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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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`runcomfy` CLI を使って RunComfy で画像を生成・編集します。画像モデルの全カタログを対象にスマートに振り分けます：FLUX 2（Klein 9B/4B、Pro、Dev、Flash、Turbo、Max）、Google Nano Banana 2 / Pro、OpenAI GPT Image 2、ByteDance Seedream 5 / 4-5 / 4-0 と Dreamina 4-0、Alibaba Qwen Image と Z-Image Turbo、Wan 2-7。テキストから画像（t2i）と画像から画像／編集（i2i）のエンドポイントに対応します。ユーザーの実際の意図（正確なタイポグラフィ、フォトリアルなポートレート、1 秒未満の反復、多参照画像によるブランドスタイリング、オープンウェイトのワークフロー）に合ったモデルを選び、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と最小限の `runcomfy run` 呼び出しを提示します。「generate image」「make a picture」「text to image」「AI image」「make an image of …」「image to image」「i2i」、または画像の作成やスタイル変更を明示的に依頼した場合に起動します。
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
PaaS アプリケーション（Azure Functions および Azure App Service）の信頼性態勢を評価および改善します。デプロイされたリソースをスキャンして、ゾーン冗長性、ZRS ストレージ、ヘルスプローブ、およびマルチリージョン フェイルオーバーを確認します。機能中心のチェックリストを提示し、ユーザー確認を得ながら段階的な修復（CLI または IaC パッチ）をエンドツーエンドで実行します。使用するトリガー：「信頼性を評価」、「信頼性を確認」、「ゾーン冗長」、「マルチリージョン フェイルオーバー」、「高可用性」、「災害復旧」、「単一障害点」、「信頼性態勢」、「復旧力」。
Neon 上の Lakebase Postgres の利用ガイドとベストプラクティス：接続、プール接続と直接接続、スキーマ移行、ブランチ、自動スケーリング、ゼロスケール、即時復元、読み取りレプリカ、IP 許可リスト、論理レプリケーション、Lakebase Search。既存の DATABASE_URL、SQL、スキーマ、検査、検索を扱う場合に使用します。新しいバックエンド、Auth、ファイル、Functions、LLM 呼び出しには親の `neon` skill を使用します。ライブクエリ、リアクティブ UI、リアルタイムデータには `neon-realtime` を使用します。「@neondatabase/serverless」「@neondatabase/neon-js」「neon inspect db」「semantic search」「vector search」「full-text search」「BM25」「hybrid search」にも使用します。
RunComfyでOpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0）を使って画像を生成・編集します。GPT Image 2の強み（画像内テキスト、ロゴ、多言語タイポグラフィ、指示の正確さ）、3つの固定サイズ、保持しながら編集する際の表現、代わりに同系列モデル（Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream）を使う場面を説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で`runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image`または`/edit`を呼び出します。「gpt image 2」「gpt-image-2」「ChatGPT Images 2」「image 2」、またはこのモデルで画像の生成・編集を明示的に依頼した場合に起動します。
`runcomfy` CLI を使って RunComfy の動画や画像で顔／キャラクターを入れ替えます。コミュニティ版 Wan 2-2 Animate（音声駆動のキャラクターアニメーションとアイデンティティの入れ替え）、GPT Image 2 Edit（参照構図を使った静止画の一発で正確な顔交換）、Nano Banana Edit（アイデンティティを保つ一括入れ替え）、Flux Kontext（1 枚の参照画像による高忠実度の局所的な顔編集）、Kling 2-6 Motion Control Pro（ある演技の動きを対象キャラクターに転写）を使い分けます。単一の静止画か動画か、キャラクター全体か顔だけか、会話シーンか無音の動きかなど、ユーザーの実際の意図に合うモデルを選びます。「face swap」「swap face」「deepfake」「face replacement」「character swap」「head swap」「put X's face on Y」「make this video star X」「replace the actor in this video」「swap the character in the photo」「deepfake video」「ReActor alternative」、またはある人物のアイデンティティを別のものに置き換える明示的な依頼で起動します。
