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エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
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トーク動画にキャプションを追加します。2 つのエンジンを支える 36 種のビジュアルアイデンティティを収録した 1 つのカタログ（CATALOG.md）：column-flow（キャプションをシーン内に合成——マットによるオクルージョン + mix-blend；cream/ink/editorial/keynote/documentary/loud/neon/glitch/chrome/velocity）と themed constitutions（anchor/ordnance/terminal/neonsign/stardust/stomp/scoreboard/transit/vhs/arcade/dossier/laser/thunder/hologram/biolume/aurora/spectrum/papercut/popup/chalkboard/graffiti/brush/inkwater/ransom/lastpage/nightcity——例：グリフ解読のクライマックス、一画ずつ描かれるネオンサイン、または控えめな `anchor` のレール型デフォルト）。モードではなくアイデンティティで振り分けます。「キャプション／字幕」「埋め込み／シネマティックキャプション」「VFX キャプション」「炸/特效/酷炫字幕」、名前付きアイデンティティ、または最上級のモーショングラフィックスの依頼で起動します。トーク動画の大半では、すべての単語を埋め込むのは不適切です。`anchor` が原文どおりのデフォルトです。最初から最後までローカルで動作し（自ら文字起こしと被写体のマット処理を行い、API キー不要）、hyperframes と単一被写体のクリップが必要です（複数ショットのクリップはショットごとに分割）。
Studio で HyperFrames プロジェクトをユーザーと共同作業する際に使用します。まず、メッセージが実際に変更を求めているかを判断します（質問、漠然としたアイデア、「何も変更しないで」には編集ではなく回答と計画を提示します）。新しい映像では、HyperFrames のローンチ映像に沿った計画、ストーリーボード、制作順序を扱います。また、見やすいタイムラインの構成（字幕トラックは 1 つ、各トラックは要素の種類を 1 つに限定、各シーンをサブコンポジションにする）と、字幕や重要な内容を配置できる場所（セーフゾーン）を説明します。分割、トリミング、タイミング変更、音量、コピー、入れ替えなど個別の編集方法には使用しません。これらは `/hyperframes-core` の `creator-editing-recipes.md` を参照してください。
GitHub pull request（PR URL、owner/repo#N、またはチェックアウトしたリポジトリの 'this PR'）をコード変更解説ビデオに変換します。diff、commit、ファイルから構築された変更ログ、機能紹介、修正、またはリファクタリングのウォークスルー。入力はコード変更であり、ウェブサイトではありません。製品プロモ（/product-launch-video）やPRなしのトピック解説（/faceless-explainer）ではありません。不明な場合 → /hyperframes。
ワークロード説明から企業 Azure インフラストラクチャを設計・プロビジョニングします。クラウドアーキテクトとプラットフォームエンジニア向けで、ネットワーク、アイデンティティ、セキュリティ、コンプライアンス、および WAF 対応のマルチリソーストポロジー計画に対応。Bicep または Terraform を直接生成（azd 不含）。WHEN: 'plan Azure infrastructure'、'architect Azure landing zone'、'design hub-spoke network'、'plan multi-region DR topology'、'set up VNets firewalls and private endpoints'、'subscription-scope Bicep deployment'、'Azure Backup for VM workloads'。アプリケーション中心のワークフローでは azure-prepare を推奨。
ID にとって適切な Azure RBAC ロールを最小権限アクセスで見つけられます。その後、CLI コマンドと Bicep コードを生成してロールを割り当てることができます。ロールを付与するために必要な権限に関するガイダンスも提供します。WHEN: bicep for role assignment、what role should I assign、least privilege role、RBAC role for、role to read blobs、role for managed identity、custom role definition、assign role to identity、what role do I need to grant access、permissions to assign roles。
