Comfyui

Генерация изображений, видео и аудио через ComfyUI — установка, запуск, управление узлами и моделями, запуск воркфлоу с подстановкой параметров. Для управления жизненным циклом используется официальный comfy-cli, для выполнения задач — прямой REST/WebSocket API.

Метаданные навыка


Источник	Встроенный (установлен по умолчанию)
Путь	`skills/creative/comfyui`
Версия	`5.1.0`
Автор	[‘kshitijk4poor’, ‘alt-glitch’, ‘purzbeats’]
Лицензия	MIT
Платформы	macos, linux, windows
Теги	`comfyui`, `image-generation`, `stable-diffusion`, `flux`, `sd3`, `wan-video`, `hunyuan-video`, `creative`, `generative-ai`, `video-generation`
Связанные навыки	`stable-diffusion-image-generation`, `image_gen`

Справочник: полный SKILL.md

инфо

Ниже приведено полное определение навыка, которое Hermes Agent загружает при его активации. Именно это видит агент в качестве инструкций, когда навык включён.

ComfyUI

Генерация изображений, видео, аудио и 3D-контента через ComfyUI с использованием официального comfy-cli для установки и управления жизненным циклом, а также прямого REST/WebSocket API для выполнения воркфлоу.

Что входит в навык

Справочная документация (references/):

official-cli.md — все команды comfy ... с флагами
rest-api.md — REST + WebSocket эндпоинты (локальные и облачные), схемы payload
workflow-format.md — JSON в API-формате, типовые узлы, маппинг параметров
template-integrity.md — конвертация comfyui-workflow-templates из формата редактора в API-формат: обход Reroute-узлов, ключи с точкой для динамических входов (values.a, resize_type.width), особенности Cloud (302 redirect, 1 параллельное задание на бесплатном тарифе, потолок VRAM 1080p), склейка ffmpeg для Discord. Автор — @purzbeats. Загружайте этот файл каждый раз, когда работаете с официальными шаблонами.

Скрипты (scripts/):

Скрипт	Назначение
`_common.py`	Общие HTTP-утилиты, маршрутизация Cloud, каталоги узлов (не запускать напрямую)
`hardware_check.py`	Проверка GPU/VRAM/диска → рекомендация: локально или Comfy Cloud
`comfyui_setup.sh`	Проверка железа + установка comfy-cli + ComfyUI + запуск + верификация
`extract_schema.py`	Чтение воркфлоу → список управляемых параметров и зависимостей моделей
`check_deps.py`	Проверка воркфлоу против запущенного сервера → список отсутствующих узлов/моделей
`auto_fix_deps.py`	Запускает check_deps, затем `comfy node install` / `comfy model download`
`run_workflow.py`	Подстановка параметров, отправка, мониторинг, скачивание результатов (HTTP или WS)
`run_batch.py`	Запуск воркфлоу N раз со sweep-параметрами, параллельно до лимита тарифа
`ws_monitor.py`	Просмотр выполняемых задач в реальном времени через WebSocket
`health_check.py`	Верификационный чеклист: comfy-cli + сервер + модели + smoke-тест
`fetch_logs.py`	Получение traceback / статусных сообщений для заданного prompt_id

Примеры воркфлоу (workflows/): SD 1.5, SDXL, Flux Dev, SDXL img2img, SDXL inpaint, ESRGAN upscale, AnimateDiff video, Wan T2V. Подробности — в workflows/README.md.

Когда использовать

Пользователь просит сгенерировать изображения через Stable Diffusion, SDXL, Flux, SD3 и т.д.
Пользователь хочет запустить конкретный файл воркфлоу ComfyUI
Нужно выстроить цепочку генеративных шагов (txt2img → upscale → восстановление лиц)
Требуется ControlNet, inpainting, img2img или другие продвинутые пайплайны
Пользователь хочет управлять очередью ComfyUI, проверять модели или устанавливать кастомные узлы
Нужна генерация видео/аудио/3D через AnimateDiff, Hunyuan, Wan, AudioCraft и т.д.

Архитектура: два уровня

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 1: comfy-cli (official lifecycle tool)        │
│   Setup, server lifecycle, custom nodes, models     │
│   → comfy install / launch / stop / node / model    │
└─────────────────────────┬───────────────────────────┘
                          │
┌─────────────────────────▼───────────────────────────┐
│ Layer 2: REST/WebSocket API + skill scripts         │
│   Workflow execution, param injection, monitoring   │
│   POST /api/prompt, GET /api/view, WS /ws           │
│   → run_workflow.py, run_batch.py, ws_monitor.py    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Зачем два уровня? Официальный CLI отлично справляется с установкой и управлением сервером, но почти не поддерживает выполнение воркфлоу. REST/WS API закрывает этот пробел — скрипты берут на себя подстановку параметров, мониторинг выполнения и скачивание результатов, которые CLI не умеет делать.