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` CLI を使って RunComfy で AI アバター、トーキングヘッド、リップシンク動画を作成します。ByteDance OmniHuman（音声駆動の全身アバター）、Wan-AI Wan 2-7（ポートレートの `audio_url` による音声駆動の口の同期）、HappyHorse 1.0（パス内音声対応の Arena #1 t2v / i2v）、Seedance v2 Pro（参照音声と参照対象を使ったマルチモーダルなシネマティック動画）を使い分けます。UGC のナレーション、バーチャルプレゼンター、吹き替え製品デモ、リップシンクするキャラクター、会話シーンなど、ユーザーの実際の意図に合うモデルを選び、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と最小限の `runcomfy run` 呼び出しを提示します。「talking head」「lip sync」「avatar video」「make X speak」「audio to video」「audio driven avatar」「virtual presenter」「AI spokesperson」「dubbed video」「UGC avatar」「HeyGen alternative」「Synthesia alternative」「digital human」「make this portrait talk」「video from voiceover」、または顔に言葉を話させる明示的な依頼で起動します。
`runcomfy` コマンドラインを介して、RunComfy 上で画像のアウトペインティングを行います。静止画を元のキャンバスの外側まで広げ、カメラに写らなかった部分を補い、元の内容を保ちながらアスペクト比を変更します（正方形 → 16:9、ポートレート → 横長）。Nano Banana 2 Edit（デフォルト、空間表現による指示）、GPT Image 2 Edit（複数参照画像と参照スタイルのマッチング）、FLUX Kontext Pro（1回の生成で最大限に内容を保持）、ブランド編集エンドポイント（Seedream / Dreamina / Qwen / FLUX 2）に振り分けます。文章主導、参照画像主導、ブランド指定のどれに該当するかに応じて適切な経路を選びます。「アウトペインティング」「画像キャンバスを広げる」「画像を拡張」「写真の周囲を補完」「切り抜きを解除」「アスペクト比を変更」「フレームを広げる」「正方形からワイドスクリーンへ」、または既存の静止画の周囲にキャンバスを追加する明示的な依頼で起動します。
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` コマンドラインを介して、RunComfy 上で既存の動画クリップを延長または続行します。Google Veo 3-1 の `extend-video` および `fast/extend-video` エンドポイントに振り分けます。元動画と、次に起きることを記述したプロンプトを指定すると、動き、照明、被写体の同一性を保ちながら元動画に続くクリップを生成します。短い Veo クリップを長くしたい場合や、1つのシードクリップからショットごとに連なる物語を作りたい場合に使用します。「動画を延長」「動画を続けて」「もっと長い動画」「動画延長」「このクリップを長くして」「Veo 延長」「動画ショットをつなぐ」「動画の続き」、または既存の動画の後にフレームを追加する明示的な依頼で起動します。
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
`runcomfy` CLI を使って RunComfy で動画フレームの領域を編集します。複数フレームに現れるオブジェクトの削除、ケーブルや透かしの除去、動きに合った領域の置き換えができます。Wan 2-7 edit-video（デフォルト。空間を表す言葉によるプロンプト駆動の領域編集）、Lucy Edit Restyle（アイデンティティを保つ領域認識型のスタイル変更）、Seedream 4-0 edit-sequential（クリップをフレームの連続として扱う場合）を使い分けます。変更が文章による指示に基づくか、アイデンティティを固定するか、静止画のインペインティングをフレームごとに行って動画につなぐ必要があるかに応じて、適切な方法を選びます。「video inpaint」「video inpainting」「remove from video」「mask region in video」「clean up video」「remove object from clip」「video patch」「frame-by-frame edit」「remove watermark from video」「remove passing person」、または動画の複数フレームにまたがる領域編集の明示的な依頼で起動します。