RunComfy で既存の動画を編集します。このスキルは、ユーザーの意図に合った編集モデルを RunComfy カタログから選ぶスマートルーターです。Wan 2.7 Edit-Video（一般的なスタイル変更／背景差し替え／パッケージ差し替え。人物の同一性と動きを保持）、Kling 2.6 Pro Motion Control（参照動画の正確な動きを対象キャラクターに転写）、Lucy Edit Restyle（軽量で人物の同一性を保つスタイル変更／衣装差し替え）から選択します。各モデルの文書化されたプロンプトパターンをまとめ、誤ったモデルで反復を浪費せず、より的確な編集を実現します。ローカルの RunComfy CLI から `runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint>` を呼び出します。「動画編集」「動画のスタイル変更」「動画の背景差し替え」「モーションコントロール」「動画の衣装差し替え」などの要求や、動画の変換を明示的に求める場合に起動します。
RunComfyで静止画像をアニメーション化します。このスキルは、ユーザーの意図に合ったi2vモデルをRunComfyカタログから選ぶスマートルーターです。一般的なアニメーションにはHappyHorse 1.0 I2V（Arena第1位、ネイティブ音声、ID保持）、カスタムのナレーションに合わせたリップシンクには `audio_url` を指定したWan 2.7、画像・参照動画・参照音声からのマルチモーダルアニメーションにはSeedance 2.0 Proを選びます。各モデルのドキュメントに記載されたプロンプトパターンをまとめ、誤ったモデルで試行を重ねずに、より優れた出力を得られるようにします。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run <vendor>/<model>/image-to-video`（またはエンドポイントのバリエーション）を呼び出します。「image to video」「image-to-video」「i2v」「animate image」「make this move」などの語句や、静止画を動画にする明示的な指示で起動します
RunComfyでGoogle Nano Banana 2（GeminiファミリーのFlashクラスのテキスト画像生成モデル）を使って画像を生成します。モデルのドキュメントに記載されたプロンプトパターンをまとめ、同じモデルに単純なプロンプトを入力するよりも優れた出力を得られるようにします。Nano Banana 2の強み（高速な反復、画像内の文字描画、予測しやすい構図、任意でウェブ情報に基づくコンテキストを利用可能）、解像度別の料金、安全性許容度の調整、Nano Banana Pro／GPT Image 2／Flux 2／Seedreamに切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run google/nano-banana-2/text-to-image` を呼び出します。「nano banana」「nano-banana-2」「nano banana 2」「google image gen」「gemini image」などの語句や、このモデルでの画像生成を明示的に求める指示で起動します
RunComfyで画像を編集します。このスキルは、ユーザーの意図に合った編集モデルをRunComfyカタログから選ぶスマートルーターです。Nano Banana Edit（デフォルトでIDを保持し、最大20枚を一括処理）、OpenAI GPT Image 2 Edit（画像内テキストの多言語書き換え、複数の参照画像による合成、レイアウトの精密な調整）、Flux Kontext Pro（単一参照画像による高忠実度の局所編集）、Z-Image Turbo Inpaint（マスクを使った精密な領域編集）から選択します。各モデルのドキュメントに記載されたプロンプトパターンをまとめ、誤ったモデルで試行を重ねずに、より優れた編集結果を得られるようにします。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run <vendor>/<model>/edit` を呼び出します。「image edit」「edit image」「image-to-image」「i2i」「swap background」「remove object」「rewrite headline」などの語句や、画像1枚または複数枚の編集を明示的に求める指示で起動します
RunComfyでGoogle Nano Banana 2（画像から画像への編集エンドポイント）を使って画像を編集します。Nano Banana Editの強み（被写体のID保持、背景の差し替え、空間表現による局所編集、最大20枚の一括編集）、スキーマ、GPT Image 2 edit／Flux Kontext／Nano Banana 2 t2iに切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run google/nano-banana-2/edit` を呼び出します。「nano banana edit」「edit with nano banana」「image edit nano banana」などの語句や、このモデルでの画像編集を明示的に求める指示で起動します
