prime-skills/runcomfy-agent-skills / codex-pet
codex-pet
- Установки
- 373,846
- Автор
- prime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл создаёт кастомного Codex Pet для OpenAI Codex из одного исходного изображения. Он генерирует спрайт-атлас и манифест через RunComfy и GPT Image 2, после чего питомца можно установить в Codex. Подходит тем, у кого нет Codex Pro или $imagegen.
Установить скилл
npx skills add https://github.com/prime-skills/runcomfy-agent-skills --skill codex-pet
Аудит безопасности
Gen Agent Trust Hub
passThis skill provides a technical workflow for generating animated 'Codex Pet' assets using the RunComfy CLI and ImageMagick. It automates the process of calling an external image-generation API and programmatically assembling the resulting frames into a standardized animation spritesheet.
Audited: 7/13/2026, 4:10:51 AM
Snyk
passRisk: LOW · No issues
Audited: 7/13/2026, 4:10:46 AM
Socket
passNo alerts
Audited: 5/9/2026, 3:45:07 AM
Промпт скилла
Codex Pet — Pro Pack on RunComfy
runcomfy.com · GPT Image 2 edit endpoint · docs
Codex Pet generator on RunComfy. Turn one source image into a Codex-compatible custom Codex Pet — pet.json + spritesheet.webp — drop it into ${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<name>/, Codex picks it up next to the 8 built-in Codex Pets.
npx skills add agentspace-so/runcomfy-agent-skills --skill codex-pet -g
What a Codex Pet is
OpenAI Codex Pets (released May 2026) are pixel-art animated companions that float over your desktop while Codex codes — they react to mouse interaction and Codex status (scratching head when thinking, popping a speech bubble when a task completes). Codex ships with 8 built-in Codex Pets and supports custom Codex Pets installed locally as a folder under ${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/.
Each custom Codex Pet folder contains exactly two files:
pet.json— manifest withid,displayName,description,spritesheetPath.spritesheet.webp— Codex Pet sprite atlas, 1536x1872 PNG or WebP, 8 columns x 9 rows of 192x208 cells, transparent background.
The 9 rows correspond to 9 animation states Codex plays. Each row uses a fixed number of leading frames; trailing cells stay fully transparent.
Why this Codex Pet skill (vs OpenAI's official hatch-pet)
OpenAI ships an official hatch-pet skill that produces the same Codex Pet artifact via the Codex-internal $imagegen system skill (requires Codex Pro + $imagegen configured).
This Codex Pet skill is a drop-in alternative that runs via the RunComfy CLI: a single RUNCOMFY_TOKEN plus runcomfy and magick binaries — no Codex Pro, no $imagegen, no OPENAI_API_KEY. The output Codex Pet artifact is identical — same pet.json shape, same spritesheet.webp 1536x1872 atlas, same 9 animation rows — so Codex treats this Codex Pet exactly like one made by hatch-pet.
This skill follows the same pattern Codex's built-in Codex Pets use: one canonical pose, replicated across cells with ImageMagick micro-transforms for subtle animation (1-2 px shifts, blink frames, tilt frames). That matches what the official hatch-pet output actually looks like cell-by-cell — the Codex Pet animation visible in the Codex desktop app is intentionally subtle.
Pick this skill when:
- You want a custom Codex Pet but don't have Codex Pro /
$imagegen. - You want a custom Codex Pet built via the RunComfy Model API.
- You want batch Codex Pet generation from a folder of source images (one canonical call per pet).
- You're entering the OpenAI Codex Pet contest with a different model behind the visuals.
- You said "codex pet", "/hatch", "make me a codex pet", "spritesheet.webp", "desktop pet for codex" explicitly.