`runcomfy` CLI を使って RunComfy の動画や画像で顔／キャラクターを入れ替えます。コミュニティ版 Wan 2-2 Animate（音声駆動のキャラクターアニメーションとアイデンティティの入れ替え）、GPT Image 2 Edit（参照構図を使った静止画の一発で正確な顔交換）、Nano Banana Edit（アイデンティティを保つ一括入れ替え）、Flux Kontext（1 枚の参照画像による高忠実度の局所的な顔編集）、Kling 2-6 Motion Control Pro（ある演技の動きを対象キャラクターに転写）を使い分けます。単一の静止画か動画か、キャラクター全体か顔だけか、会話シーンか無音の動きかなど、ユーザーの実際の意図に合うモデルを選びます。「face swap」「swap face」「deepfake」「face replacement」「character swap」「head swap」「put X's face on Y」「make this video star X」「replace the actor in this video」「swap the character in the photo」「deepfake video」「ReActor alternative」、またはある人物のアイデンティティを別のものに置き換える明示的な依頼で起動します。
ローカルの RunComfy コマンドラインから `runcomfy run elevenlabs/elevenlabs/music-generation` を呼び出し、RunComfy 上で ElevenLabs Music を使ってフルソングやインストゥルメンタル曲を生成します。ElevenLabs Music は、スタイルの説明と構造化された歌詞から、スタジオ品質の 44.1 kHz ステレオ音声を生成します。長さは 5 秒から 5 分で、セクション単位の制御（Intro / Verse / Chorus / Bridge）、多言語ボーカル、商用利用に適した出力に対応します。バッキングトラック、フルボーカル曲、ジングル、ポッドキャストのイントロ、ゲーム用ループ、インストゥルメンタルのベッドを生成できます。「音楽を生成」「曲を作って」「AI 音楽」「BGM」「インストゥルメンタルトラック」「ElevenLabs Music」「サウンドトラック」「ジングル」「テーマ曲」「ロイヤリティフリー音楽」「作曲」、またはテキストの説明から音楽や曲を生成する明示的な依頼で起動します。
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` コマンドラインを介して、RunComfy 上でポーズ条件付き生成を行います。Kling 2-6 Motion Control Pro / Standard（参照動画の動き／ブロッキングを対象キャラクターに移す）、コミュニティ版 Wan 2-2 Animate（ポーズ条件付きの音声駆動キャラクターアニメーション）、Z-Image Turbo ControlNet LoRA（OpenPose / DWPose / canny / depth の制御画像からポーズ条件付き画像を生成）に振り分けます。動画か静止画か、スタイライズかフォトリアルかに応じて適切な経路を選びます。「controlnet」「control net」「ポーズ制御」「openpose」「DWPose」「ポーズを転写」「モーションコントロール」「ポーズ駆動」「キャラクターのポーズ」「深度制御」「canny エッジ」「このポーズを使って」、またはポーズ／骨格／動き／深度／canny の参照に基づく生成の明示的な依頼で起動します。
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
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。
`runcomfy` CLI を使って RunComfy でマスク駆動の画像インペインティングを行います。専用のインペインティングエンドポイントで、マスク、強度、control-scale に対応する Tongyi MAI Z-Image Turbo Inpainting に振り分けます。マスクがなく、代わりに領域を記述する必要がある場合は、アイデンティティを保つ編集モデル（Nano Banana 2 Edit、GPT Image 2 Edit、FLUX Kontext Pro）を使用します。オブジェクトや透かしの除去、領域の置き換え、 blemish の修正、二値マスクで対象領域を定義する制御された局所編集に使用します。「inpaint」「inpainting」「image inpaint」「remove from image」「fill region」「mask-driven edit」「remove watermark」「remove object」「patch the photo」「fill the hole」、または静止画の特定のマスク領域を編集する明示的な依頼で起動します。
`runcomfy` CLI を使って RunComfy でマスク駆動の画像インペインティングを行います。専用のインペインティングエンドポイントで、マスク、強度、control-scale に対応する Tongyi MAI Z-Image Turbo Inpainting に振り分けます。マスクがなく、代わりに領域を記述する必要がある場合は、アイデンティティを保つ編集モデル（Nano Banana 2 Edit、GPT Image 2 Edit、FLUX Kontext Pro）を使用します。オブジェクトや透かしの除去、領域の置き換え、 blemish の修正、二値マスクで対象領域を定義する制御された局所編集に使用します。「inpaint」「inpainting」「image inpaint」「remove from image」「fill region」「mask-driven edit」「remove watermark」「remove object」「patch the photo」「fill the hole」、または静止画の特定のマスク領域を編集する明示的な依頼で起動します。
RunComfyでOpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0）を使って画像を生成・編集します。GPT Image 2の強み（画像内テキスト、ロゴ、多言語タイポグラフィ、指示の正確さ）、3つの固定サイズ、保持しながら編集する際の表現、代わりに同系列モデル（Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream）を使う場面を説明します。ローカルのRunComfy CLI経由で`runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image`または`/edit`を呼び出します。「gpt image 2」「gpt-image-2」「ChatGPT Images 2」「image 2」、またはこのモデルで画像の生成・編集を明示的に依頼した場合に起動します。
`runcomfy` コマンドラインを介して、RunComfy 上で動画のアウトペインティングを行います。動画の空間キャンバスを広げ、アスペクト比を変更し（9:16 の縦型から 16:9 の横型、またはその逆）、中心の動きを保ちながら元のフレーム外の環境を追加します。Wan 2-7 edit-video でプロンプトに沿った空間拡張を行い、メインビジュアルの納品で継ぎ目の品質が重要な場合は、専用の ComfyUI アウトペイントワークフローをエージェントに案内します。「動画のアウトペインティング」「動画キャンバスを広げる」「動画フレームを拡張」「動画の切り抜きを解除」「アスペクト比を変更」「縦型から横型へ」「9:16 から 16:9」「TikTok から YouTube」、または動画を元のフレームの外側へ空間的に広げる明示的な依頼で起動します。
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` CLI を使って RunComfy で画像を生成・編集します。画像モデルの全カタログを対象にスマートに振り分けます：FLUX 2（Klein 9B/4B、Pro、Dev、Flash、Turbo、Max）、Google Nano Banana 2 / Pro、OpenAI GPT Image 2、ByteDance Seedream 5 / 4-5 / 4-0 と Dreamina 4-0、Alibaba Qwen Image と Z-Image Turbo、Wan 2-7。テキストから画像（t2i）と画像から画像／編集（i2i）のエンドポイントに対応します。ユーザーの実際の意図（正確なタイポグラフィ、フォトリアルなポートレート、1 秒未満の反復、多参照画像によるブランドスタイリング、オープンウェイトのワークフロー）に合ったモデルを選び、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と最小限の `runcomfy run` 呼び出しを提示します。「generate image」「make a picture」「text to image」「AI image」「make an image of …」「image to image」「i2i」、または画像の作成やスタイル変更を明示的に依頼した場合に起動します。
コマンドラインから RunComfy 上の任意のモデルを実行します。`runcomfy` CLI は、1 つのバイナリと 1 つの認証情報で、画像生成、画像編集、動画生成、画像から動画、リップシンク、顔の入れ替え、動画編集、インペインティング、アウトペインティング、延長、ControlNet、再ライティング、アップスケール、LoRA トレーニングなど、数百のモデルエンドポイントを利用できます。リクエストを送信し、ステータスをポーリングして、出力をダウンロードします。このスキルでは、エージェントにインストール、認証、モデルスキーマの確認、モデルの呼び出し、ストリーミング／ポーリング／待機なしの実行、JSON 出力モードでのスクリプト作成、エラー処理の方法を教えます。「runcomfy cli」「install runcomfy」「runcomfy login」「runcomfy run」「runcomfy whoami」「runcomfy api」、またはスクリプトやターミナルから RunComfy モデルを呼び出す明示的な依頼で起動します。関連スキル（ai-image-generation、ai-video-generation、image-edit、video-edit、face-swap、lipsync、image-to-video、image-inpainting、image-outpainting、video-extend、controlnet-pose、relight）もすべてこの CLI 経由で実行されます。
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