Быстрый старт

Проверка окружения

# Что уже есть?
command -v comfy >/dev/null 2>&1 && echo "comfy-cli: installed"
curl -s http://127.0.0.1:8188/system_stats 2>/dev/null && echo "server: running"

# Потянет ли машина ComfyUI локально? (проверка GPU/VRAM/диска)
python3 scripts/hardware_check.py

Если ничего не установлено — см. раздел Установка ниже, но сначала всегда запускайте проверку железа.

Быстрая проверка работоспособности

python3 scripts/health_check.py
# → JSON: comfy_cli на PATH? сервер доступен? есть хотя бы один чекпоинт? smoke-тест пройден?

Основной рабочий процесс

Шаг 1: Получить воркфлоу JSON в API-формате

Воркфлоу должен быть в API-формате (у каждого узла есть class_type). Источники:

Веб-интерфейс ComfyUI → Workflow → Export (API) (новый UI) или кнопка “Save (API Format)” (старый UI)
Директория workflows/ этого навыка (готовые примеры)
Файлы из сообщества (civitai, Reddit, Discord) — обычно в формате редактора, нужно загрузить в ComfyUI и повторно экспортировать

Формат редактора (с массивами nodes и links на верхнем уровне) напрямую не выполняется. Скрипты это определяют и просят повторно экспортировать.

Шаг 2: Посмотреть, что можно изменить

python3 scripts/extract_schema.py workflow_api.json --summary-only
# → {"parameter_count": 12, "has_negative_prompt": true, "has_seed": true, ...}

python3 scripts/extract_schema.py workflow_api.json
# → полная схема с параметрами, зависимостями моделей, ссылками на embeddings

Шаг 3: Запуск с параметрами

# Локально (по умолчанию http://127.0.0.1:8188)
python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflow_api.json \
  --args '{"prompt": "a beautiful sunset over mountains", "seed": -1, "steps": 30}' \
  --output-dir ./outputs

# Cloud (задайте API-ключ один раз; маршрутизация /api выполняется автоматически)
export COMFY_CLOUD_API_KEY="comfyui-..."
python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflow_api.json \
  --args '{"prompt": "..."}' \
  --host https://cloud.comfy.org \
  --output-dir ./outputs

# Прогресс в реальном времени через WebSocket (требуется `pip install websocket-client`)
python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow flux_dev.json \
  --args '{"prompt": "..."}' \
  --ws

# img2img / inpaint: передайте --input-image для автоматической загрузки и подстановки
python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow sdxl_img2img.json \
  --input-image image=./photo.png \
  --args '{"prompt": "make it watercolor", "denoise": 0.6}'

# Batch / sweep: 8 случайных сидов, параллельно до лимита тарифа
python3 scripts/run_batch.py \
  --workflow sdxl.json \
  --args '{"prompt": "abstract"}' \
  --count 8 --randomize-seed --parallel 3 \
  --output-dir ./outputs/batch

-1 для seed (или флаг --randomize-seed без явного сида) генерирует новый случайный сид при каждом запуске.

Шаг 4: Показать результаты

Скрипты выводят JSON в stdout с описанием каждого выходного файла:

{
  "status": "success",
  "prompt_id": "abc-123",
  "outputs": [
    {"file": "./outputs/sdxl_00001_.png", "node_id": "9",
     "type": "image", "filename": "sdxl_00001_.png"}
  ]
}