RunComfyでFlux 1 Kontext Pro（Black Forest Labsの精密な局所画像編集モデル）を使って画像を編集します。モデルのドキュメントに記載されたプロンプトパターンをまとめ、同じモデルに単純なプロンプトを入力するよりも優れた出力を得られるようにします。Flux Kontextの強み（単一の参照画像による精密な局所編集、優れたプロンプト制御、一貫した高忠実度の出力）、スキーマ（画像1枚＋プロンプト）、Nano Banana Edit／GPT Image 2 edit／Flux 2 Kleinに切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run blackforestlabs/flux-1-kontext/pro/edit` を呼び出します。「flux kontext」「flux-kontext」「flux 1 kontext」「kontext」「BFL kontext」などの語句や、このモデルでの画像編集を明示的に求める指示で起動します
RunComfyでWan 2.7（Wan-AIのフラッグシップモーションモデル）を使ってテキストから動画を生成します。Wan 2.7の強み（複数参照による条件付け、`audio_url` による音声駆動のリップシンク、より滑らかなトランジション、プロンプト拡張）、長さ／解像度／アスペクト比のスキーマ、HappyHorse 1.0／Seedance 2.0／Kling／LTX 2に切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run wan-ai/wan-2-7/text-to-video` を呼び出します。「wan」「wan 2.7」「wan-2-7」「wan video」などの語句や、このモデルでの動画生成を明示的に求める指示で起動します
RunComfyでByteDance Seedance 2.0 Proを使って、映画のような短尺動画を生成します。Seedance 2.0 Proの強み（最大9枚の画像、3本の動画、3つの音声を使ったマルチモーダル参照、生成中に音声を同期して自然なリップシンクを実現、映画的な動きの調整）、4～15秒の長さのスキーマ、HappyHorse 1.0／Wan 2.7／Klingに切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run bytedance/seedance-v2/pro` を呼び出します。「seedance」「seedance 2」「seedance v2」「seedance pro」「bytedance video」などの語句や、このモデルでの動画生成を明示的に求める指示で起動します
RunComfyでOpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0の`/edit`エンドポイント）を使って画像を編集します。モデルのドキュメントに記載されたプロンプトパターンをまとめ、同じモデルに単純なプロンプトを入力するよりも優れた出力を得られるようにします。GPT Image Editの強み（保持を指示する表現、画像内テキストの多言語編集、最大10枚の参照画像、レイアウト／タイポグラフィの精度）、スキーマ、Nano Banana Edit／Flux Kontext／GPT Image 2 t2iに切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit` を呼び出します。「gpt image edit」「gpt-image-edit」「chatgpt image edit」「edit with gpt image 2」などの語句や、このモデルでの画像編集を明示的に求める指示で起動します
RunComfyでHappyHorse 1.0を使ってテキストから動画を生成します。HappyHorse 1.0の強み（Artificial Analysis Video Arenaで第1位、ネイティブ1080p、生成中の音声同期、複数ショット間でのキャラクター一貫性、6言語のプロンプトに対応）、長さ／アスペクト比／解像度のスキーマ、Wan 2.7／Seedance 2／LTX 2に切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video` を呼び出します。「happyhorse」「happy horse」「happyhorse 1.0」「happyhorse video」などの語句や、このモデルでの動画生成を明示的に求める指示で起動します
RunComfyでFlux 2 Klein（Black Forest LabsがFlux 2を蒸留した高速版）を使って画像を生成します。モデルのドキュメントに記載されたプロンプトパターンをまとめ、同じモデルに単純なプロンプトを入力するよりも優れた出力を得られるようにします。Flux 2 Kleinの強み（1秒未満のレイテンシ、複数参照画像によるブランドスタイル設定、被写体を先頭にした宣言的プロンプト）、ステップ数の戦略（高速な反復には4～8、仕上げには約25）、9Bと4Bのバリアントのトレードオフ、Flux 2 Pro／Seedream 5／GPT Image 2に切り替えるタイミングを説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image`（または `/4b/`）を呼び出します。「flux 2 klein」「flux-2-klein」「flux klein」「BFL flux 2」などの語句や、このモデルでの画像生成を明示的に求める指示で起動します
本番環境対応の Azure Kubernetes Service (AKS) クラスタの計画、作成、設定。Day-0 チェックリスト、SKU 選択（自動 vs 標準）、ネットワーキングオプション（プライベート API サーバー、Azure CNI Overlay、出力設定）、セキュリティ、運用（オートスケーリング、アップグレード戦略、コスト分析）をカバー。用途：AKS 環境の作成、AKS プロビジョニング、AKS 可観測性の有効化、AKS ネットワーキング設計、AKS SKU 選択、AKS セキュリティ、AKS 最適化、AKS スポットノード、AKS クラスタオートスケーラー、AKS Pod サイジング、Pod サイジング、AKS Pod オーバープロビジョニング、Pod リソースリクエストと制限、Vertical Pod Autoscaler、VPA 推奨事項。