コマンドラインから RunComfy 上のあらゆるモデルを実行する。`runcomfy` コマンドラインは 1 つのバイナリ、1 回の認証、数百のモデルエンドポイント——画像生成、画像編集、動画生成、画像から動画、リップシンク、顔交換、動画編集、インペイント、アウトペイント、拡張、ControlNet、リライト、アップスケール、LoRA トレーニングなど。リクエストを送信し、ステータスをポーリングし、出力をダウンロードする。このスキルは、インストール、認証、モデルスキーマの検出、モデルの呼び出し、ストリーム / ポーリング / ノーウェイト、JSON 出力モードでのスクリプト化、エラー処理の方法をエージェントに教える。カタログ（`models list` / `get`）、アカウント残高、Serverless ComfyUI デプロイ（`deployments`）、LoRA トレーニング（`datasets`、`train`）も扱う。トリガーは「runcomfy cli」「install runcomfy」「runcomfy login」「runcomfy run」「runcomfy whoami」「runcomfy api」「runcomfy deployments」「runcomfy train」「deploy a comfyui workflow」「train a lora on runcomfy」、またはスクリプトやターミナルから RunComfy モデルを呼び出す明示的な依頼。同系のスキル（ai-image-generation、ai-video-generation、image-edit、video-edit、face-swap、lipsync、image-to-video、image-inpainting、image-outpainting、video-extend、controlnet-pose、relight）はすべてこのコマンドライン経由でディスパッチする。
`runcomfy` コマンドラインを介して、RunComfy 上で顔の口の動きを指定した音声トラックに同期します。ByteDance OmniHuman（ポートレート画像と音声から音声駆動の全身アバターを生成）、Sync Labs sync v2 / Pro（動画に口の動きを同期）、Kling lipsync（音声から動画、同期音声付きのテキストから動画）、Creatify lipsync に振り分けます。ユーザーの実際の意図に応じて適切なエンドポイントを選択します。ポートレート静止画 + 音声（アバター風）、元動画 + 音声（既存映像の口の動きを差し替え）、またはスクリプトから生成して同期します。「lip sync」「lipsync」「この動画をしゃべらせて」「口の動きを音声に合わせて」「動画に吹き替え」「声に口の動きを同期」「Sync Labs」「ナレーション同期」、または音声トラックで顔の口を動かす明示的な依頼で起動します。
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
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` コマンドラインを介して、RunComfy 上で顔の口の動きを指定した音声トラックに同期します。ByteDance OmniHuman（ポートレート画像と音声から音声駆動の全身アバターを生成）、Sync Labs sync v2 / Pro（動画に口の動きを同期）、Kling lipsync（音声から動画、同期音声付きのテキストから動画）、Creatify lipsync に振り分けます。ユーザーの実際の意図に応じて適切なエンドポイントを選択します。ポートレート静止画 + 音声（アバター風）、元動画 + 音声（既存映像の口の動きを差し替え）、またはスクリプトから生成して同期します。「lip sync」「lipsync」「この動画をしゃべらせて」「口の動きを音声に合わせて」「動画に吹き替え」「声に口の動きを同期」「Sync Labs」「ナレーション同期」、または音声トラックで顔の口を動かす明示的な依頼で起動します。
`runcomfy` コマンドラインを介して、RunComfy 上で静止画の照明を変更します。照明設定、色温度、方向、雰囲気を調整できます。専用の再照明には Qwen Edit 2509 の `relight` LoRA エンドポイントを使用し、文章による照明指定で十分な場合は、被写体の同一性を保つ編集エンドポイント（Nano Banana 2 Edit、GPT Image 2 Edit、FLUX Kontext Pro）にフォールバックします。製品の再照明（スタジオのソフトボックス → 窓からの光）、ポートレートの雰囲気変更（曇天 → ゴールデンアワー）、カラーグレーディングの変更に使用します。「再照明」「照明を変えて」「ゴールデンアワーにして」「スタジオ照明」「リムライト」「ブルーアワー」「柔らかな窓明かり」「光の方向を変える」「色温度」、または静止画の照明を変更する明示的な依頼で起動します。
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` コマンドラインを介して、RunComfy 上で動画のアウトペインティングを行います。動画の空間キャンバスを広げ、アスペクト比を変更し（9:16 の縦型から 16:9 の横型、またはその逆）、中心の動きを保ちながら元のフレーム外の環境を追加します。Wan 2-7 edit-video でプロンプトに沿った空間拡張を行い、メインビジュアルの納品で継ぎ目の品質が重要な場合は、専用の ComfyUI アウトペイントワークフローをエージェントに案内します。「動画のアウトペインティング」「動画キャンバスを広げる」「動画フレームを拡張」「動画の切り抜きを解除」「アスペクト比を変更」「縦型から横型へ」「9:16 から 16:9」「TikTok から YouTube」、または動画を元のフレームの外側へ空間的に広げる明示的な依頼で起動します。
