ComfyUI Skill позволяет AI-агентам ставить в очередь и выполнять пакетную обработку рендеров изображений с помощью естественного языка.

Разработчик выпустил навык для ComfyUI, который позволяет ИИ-агентам для программирования ставить в очередь, пакетировать и управлять рендерингом изображений прямо из чата. Вместо ручного переключения на интерфейс ComfyUI пользователи могут попросить своего агента заняться построением рабочего процесса, отправкой задания и отслеживанием до завершения.
Как это работает
Навык работает по определённой последовательности:
- Пользователь просит агента создать изображения
- Агент вызывает навык ComfyUI как инструмент
- Навык строит JSON рабочего процесса из входных данных пользователя
- Отправляет POST-запрос к локальному HTTP API ComfyUI
- Опрашивает до завершения рендеринга
- Возвращает путь к результату агенту
Возможности естественного языка
Отличие от простого API-скрипта заключается в слое естественного языка. Пользователи могут давать команды, такие как:
- "Создай 50 вариаций этой концепции с разными сидами, сохрани их в мою папку концепций"
- "Сравни эти 4 промпта рядом в разрешении 1024x1024"
- "Отрендерь все эти варианты с 20, 30 и 40 шагами, чтобы я мог выбрать оптимальный"
Агент переводит эти запросы в фактический JSON рабочего процесса ComfyUI и управляет очередью, возвращая пути к файлам по завершении рендеринга.
Настройка и внедрение
Навык полностью локальный — ничего не покидает ваш компьютер — и работает с тем, что уже загружено в ComfyUI. Для внедрения:
- Поместите навык в папку skills/ вашего рабочего пространства OpenClaw
- Обновите конечную точку в SKILL.md
- Перезапустите шлюз
Репозиторий с открытым исходным кодом доступен по адресу: https://github.com/Zambav/comfyui-skill-public
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Расширение Local AI для VS Code блокирует небезопасную генерацию кода при сохранении файлов.
Разработчик создал расширение для VS Code, которое локально запускает модель llama3.1:8b-instruct-q4 для перехвата сохранений, отслеживания потоков выполнения от источника к стоку и блокировки небезопасного кода, сгенерированного ИИ, например, уязвимостей типа CWE-117 (инъекция в логи).

harshal-mcp-proxy Теперь на npm: Один демон заменяет 12 конфигураций MCP-сервера
harshal-mcp-proxy теперь доступен как npm-пакет объемом 54 КБ. Установите глобально, запустите как демон и замените 12 отдельных конфигураций MCP-серверов на 6 инструментов, экономя около 2,7 ГБ ОЗУ и ~50 тысяч токенов за сессию.

Метод эволюции кода утраивает производительность LLM на тесте ARC-AGI-2
Исследователи достигли улучшения в 2,8 раза на бенчмарке ARC-AGI-2, используя эволюцию кода с открытыми весами моделей, достигнув точности 34% при стоимости $2,67 за задачу. Тот же метод позволил повысить точность Gemini 3.1 Pro до 95% при стоимости $8,71 за задачу.

JavaClaw Beta: Java-ориентированный ИИ-ассистент, созданный на основе Spring AI и JobRunr
Команда JobRunr выпустила бета-версию JavaClaw — Java-версию OpenClaw, которая работает локально с поддержкой многоканальности, выбором LLM и фоновой обработкой задач через JobRunr. Построена на Spring Boot 4, Spring AI и Spring Modulith.