HyperFrames スライドショーを作成します — 離散スライド、フラグメント表示、分岐、ホットスポット ナビゲーション、スピーカーノート付きプレゼンターモード組み込み済みのプレゼンテーション、ピッチデック、またはインタラクティブデック。既存ページをデックに変換することもできます。出力はナビゲート可能なデックであり、レンダリングされた MP4 ではありません。ユーザーが明示的にスライドショーを要求していない場合は、作成前に確認してください。不明な場合は /hyperframes を参照してください。
inference.sh CLI を使い、GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve など50以上のモデルで AI 画像を生成します。モデル：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。機能：テキストから画像、画像から画像、インペインティング、LoRA、画像編集、アップスケーリング、テキスト描画。用途：AI アート、製品モックアップ、コンセプトアート、ソーシャルメディア用グラフィック、マーケティングビジュアル、イラスト。トリガー：flux、image generation、ai image、text to image、stable diffusion、generate image、ai art、midjourney alternative、dall-e alternative、text2img、t2i、image generator、ai picture、create image with ai、generative ai、ai illustration、grok image、gemini image、gpt image、openai image、chatgpt image
inference.sh CLI で Twitter/X の投稿、エンゲージメント、ユーザー管理を自動化します。アプリ：x/post-tweet、x/post-create（メディア付き）、x/post-like、x/post-retweet、x/dm-send、x/user-follow。機能：ツイート投稿、コンテンツの予約、投稿への「いいね」、リツイート、DM 送信、ユーザーのフォロー、プロフィール取得。用途：ソーシャルメディアの自動化、コンテンツのスケジュール管理、エンゲージメントボット、オーディエンスの拡大、X API。トリガー：twitter api、x api、tweet automation、post to twitter、twitter bot、social media automation、x automation、tweet scheduler、twitter integration、post tweet、twitter post、x post、send tweet
inference.sh CLI で AI アバターやトーキングヘッド動画を作成します。おすすめ：P-Video-Avatar（最速、最安、TTS 内蔵）。その他：OmniHuman、Fabric、PixVerse。音声：Inworld TTS-2（100以上の言語に対応し、キャラクターの感情を調整可能）、ElevenLabs、Kokoro。機能：音声駆動アバター、テキストからアバター、リップシンク動画、トーキングヘッド生成、バーチャルプレゼンター、UGC コンテンツ。用途：AI プレゼンター、解説動画、バーチャルインフルエンサー、吹き替え、マーケティング動画、UGC 広告、ゲームアバター、NPC の会話。トリガー：ai avatar、talking head、lipsync、avatar video、virtual presenter、ai spokesperson、audio driven video、heygen alternative、synthesia alternative、talking avatar、lip sync、video avatar、ai presenter、digital human、ugc、ugc video、ugc ad、avatar ugc
inference.sh CLI を使い、Google Veo、Seedance 2.0、HappyHorse、Wan、Grok など40以上のモデルで AI 動画を生成します。モデル：Veo 3.1、Veo 3、Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、Wan 2.5、Grok Imagine Video、OmniHuman、Fabric、HunyuanVideo。機能：テキストから動画、画像から動画、参照素材から動画、動画編集、リップシンク、アバターアニメーション、動画のアップスケーリング、フォーリーサウンド。用途：ソーシャルメディア動画、マーケティングコンテンツ、解説動画、製品デモ、AI アバター。トリガー：video generation、ai video、text to video、image to video、veo、animate image、video from image、ai animation、video generator、generate video、t2v、i2v、ai video maker、create video with ai、runway alternative、pika alternative、sora alternative、kling alternative、seedance、happyhorse
