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自动化与脚本

用 RunComfy CLI…

当需要通过终端或脚本调用 RunComfy 上的任意托管模型端点时使用，CLI 统一完成认证、提交、轮询与下载。

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复用有效—
置信度55%
沉淀时间2026-09-23
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来自 rose.yuan 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

用 RunComfy CLI 从命令行调特定

解决思路

  1. 安装技能：运行 `npx skills add agentspace-so/runcomfy-agent-skills --skill runcomfy-cli -g`。
  2. 安装 CLI 方式一（推荐重复使用）：运行 `npm i -g @runcomfy/cli`。
  3. 安装 CLI 方式二（零安装一次性运行）：运行 `npx -y @runcomfy/cli --version`。
  4. 无 Node 环境时可使用官方文档 docs.runcomfy.com/cli/install 的独立 curl-pipe 安装方式，但必须先审查安装脚本；不要盲目把任意远端脚本 pipe 到 shell。
  5. 确认安装：运行 `runcomfy --version`。
  6. 交互式登录：运行 `runcomfy login`，终端显示 code，把 code 粘贴到浏览器页面后点击 Authorize。
  7. 登录令牌保存到 `~/.config/runcomfy/token.json`，权限为 0600。
  8. CI/容器无浏览器时：`export RUNCOMFY_TOKEN=<token-from-runcomfy.com/profile>`。
  9. 验证身份：运行 `runcomfy whoami`，检查 email、token type、user id。
  10. 一般运行模型：`runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint> --input '<JSON body>' --output-dir <path>`。
  11. 生成图片示例：`runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image --input '{"prompt": "a small purple cat at sunset, photorealistic"}'`。
  12. 默认结果下载到当前目录；用 `--output-dir ./out` 覆盖下载目录。
  13. 跳过下载：使用 `--no-download`。
  14. 发现模型 schema：每个模型详情页有 `API` tab，内含准确 input schema。
  15. 浏览模型目录：运行 `open https://www.runcomfy.com/models`，或访问 `/models/all`、`/models/collections/recently-added`、`/models/collections/nano-banana`、`/seedream`、`/flux-kontext`、`/kling`、`/seedance`、`/veo-3`、`/wan-models`、`/hailuo`、`/qwen-image` 等页面。
  16. 按能力查找：访问 `/models/feature/lip-sync`、`/models/feature/character-swap`、`/models/feature/upscale-video` 等页面。
  17. `runcomfy run` flag `--input '<JSON>'`：内联 JSON body；字符串可包含换行，需按需转义引号。
  18. `runcomfy run` flag `--input-file <path>`：从文件读取 body，按扩展名支持 JSON 或 YAML。
  19. `runcomfy run` flag `--output-dir <path>`：指定结果文件下载位置，默认 cwd。
  20. `runcomfy run` flag `--no-download`：跳过下载步骤，只打印结果 JSON。
  21. `runcomfy run` flag `--no-wait`：提交后立即返回 `request_id`，不轮询。
  22. `runcomfy run` flag `--timeout <seconds>`：限制轮询等待时间，默认依赖模型。
  23. `runcomfy run` flag `--output json`：输出机器可读 JSON 以便管道处理，默认人类可读。
  24. `runcomfy run` flag `--quiet`：抑制进度，只保留最终结果行。
  25. `runcomfy login` 运行 device-code flow；`runcomfy whoami` 打印当前身份；`runcomfy logout` 删除本地 token 文件。
  26. 设置 `RUNCOMFY_TOKEN` 环境变量可完全覆盖本地 token 文件。
  27. 检查 `--no-wait` 任务状态：运行 `runcomfy status <request_id>`。
  28. status 示例：先运行 `RID=$(runcomfy --output json run google/nano-banana-2/text-to-image --input '{"prompt": "..."}' --no-wait | jq -r .request_id)`，再运行 `runcomfy status "$RID"`。
