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prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

image-edit

RunComfy에서 이미지 편집하기 — 이 스킬은 사용자의 의도를 RunComfy 카탈로그에 있는 적절한 편집 모델과 매칭해 주는 스마트 라우터입니다. Nano Banana Edit(최대 20개 일괄 처리, 정체성 보존 기본 설정), OpenAI GPT Image 2 Edit(이미지 내 다국어 텍스트 재작성, 다중 참조 합성, 레이아웃 정밀도), Flux Kontext Pro(단일 참조 고충실도 국소 편집), 또는 Z-Image Turbo Inpaint(마스크 기반 정밀 영역 편집) 중 하나를 선택합니다. 각 모델의 문서화된 프롬프트 패턴을 묶어두어, 스킬이 잘못된 모델에 반복 횟수를 낭비하지 않고 더 정교한 편집 결과를 얻을 수 있도록 합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run <vendor>/<model>/edit`을 호출합니다. "image edit", "edit image", "image-to-image", "i2i", "swap background", "remove object", "rewrite headline" 또는 단일 이미지나 일괄 이미지를 편집하라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.

prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

nano-banana-edit

RunComfy에서 Google Nano Banana 2(이미지 간 편집 엔드포인트)를 사용하여 이미지를 편집하세요. Nano Banana Edit의 장점(피사체 정체성 유지, 배경 교체, 공간 언어를 활용한 편집 위치 지정, 최대 20개의 입력 이미지를 지원하는 다중 이미지 일괄 편집), 스키마, 그리고 언제 GPT Image 2 edit / Flux Kontext / Nano Banana 2 t2i로 라우팅해야 하는지 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run google/nano-banana-2/edit`를 호출합니다. "nano banana edit", "edit with nano banana", "image edit nano banana" 또는 이 모델로 편집해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.

prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

flux-kontext

RunComfy에서 Flux 1 Kontext Pro(Black Forest Labs의 정밀한 국소 이미지 편집 모델)를 사용하여 이미지를 편집하세요. 이 모델의 문서화된 프롬프트 패턴이 함께 제공되므로, 동일한 모델에 대해 무작위로 프롬프트를 입력할 때보다 더 정교한 결과를 얻을 수 있습니다. Flux Kontext의 강점(단일 참조를 기반으로 한 정밀한 로컬 편집, 강력한 프롬프트 제어, 일관된 고품질 출력), 스키마(단일 이미지 + 프롬프트), 그리고 언제 Nano Banana Edit / GPT Image 2 edit / Flux 2 Klein으로 라우팅해야 하는지 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run blackforestlabs/flux-1-kontext/pro/edit`를 호출합니다. "flux kontext", "flux-kontext", "flux 1 kontext", "kontext", "BFL kontext" 또는 이 모델로 편집해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.

prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

wan-2-7

RunComfy에서 Wan 2.7(Wan-AI의 주력 모션 모델)을 사용하여 텍스트-비디오를 생성하세요. Wan 2.7의 강점(다중 참조 컨디셔닝, `audio_url`을 통한 오디오 기반 립싱크, 더 부드러운 전환, 프롬프트 확장), 재생 시간/해상도/화면비 구성 방식, 그리고 HappyHorse 1.0 / Seedance 2.0 / Kling / LTX 2로 라우팅해야 하는 시점을 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run wan-ai/wan-2-7/text-to-video`를 호출합니다. "wan", "wan 2.7", "wan-2-7", "wan video" 또는 이 모델로 동영상을 생성해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.

prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

gpt-image-edit

RunComfy에서 OpenAI GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0의 `/edit` 엔드포인트)를 사용하여 이미지를 편집하세요. 이 서비스에는 모델의 문서화된 프롬프트 패턴이 함께 제공되므로, 동일한 모델을 대상으로 단순한 프롬프트를 사용할 때보다 더 정교한 결과를 얻을 수 있습니다. GPT Image Edit의 강점(원본 언어 보존, 다국어 이미지 내 텍스트 편집, 최대 10개의 이미지 참조, 레이아웃/타이포그래피 정밀도), 스키마, 그리고 Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i로 라우팅해야 하는 경우를 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit`를 호출합니다. "gpt image edit", "gpt-image-edit", "chatgpt image edit", "edit with gpt image 2" 또는 이 모델을 사용하여 편집해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.

prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

seedance-v2

RunComfy에서 ByteDance Seedance 2.0 Pro를 활용해 영화 같은 단편 동영상을 제작해 보세요. Seedance 2.0 Pro의 강점(다중 모달 참조 자료 — 최대 9장의 이미지, 3개의 동영상, 3개의 오디오 — 자연스러운 립싱크가 적용된 인패스 오디오 동기화, 영화 같은 모션 세밀화)을 설명하고, 4~15초 길이의 영상 생성 방식, 그리고 언제 HappyHorse 1.0 / Wan 2.7 / Kling으로 전환해야 하는지에 대해 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run bytedance/seedance-v2/pro`를 호출합니다. "seedance", "seedance 2", "seedance v2", "seedance pro", "bytedance video" 또는 이 모델로 동영상을 생성해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.

prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

happyhorse-1-0

RunComfy에서 HappyHorse 1.0을 사용하여 텍스트-비디오를 생성해 보세요. HappyHorse 1.0의 강점(Artificial Analysis Video Arena 1위, 인-패스 동기화된 오디오를 지원하는 네이티브 1080p, 다중 샷에서 캐릭터 일관성 유지, 6개 언어 프롬프트 지원), 재생 시간/화면비/해상도 구성 방식, 그리고 언제 Wan 2.7 / Seedance 2 / LTX 2로 라우팅해야 하는 시점을 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video`를 호출합니다. "happyhorse", "happy horse", "happyhorse 1.0", "happyhorse video" 또는 이 모델로 동영상을 생성해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.

prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

flux-2-klein

RunComfy에서 Flux 2 Klein(Black Forest Labs가 Flux 2를 최적화하여 만든 고속 변형 모델)을 사용하여 이미지를 생성하세요. 이 모델의 문서화된 프롬프트 패턴이 함께 제공되므로, 동일한 모델에 대해 무작정 프롬프트를 입력하는 것보다 더 정교한 결과를 얻을 수 있습니다. Flux 2 Klein의 강점(1초 미만의 지연 시간, 다중 참조 브랜드 스타일링, 선언적 주어 우선 프롬프트), 단계 수 전략(빠른 반복을 위한 4~8단계, 마무리를 위한 ~25), 9B 대 4B 변형 간의 장단점, 그리고 언제 대신 Flux 2 Pro / Seedream 5 / GPT Image 2로 전환해야 하는지 등을 다룹니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image`(또는 `/4b/`)를 호출합니다. "flux 2 klein", "flux-2-klein", "flux klein", "BFL flux 2" 또는 이 모델로 생성해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.

microsoft/azure-skillsGitHub

azure-enterprise-infra-planner

워크로드 설명을 기반으로 엔터프라이즈 Azure 인프라를 설계하고 프로비저닝합니다. WAF와의 연동을 고려하여 네트워킹, ID 관리, 보안, 규정 준수 및 다중 리소스 토폴로지를 계획하는 클라우드 아키텍트 및 플랫폼 엔지니어를 위한 도구입니다. Bicep 또는 Terraform을 직접 생성합니다(azd 미사용). 사용 시점: 'Azure 인프라 계획', 'Azure 랜딩 존 설계', '허브-스포크 네트워크 설계', '다중 리전 DR 토폴로지 계획', 'VNet, 방화벽 및 사설 엔드포인트 설정', '구독 범위 내 Bicep 배포', 'VM 워크로드용 Azure Backup'. 애플리케이션 중심 워크플로에는 azure-prepare를 우선적으로 사용하십시오.

microsoft/azure-skillsGitHub

azure-kubernetes

기존 웹 애플리케이션이나 API를 이미 실행 중인 Azure Kubernetes Service(AKS) 클러스터에 배포할 때 사용합니다. 프레임워크를 감지하고, Dockerfile 및 Kubernetes 매니페스트를 생성하며, AKS 배포 안전 장치에 따라 유효성을 확인한 후 검증과 함께 배포합니다. 사용 시점: AKS에 앱 배포, 기존 AKS 클러스터에 배포, Kubernetes용 앱 컨테이너화, Azure용 K8s 매니페스트 생성, AKS용 CI/CD 설정, AKS 배포가 안전성 검사에서 실패하는 경우, AKS에서 실행할 Django/Express/Spring Boot 앱이 있는 경우. 사용하지 말아야 할 경우: AKS 클러스터 생성 또는 프로비저닝(azure-kubernetes 사용), AKS Automatic으로의 마이그레이션 평가(azure-kubernetes-automatic-readiness 사용), 또는 웹 앱, 컨테이너 앱, 펑션과 같은 AKS가 아닌 대상에 배포하는 경우.