Lark スライド：スライドの作成と編集。プレゼンテーションの作成、スライドコンテンツの読み取り、スライドページの管理（作成、削除、読み取り、部分置換）。ユーザーがスライドの作成や編集、または個別ページの読み取りや修正が必要な場合に使用します。ユーザーが doubao.com の /slides/ URL/token を提供する場合、ドメイン名が Lark でないという理由で WebFetch にフォールバックせず、このスキルを直接使用してください。ルーティングは URL パターンと token に基づき、ドメイン名ではありません。非対応：クラウドドキュメントコンテンツ編集（lark-doc を使用）、クラウドドキュメント内のスタンドアロンホワイトボードオブジェクト（lark-whiteboard を使用。スライド内に埋め込まれたフローチャート/アーキテクチャ図はこのスキルに含まれることに注意）、通常ファイルのアップロードまたはダウンロード（lark-drive を使用）。
Web とモバイル向けの UI/UX デザインインテリジェンス。50 以上のスタイル、161 種のカラーパレット、57 種のフォントペア、161 種の製品タイプ、99 件の UX ガイドライン、10 のスタック（React、Next.js、Vue、Svelte、SwiftUI、React Native、Flutter、Tailwind、shadcn/ui、HTML/CSS）に対応する 25 種のチャートタイプを収録。操作：UI/UX コードの計画、構築、作成、設計、実装、レビュー、修正、改善、最適化、強化、リファクタリング、確認。プロジェクト：ウェブサイト、ランディングページ、ダッシュボード、管理パネル、eコマース、SaaS、ポートフォリオ、ブログ、モバイルアプリ。要素：ボタン、モーダル、ナビゲーションバー、サイドバー、カード、テーブル、フォーム、チャート。スタイル：グラスモーフィズム、クレイモーフィズム、ミニマリズム、ブルータリズム、ニューモーフィズム、ベントーグリッド、ダークモード、レスポンシブ、スキューモーフィズム、フラットデザイン。トピック：カラーシステム、アクセシビリティ、アニメーション、レイアウト、タイポグラフィ、フォントペアリング、余白、インタラクション状態、シャドウ、グラデーション。連携：コンポーネント検索と例の参照に使う shadcn/ui MCP。
超圧縮コミットメッセージジェネレーター。コミットメッセージから不要な部分を削除しながら、意図と推論を保持します。Conventional Commits 形式に対応。Subject は 50 文字以下、「なぜ」が明らかでない場合にのみ本文を含めます。ユーザーが「write a commit」「commit message」「generate commit」「/commit」と言った場合、または /caveman-commit を呼び出した場合に使用します。変更をステージングするときに自動トリガーされます。
RunComfyでKling 3.0の動画を生成します。Kling 3.0（Kling V3.0とも呼ばれます）は、ネイティブ音声同期に対応し、ショット間でキャラクターのIDを一貫して保つ、Kuaishou Technologyの第3世代マルチショット動画モデルです。このスキルは、3つのレンダリング段階（Standard、Pro、4K）と2つのモード（テキストから動画、画像から動画）にわたるKling 3.0の6つのエンドポイントすべてを扱います。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run kling/kling-3.0/<tier>/<mode>` を呼び出します。「kling」「kling 3.0」「kling v3」「kling pro」「kling 4k」「kling text to video」「kling image to video」などの語句や、Kling 3.0での動画生成またはアニメーション化を明示的に求める指示で起動します
Build, deploy, and modify GitHub Copilot SDK apps on Azure. MANDATORY when codebase contains @github/copilot-sdk or CopilotClient in package.json. PREFER OVER azure-prepare when copilot-sdk markers detected. WHEN: copilot SDK, @github/copilot-sdk, copilot-powered app, build copilot app, prepare copilot app, add feature to copilot app, modify copilot app, BYOM, bring your own model, CopilotClient, createSession, sendAndWait, azd init copilot. DO NOT USE FOR: deploying already-prepared copilot-sdk apps (use azure-deploy), general web apps without copilot SDK (use azure-prepare), Copilot Extensions, Foundry agents (use microsoft-foundry).
