runcomfy-cli
Запускайте модели RunComfy из CLI
Творческим командам и разработчикам нужен надежный способ запускать модели RunComfy из автоматизированных терминальных рабочих процессов. Этот навык объясняет аутентификацию, обнаружение схем, отправку заданий, опрос состояния, загрузку результатов и более безопасное написание скриптов с помощью RunComfy CLI.
Установить с помощью моего Агента
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "runcomfy-cli" from https://skillstore.io/skills/doany-ai-runcomfy-cli.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/doany-ai-runcomfy-cli/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Ресурсы для AI-агентов
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Протестировать
Использование «runcomfy-cli». Пользователь просит сгенерировать изображение продукта с определенной моделью RunComfy.
Ожидаемый результат:
- Подтверждает статус аутентификации CLI.
- Определяет обязательные входные данные модели на вкладке API.
- Отправляет задание и сообщает расположение загруженного результата.
Использование «runcomfy-cli». У пользователя есть список prompt, и он хочет повторяемую пакетную генерацию.
Ожидаемый результат:
- Создает пакетный план с отдельными папками вывода.
- Использует безопасную обработку prompt для каждого запроса.
- Объясняет поведение повторных попыток при ошибках timeout и rate-limit.
Использование «runcomfy-cli». Пользователю нужно использование CI без входа через браузер.
Ожидаемый результат:
- Рекомендует аутентификацию на основе токена через защищенный секрет CI.
- Использует машиночитаемый вывод для последующей автоматизации.
- Не допускает логирования значений токенов или сгенерированных приватных URLs.
Аудит безопасности
БезопасноAll 118 static matches appear to be Markdown documentation, intended RunComfy CLI examples, official RunComfy URLs, or disclosed token-storage notes. I found no prompt injection attempt, hidden exfiltration intent, or executable payload in SKILL.md; the main operational risk is normal use of an external model API with local credentials.
Факторы риска
⚙️ Внешние команды (85)
🌐 Доступ к сети (24)
📁 Доступ к файловой системе (5)
Поделиться и цитировать этот отчет
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
Копировать ссылку на отчёт
https://skillstore.io/skills/doany-ai-runcomfy-cli/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportЗначок Markdown
[](https://skillstore.io/skills/doany-ai-runcomfy-cli?utm_source=security_passport_badge)Значок HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/doany-ai-runcomfy-cli?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/doany-ai-runcomfy-cli/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Встраиваемая карточка
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/doany-ai-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>Академические ссылки (APA · BibTeX · CFF)
Цитата APA
doany-ai. (2026). runcomfy-cli security audit report (audit version 4) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/doany-ai-runcomfy-cli/audits/4Цитата BibTeX
@techreport{doany-ai-doany-ai-runcomfy-cli-2026,
author = {doany-ai},
title = {runcomfy-cli security audit report (audit version 4)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {4},
url = {https://skillstore.io/skills/doany-ai-runcomfy-cli/audits/4},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
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 4)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "doany-ai"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/doany-ai-runcomfy-cli/audits/4"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:doany-ai-runcomfy-cli:audit:4"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Сравнить варианты
3 устанавливаемых вариантовНавык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
runcomfy-com-runcomfy-cli
2026-09-09
doany-ai-runcomfy-cli
2026-09-09
agentspace-so-runcomfy-cli
2026-10-22
Оценка Skillstore
Почему такая оценка Достоверность доказательств: ВысокийЧто вы можете построить
Автоматизация ассетов для кампаний
Запускайте повторяемые задания генерации изображений или видео из терминальных рабочих процессов и сохраняйте результаты в организованные папки.
Пакетное тестирование prompt для моделей
Отправляйте множество prompt, сохраняйте request IDs, повторяйте временные сбои и сравнивайте сгенерированные результаты между моделями.
Запуск медиа-заданий в CI
Используйте аутентификацию на основе токена и машиночитаемый вывод, чтобы подключать задания RunComfy к автоматизированным pipeline.
Попробуйте эти промпты
Используй навык RunComfy CLI, чтобы проверить мою локальную настройку и объяснить следующий шаг аутентификации.
Помоги мне запустить модель RunComfy text-to-image, опрашивать состояние до завершения и сохранить результаты в папку с заданным именем.
Создай безопасный пакетный рабочий процесс prompt для RunComfy с использованием файла prompts, вывода JSON, повторных попыток и отдельных папок вывода.
Спроектируй продвинутый pipeline RunComfy CLI, который отправляет задания no-wait, сохраняет request IDs, позже опрашивает состояние, обрабатывает коды выхода, допускающие повторную попытку, и избегает раскрытия токенов.
Лучшие практики
- Используйте установку через проверенный package manager и избегайте unattended remote shell installers.
- Храните токены в защищенном хранилище и никогда не вставляйте их в prompt, логи или репозитории.
- Используйте явные выходные директории и ожидаемые размеры файлов для автоматизированных запусков.
Избегать
- Не запускайте задания моделей с непроверенными сторонними URLs, если пользователь не предоставил их для этой задачи.
- Не включайте web search, если задаче не нужна актуальная привязка к реальному миру.
- Не смешивайте много схем моделей в одной команде без проверки обязательных входных данных.