supabase/agent-skillsGitHub

supabase-postgres-best-practices

Supabase에서 관리하는 Postgres 모범 사례로, 어디서나 실행되는 Postgres에 적용됩니다. Postgres 데이터베이스에 저장될 내용을 작성하거나 변경하기 전에(테이블 및 열 생성 또는 수정(열 유형 선택 포함), 스키마 설계, 마이그레이션 및 선언적 스키마 파일, RLS 정책 및 이를 검증하는 테스트, 인덱스, 트리거, 데이터베이스 함수, 큐 및 예약된 작업(pg_cron, pgmq), 벡터/시맨틱 검색(pgvector), 덤프 복원(pg_restore) 또는 데이터 가져오기 등입니다. 또한 느린 쿼리, 높은 CPU 사용량, 타임아웃, EXPLAIN 계획, 연결 소진, 잠금, 데이터 부풀림, 또는 잘못된 사용자나 테넌트에게 노출된 행을 진단할 때도 이 스킬을 적용하십시오. 이 문서는 단순한 성능 가이드가 아닙니다. 스키마, 마이그레이션, 보안, SQL 작성 작업에도 이러한 규칙이 필요하며, 이는 단 한 개의 열을 변경하거나 단일 쿼리를 작성할 때조차 마찬가지입니다.

prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

kling-3-0

RunComfy에서 Kling 3.0 동영상 생성. Kling 3.0(Kling V3.0이라고도 함)은 Kuaishou Technology의 3세대 멀티샷 동영상 모델로, 오디오가 기본적으로 동기화되어 있으며 샷 간에 일관된 캐릭터 정체성을 유지합니다. 이 스킬은 3가지 렌더링 티어(Standard, Pro, 4K)와 2가지 모드(텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오)에 걸쳐 총 6개의 Kling 3.0 엔드포인트를 모두 지원합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 runcomfy run kling/kling-3.0/<tier>/<mode>를 호출합니다. "kling", "kling 3.0", "kling v3", "kling pro", "kling 4k", "kling text to video", "kling image to video" 또는 Kling 3.0을 사용하여 생성하거나 애니메이션을 적용하라는 명시적인 요청에 반응합니다.

genmedia-labs/skillsGitHub

video-edit

RunComfy에서 기존 동영상을 편집하세요 — 이 스킬은 사용자의 의도를 RunComfy 카탈로그에 있는 적절한 편집 모델과 매칭해 주는 스마트 라우터입니다. Wan 2.7 Edit-Video(일반적인 스타일 변경 / 배경 교체 / 의상 교체, 정체성 및 모션 보존), Kling 2.6 Pro Motion Control(참조 영상에서 대상 캐릭터로 정밀한 모션을 전송), 또는 Lucy Edit Restyle(경량형 정체성 안정화 스타일 변경 / 의상 교체) 중 하나를 선택합니다. 각 모델에 문서화된 프롬프트 패턴을 묶어두어, 스킬이 잘못된 모델에 반복 작업을 낭비하지 않고 더 정교한 편집 결과를 얻을 수 있도록 합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint>`를 호출합니다. "video edit", "edit video", "restyle video", "swap video background", "motion control", "outfit swap video" 또는 동영상 변환을 명시적으로 요청하는 모든 명령어에 반응합니다.

