SKILL DIRECTORY
설치 수와 최근 흐름을 기준으로 필요한 Agent Skill을 찾아보세요.
skills.sh API 기준방금 확인
Design save/load for game state — choosing what to serialize, file formats, save slots, atomic crash-safe writes, schema versioning and migration, and autosave. Engine-neutral. Use when the user mentions save system, save/load, game state persistence, save slots, autosave, save file corruption, or migrating old saves to a new version.
Build game cameras that feel good — 2D follow with a deadzone, look-ahead, smoothing, and level-bounds clamping; 3D third-person orbit with collision and first-person look; plus multi-target framing and a shake hook. Engine-neutral techniques that pair with the engine's camera node and rigs like Unity Cinemachine or Godot Camera2D/PhantomCamera. Use when the user mentions camera follow, follow camera, deadzone, look-ahead, camera smoothing, camera bounds/ limits, third-person camera, orbit camera, first-person look, Cinemachine, or camera jitter.
Use when writing a changelog entry, release notes, or a "what shipped" summary after completing work. Encodes the entry shape, the handover template, and the honesty conventions. Use after shipping meaningful work, even if the user just says "summarize what we did".
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.
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.
Use when a spec or plan needs review before execution begins - "review my spec", "is this plan ready to execute", "check this before I build it", "second opinion on this plan" - and specifically before writing-plans (spec mode) or before subagent-driven-development (plan mode). Reviews specs and plans, not code. Panels six reviewers across two model tiers and three topics, invokes a reasoning-tier juror only when the tiers disagree, and gates the next workflow step with a fail-closed Blockers / Warnings / Observations verdict.
Architect game input — action mapping (abstracting keys into named actions), rebinding with conflict detection and persistence, multi-device support (keyboard, gamepad, touch), analog deadzones, and feel features like input buffering and coyote time, plus accessibility. Engine-neutral. Use when the user mentions input mapping, rebind controls, gamepad support, deadzone, input buffering, coyote time, or accessible controls.
명령줄에서 RunComfy를 통해 어떤 모델이든 실행할 수 있습니다. `runcomfy` CLI는 하나의 바이너리, 하나의 인증 시스템, 수백 개의 모델 엔드포인트(이미지 생성, 이미지 편집, 동영상 생성, 이미지-동영상 변환, 립싱크, 얼굴 교체, 동영상 편집, 인페인팅, 아웃페인팅, 확장, ControlNet, 재조명, 업스케일, LoRA 훈련 등)로 구성됩니다. 요청을 제출하고, 상태를 확인하며, 출력물을 다운로드하세요. 이 스킬은 에이전트에게 설치, 인증, 모델 스키마 탐색, 모델 호출, 스트리밍/폴링/노웨이트, JSON 출력 모드에서 스크립트 작성, 오류 처리 방법을 가르쳐 줍니다. "runcomfy cli", "install runcomfy", "runcomfy login", "runcomfy run", "runcomfy whoami", "runcomfy api" 또는 스크립트나 터미널에서 RunComfy 모델을 호출하라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다. 동급 스킬(ai-image-generation, ai-video-generation, image-edit, video-edit, face-swap, lipsync, image-to-video, image-inpainting, image-outpainting, video-extend, controlnet-pose, relight)은 모두 이 CLI를 통해 호출됩니다.
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.
RunComfy에서 OpenAI GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0)를 사용하여 이미지를 생성하고 편집하세요. 이 문서에서는 GPT Image 2의 강점(내장 텍스트, 로고, 다국어 타이포그래피, 지시의 정확도), 3가지 고정 크기, 원본 보존 편집 기능, 그리고 언제 대신 자매 서비스(Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream)로 전환해야 하는지에 대해 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` 또는 `/edit`을 호출합니다. "gpt image 2", "gpt-image-2", "ChatGPT Images 2", "image 2" 또는 이 모델을 사용하여 이미지를 생성하거나 편집하라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
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.
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.
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.
