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name: "comfyui_automation_skill" version: "1.0.0" author: "OpenClaw" tags: ["comfyui", "automation", "workflow"] dependencies: ["python", "requests"] permissions: ["network"]#

comfyui_automation_skill#

适用场景#

• 需要自动执行ComfyUI工作流的场景
• 批量处理图像、视频等素材的自动化任务
• 需要根据工作流需求收集素材并执行的场景
• 希望通过API接口控制ComfyUI工作流的场景
• 需要监控工作流执行状态并获取结果的场景

前置条件#

• 输入要求：工作流标识信息（workflowId或工作流昵称）
• 环境依赖：Python 3.6+，requests库
• 权限要求：需要网络访问权限以调用RunningHub API
• API Key：需要RunningHub API密钥

参数定义#

• workflow_identifier (string): 工作流标识信息，可以是workflowId或工作流昵称
• api_key (string): RunningHub API密钥
• webhook_url (string) [optional]: 用于接收任务完成通知的webhook URL

执行步骤#

1. 技能启动阶段：接收用户提供的工作流标识信息
2. 工作流分析阶段：自动获取工作流JSON结构，分析需要用户输入的节点
3. 节点选择阶段：显示所有识别到的节点，用户选择需要配置的节点
4. 智能参数收集阶段：对选中的节点进行配置，支持图片上传、文本输入等
5. 素材完整性检查：验证所有必要的素材是否已收集完整
6. 执行确认阶段：请求用户确认是否执行运行操作
7. 工作流执行阶段：使用ComfyUI任务1-简易或任务2-高级接口执行工作流
8. 结果反馈阶段：监控执行状态，获取返回结果并反馈给用户

支持的节点类型#

• LoadImage: 加载图片节点（支持本地文件或URL）
• CLIPTextEncode / CLIPTextEncode (NSP): CLIP文本编码器
• Seed (rgthree): 随机种子节点
• RH_Translator: RunningHub翻译器
• KSampler: K采样器（支持seed、steps、cfg、denoise）
• easy sam3ImageSegmentation: 图像分割
• ControlNetInpaintingAliMamaApply: ControlNet应用
• ModelSamplingAuraFlow: 模型采样

异常处理#

• API调用失败：重试3次，每次间隔2秒
• 工作流执行超时：设置300秒超时
• 素材格式错误：提示用户重新上传正确格式的素材

最佳实践#

• 确保提供的工作流标识信息正确无误
• 准备好所有必要的素材文件
• 在执行前仔细确认工作流参数
• 建议在 RunningHub 平台先测试工作流

完整文档#

详细使用说明请参考 README.md 文件。