`runcomfy` コマンドラインを介して、RunComfy 上でポーズ条件付き生成を行います。Kling 2-6 Motion Control Pro / Standard（参照動画の動き／ブロッキングを対象キャラクターに移す）、コミュニティ版 Wan 2-2 Animate（ポーズ条件付きの音声駆動キャラクターアニメーション）、Z-Image Turbo ControlNet LoRA（OpenPose / DWPose / canny / depth の制御画像からポーズ条件付き画像を生成）に振り分けます。動画か静止画か、スタイライズかフォトリアルかに応じて適切な経路を選びます。「controlnet」「control net」「ポーズ制御」「openpose」「DWPose」「ポーズを転写」「モーションコントロール」「ポーズ駆動」「キャラクターのポーズ」「深度制御」「canny エッジ」「このポーズを使って」、またはポーズ／骨格／動き／深度／canny の参照に基づく生成の明示的な依頼で起動します。
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` コマンドラインを介して、RunComfy 上で静止画の照明を変更します。照明設定、色温度、方向、雰囲気を調整できます。専用の再照明には Qwen Edit 2509 の `relight` LoRA エンドポイントを使用し、文章による照明指定で十分な場合は、被写体の同一性を保つ編集エンドポイント（Nano Banana 2 Edit、GPT Image 2 Edit、FLUX Kontext Pro）にフォールバックします。製品の再照明（スタジオのソフトボックス → 窓からの光）、ポートレートの雰囲気変更（曇天 → ゴールデンアワー）、カラーグレーディングの変更に使用します。「再照明」「照明を変えて」「ゴールデンアワーにして」「スタジオ照明」「リムライト」「ブルーアワー」「柔らかな窓明かり」「光の方向を変える」「色温度」、または静止画の照明を変更する明示的な依頼で起動します。
`runcomfy` CLI を使って RunComfy で AI アバター、トーキングヘッド、リップシンク動画を作成します。ByteDance OmniHuman（音声駆動の全身アバター）、Wan-AI Wan 2-7（ポートレートの `audio_url` による音声駆動の口の同期）、HappyHorse 1.0（パス内音声対応の Arena #1 t2v / i2v）、Seedance v2 Pro（参照音声と参照対象を使ったマルチモーダルなシネマティック動画）を使い分けます。UGC のナレーション、バーチャルプレゼンター、吹き替え製品デモ、リップシンクするキャラクター、会話シーンなど、ユーザーの実際の意図に合うモデルを選び、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と最小限の `runcomfy run` 呼び出しを提示します。「talking head」「lip sync」「avatar video」「make X speak」「audio to video」「audio driven avatar」「virtual presenter」「AI spokesperson」「dubbed video」「UGC avatar」「HeyGen alternative」「Synthesia alternative」「digital human」「make this portrait talk」「video from voiceover」、または顔に言葉を話させる明示的な依頼で起動します。
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` コマンドラインを介して、RunComfy 上で ACE Step を使い、音楽の生成、インペイント、アウトペイントを行います。ACE Step は StepFun-AI のオープンウェイト音楽基盤モデルです。タグ（ジャンル、ムード、楽器）による作曲、セクションマーカー付きの多言語歌詞に対応し、5 秒～4 分のステレオ音声を生成します。料金は 1 秒あたり $0.0002～0.0003（ElevenLabs Music より約 27 倍低コスト）です。4 つのエンドポイントがあります。ACE Step text-to-audio（デフォルト）、ACE Step 1.5 text-to-audio（50 以上の言語の歌詞に対応し、構造化歌詞の処理を改善）、ACE Step audio-inpaint（既存トラックの時間範囲を再生成）、ACE Step audio-outpaint（既存トラックの前後を延長）。「ace step」「ace-step」「acestep」「ACE music」「オープンな音楽モデル」「低コストの AI 音楽」「音声のインペイント」「音声インペイント」「音楽を延長」「音声アウトペイント」「トラックを長くする」「タグ付きの音楽」、または ACE Step で音楽を生成・編集する明示的な依頼で起動します。
`runcomfy` コマンドラインを介して、RunComfy 上で ACE Step を使い、音楽の生成、インペイント、アウトペイントを行います。ACE Step は StepFun-AI のオープンウェイト音楽基盤モデルです。タグ（ジャンル、ムード、楽器）による作曲、セクションマーカー付きの多言語歌詞に対応し、5 秒～4 分のステレオ音声を生成します。料金は 1 秒あたり $0.0002～0.0003（ElevenLabs Music より約 27 倍低コスト）です。4 つのエンドポイントがあります。ACE Step text-to-audio（デフォルト）、ACE Step 1.5 text-to-audio（50 以上の言語の歌詞に対応し、構造化歌詞の処理を改善）、ACE Step audio-inpaint（既存トラックの時間範囲を再生成）、ACE Step audio-outpaint（既存トラックの前後を延長）。「ace step」「ace-step」「acestep」「ACE music」「オープンな音楽モデル」「低コストの AI 音楽」「音声のインペイント」「音声インペイント」「音楽を延長」「音声アウトペイント」「トラックを長くする」「タグ付きの音楽」、または ACE Step で音楽を生成・編集する明示的な依頼で起動します。