Codex Pet animation rows
Codex reads one fixed atlas: 8 columns, 9 rows, 192x208 cells. Each Codex Pet row corresponds to one animation state with a specific number of leading frames.
| Row | State | Used columns | Frames | Codex Pet behavior |
|---|---|---|---|---|
| 0 | idle | 0-5 | 6 | calm breathing/blinking; the reduced-motion first frame for the Codex Pet |
| 1 | running-right | 0-7 | 8 | Codex Pet locomotion to the right |
| 2 | running-left | 0-7 | 8 | mirrored locomotion to the left |
| 3 | waving | 0-3 | 4 | greeting / attention gesture |
| 4 | jumping | 0-4 | 5 | anticipation, lift, peak, descent, settle |
| 5 | failed | 0-7 | 8 | error / sad / deflated reaction |
| 6 | waiting | 0-5 | 6 | patient idle variant |
| 7 | running | 0-5 | 6 | active working / in-progress loop (NOT foot-running) |
| 8 | review | 0-5 | 6 | focused / inspecting / thinking |
Trailing cells after each row's last used column must be fully transparent.
Codex Pet style
The Codex Pet visual house style:
- EXAGGERATED chibi proportions: head occupies ~60 percent of total figure height; body and legs are tiny stubby and short. The whole figure should fit a near-square bounding box.
- pixel-art-adjacent low-resolution mascot, chunky silhouette
- thick dark 1-2 px outlines, visible stepped pixel edges
- limited palette, flat cel shading, simple expressive face, tiny limbs
- transparent background
Avoid: motion lines, drop shadows, glows, sparkles, floating effects, text labels, scenery, white/black backgrounds.
Prerequisites
- RunComfy CLI —
npm i -g @runcomfy/cli - RunComfy account —
runcomfy login. CI alternative:RUNCOMFY_TOKEN=<token>. - ImageMagick —
brew install imagemagick(macOS) orapt-get install imagemagick(Linux). Provides themagickcommand for the deterministic atlas assembly. - A source image URL — publicly fetchable HTTPS, JPEG/PNG/WebP, the subject the Codex Pet will be modeled on.
Codex Pet pipeline (1 GPT Image 2 call, ~2 min)
- Canonical Codex Pet — single
runcomfy run openai/gpt-image-2/editcall producing one 1024x1024 chibi pose on a magenta chroma-key background. - Cell normalization — chroma-key magenta → alpha 0, trim, aspect-fit into 192x208 with transparent padding.
- 9 row strips, programmatic — for each of 9 animation states, build the row's 8 cells via ImageMagick micro-transforms (translate / mask / mirror) of the canonical cell. Trailing cells filled with transparent 192x208.
- Atlas — stack 9 row strips vertically into the 1536x1872 Codex Pet atlas.
- WebP — convert atlas PNG to WebP.
- Manifest + install — write
pet.json, copy both files into${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<pet-name>/.
The micro-transform approach matches what Codex's built-in Codex Pets actually do — the Codex Pet animation is intentionally subtle, so 1-2 px shifts and blink masks per cell give the right visual feel without burning 72 GPT Image 2 calls.
Step 1: Generate the canonical Codex Pet (1 call)
PET_NAME="my-pet"
PET_DESC="A friendly companion for late-night refactors."
SOURCE_URL="https://.../source.png"
RUN_DIR="./codex-pet-run/${PET_NAME}"
CHROMA="#FF00FF" # magenta chroma-key
mkdir -p "${RUN_DIR}"
runcomfy run openai/gpt-image-2/edit \
--input "{
\"prompt\": \"Generate one canonical Codex digital pet sprite based on the input image. EXAGGERATED chibi proportions: the head occupies about 60 percent of the total figure height; body and legs are tiny stubby and short. The whole pet figure must fit within a near-square bounding box (overall aspect close to 1:1). Pixel-art-adjacent low-resolution mascot, chunky whole-body silhouette, thick dark 1-2 px outline, visible stepped pixel edges, limited palette, flat cel shading, simple expressive face, tiny limbs. Centered in the image. No polished illustration, no painterly render, no anime key art, no 3D render, no glossy app-icon polish, no realistic detail. Background: solid flat magenta ${CHROMA} chroma-key fill outside the pet silhouette. The pet itself must not use the chroma-key color or any close-to-magenta highlights. No gradients, no shadows, no halos, no scenery, no text. Identity preserved from the input image.\",
\"images\": [\"${SOURCE_URL}\"],
\"size\": \"1024*1024\"
}" \
--output-dir "${RUN_DIR}/decoded/"
BASE=$(ls "${RUN_DIR}/decoded/"*.png | head -1)
echo "canonical Codex Pet: ${BASE}"
Step 2: Normalize the canonical into a 192x208 Codex Pet cell
Chroma-key magenta to alpha, trim to the pet sprite bounding box, aspect-fit into 192x208 with transparent padding.