Таблица решений

Что говорит пользователь	Инструмент	Команда
Жизненный цикл (comfy-cli)
“установить ComfyUI”	comfy-cli	`bash scripts/comfyui_setup.sh`
”запустить ComfyUI”	comfy-cli	`comfy launch --background`
”остановить ComfyUI”	comfy-cli	`comfy stop`
”установить узел X”	comfy-cli	`comfy node install <name>`
”скачать модель X”	comfy-cli	`comfy model download --url <url> --relative-path models/checkpoints`
”список установленных моделей”	comfy-cli	`comfy model list`
”список установленных узлов”	comfy-cli	`comfy node show installed`
Выполнение (скрипты)
“всё готово к работе?“	скрипт	`health_check.py` (опционально с `--workflow X --smoke-test`)
“что можно изменить в этом воркфлоу?“	скрипт	`extract_schema.py W.json`
”проверить зависимости воркфлоу W”	скрипт	`check_deps.py W.json`
”устранить недостающие зависимости”	скрипт	`auto_fix_deps.py W.json`
”сгенерировать изображение”	скрипт	`run_workflow.py --workflow W --args '{...}'`
”использовать это изображение” (img2img)	скрипт	`run_workflow.py --input-image image=./x.png ...`
”8 вариантов со случайными сидами”	скрипт	`run_batch.py --count 8 --randomize-seed ...`
”показать прогресс в реальном времени”	скрипт	`ws_monitor.py --prompt-id <id>`
”получить ошибку из задачи X”	скрипт	`fetch_logs.py <prompt_id>`
Прямой REST
”что в очереди?”	REST	`curl http://HOST:8188/queue` (локально) или `--host https://cloud.comfy.org`
”отменить задачу”	REST	`curl -X POST http://HOST:8188/interrupt`
”освободить память GPU”	REST	`curl -X POST http://HOST:8188/free`

Установка

Когда пользователь просит настроить ComfyUI, первым делом спросите: нужен Comfy Cloud (хостинг, без установки, по API-ключу) или локальная установка? Не запускайте команды установки и не проверяйте железо, пока не получите ответ.

Официальная документация: https://docs.comfy.org/installation Документация CLI: https://docs.comfy.org/comfy-cli/getting-started Документация Cloud: https://docs.comfy.org/get_started/cloud Cloud API: https://docs.comfy.org/development/cloud/overview

Шаг 0: Уточнить — локально или Cloud (ВСЕГДА ПЕРВЫЙ ШАГ)

Предлагаемый текст:

“Вы хотите запустить ComfyUI локально или использовать Comfy Cloud?

Comfy Cloud — хостинг на GPU RTX 6000 Pro, все популярные модели предустановлены, никакой настройки. Нужен API-ключ (для запуска воркфлоу требуется платная подписка; бесплатный тариф — только просмотр моделей). Подходит, если у вас нет мощного GPU.

Локально — бесплатно, но машина ДОЛЖНА соответствовать требованиям по железу:

NVIDIA GPU с ≥6 ГБ VRAM (≥8 ГБ для SDXL, ≥12 ГБ для Flux/видео), либо

AMD GPU с поддержкой ROCm (Linux), либо

Apple Silicon Mac (M1+) с ≥16 ГБ unified memory (рекомендуется ≥32 ГБ).

Intel Mac и машины без GPU не подойдут — используйте Cloud.

Что выберете?”

Маршрутизация:

Cloud → переходим к Пути A.
Локально → сначала проверяем железо, затем выбираем путь B–E по результатам.
Не уверен → запускаем проверку железа и решаем по вердикту.

Шаг 1: Проверка железа (ТОЛЬКО при выборе локальной установки)

python3 scripts/hardware_check.py --json
# Дополнительно: проверка `torch` на наличие CUDA/MPS:
python3 scripts/hardware_check.py --json --check-pytorch

Вердикт	Значение	Действие
`ok`	≥8 ГБ VRAM (дискретная) ИЛИ ≥32 ГБ unified (Apple Silicon)	Локальная установка — использовать `comfy_cli_flag` из отчёта
`marginal`	SD1.5 работает; SDXL — с натяжкой; Flux/видео — маловероятно	Локально — только для лёгких воркфлоу, иначе Путь A (Cloud)
`cloud`	Нет подходящего GPU, <6 ГБ VRAM, <16 ГБ Apple unified, Intel Mac, Rosetta Python	Переключиться на Cloud, если пользователь не настаивает на локальной установке

Скрипт также сообщает wsl: true (WSL2 с NVIDIA passthrough) и rosetta: true (x86_64 Python на Apple Silicon — нужно переустановить как ARM64).

Если вердикт cloud, но пользователь хочет локально — не продолжайте молча. Покажите массив notes дословно и спросите: (a) перейти на Cloud или (b) принудительно установить локально (на современных моделях будет OOM или неприемлемо медленно).

Выбор пути установки

Сначала запускайте проверку железа. Таблица ниже — запасной вариант, когда пользователь уже сообщил своё железо:

Ситуация	Рекомендуемый путь
`verdict: cloud` по результатам проверки	Путь A: Comfy Cloud
Нет GPU / хочу попробовать без установки	Путь A: Comfy Cloud
Windows + NVIDIA + нетехнический пользователь	Путь B: ComfyUI Desktop
Windows + NVIDIA + технический пользователь	Путь C: Portable или Путь D: comfy-cli
Linux + любой GPU	Путь D: comfy-cli (самый простой)
macOS + Apple Silicon	Путь B: Desktop или Путь D: comfy-cli
Headless / сервер / CI / агенты	Путь D: comfy-cli

Полностью автоматический путь (проверка железа → установка → запуск → верификация):

bash scripts/comfyui_setup.sh
# Или с переопределением настроек:
bash scripts/comfyui_setup.sh --m-series --port=8190 --workspace=/data/comfy

Скрипт запускает hardware_check.py внутри, отказывается от локальной установки при вердикте cloud (если не указан --force-cloud-override), выбирает правильный флаг comfy-cli и предпочитает pipx/uvx глобальному pip, чтобы не засорять системный Python.