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에 있는 기존 동영상 클립을 확장하거나 이어서 재생할 수 있습니다. Google Veo 3-1의 `extend-video` 및 `fast/extend-video` 엔드포인트로 연결됩니다. 소스 비디오와 다음에 일어날 상황을 설명하는 프롬프트를 선택하면, 모델이 원본과 일관된 움직임, 조명, 피사체 정체성을 유지하며 영상을 이어가는 클립을 생성합니다. 사용자가 짧은 Veo 클립을 가지고 있는데 이를 더 길게 만들고 싶거나, 단일 시드 클립을 바탕으로 샷 단위로 연결된 서사를 생성하고자 할 때 사용합니다. "extend video", "continue video", "longer video", "video extend", "make this clip longer", "Veo extend", "chain video shots", "video continuation" 또는 기존 동영상에 더 많은 프레임을 추가해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy의 ElevenLabs Music으로 완성된 곡과 반주 트랙을 생성하세요. ElevenLabs Music은 스타일 설명과 구조화된 가사를 바탕으로, 섹션별 제어(인트로 / 절 / 코러스 / 브릿지), 다국어 보컬, 상업적 활용이 가능한 출력을 통해 5초에서 5분 길이의 스튜디오급 44.1kHz 스테레오 오디오를 생성합니다. 반주 트랙, 보컬이 포함된 완성된 곡, 징글, 팟캐스트 인트로, 게임 루프 또는 반주 베드를 생성해 보세요. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run elevenlabs/elevenlabs/music-generation`을 호출합니다. "음악 생성", "노래 만들기", "AI 음악", "배경 음악", "기악 트랙", "ElevenLabs Music", "사운드트랙", "징글", "주제곡", "로열티 프리 음악", "작곡" 또는 텍스트 설명을 바탕으로 음악이나 노래를 생성해 달라는 명시적인 요청에 반응합니다.
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 비디오 프레임 전반에 걸친 영역 편집 — 여러 프레임에 걸쳐 나타나는 물체를 제거하고, 전선이나 워터마크를 정리하며, 해당 영역을 움직임 패턴이 일치하는 부분으로 대체합니다. Wan 2-7 edit-video(기본값, 공간 언어를 활용한 프롬프트 기반 영역 편집), Lucy Edit Restyle(정체성 보존형 영역 인식 리스타일링), Seedream 4-0 edit-sequential(클립을 프레임 스택으로 처리할 때) 등 다양한 경로를 통해 편집이 이루어집니다. 변경 사항이 문장 기반인지, 정체성 고정형인지, 아니면 프레임 단위의 스틸 인페인팅 결과를 비디오로 연결해야 하는지에 따라 적절한 경로를 선택합니다. "비디오 인페인팅", "비디오 인페인팅 처리", "비디오에서 제거", "비디오 내 영역 마스킹", "비디오 정리", "클립에서 객체 제거", "비디오 패치", "프레임별 편집", "비디오에서 워터마크 제거", "지나가는 사람 제거" 또는 비디오 프레임 전반에 걸쳐 영역을 편집하라는 명시적인 요청 시 트리거됩니다.
RunComfy에서 어떤 정지 이미지든 생동감 있게 표현해 보세요. 이 스킬은 사용자의 의도를 RunComfy 카탈로그 내의 적합한 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 동기화를 위한 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 시도를 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.
음악 모델 카탈로그를 아우르는 스마트 라우터인 `runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 AI 음악을 생성하세요. ElevenLabs AI 음악 생성 서비스(프리미엄 44.1 kHz 스테레오 보컬 트랙, 5초–5분, 초당 $0.0083) 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 구간 재생성) 및 ACE Step 오디오 아웃페인팅(트랙의 앞뒤를 확장)으로 연결해 줍니다. 사용자의 실제 의도(프리미엄 보컬 후크, 저렴한 배경 음악 라이브러리, 다국어 팝송, 부실한 코러스 수정, 30초 분량의 초안을 2분 분량으로 확장 등)에 맞는 적절한 모델을 선택하며, 각 모델에 대한 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.
Design NPC and enemy decision-making with finite state machines, behavior trees, steering behaviors, and A* pathfinding — engine-neutral algorithms that pair with the detected engine's navigation API. Use when building enemy AI, an FSM or behavior tree, steering/flocking, or pathfinding, or when the user mentions state machine, behavior tree, blackboard, A*, navmesh, seek, or patrol/chase.
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy의 동영상이나 이미지에 얼굴/캐릭터를 교체해 보세요. 커뮤니티 전반에 걸친 다양한 경로: Wan 2-2 Animate(오디오 기반 캐릭터 애니메이션 + 정체성 교체), GPT Image 2 Edit(참조 합성을 통한 정지 이미지상의 원샷 정밀 얼굴 교체), Nano Banana Edit(정체성 보존 일괄 교체), Flux Kontext(단일 참조를 이용한 고충실도 국소 얼굴 편집), Kling 2-6 Motion Control Pro(한 연기의 동작을 대상 캐릭터로 이전) 등 다양한 경로를 지원합니다. 사용자의 실제 의도(단일 정지 이미지 대 동영상, 전체 캐릭터 대 얼굴만, 대화 장면 대 무음 동작)에 맞춰 적절한 모델을 선택합니다. “얼굴 교체”, “얼굴 스왑”, “딥페이크”, “얼굴 대체”, “캐릭터 교체”, “머리 교체”, "X의 얼굴을 Y에 적용", "이 동영상의 주인공을 X로 만들기", "이 동영상의 배우 교체", "사진 속 캐릭터 교체", "딥페이크 동영상", "ReActor 대안" 또는 한 신원을 다른 신원으로 대체하라는 명시적인 요청에 반응합니다.