magick "${BASE}" \
-fuzz 18% -transparent "${CHROMA}" \
-alpha set \
-trim +repage \
-resize 192x208 \
-gravity center \
-background none \
-extent 192x208 \
"${RUN_DIR}/cell.png"
The 18% fuzz is tuned for GPT Image 2's anti-aliased magenta edges. Adjust to 25% if the Codex Pet has wider magenta halos, or to 8-10% if the pet has near-magenta highlights getting clipped.
Step 3: Build the 9 Codex Pet row strips programmatically
For each row, build 8 cells from the canonical via ImageMagick micro-transforms, fill unused trailing cells with transparent, then concatenate into a 1536x208 row strip.
SRC="${RUN_DIR}/cell.png"
mkdir -p "${RUN_DIR}/cells"
# Helpers
shift_cell() { magick "$SRC" -background none -roll "+${1}+${2}" -alpha set "$3"; }
rotate_cell() { magick "$SRC" -background none -distort SRT "$1" -alpha set "$2"; }
make_blink() {
# Eyes are roughly at y=80-100 in a 208-tall cell.
# Soften with a skin-tone overlay across that horizontal band.
magick "$SRC" \
-region 80x6+56+82 -fill "#f4e6d8" -colorize 70% -blur 0x0.5 +region "$1"
}
blank_cell() { magick -size 192x208 xc:none -alpha set "PNG32:$1"; }
build_row() {
local row=$1; shift
local i=0
for spec in "$@"; do
local out="${RUN_DIR}/cells/row${row}-frame${i}.png"
case "$spec" in
base) cp "$SRC" "$out" ;;
blink) make_blink "$out" ;;
shift:*) IFS=':' read -r _ x y <<< "$spec"; shift_cell "$x" "$y" "$out" ;;
rotate:*) IFS=':' read -r _ ang <<< "$spec"; rotate_cell "$ang" "$out" ;;
esac
i=$((i+1))
done
while [ "$i" -lt 8 ]; do
blank_cell "${RUN_DIR}/cells/row${row}-frame${i}.png"
i=$((i+1))
done
magick "${RUN_DIR}/cells/row${row}-frame"*.png +append -alpha set \
"${RUN_DIR}/cells/row${row}-strip.png"
}
# 9 Codex Pet rows with their per-frame micro-transforms
build_row 0 base base blink base base blink # idle (6)
build_row 1 base shift:1:0 shift:2:-1 shift:1:0 base shift:-1:0 shift:-2:-1 shift:-1:0 # running-right (8)
# row 2 = running-left = horizontal flip of row 1, built below
build_row 3 base shift:0:-1 base shift:0:-1 # waving (4)
build_row 4 shift:0:2 base shift:0:-8 shift:0:-2 base # jumping (5) — vertical arc
build_row 5 base shift:0:1 rotate:1 shift:0:1 shift:0:2 shift:0:1 rotate:-1 base # failed (8)
build_row 6 base base shift:0:-1 base base shift:0:1 # waiting (6)
build_row 7 base shift:0:-1 base shift:0:-1 base shift:0:-1 # running (6)
build_row 8 base rotate:-2 base rotate:2 base base # review (6)
# Row 2: running-left = mirror of running-right
magick "${RUN_DIR}/cells/row1-strip.png" -flop -alpha set "${RUN_DIR}/cells/row2-strip.png"
The micro-transform table is what gives the Codex Pet its readable-but-subtle motion in Codex. Tweak the numbers per row to taste; the deltas are intentionally small (1-2 px) so the Codex Pet feels alive without becoming distracting.