inference.sh CLI を使い、GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve など50以上のモデルで AI 画像を生成します。モデル：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。機能：テキストから画像、画像から画像、インペインティング、LoRA、画像編集、アップスケーリング、テキスト描画。用途：AI アート、製品モックアップ、コンセプトアート、ソーシャルメディア用グラフィック、マーケティングビジュアル、イラスト。トリガー：flux、image generation、ai image、text to image、stable diffusion、generate image、ai art、midjourney alternative、dall-e alternative、text2img、t2i、image generator、ai picture、create image with ai、generative ai、ai illustration、grok image、gemini image、gpt image、openai image、chatgpt image
inference.sh CLI で AI アバターやトーキングヘッド動画を作成します。おすすめ：P-Video-Avatar（最速、最安、TTS 内蔵）。その他：OmniHuman、Fabric、PixVerse。音声：Inworld TTS-2（100以上の言語に対応し、キャラクターの感情を調整可能）、ElevenLabs、Kokoro。機能：音声駆動アバター、テキストからアバター、リップシンク動画、トーキングヘッド生成、バーチャルプレゼンター、UGC コンテンツ。用途：AI プレゼンター、解説動画、バーチャルインフルエンサー、吹き替え、マーケティング動画、UGC 広告、ゲームアバター、NPC の会話。トリガー：ai avatar、talking head、lipsync、avatar video、virtual presenter、ai spokesperson、audio driven video、heygen alternative、synthesia alternative、talking avatar、lip sync、video avatar、ai presenter、digital human、ugc、ugc video、ugc ad、avatar ugc
inference.sh CLI を使い、Google Veo、Seedance 2.0、HappyHorse、Wan、Grok など40以上のモデルで AI 動画を生成します。モデル：Veo 3.1、Veo 3、Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、Wan 2.5、Grok Imagine Video、OmniHuman、Fabric、HunyuanVideo。機能：テキストから動画、画像から動画、参照素材から動画、動画編集、リップシンク、アバターアニメーション、動画のアップスケーリング、フォーリーサウンド。用途：ソーシャルメディア動画、マーケティングコンテンツ、解説動画、製品デモ、AI アバター。トリガー：video generation、ai video、text to video、image to video、veo、animate image、video from image、ai animation、video generator、generate video、t2v、i2v、ai video maker、create video with ai、runway alternative、pika alternative、sora alternative、kling alternative、seedance、happyhorse
inference.sh CLI で Twitter/X の投稿、エンゲージメント、ユーザー管理を自動化します。アプリ：x/post-tweet、x/post-create（メディア付き）、x/post-like、x/post-retweet、x/dm-send、x/user-follow。機能：ツイート投稿、コンテンツの予約、投稿への「いいね」、リツイート、DM 送信、ユーザーのフォロー、プロフィール取得。用途：ソーシャルメディアの自動化、コンテンツのスケジュール管理、エンゲージメントボット、オーディエンスの拡大、X API。トリガー：twitter api、x api、tweet automation、post to twitter、twitter bot、social media automation、x automation、tweet scheduler、twitter integration、post tweet、twitter post、x post、send tweet