ローカルの RunComfy コマンドラインから `runcomfy run elevenlabs/elevenlabs/music-generation` を呼び出し、RunComfy 上で ElevenLabs Music を使ってフルソングやインストゥルメンタル曲を生成します。ElevenLabs Music は、スタイルの説明と構造化された歌詞から、スタジオ品質の 44.1 kHz ステレオ音声を生成します。長さは 5 秒から 5 分で、セクション単位の制御（Intro / Verse / Chorus / Bridge）、多言語ボーカル、商用利用に適した出力に対応します。バッキングトラック、フルボーカル曲、ジングル、ポッドキャストのイントロ、ゲーム用ループ、インストゥルメンタルのベッドを生成できます。「音楽を生成」「曲を作って」「AI 音楽」「BGM」「インストゥルメンタルトラック」「ElevenLabs Music」「サウンドトラック」「ジングル」「テーマ曲」「ロイヤリティフリー音楽」「作曲」、またはテキストの説明から音楽や曲を生成する明示的な依頼で起動します。
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` コマンドラインを介して、RunComfy 上で画像のアウトペインティングを行います。静止画を元のキャンバスの外側まで広げ、カメラに写らなかった部分を補い、元の内容を保ちながらアスペクト比を変更します（正方形 → 16:9、ポートレート → 横長）。Nano Banana 2 Edit（デフォルト、空間表現による指示）、GPT Image 2 Edit（複数参照画像と参照スタイルのマッチング）、FLUX Kontext Pro（1回の生成で最大限に内容を保持）、ブランド編集エンドポイント（Seedream / Dreamina / Qwen / FLUX 2）に振り分けます。文章主導、参照画像主導、ブランド指定のどれに該当するかに応じて適切な経路を選びます。「アウトペインティング」「画像キャンバスを広げる」「画像を拡張」「写真の周囲を補完」「切り抜きを解除」「アスペクト比を変更」「フレームを広げる」「正方形からワイドスクリーンへ」、または既存の静止画の周囲にキャンバスを追加する明示的な依頼で起動します。
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` コマンドラインを介して、RunComfy 上で既存の動画クリップを延長または続行します。Google Veo 3-1 の `extend-video` および `fast/extend-video` エンドポイントに振り分けます。元動画と、次に起きることを記述したプロンプトを指定すると、動き、照明、被写体の同一性を保ちながら元動画に続くクリップを生成します。短い Veo クリップを長くしたい場合や、1つのシードクリップからショットごとに連なる物語を作りたい場合に使用します。「動画を延長」「動画を続けて」「もっと長い動画」「動画延長」「このクリップを長くして」「Veo 延長」「動画ショットをつなぐ」「動画の続き」、または既存の動画の後にフレームを追加する明示的な依頼で起動します。
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
`runcomfy` CLI を使って RunComfy で AI 動画を生成します。動画モデルの全カタログを対象にスマートに振り分けます：HappyHorse 1.0（Arena #1、パス内音声にネイティブ対応）、Wan-AI Wan 2-7（オープンウェイト、音声駆動のリップシンク）、ByteDance Seedance v2 / 1-5 / 1-0（マルチモーダルなシネマティック動画）、Kling 3.0 / 2-6、Google Veo 3-1、MiniMax Hailuo 2-3、ByteDance Dreamina 3-0。テキストから動画（t2v）、画像から動画（i2v）、Veo の動画延長エンドポイントに対応します。ユーザーの意図（Arena #1 品質、複数ショットでのキャラクターの一貫性、パス内音声、シネマティックな動き、最速の方法、15 秒未満のクリップ、最長時間）に合ったモデルを選び、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と最小限の `runcomfy run` 呼び出しを提示します。「generate video」「make a video」「text to video」「t2v」「image to video」「i2v」「animate」「AI video」「make X move」「video from prompt」「video from image」、またはプロンプトや静止画から動画クリップを作る明示的な依頼で起動します。
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。