Step 4: Compose the Codex Pet atlas
Stack the 9 row strips vertically into the 1536x1872 Codex Pet atlas, then convert to WebP.
magick \
"${RUN_DIR}/cells/row0-strip.png" \
"${RUN_DIR}/cells/row1-strip.png" \
"${RUN_DIR}/cells/row2-strip.png" \
"${RUN_DIR}/cells/row3-strip.png" \
"${RUN_DIR}/cells/row4-strip.png" \
"${RUN_DIR}/cells/row5-strip.png" \
"${RUN_DIR}/cells/row6-strip.png" \
"${RUN_DIR}/cells/row7-strip.png" \
"${RUN_DIR}/cells/row8-strip.png" \
-append -alpha set "${RUN_DIR}/spritesheet.png"
magick "${RUN_DIR}/spritesheet.png" "${RUN_DIR}/spritesheet.webp"
Step 5: Write the Codex Pet manifest
cat > "${RUN_DIR}/pet.json" <<EOF
{
"id": "${PET_NAME}",
"displayName": "${PET_NAME}",
"description": "${PET_DESC}",
"spritesheetPath": "spritesheet.webp"
}
EOF
Step 6: Install the Codex Pet
DEST="${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/${PET_NAME}"
mkdir -p "${DEST}"
cp "${RUN_DIR}/pet.json" "${RUN_DIR}/spritesheet.webp" "${DEST}/"
echo "Codex Pet installed at ${DEST}"
Restart Codex (or reload the pet list) and the custom Codex Pet appears next to the 8 built-ins.
Prompting the canonical Codex Pet — what works
The single GPT Image 2 call decides everything. Get this prompt right and the rest is deterministic.
Lead with the chibi proportion lock. "EXAGGERATED chibi proportions, head ~60 percent of figure height" is the difference between a thin tall character (which fits the 192x208 cell badly with pillarbox) and a head-dominant chibi (which fills the cell naturally). The latter is what Codex's built-in Codex Pets look like.
Demand the magenta #FF00FF chroma-key explicitly in every Codex Pet base prompt. GPT Image 2 only outputs RGB (no alpha), so the only way to get a transparent Codex Pet is to chroma-key a known background color out post-process.
Forbid the chroma-key color in the pet itself. Add: "The pet itself must not use the chroma-key color or any close-to-magenta highlights." Otherwise the chroma-key step removes Codex Pet body parts that happen to be magenta-ish.
Pin the style. "pixel-art-adjacent, chunky silhouette, 1-2 px outline, limited palette, flat cel shading" — pin every term that makes the Codex Pet match the Codex house style.
Forbid the wrong styles. "No polished illustration, no painterly render, no anime key art, no 3D render, no glossy app-icon polish, no realistic detail." Without this, GPT Image 2 will gravitate toward over-rendered anime art.
Anti-patterns:
- Generic "transparent background" — GPT Image 2 paints near-white instead. Use chroma-key.
- Letting the model freestyle proportions — it will draw a tall narrow chibi that doesn't fit 192x208.
- Mixing styles in one prompt — pin one style anchor and stick to it.
Tuning the micro-animation
The default ImageMagick recipe in step 3 produces a Codex Pet animation similar to the built-in Codex Pets — subtle bob, occasional blink, jumping arc, head tilt. To make the animation more or less perceptible, tweak the deltas:
- Bigger idle bob: change
shift:0:-1toshift:0:-2in row 0. - Faster running cycle: increase the horizontal shifts in row 1 (e.g.
shift:3:0instead ofshift:2:-1). - Higher jump: change row 4's peak from
shift:0:-8toshift:0:-12. - Stronger head tilt in review: change
rotate:-2/rotate:2torotate:-4/rotate:4.
Keep deltas small (≤ 4 px or ≤ 4°) so the Codex Pet doesn't become distracting.
FAQ — Codex Pet
What is a Codex Pet? OpenAI Codex Pets are pixel-art animated companions launched May 2026 that float over your desktop and react to Codex's coding status. Custom Codex Pets live as pet.json + spritesheet.webp files under ${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<name>/.
Why use this Codex Pet skill instead of hatch-pet? Official hatch-pet requires the Codex-internal $imagegen system skill (Codex Pro). This skill needs only RUNCOMFY_TOKEN and runs the same animation-row spec via the RunComfy CLI, with one GPT Image 2 call total.