Путь A: Comfy Cloud (без локальной установки)

Для пользователей без подходящего GPU или тех, кто не хочет заниматься установкой. Хостинг на RTX 6000 Pro.

Документация: https://docs.comfy.org/get_started/cloud

Зарегистрируйтесь на https://comfy.org/cloud
Сгенерируйте API-ключ на https://platform.comfy.org/login

Задайте ключ:

export COMFY_CLOUD_API_KEY="comfyui-xxxxxxxxxxxx"

Запускайте воркфлоу:

python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflows/flux_dev_txt2img.json \
  --args '{"prompt": "..."}' \
  --host https://cloud.comfy.org \
  --output-dir ./outputs

Цены: https://www.comfy.org/cloud/pricing Параллельные задачи: Free/Standard — 1, Creator — 3, Pro — 5. Бесплатный тариф не позволяет запускать воркфлоу через API — только просматривать модели. Для /api/prompt, /api/upload/*, /api/view и т.д. нужна платная подписка.

Путь B: ComfyUI Desktop (Windows / macOS)

Установщик в один клик для нетехнических пользователей. Сейчас в стадии бета.

Документация: https://docs.comfy.org/installation/desktop

Windows (NVIDIA): https://download.comfy.org/windows/nsis/x64
macOS (Apple Silicon): https://comfy.org

На Linux Desktop не поддерживается — используйте Путь D.

Путь C: ComfyUI Portable (только Windows)

Документация: https://docs.comfy.org/installation/comfyui_portable_windows

Скачайте с https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases, распакуйте, запустите run_nvidia_gpu.bat. Обновление через update/update_comfyui_stable.bat.

Путь D: comfy-cli (все платформы — рекомендуется для агентов)

Официальный CLI — лучший вариант для headless и автоматизированных установок.

Документация: https://docs.comfy.org/comfy-cli/getting-started

Установка comfy-cli

# Рекомендуется:
pipx install comfy-cli
# Или использовать uvx без установки:
uvx --from comfy-cli comfy --help
# Или (если pipx/uvx недоступны):
pip install --user comfy-cli

Отключить аналитику в неинтерактивном режиме:

comfy --skip-prompt tracking disable

Установка ComfyUI

comfy --skip-prompt install --nvidia              # NVIDIA (CUDA)
comfy --skip-prompt install --amd                 # AMD (ROCm, Linux)
comfy --skip-prompt install --m-series            # Apple Silicon (MPS)
comfy --skip-prompt install --cpu                 # только CPU (медленно)
comfy --skip-prompt install --nvidia --fast-deps  # разрешение зависимостей через uv

Расположение по умолчанию: ~/comfy/ComfyUI (Linux), ~/Documents/comfy/ComfyUI (macOS/Win). Можно переопределить: comfy --workspace /custom/path install.

Запуск и проверка

comfy launch --background                       # фоновый демон на :8188
comfy launch -- --listen 0.0.0.0 --port 8190    # свой порт с доступом по LAN
curl -s http://127.0.0.1:8188/system_stats      # проверка работоспособности

Путь E: Ручная установка (продвинутый / неподдерживаемое железо)

Для Ascend NPU, Cambricon MLU, Intel Arc и другого неподдерживаемого железа.

Документация: https://docs.comfy.org/installation/manual_install

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
pip install -r requirements.txt
python main.py

После установки: скачать модели

# SDXL (универсальная, ~6.5 ГБ)
comfy model download \
  --url "https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors" \
  --relative-path models/checkpoints

# SD 1.5 (легче, ~4 ГБ, подходит для карт с 6 ГБ)
comfy model download \
  --url "https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors" \
  --relative-path models/checkpoints

# Flux Dev fp8 (облегчённый вариант, ~12 ГБ)
comfy model download \
  --url "https://huggingface.co/Comfy-Org/flux1-dev/resolve/main/flux1-dev-fp8.safetensors" \
  --relative-path models/checkpoints

# CivitAI (предварительно задайте токен):
comfy model download \
  --url "https://civitai.com/api/download/models/128713" \
  --relative-path models/checkpoints \
  --set-civitai-api-token "YOUR_TOKEN"

Список установленных: comfy model list.

