Le travail de ML en production nécessite des décisions de déploiement, de surveillance et d’architecture difficiles à standardiser. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des recommandations structurées pour le MLOps, l’intégration de LLM et la planification RAG.

Les équipes ont besoin de recommandations de déploiement reproductibles sans reconstruire des listes de contrôle DevOps à partir de zéro. Cette compétence fournit des références CI/CD, Terraform, de déploiement et d'exploitation pour les workflows Claude, Codex et Claude Code.

Les équipes de startups ont besoin de conceptions AWS sécurisées sans dépenses excessives. Cette compétence recommande des architectures sans serveur, des options IaC, des contrôles de coûts et des conseils de déploiement.

La recherche actuelle nécessite souvent des sources récentes au-delà de la fenêtre de contexte du modèle. Cette skill envoie une invite de recherche à Gemini CLI et demande des réponses Markdown sourcées.

La configuration des branches peut faire perdre du temps lorsque chaque tâche nécessite un espace de travail propre. Cette skill crée un Git worktree et prépare les fichiers d’environnement locaux.

La connexion GitHub et l'autorisation des dépôts nécessitent souvent des flux OAuth distincts. Cette skill présente un modèle Nango à deux connexions pour l'identité utilisateur, l'accès GitHub App et le traitement des webhooks.

Les vérifications manuelles d’interface utilisateur peuvent manquer des régressions visuelles et demander des efforts répétés. Cette skill guide l’automatisation du navigateur avec des captures d’écran, la sélection d’éléments et l’inspection de pages pour des tests web vérifiables.

Le nettoyage de régions vidéo est difficile lorsque des objets se déplacent d'une image à l'autre. Cette compétence aide Claude, Codex et Claude Code à choisir les routes RunComfy pour l'inpainting vidéo guidé par prompt.

Les courts clips vidéo générés par IA s'arrêtent souvent avant que le temps fort narratif soit complet. Cette skill guide Claude, Codex ou Claude Code pour prolonger une vidéo fournie par l'utilisateur via RunComfy.

La génération de courtes vidéos nécessite souvent des personnages cohérents, des références multimédias et des paramètres de modèle clairs. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans les prompts Seedance 2.0 Pro et l’invocation du RunComfy CLI.

Les workflows de modèles multimédias nécessitent souvent une configuration manuelle, la consultation de schémas et du polling. Cette skill fournit à Claude, Codex et Claude Code des conseils pratiques sur la CLI RunComfy pour une automatisation reproductible dans le terminal.

Les changements d’éclairage nécessitent souvent une nouvelle prise de vue ou une retouche minutieuse. Cette compétence achemine les images fixes vers les modèles de relighting de RunComfy pour obtenir des résultats contrôlés.

Les équipes ont besoin d’un moyen fiable de choisir le bon endpoint Kling 3.0 et de préparer des entrées de génération valides. Cette skill guide les appels RunComfy CLI pour text-to-video, image-to-video, l’audio, les tiers et les paramètres de sortie.

La retouche manuelle est lente lorsqu’une photo nécessite des modifications locales précises. Cette compétence achemine les tâches d’inpainting masqué via les modèles RunComfy avec des entrées CLI claires.

Choisir le bon modèle de retouche d’image peut faire perdre du temps et des crédits. Cette skill oriente chaque demande de retouche vers un modèle RunComfy adapté et fournit des modèles de prompts propres à chaque modèle.

Les équipes ont besoin de directives claires pour générer de courtes vidéos IA sans deviner les paramètres du modèle. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans les prompts HappyHorse 1.0, les choix de schéma et l’exécution avec RunComfy CLI.

Les modifications d’images s’éloignent souvent de la ressource source, en particulier pour le texte, la mise en page et la préservation de l’identité. Cette skill fournit à Claude, Codex et Claude Code des prompts RunComfy pratiques pour des modifications contrôlées avec GPT Image 2.

Les équipes ont besoin de génération d’images dans leur flux de travail de codage sans ajouter de compte API d’image distinct. Cette skill achemine les requêtes GPT Image 2 via le Codex CLI local et renvoie les fichiers image enregistrés.

Les modifications précises d’une seule image échouent souvent lorsque les prompts sont trop larges ou que le mauvais modèle est sélectionné. Cette skill fournit à Claude, Codex et Claude Code des instructions RunComfy claires pour les modifications avec Flux Kontext Pro.

L’itération rapide d’images échoue souvent lorsque les prompts sont vagues ou que les modèles sont mal choisis. Cette compétence guide Claude, Codex et Claude Code dans l’utilisation de RunComfy Flux 2 Klein avec des modèles de prompts clairs.