How long does a Codex Pet generation take? ~2 minutes — 1 GPT Image 2 edit call (~90s) plus a few seconds of ImageMagick atlas assembly.
Why only one API call? The Codex Pet animation in the Codex desktop app is intentionally subtle (you can confirm by inspecting any built-in Codex Pet's atlas — 72 cells of nearly-identical poses with tiny variations). One canonical pose plus deterministic ImageMagick micro-transforms produces the same animation feel without burning 72 separate generation calls.
Can the Codex Pet skill take a non-human subject? Yes — pets, mascots, objects, foods all work. The base prompt simplifies the source into the Codex Pet house style automatically.
How do I install my Codex Pet? Copy pet.json and spritesheet.webp into ${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<pet-name>/ and reload Codex.
What if the canonical Codex Pet drifts off identity? Re-run step 1 with a tighter identity-preservation prompt (e.g. name specific features: hair color, glasses, accessory). Steps 2-6 are deterministic and don't need to change.
What size is each Codex Pet frame? 192x208 px. Each row strip is 1536x208 (8 frames). Final Codex Pet atlas is 1536x1872 (9 stacked rows).
Can I add custom poses or replace rows? Yes — modify the build_row calls in step 3. The atlas slot count per row must match the Codex contract (idle=6, running-right/left=8, waving=4, jumping=5, failed=8, waiting/running/review=6) for Codex to play them correctly.
Limitations
- One canonical pose per Codex Pet — animation is via ImageMagick transforms, not multi-frame model generation. This matches the built-in Codex Pets' subtle animation but won't produce dramatic motion (e.g. distinct frame-by-frame running cycle).
- GPT Image 2 doesn't output alpha — the magenta chroma-key + post-process is a workaround. If the Codex Pet has near-magenta colors (rare for chibi palettes), switch the chroma-key to a different solid (
#00FFFFcyan or#00FF00green) in both the prompt and the post-process. - Identity drift — GPT Image 2 may simplify the source image identity into Codex Pet style; specific small features (e.g. earrings, prop colors) may shift.
- No audio / voice on Codex Pet — Codex Pets are visual-only.
Exit codes
The runcomfy CLI uses sysexits-style codes:
| code | meaning |
|---|---|
| 0 | Codex Pet canonical generated successfully |
| 64 | bad CLI args |
| 65 | bad input JSON for the Codex Pet call / schema mismatch (e.g. size: "1024_1024" instead of "1024*1024") |
| 69 | upstream 5xx |
| 75 | retryable: timeout / 429 |
| 77 | not signed in or token rejected |
magick (ImageMagick) returns 0 on a clean Codex Pet atlas; non-zero indicates a missing input frame or output-path permission issue.
Full reference: docs.runcomfy.com/cli/troubleshooting.
How it works
- The skill calls
runcomfy run openai/gpt-image-2/editonce with the user's source image and a tight chibi-proportion prompt, producing a 1024x1024 canonical Codex Pet on magenta. - ImageMagick chroma-keys the magenta to alpha 0, trims the sprite bbox, aspect-fits into a 192x208 cell.
- ImageMagick programmatically builds 9 row strips by applying micro-transforms (1-2 px translate, blink mask, rotate, mirror) to the canonical cell.
- The 9 row strips stack into the 1536x1872 Codex Pet atlas; the atlas converts to WebP.
- A
pet.jsonmanifest is written; both files are copied into${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<name>/where Codex picks up the custom Codex Pet automatically.
Credits
The 9-row Codex Pet atlas spec — column counts, frame counts, cell dimensions — comes from OpenAI's official hatch-pet skill (MIT licensed). The animation-row contract and the chroma-key strategy are documented there. This skill reuses the spec but swaps the visual generator ($imagegen → RunComfy GPT Image 2) and the atlas assembly (Python → ImageMagick) so it runs without Codex Pro.
What this skill is not
Not a Codex client. Not a hatch-pet replacement when $imagegen is available — official hatch-pet is preferable when Codex Pro is in play. Not a self-hosted GPT Image 2 — depends on a working RunComfy account.
