Aitishiku.com- Skill 名称：ComfyUI Runner
- 简称：ComfyUI
- 来源：社区第三方（由 johnalbertini14-glitch 开发）
- 运行宿主：OpenClaw Agent
- 核心定位：通过 HTTP API 运行本地 ComfyUI 工作流，支持用户通过文件路径、JSON 或预设流程生成图像，适用于本地图像生成与自动化图像处理场景。
🧩 内部核心组成
子Agent集合
- 【无公开信息】
斜杠命令
- 【无公开信息】
MCP 工具
- 【无公开信息】
模板文件
skills/comfyui/assets/default-workflow.json：默认工作流 JSON 模板，可编辑后用于图像生成。
Hooks 钩子
- 【无公开信息】
规则约束
- 需本地部署 ComfyUI 服务（默认端口 8188）。
- 运行前必须检查并编辑工作流 JSON，识别并修改提示词节点、样式节点或种子参数。
目录结构
skills/comfyui/
├── assets/
│ └── default-workflow.json # 默认工作流模板
└── scripts/
├── comfyui_run.py # 执行工作流并轮询结果
└── download_weights.py # 模型权重下载工具🛠 安装与启用方式
- 安装 Skill：
```bash
skills install --user johnalbertini14-glitch/openclaw-skills
```
- 前置依赖：
- 本地需安装 Python3。
- 需提前部署 ComfyUI 服务（若未安装，需手动克隆并启动）。
- 启动 ComfyUI 服务（若未运行）：
```bash
# 安装 ComfyUI（若未安装）
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ~/ComfyUI
cd ~/ComfyUI
python3 -m venv venv
~/ComfyUI/venv/bin/pip install -r requirements.txt
# 启动服务
~/ComfyUI/venv/bin/python ~/ComfyUI/main.py --listen 127.0.0.1
```
- 关键执行命令：
- 运行工作流：
```bash
~/ComfyUI/venv/bin/python skills/comfyui/scripts/comfyui_run.py --workflow <编辑后的JSON路径>
```
- 下载模型权重：
```bash
echo "模型URL" | ~/ComfyUI/venv/bin/python skills/comfyui/scripts/download_weights.py --base ~/ComfyUI
```
📋 标准工作流
- 用户输入：用户提供图像生成描述、工作流文件路径或 JSON 数据。
- 工作流编辑：
- 读取工作流 JSON（默认或用户提供）。
- 识别并修改提示词节点（如 CLIPTextEncode）、样式节点或种子参数。
- 保存为临时 JSON 文件。
- 执行生成：
- 调用 comfyui_run.py 提交工作流至 ComfyUI 服务。
- 轮询直至任务完成，获取输出图像信息。
- 结果交付：
- 解析输出 JSON，提取图像路径（如 ComfyUI/output/子目录/文件名）。
- 将图像文件发送给用户。
⚠️ 关键限制、缺陷、注意事项
- 平台依赖：仅支持本地部署的 ComfyUI 服务（127.0.0.1:8188），无法直接使用远程或云服务。
- 编辑复杂度：需手动解析并修改 JSON 工作流，对 ComfyUI 节点结构和 API 格式需有深入了解。
- 模型权重依赖：部分工作流需额外下载模型文件，需用户提前准备或通过下载工具处理。
- 服务稳定性：若 ComfyUI 服务未启动或崩溃，Skill 将无法正常工作。
- 生产环境适用性：依赖本地环境，不适合高并发或自动化生产场景，仅推荐用于开发或实验性用途。
✅ 适用场景 & ❌ 不适合场景
✅ 适用场景
- 本地开发或测试环境中需要自动化运行 ComfyUI 工作流。
- 用户已部署 ComfyUI 服务，且熟悉其节点结构与 JSON 格式。
- 小批量图像生成或实验性迭代任务。
❌ 不适合场景
- 无 ComfyUI 本地部署的环境。
- 需要高并发或云端分布式图像生成的任务。
- 用户不熟悉 ComfyUI 工作流编辑或节点调整。
- 生产环境需稳定、低延迟的图像生成服务。
如何安装
skills install --user johnalbertini14-glitch/openclaw-skills通用安装教程：在哪里输入上面的命令
上面的命令本质是在「终端 / 命令行」中调用技能管理器，把该 Skill 下载并注册到你的 AI 工具。各主流工具打开终端的位置不同，按下面操作即可：
- 打开工具自带的终端面板，或系统终端（macOS「终端」、Windows「PowerShell」、Linux「Terminal」）。
- 把上面的安装命令复制进去，回车运行，等待下载与注册完成。
- 重启或重新加载 AI 工具，让新安装的 Skill 被识别。
- 新建对话并触发：直接描述用途，或通过该工具的技能 / 斜杠菜单选中此 Skill。
Claude 桌面版（macOS / Windows）
桌面版没有内置命令行，Skill 需通过 Claude Code CLI 安装。打开系统终端，先执行 npm install -g @anthropic-ai/claude-code，再运行上面的安装命令；完成后完全退出并重新打开 Claude。
Claude Code（终端 CLI）
直接在项目目录的终端里运行上面的命令即可。也可先输入 claude 启动交互界面，再在对话中引用该 Skill（/ 斜杠菜单或直接描述用途）。
VS Code（含 GitHub Copilot）
打开终端面板：菜单「终端 → 新建终端」，或快捷键 Ctrl+`（macOS 为 ⌃+`）。在终端里运行上面的命令；装完后执行「重新加载窗口」（Ctrl+Shift+P → Reload Window），让 Copilot 等扩展识别新技能。
Cursor
底部「终端」面板（Ctrl+`）即是内置终端。粘贴运行上面的命令，完成后在命令面板执行「Reload Window」刷新，再开始对话。
Windsurf
底部「终端」面板运行命令；也可直接使用其内置 Agent 终端，在对话侧执行安装。
其他工具（ChatGPT、本地脚本等）
不支持本地终端的产品，可先在本机终端完成安装，再在对话中描述该 Skill 的能力让其调用；不同工具的命令格式请以其官方文档为准。
风险提示
自动扫描未发现高危命令、隐私抓取或数据外传行为。仍建议安装前快速浏览仓库代码。