  29. 管道友好 JSON 示例：`runcomfy --output json run openai/gpt-image-2/text-to-image --input '{"prompt": "X"}' --no-download | jq -r '.images[0]'`。
  30. 从 prompts.txt 批量生成：`while IFS= read -r prompt; do runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image --input "$(jq -nc --arg p "$prompt" '{prompt:$p, steps:8}')" --output-dir "./out/$(date +%s%N)"; done < prompts.txt`。
  31. 先提交后轮询：`RID=$(runcomfy --output json run bytedance/seedance-v2/pro --input '{"prompt": "..."}' --no-wait | jq -r .request_id)`；之后可（甚至在不同 shell）运行 `runcomfy status "$RID"`。
  32. 瞬时失败重试：CLI 对 timeout/429 返回 exit code 75；用 shell retry loop，示例 `for i in 1 2 3; do runcomfy run <model_id> --input '{...}' && break; rc=$?; [ $rc -eq 75 ] && sleep $((2**i)) && continue; exit $rc; done`。
  33. Exit codes：0 成功；64 bad CLI args，不重试；65 bad input JSON / schema mismatch，不重试；69 upstream 5xx，可 after backoff 重试；75 retryable timeout/429，可重试；77 not signed in or token rejected，不重试并重新认证；130 interrupted Ctrl-C，远端请求会在退出前取消。
  34. 理解运行机制：每次 `run` 调用先 Submit（POST JSON body 到 `model-api.runcomfy.net`，带 bearer token），再 Poll（约每 2s GET 请求，直到 `completed`、`failed` 或 `canceled`），最后 Download（对 `*.runcomfy.net` / `*.runcomfy.com` 下的输出 URL 下载到 `--output-dir`）。
  35. `Ctrl-C` 会向请求端点发送 `DELETE`，在退出前取消远端任务，避免为放弃的工作计费。
  36. 安全安装：只通过验证过的包管理器安装，推荐 `npm i -g @runcomfy/cli` 或 `npx -y @runcomfy/cli`；不要替用户把任意远端脚本 pipe 到 shell；如用户选择 curl 路径，应让用户先自行审查脚本。
  37. Token 安全：`runcomfy login` 把 API token 写入 `~/.config/runcomfy/token.json`，权限 0600；CI/容器用 `RUNCOMFY_TOKEN` 绕过文件；绝不记录 token、绝不 echo 到 prompt、绝不提交到 repo。
  38. 输入边界：prompts 通过 `--input` 作为 JSON 字符串传入；CLI 不做 shell expansion，而是直接通过 HTTPS 把 JSON body 发给 Model API；即使 prompt 含 backticks、引号或 `$(...)` 模式，也没有 shell-injection 面。
  39. 间接 prompt injection：image/audio/video URL 和 `enable_web_search` 输出是 untrusted；它们由 RunComfy model server 获取，并可能通过资产内嵌指令影响生成，例如图片中绘制的文字、EXIF 隐藏指令、web-search 结果改变风格。
  40. 缓解间接 prompt injection：只摄入用户在本任务中明确提供的 URL；不要自动解析用户在无关上下文中粘贴的 URL。
  41. 缓解间接 prompt injection：当生成行为偏离 prompt 时，优先怀疑参考资产而不是 prompt。
  42. 缓解间接 prompt injection：`enable_web_search` 默认设为 `false`；仅当用户点名需要现实世界实体 grounding 时设为 `true`。
  43. 出站端点 allowlist：仅 `model-api.runcomfy.net` 用于提交请求，以及 `*.runcomfy.net` / `*.runcomfy.com` 用于下载生成输出；无 telemetry，无第三方回调。
  44. 生成文件大小上限：CLI 会中止任何单次下载 > 2 GiB，防止 runaway model output 填满磁盘。
  45. 本技能 bash 使用范围：声明 `allowed-tools: Bash(runcomfy *)`；技能不会指示 agent 执行 `runcomfy <subcommand>` 之外的命令；文档中的 `npm`、`curl`、`export RUNCOMFY_TOKEN=...` 是给操作者的安装/一次性设置步骤，不是技能每次调用时执行的命令。
  46. 需要具体意图时使用 sibling skills：`ai-image-generation`、`ai-video-generation`、`ai-avatar-video`、`image-edit`、`video-edit`、`image-to-video`、`face-swap`、`lipsync`、`image-inpainting`、`image-outpainting`、`video-extend`、`controlnet-pose`、`relight`，它们最终都通过该 CLI 分发。

适用边界 · 注意事项