Security & Privacy
- Token storage:
runcomfy loginwrites the API token to~/.config/runcomfy/token.jsonwith mode 0600. SetRUNCOMFY_TOKENenv var to bypass the file in CI. - Input boundary: Codex Pet prompts are passed as JSON via
--input. The CLI does NOT shell-expand. No shell-injection surface. - Third-party content: source image URL is fetched by the RunComfy server. Treat external URLs as untrusted — image-based prompt injection is a known risk for any image-edit model.
- Outbound endpoints: only
model-api.runcomfy.netand*.runcomfy.net/*.runcomfy.com. - Generated-file size cap: the CLI aborts any single Codex Pet canonical download > 2 GiB.
- Local install path: the final Codex Pet writes to
${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<pet-name>/. No remote upload.
Все файлы скилла
- SKILL.md
Другие скиллы автора
video-edit
411,704 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Навык для редактирования видео через RunComfy: автоматически подбирает оптимальную модель (Wan 2.7, Kling, Lucy) под задачу — рестайлинг, перенос движений, замена фона или одежды. Позволяет выполнять точечные изменения с сохранением
image-to-video
410,144 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл анимирует статичные изображения через RunComfy, автоматически подбирая подходящую модель под задачу: от простой анимации портрета до липсинка с голосом и мультимодальной композиции с видео и аудио. Экономит время, избавляя от ручного выбора модели и настройки параметров.
nano-banana-2
409,837 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Генерация изображений через Google Nano Banana 2 (flash-модель семейства Gemini) с помощью RunComfy CLI. Поддерживает настройку разрешения, соотношения сторон, количества изображений, seed, текста в изображении и веб-поиска для актуальных событий. Подходит для быстрых черновиков, соцсетей и маркетинговых карточек.
nano-banana-edit
409,462 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Навык редактирует изображения через модель Google Nano Banana 2 на RunComfy: меняет фон, заменяет объекты и текст, сохраняя личность субъекта. Поддерживает пакетную обработку до 20 изображений за вызов и позволяет точно локализовать правки с помощью пространственных описаний.
image-edit
409,414 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Умный маршрутизатор для редактирования изображений на RunComfy: сам выбирает подходящую модель по задаче — пакетная обработка до 20 фото, переписывание текста на разных языках, точечные правки или замена областей по маске. Включает готовые паттерны промптов для каждой модели и запускает её через CLI одной командой.
flux-kontext
409,248 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл выполняет точное локальное редактирование изображений через модель Flux 1 Kontext Pro на RunComfy: меняет отдельные детали по одной инструкции, сохраняя лицо, позу, одежду и остальные элементы исходника. Включает проверенные паттерны промптов и подсказки, когда вместо Kontext стоит использовать другие модели. Полезен для точечных правок, замены текста на бренд-макетах и быстрых итераций над одним изображением.
wan-2-7
408,708 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Генерирует видео по текстовому описанию с помощью модели Wan 2.7 на платформе RunComfy: поддерживает липсинк под аудиодорожку, управление несколькими референсами, выбор разрешения, длительности и соотношения сторон, а также автоматическое расширение промптов. Помогает подобрать подходящую модель среди альтернатив и корректно настроить запрос для качественного результата.
gpt-image-edit
408,538 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Редактирование изображений через GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) на RunComfy: замена текста на изображении, сохранение лиц и деталей, композиция из нескольких референсов. Навык включает проверенные шаблоны промптов для точных правок и помогает выбрать подходящую модель для задачи.
seedance-v2
408,528 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл генерирует короткие кинематографичные видео (4–15 секунд) через модель Seedance 2.0 Pro на RunComfy. Поддерживает мультимодальные референсы (до 9 изображений, 3 видео, 3 аудио), естественную синхронизацию речи и губ, управление камерой, длительностью и соотношением сторон. Подходит для рекламы, диалоговых роликов, превизуализации и брендированных нарративов.
happyhorse-1-0
408,491 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Навык для генерации видео по текстовому описанию с помощью модели HappyHorse 1.0 через платформу RunComfy: создаёт ролики вплоть до 1080p с синхронизированным звуком, сохраняет консистентность персонажей между кадрами и поддерживает шесть языков. Позволяет настраивать соотношение сторон, длительность, разрешение и сид, а также помогает выбрать подходящую модель для конкретной задачи.