genmedia-labs/skillsGitHub

ai-music

음악 모델 카탈로그를 아우르는 스마트 라우터인 `runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 AI 음악을 생성하세요. ElevenLabs AI 음악 생성(프리미엄 44.1 kHz 스테레오 보컬 트랙, 5초~5분, $0.0083/s) 및 ACE Step / ACE Step 1.5(StepFun-AI 오픈 웨이트, 태그 기반 작곡, 다국어 가사, 초당 $0.0002–0.0003, 약 27배 저렴), 그리고 ACE Step 오디오 인페인팅(기존 트랙 내 특정 시간 범위 재생성) 및 ACE Step 오디오 아웃페인팅(트랙의 앞부분 또는 뒷부분 확장)으로 연결됩니다. 사용자의 실제 의도(고품질 보컬 후크, 저렴한 배경 음악 라이브러리, 다국어 팝송, 부실한 코러스 수정, 30초 분량의 초안을 2분 분량으로 확장 등)에 맞는 모델을 선택하며, 각 모델의 문서화된 프롬프트 패턴과 최소한의 `runcomfy run` 호출 명령을 제공합니다. “음악 생성”, “노래 만들기”, “AI 음악”, “배경 음악”, “기악 트랙”, “사운드트랙”, “징글”, "주제곡", "로열티 프리 음악", "작곡", "가사가 있는 음악", "음악 확장", "이 노래 수정", "음악 인페인팅" 또는 음악 생성이나 편집을 명시적으로 요청하는 모든 문구에 반응합니다.

genmedia-labs/skillsGitHub

ai-video-generation

전체 비디오 모델 카탈로그를 아우르는 스마트 라우터인 `runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 AI 동영상을 생성하세요: HappyHorse 1.0 (Arena #1, 네이티브 인패스 오디오), Wan-AI Wan 2-7 (공개 가중치, 오디오 기반 립싱크), ByteDance Seedance v2 / 1-5 / 1-0 (다중 모드 시네마틱), Kling 3.0 / 2-6, Google Veo 3-1, MiniMax Hailuo 2-3, ByteDance Dreamina 3-0. 텍스트-투-비디오(t2v), 이미지-투-비디오(i2v) 및 Veo의 비디오 확장 엔드포인트를 다룹니다. 이 스킬은 사용자의 의도에 맞는 적절한 모델(Arena-#1 품질, 멀티샷 캐릭터 정체성, 인패스 오디오, 시네마틱 모션, 최단 경로, 15초 미만 클립, 최장 재생 시간)을 선택하며, 각 모델의 문서화된 프롬프트 패턴과 최소한의 `runcomfy run` 호출 명령을 제공합니다. "동영상 생성", "동영상 만들기", "텍스트를 동영상으로", "t2v", "이미지를 동영상으로", "i2v", "애니메이션", "AI video", "X를 움직이게 해줘", "프롬프트로 동영상 만들기", "이미지로 동영상 만들기" 또는 프롬프트나 정지 이미지에서 동영상 클립을 생성해 달라는 명시적인 요청을 트리거로 작동합니다.

genmedia-labs/skillsGitHub

image-to-video

RunComfy에서 어떤 정지 이미지든 생동감 있게 움직이게 만들어 보세요. 이 스킬은 사용자의 의도를 RunComfy 카탈로그에 있는 적절한 i2v 모델과 매칭해 주는 스마트 라우터입니다. 일반 애니메이션의 경우 HappyHorse 1.0 I2V(Arena #1, 네이티브 오디오, 정체성 보존)를, 사용자 지정 음성 해설과 입모양 동기화의 경우 `audio_url`이 포함된 Wan 2.7을, 이미지 + 참조 영상 + 참조 오디오를 활용한 다중 모드 애니메이션의 경우 Seedance 2.0 Pro를 선택합니다. 각 모델에 문서화된 프롬프트 패턴을 묶어 제공하므로, 호출자는 잘못된 모델에 반복 횟수를 낭비하지 않고도 더 정교한 결과를 얻을 수 있습니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run <vendor>/<model>/image-to-video`(또는 엔드포인트 변형)를 호출합니다. "image to video", "image-to-video", "i2v", "animate image", "make this move" 또는 정지 이미지를 동영상으로 변환해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.