既存のトークヘッド／インタビュー／ポッドキャスト動画に、タイミングを合わせてデザインしたグラフィックオーバーレイカード（モーションタイトル、ローワーサード、データコールアウト、引用、サイドパネル、ピクチャーインピクチャー）を加えます。トランスクリプトと同期し、16:9／9:16／4:5 から選んだキャンバスで、動画クリップ自体はそのまま再生します。「graphic overlays」「on-screen graphics」「package / dress up my video」で起動します。通常の字幕ではありません（/embedded-captions）。判断がつかない場合は /hyperframes を使用します。
RunComfyで静止画像をアニメーション化します。このスキルは、ユーザーの意図に合ったi2vモデルをRunComfyカタログから選ぶスマートルーターです。一般的なアニメーションにはHappyHorse 1.0 I2V（Arena第1位、ネイティブ音声、ID保持）、カスタムのナレーションに合わせたリップシンクには `audio_url` を指定したWan 2.7、画像・参照動画・参照音声からのマルチモーダルアニメーションにはSeedance 2.0 Proを選びます。各モデルのドキュメントに記載されたプロンプトパターンをまとめ、誤ったモデルで試行を重ねずに、より優れた出力を得られるようにします。ローカルのRunComfy CLI経由で `runcomfy run <vendor>/<model>/image-to-video`（またはエンドポイントのバリエーション）を呼び出します。「image to video」「image-to-video」「i2v」「animate image」「make this move」などの語句や、静止画を動画にする明示的な指示で起動します
RunComfy で既存の動画を編集します。このスキルは、ユーザーの意図に合った編集モデルを RunComfy カタログから選ぶスマートルーターです。Wan 2.7 Edit-Video（一般的なスタイル変更／背景差し替え／パッケージ差し替え。人物の同一性と動きを保持）、Kling 2.6 Pro Motion Control（参照動画の正確な動きを対象キャラクターに転写）、Lucy Edit Restyle（軽量で人物の同一性を保つスタイル変更／衣装差し替え）から選択します。各モデルの文書化されたプロンプトパターンをまとめ、誤ったモデルで反復を浪費せず、より的確な編集を実現します。ローカルの RunComfy CLI から `runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint>` を呼び出します。「動画編集」「動画のスタイル変更」「動画の背景差し替え」「モーションコントロール」「動画の衣装差し替え」などの要求や、動画の変換を明示的に求める場合に起動します。
RunComfy 上の Codex Pet ジェネレーター。1 枚の参照画像から Codex 互換の Codex Pet spritesheet.webp と pet.json を作成し、`${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<name>/` に配置すると、Codex が組み込みの 8 種と並ぶカスタム Codex Pet として読み込みます。このスキルは Codex が要求する正確な Codex Pet アトラス（1536x1872 PNG/WebP、8 列 x 9 行、192x208 セル、9 種のアニメーション状態——idle、running-right、running-left、waving、jumping、failed、waiting、running、review）を生成します。ローカルの RunComfy CLI から OpenAI GPT Image 2 edit を 1 回だけ `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit` として呼び出して標準的な Codex Pet のポーズを生成し、その後 ImageMagick の微細変換で 9 行すべてのアニメーションをプログラムで組み立てます。Codex Pro と `$imagegen` は不要で、OPENAI_API_KEY も不要。必要なのは RUNCOMFY_TOKEN のみです。「codex pet」「create codex pet」「make codex pet」「hatch codex pet」「/hatch image」「desktop pet codex」「codex pets」「spritesheet.webp」、または OpenAI Codex 用のカスタムペット作成を明示的に依頼した場合に起動します。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。