flux-2-klein
408,322 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Flux 2 Klein — дистиллированная модель для генерации изображений
kling-3-0
385,451 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл для генерации видео через Kling 3.0 на платформе RunComfy: поддерживает шесть комбинаций тарифов (Standard, Pro, 4K) и режимов (текст-в-видео, изображение-в-видео). Позволяет создавать многосегментные ролики с синхронизированным звуком, управлять движением камеры, длительностью и стилем через CLI-команды.
ai-video-generation
355,063 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Генерирует AI-видео через CLI RunComfy: из текста, изображения или продлевает существующие клипы. Автомати
ai-image-generation
354,763 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Навык для генерации и редактирования изображений через CLI RunComfy. Поддерживает более 10 моделей (FLUX, Nano Banana, GPT Image, Seedream, Qwen и др.) для задач text-to-image и image-to-image, автоматически подбирая оптимальную модель под запрос пользователя.
runcomfy-cli
352,401 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл обучает работе с CLI RunComfy: установка, авторизация, запуск сотен моделей генерации изображений и видео, обработка результатов и скриптование. Позволяет вызывать любые endpoint-ы из терминала, автоматизировать пайплайны и служит основой для других скиллов RunComfy.
ai-avatar-video
352,166 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл создаёт видео с AI-аватарами и синхронизацией губ по аудио: от простых «говорящих голов» до кинематографичных роликов. Автоматически подбирает подходящую модель (OmniHuman, Wan, HappyHorse, Seedance) под задачу — озвучка, виртуальный ведущий, дубляж или анимация персонажа.
face-swap
352,094 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл для замены лица или персонажа на фото и видео через RunComfy CLI. Подбирает оптимальную модель под задачу: видео с сохранением движений, одиночные изображения с несколькими референсами, пакетная замена лица для серий кадров или точечное редактирование по описанию.
video-inpainting
350,444 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Автоматически удаляет объекты, водяные знаки, провода и другие нежелательные элементы прямо в видео, заполняя область подходящим фоном. Помогает чистить и заменять регионы кадров через CLI RunComfy, автоматически выбирая нужную модель под задачу — от простого текстового описания до точных покадровых правок.
image-inpainting
349,959 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл выполняет инпейнтинг изображений через RunComfy CLI: удаляет объекты, водяные знаки, заменяет области по маске или текстовому описанию. Поддерживает несколько моделей, включая Z-Image Turbo Inpainting и Nano Banana 2 Edit, с настройкой силы воздействия. Полезен для ретуши, замены фона и точечного редактирования снимков.
controlnet-pose
349,756 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл управляет генерацией изображений и видео с учётом позы, скелета или движения через RunComfy CLI: переносит моушн с эталонного видео на нового персонажа, создаёт картинки по OpenPose-скелету или depth-карте и анимирует стилизованных героев. Помогает быстро подобрать нужную модель под задачу — от фотореалистичного переноса движений до позно-управляемой анимации.
lipsync
349,716 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Скилл для синхронизации движения губ персонажа с аудиодорожкой. Автоматически выбирает подходящую модель RunComfy (OmniHuman, Sync Labs, Kling и др.) в зависимости от входных данных: фото+аудио, видео+аудио или сценарий. Выполняет команды через CLI, учитывает требования к согласию при работе с реальными людьми.
video-extend
349,309 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Продлевает существующий видеоклип через RunComfy на базе Google Veo 3-1: добавляет новые кадры после исходного ролика с сохранением движения, освещения и персонажа. Позволяет удлинять короткие клипы, собирать многосценные истории из одного исходника и выбирать между обычным и быстрым режимом в зависимости от нужного качества и бюджета.
elevenlabs-music-generation
349,167 установокprime-skills/runcomfy-agent-skills
Генерирует полноценные песни и инструментальные треки через ElevenLabs Music и RunComfy CLI. Поддерживает разметку секций (интро, куплет, припев), длительность от 5 секунд до 5 минут, мультиязычные тексты и коммерческое использование. Управление — командой runcomfy run elevenlabs/elevenlabs/music-generation.