genmedia-labs/skillsGitHub

ai-image-generation

`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 이미지를 생성하고 편집하세요. 이 CLI는 FLUX 2(Klein 9B/4B, Pro, Dev, Flash, Turbo, Max), Google Nano Banana 2 / Pro, OpenAI GPT Image 2, ByteDance Seedream 5 / 4-5 / 4-0 및 Dreamina 4-0, Alibaba Qwen Image 및 Z-Image Turbo, Wan 2-7을 아우르는 스마트 라우터입니다. 텍스트-이미지(t2i) 및 이미지-이미지/편집(i2i) 엔드포인트를 모두 지원하며, 이 기능은 사용자의 실제 의도에 맞는 모델을 자동으로 선택합니다 (타이포그래피 정밀도, 사실적인 초상화, 1초 미만의 반복 작업, 다중 참조 브랜드 스타일링, 오픈 웨이트 워크플로우)를 모두 지원하며, 각 모델의 문서화된 프롬프트 패턴과 최소한의 `runcomfy run` 호출 명령어를 제공합니다. “이미지 생성”, “그림 만들기”, “텍스트를 이미지로”, “AI 이미지”, “…의 이미지 만들기”, “이미지 대 이미지”, “i2i” 또는 이미지 생성이나 스타일 변경을 명시적으로 요청하는 모든 명령어에 반응합니다.

heygen-com/hyperframesGitHub

hyperframes-core

HyperFrames 컴포지션 계약 — 렌더링 가능한 프로젝트를 하나 구축하세요. 컴포지션 구조, `data-*` 타이밍 속성, `class="clip"`, 트랙, 하위 컴포지션, 변수, 프레임워크 자체 미디어 재생, 결정론적 렌더링 규칙 및 유효성 검사에 이 계약을 사용하세요. 또한 Tailwind 프로젝트와 STORYBOARD.md / SCRIPT.md 계획 형식도 다룹니다. 컴포지션 HTML을 작성하기 전에 반드시 읽어보시기 바랍니다.

prime-skills/runcomfy-agent-skillsGitHub

codex-pet

RunComfy의 코덱스 펫 생성기. 단일 참조 이미지를 사용하여 코덱스와 호환되는 ‘codex-pet-spritesheet.webp’ 및 ‘pet.json’ 파일을 생성한 후, 이를 `${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<name>/` 폴더에 넣으면, Codex가 이를 8개의 기본 펫 옆에 표시되는 사용자 정의 Codex 펫으로 인식합니다. 이 스킬은 Codex가 기대하는 정확한 Codex 펫 아틀라스(1536x1872 PNG/WebP, 8열 x 9행, 192x208 셀, 9가지 애니메이션 상태 — 대기, 오른쪽 달리기, 왼쪽 달리기, 손 흔들기, 점프, 실패, 대기, 달리기, 리뷰)를 생성합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit` 명령어로 OpenAI GPT Image 2 편집 기능을 한 번 호출하여 표준 코덱스 펫 포즈를 생성한 후, ImageMagick의 미세 변환 기능을 사용하여 프로그래밍 방식으로 9개의 애니메이션 행을 모두 조합합니다. 코덱스 프로가 필요 없으며, `$imagegen`도 필요 없고, OPENAI_API_KEY도 필요 없으며, RUNCOMFY_TOKEN만 있으면 됩니다. "codex pet", "create codex pet", "make codex pet", "hatch codex pet", "/hatch image", "desktop pet codex", "codex pets", "spritesheet.webp" 또는 OpenAI Codex용 맞춤형 펫을 생성해 달라는 명시적인 요청 시 트리거됩니다.

heygen-com/hyperframesGitHub

media-use

Agent Media OS는 HyperFrames 프로젝트에서 필요한 모든 미디어 요구 사항을 해결해 주는 단일 스킬입니다. BGM, SFX, 이미지, 아이콘, 브랜드 로고, 음성, 컬러 그레이딩 또는 LUT를 고정된 로컬 파일이나 붙여넣기 가능한 블록 + 원장 기록으로 변환합니다(단일 동사, `resolve`); 카탈로그에 해당 항목이 없을 경우 TTS/음악/이미지 모델을 통해 생성할 수 있으며, 하나의 공유 오디오 엔진을 통해 보이스오버, 텍스트 변환, 자막, 배경 제거를 생성할 수 있습니다. 또한 미디어에 대한 조작(컷/재구도/변형)이 가능하며, 프로젝트 간에 자산을 재사용할 수 있습니다. 또한 실제 영상이 어둡거나, 평면적이거나, 지루해 보인다는 식의 모호한 피드백이나, 레트로/캠코더/인쇄물/ASCII 느낌을 줘야 한다거나, 프라이버시가 보장되어야 한다거나, 미디어 공개가 필요하다는 등의 요청에도 활용할 수 있습니다.