一個強大的自動化技能，用於執行本地 ComfyUI 工作流並透過編碼代理管理 AI 模型權重。
安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install kirk-image
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 kirk-image。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
想要直接下載？
取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
什麼是 ComfyUI Runner？
ComfyUI Runner 技能使 AI 代理能夠直接與本地 ComfyUI 實例互動，從而允許透過 HTTP API 以程式設計方式執行複雜的圖像生成工作流。利用 Openclaw Skills 提供的框架，開發人員可以彌合基於文字的 AI 助手與強大的節點式圖像生成後端之間的鴻溝。此技能處理了解析工作流 JSON、動態修改提示詞參數以及確保生成的資產直接交付給最終使用者的繁重工作。
ComfyUI Runner 應用場景
- 在 AI 輔助聊天中根據自然語言描述生成自定義 AI 圖像。
- 自動化執行特定的 ComfyUI 工作流檔案以進行批次圖像處理。
- 在觸發圖像生成任務前動態更新正向/負向提示詞、隨機種子和風格。
- 從遠端 URL 批次下載並將模型權重（如 checkpoints、LorAs 和 VAEs）直接組織到相應的 ComfyUI 目錄中。
ComfyUI Runner 運作原理
- AI 代理在 Openclaw Skills 環境中識別出圖像生成或工作流執行的請求。
- 它讀取目標工作流 JSON 檔案，例如捆綁的 default-workflow.json 或使用者提供的自定義檔案。
- 代理以程式設計方式檢查並修改 JSON，以根據使用者的意圖更新提示詞節點、採樣器種子或風格設定。
- 它使用本地 ComfyUI 虛擬環境執行 comfyui_run.py 腳本以排隊任務。
- 腳本輪詢 ComfyUI API（在 8188 埠運行），直到生成過程完成。
- 完成後，代理從腳本輸出中檢索生成的圖像路徑，並將最終檔案交付給使用者。
ComfyUI Runner 設定指南
要將此技能與 Openclaw Skills 一起使用，請確保已安裝 ComfyUI 並正在執行伺服器：
# 克隆並設定 ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ~/ComfyUI
cd ~/ComfyUI
python3 -m venv venv
~/ComfyUI/venv/bin/pip install -r requirements.txt
# 啟動本地伺服器
~/ComfyUI/venv/bin/python ~/ComfyUI/main.py --listen 127.0.0.1
代理將使用本地 Python 虛擬環境執行 skills/comfyui/scripts/ 目錄下的腳本。
ComfyUI Runner 資料結構與分類體系
該技能在以下結構中組織資料：
| 資料類型 | 位置 | 描述 |
|---|---|---|
| Workflows | skills/comfyui/assets/ | 用於定義生成圖的 API 格式 JSON 檔案。 |
| Model Weights | ~/ComfyUI/models/ | AI 模型的分類子資料夾（checkpoints, loras, vae）。 |
| Output Images | ~/ComfyUI/output/ | 運行成功後檢索到的最終生成資產。 |
| Run Metadata | 腳本輸出 | 包含 prompt_id 和生成的圖像檔案名稱列表的 JSON。 |
ComfyUI Runner 進階特性
- 使用 pget 進行並行模型下載，顯著加快新模型權重的設定速度。
- 智慧節點發現，透過類別型別和元資料而非硬編碼 ID 來識別提示詞和採樣器節點。
- 自動子資料夾推斷，根據檔案名稱將下載的模型路由到正確的目錄（例如 controlnet, upscale_models）。
- Openclaw Skills 內的完整回饋循環整合，確保圖像被物理傳送給使用者，而不僅僅是透過檔案名稱參照。
SKILL.md
加載中
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一個專用於 Openclaw Skills 的 OCR 工具，透過祥雲 netocr API 實現 PDF、OFD 與影像文字的自動化擷取。
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