image-outpainting
79フレームの外側まで画像を拡張
切り抜かれた画像は、バナー、SNS投稿、商品レイアウト向けにより広いキャンバスが必要になることがよくあります。このスキルは、元の被写体を保持しながら RunComfy モデルで画像をアウトペイントするよう Claude、Codex、Claude Code をガイドします。
CLIからRunComfyモデルを実行
スクリプトからRunComfyモデルを実行する環境構築は難しい場合があります。このスキルは、CLIのインストール、認証、モデル呼び出し、ポーリング、ダウンロードをガイドします。
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "runcomfy-cli" from https://skillstore.io/skills/agentspace-so-runcomfy-cli.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/agentspace-so-runcomfy-cli/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「runcomfy-cli」を使用しています。 製品コンセプト用に画像モデルを実行する。
期待される結果:
アシスタントがモデルを選択し、リクエストを準備し、RunComfyで送信して、ダウンロードされた画像の場所を報告します。
「runcomfy-cli」を使用しています。 長時間実行中の動画ジョブを確認する。
期待される結果:
アシスタントがリクエストIDを使用してステータスを確認し、ジョブがキュー待ち、実行中、完了、失敗のいずれかを説明します。
「runcomfy-cli」を使用しています。 一括生成ワークフローを作成する。
期待される結果:
アシスタントが一括処理の手順、リトライ動作、出力フォルダー計画、完了したメディアファイルを確認する場所を説明します。
All 118 static findings are false positives caused by Markdown syntax, safe shell examples, expected URLs, a placeholder ellipsis, standard token storage, or account inspection. A separate high-severity issue remains because the skill overstates shell-injection safety when agents may interpolate untrusted prompt text. Publication should wait until all user inputs use a file or structured JSON builder.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/agentspace-so-runcomfy-cli/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/agentspace-so-runcomfy-cli?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/agentspace-so-runcomfy-cli?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/agentspace-so-runcomfy-cli/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/agentspace-so-runcomfy-cli.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>agentspace-so. (2026). runcomfy-cli security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/agentspace-so-runcomfy-cli/audits/5@techreport{agentspace-so-agentspace-so-runcomfy-cli-2026,
author = {agentspace-so},
title = {runcomfy-cli security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/agentspace-so-runcomfy-cli/audits/5},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "runcomfy-cli security audit report (audit version 5)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "agentspace-so"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/agentspace-so-runcomfy-cli/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:agentspace-so-runcomfy-cli:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
runcomfy-com-runcomfy-cli
2026-09-09
agentspace-so-runcomfy-cli
2026-09-09
ターミナルワークフローから画像、動画、編集、トレーニングモデルを実行し、出力を保存します。
プロンプトリストを処理し、リトライを管理し、生成されたメディアを予測可能なフォルダーに整理します。
ジョブの送信、ステータスのポーリング、機械可読な結果の利用を行う、スクリプト化されたRunComfyワークフローを構築します。
RunComfy CLIをインストールし、サインインして、モデルを実行する前にアカウントを検証するのを手伝ってください。
RunComfyを使って、私のプロンプトでtext-to-imageモデルを実行し、出力を./outに保存してください。
no-wait RunComfyジョブを準備し、リクエストIDを取得して、後でステータスをポーリングする方法を示してください。
ファイル内のプロンプト向けに、リトライ処理と個別の出力フォルダーを備えた、再利用可能なRunComfy一括ワークフローを設計してください。
作成者
agentspace-soライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
181fdefcafd96b041926e61c4b2e306ca7e7820e
メンテナンスの新しさ
2026/7/24
利用状況
8 ダウンロード · 55 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
フレームの外側まで画像を拡張
切り抜かれた画像は、バナー、SNS投稿、商品レイアウト向けにより広いキャンバスが必要になることがよくあります。このスキルは、元の被写体を保持しながら RunComfy モデルで画像をアウトペイントするよう Claude、Codex、Claude Code をガイドします。
RunComfyモデルルーティングで動画を編集
各ルートには異なる強みがあるため、適切な動画編集モデルを選ぶのは難しいものです。このスキルはリクエストをルーティングし、RunComfyの動画編集モデル向けプロンプトを準備します。
RunComfyで動画の領域を編集
動きのある動画フレーム全体にわたる領域編集は、一貫してルーティングし、プロンプトを作成するのが困難です。このスキルはRunComfyの経路を選択し、クリーンアップや置換のための安全なプロンプトパターンを提供します。
RunComfyで画像をリライト
画像のライティングを変更するには、通常は再撮影や手作業での編集が必要です。このスキルは、Claude、Codex、またはClaude Codeが静止画像のリライト依頼をRunComfyモデルにルーティングするのに役立ちます。
Flux Kontext Proで画像を編集
精密な画像編集には、明確なモデルルーティングと焦点を絞ったプロンプトが必要です。このスキルは、実用的なプロンプトパターンを使って、Claude、Codex、Claude CodeがRunComfy経由でFlux 1 Kontext Proを呼び出すのを支援します。
RunComfyでAI動画を生成
多くのAIモデルで動画を作成するには、エンドポイントとプロンプトを慎重に選択する必要があります。このスキルは各リクエストをRunComfyの動画モデルにルーティングし、対応するCLIワークフローを準備します。
信頼性の高い ML パイプラインを構築
作成者 wshobson
ML プロジェクトは、トレーニング、検証、デプロイ、監視が別々に扱われると失敗しがちです。このスキルは、チームが明確なステージと制御を備えた再現可能な MLOps ワークフローを設計するのに役立ちます。
AI ワークフロー用のスラッシュコマンドを作成
作成者 DNYoussef
ユーザーが長い自然言語プロンプトに依存していると、繰り返し行う AI ワークフローは遅くなります。このスキルは、ルーティング、検証、チェーン化、ヘルプテキストを備えた簡潔なスラッシュコマンドを定義するのに役立ちます。
焦点を絞ったAIマイクロスキルを作成
作成者 DNYoussef
再利用可能なAIワークフローは、範囲が広くなりすぎてテストが難しくなりがちです。このスキルは、専門的なプロンプト、契約、検証計画を備えた焦点の明確なスキルの定義を支援します。
Grasshopper ワークフローを自動化
作成者 AmemiyaLai
Grasshopper モデリングでは、コンポーネント、接続、パラメーターに関する手順を何度も繰り返す必要がある場合があります。このスキルは、構造化された設計メモを実行可能なワークフローファイルとローカル MCP アクションに変換します。
Lark CLIスキルを構築する
作成者 larksuite
Lark APIスキルの作成には、APIの調査、スコープ、安全なコマンドパターンが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code向けの再利用可能な作成テンプレートを提供します。
マルチモデル・スキルカスケードをオーケストレーションする
作成者 DNYoussef
複雑なAI作業では、複数のスキル、モデル、品質チェックが必要になることがよくあります。このスキルは、ルーティング、サンドボックステスト、スウォーム連携、メモリを備えたカスケードの設計を支援します。