbox	音声モデルの更新
SWivid/F5-TTS	TTS の更新

HuggingFace（モデルのリリース）：

• トレンドのモデル：huggingface.co/models?sort=trending
• 絞り込み：diffusers、video、audio、text-to-image
• 注目する項目：新しい FLUX バリアント、Wan の更新、アイデンティティモデル、音声モデル

2. 抽出

各発見から、構造化された知識を抽出します。

YouTube 動画から： youtube-video-analyst または youtube-chapter-clipper スキルを使って、次の作業を行います。

1. トランスクリプトを取得します
2. 言及されている新しいモデルを特定します（名前、ソース、要件）
3. 新しい手法を特定します（ワークフローの変更、パラメーターに関する発見）
4. 新しいノードを特定します（パッケージ名、機能）
5. ベンチマーク結果や比較があれば記録します

GitHub リリースから：

1. リリースノートで互換性を損なう変更を確認します
2. 新機能や対応モデルを特定します
3. バージョン要件を記録します
4. 非推奨の機能が既存のワークフローに影響するか確認します

HuggingFace から：

1. モデルカード：アーキテクチャ、トレーニングデータ、要件
2. VRAM 要件と量子化オプション
3. ComfyUI との互換性（ノードがあるか）
4. 現在の推奨モデルとの品質比較

3. 統合

タイムスタンプ付きのエントリーを使って、リファレンスファイルを更新します。

### New Model: XYZ
- Download: {url}
- VRAM: {requirement}
- Notes: {key findings}

更新するファイル：

発見の種類	更新ファイル
新しいモデル	references/models.md
新しいワークフロー手法	references/workflows.md
LoRA トレーニングに関する発見	references/lora-training.md
音声ツールの更新	references/voice-synthesis.md
新しいプロンプト手法	references/prompt-templates.md
バグの回避策	references/troubleshooting.md
モデルの状況の変化	foundation/model-landscape.md

4. 古さの監査

すべてのリファレンスファイルをスキャンし、`` のタイムスタンプを確認します。

しきい値：

カテゴリー	最大経過期間	アクション
モデル	3 か月	フラグ：「モデルの推奨情報が古くなっている可能性があります」
ノード	2 か月	フラグ：「カスタムノードのバージョンが更新されている可能性があります」
手法	6 か月	フラグ：「手法が新しいものに置き換えられている可能性があります」
音声ツール	3 か月	フラグ：「音声合成の状況が変化している可能性があります」

レポートを生成：現在の状況で references/staleness-report.md を更新します。

リサーチの状態

skills/comfyui-research/state/ で管理します。

state/
  last-research-run.json    # When, what was checked, what was found
  watch-list.yaml           # Sources to monitor (see references/)

last-research-run.json

{
  "last_run": "2026-02-06T12:00:00Z",
  "sources_checked": 15,
  "findings": 3,
  "updates_made": [
    {"file": "models.md", "entry": "Added ModelX", "source": "HuggingFace"},
    {"file": "workflows.md", "entry": "Updated Wan settings", "source": "Pixaroma Ep 50"}
  ],
  "stale_entries": 0
}

クイック鮮度チェック（セッション開始時）

詳細な調査を行わずに素早く確認します。

1. references/staleness-report.md を読みます
2. last_run が2週間以上前の場合：
   • 「調査データは{N}日前のものです。更新するには /research comfyui を実行してください。」と通知します。
3. しきい値を超えている項目がある場合：
   • 「古くなった項目が見つかりました：{list}。より新しい代替手段がある可能性があります。」と通知します。

調査の全実行

ユーザーが /research comfyui を実行した場合：

1. すべてのYouTubeチャンネルを確認し、最近（過去30日間）のアップロードを探します
2. すべてのGitHubリポジトリを確認し、新しいリリースを探します
3. HuggingFaceのトレンドを確認し、関連モデルを探します
4. youtube-video-analyst を使って調査結果を抽出します
5. タイムスタンプ付きの項目を含めてリファレンスファイルを更新します
6. すべてのリファレンスに対して鮮度監査を実行します
7. 鮮度レポートを更新します
8. 調査結果をユーザー向けに要約します

特定のトピックの調査

特定のトピックについて尋ねられた場合：

1. YouTubeで、そのトピックに関する最近の動画を検索します
2. HuggingFaceで関連モデルを検索します
3. GitHubで関連ノードパッケージを確認します
4. 調査結果をまとめます
5. 重要な発見があれば、関連するリファレンスファイルを更新します

他のスキルとの連携

スキル	調査による効果
comfyui-workflow-builder	推奨モデル／ノードを最新の状態に保ちます
comfyui-character-gen	アイデンティティ手法に関する推奨事項を更新します
comfyui-video-pipeline	新しい動画モデル（Wanの更新、新しいエンジン）を知らせます
comfyui-voice-pipeline	音声合成ツールのリリースを追跡します
comfyui-troubleshooter	コミュニティで見つかった回避策を追加します

リファレンス

• references/staleness-report.md - 現在の鮮度状況
• references/evolution.md - 更新手順と変更履歴
• skills/comfyui-research/references/watch-list.yaml - 監視対象のソース