После установки: кастомные узлы

comfy node install comfyui-impact-pack             # популярный пакет утилит
comfy node install comfyui-animatediff-evolved     # генерация видео
comfy node install comfyui-controlnet-aux          # препроцессоры ControlNet
comfy node install comfyui-essentials              # типовые вспомогательные узлы
comfy node update all
comfy node install-deps --workflow=workflow.json   # установить всё, что нужно воркфлоу

После установки: верификация

python3 scripts/health_check.py
# → comfy_cli на PATH? сервер доступен? чекпоинты есть? smoke-тест?

python3 scripts/check_deps.py my_workflow.json
# → установлены ли узлы/модели/embeddings, нужные воркфлоу?

python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflows/sd15_txt2img.json \
  --args '{"prompt": "test", "steps": 4}' \
  --output-dir ./test-outputs

Загрузка изображений (img2img / Inpainting)

Проще всего передать --input-image в run_workflow.py:

python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflows/sdxl_img2img.json \
  --input-image image=./photo.png \
  --args '{"prompt": "make it cyberpunk", "denoise": 0.6}'

Флаг загружает photo.png на сервер и подставляет серверное имя файла в параметр схемы image. Для inpainting передайте оба файла:

python3 scripts/run_workflow.py \
  --workflow workflows/sdxl_inpaint.json \
  --input-image image=./photo.png \
  --input-image mask_image=./mask.png \
  --args '{"prompt": "fill with flowers"}'

Ручная загрузка через REST:

curl -X POST "http://127.0.0.1:8188/upload/image" \
  -F "image=@photo.png" -F "type=input" -F "overwrite=true"
# Возвращает: {"name": "photo.png", "subfolder": "", "type": "input"}

# Эквивалент для Cloud:
curl -X POST "https://cloud.comfy.org/api/upload/image" \
  -H "X-API-Key: $COMFY_CLOUD_API_KEY" \
  -F "image=@photo.png" -F "type=input" -F "overwrite=true"

Особенности Cloud

Базовый URL: https://cloud.comfy.org
Авторизация: заголовок X-API-Key (или ?token=KEY для WebSocket)
API-ключ: задайте $COMFY_CLOUD_API_KEY один раз — скрипты подхватят его автоматически
Скачивание результатов: /api/view возвращает 302 на подписанный URL; скрипты следуют редиректу и убирают X-API-Key перед обращением к хранилищу (ключ не утекает на S3/CloudFront).
Отличия от локального ComfyUI:
- /api/object_info, /api/queue, /api/userdata — 403 на бесплатном тарифе; только для платных аккаунтов.
- /history на Cloud переименован в /history_v2 (скрипты маршрутизируют автоматически).
- /models/<folder> на Cloud переименован в /experiment/models/<folder> (скрипты маршрутизируют автоматически).
- clientId в WebSocket сейчас игнорируется — все соединения пользователя получают один и тот же broadcast. Фильтруйте по prompt_id на стороне клиента.
- subfolder при загрузке принимается, но игнорируется — Cloud использует плоское пространство имён.
Параллельные задачи: Free/Standard — 1, Creator — 3, Pro — 5. Лишние задачи встают в очередь автоматически. Используйте run_batch.py --parallel N, чтобы загрузить свой тариф полностью.

Управление очередью и системой

# Локально
curl -s http://127.0.0.1:8188/queue | python3 -m json.tool
curl -X POST http://127.0.0.1:8188/queue -d '{"clear": true}'    # отменить ожидающие
curl -X POST http://127.0.0.1:8188/interrupt                      # отменить текущую
curl -X POST http://127.0.0.1:8188/free \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"unload_models": true, "free_memory": true}'

# Cloud — те же пути через /api/, плюс:
python3 scripts/fetch_logs.py --tail-queue --host https://cloud.comfy.org

Подводные камни

Требуется API-формат — все скрипты и эндпоинт /api/prompt ожидают воркфлоу в API-формате. Скрипты определяют формат редактора (массивы nodes и links на верхнем уровне) и просят повторно экспортировать через “Workflow → Export (API)” (новый UI) или “Save (API Format)” (старый UI).
Сервер должен быть запущен — выполнение любых задач требует работающего сервера. Запустите его командой comfy launch --background. Проверить: curl http://127.0.0.1:8188/system_stats.
Имена моделей точные — регистрозависимые, включая расширение файла. check_deps.py делает нечёткое сравнение (с расширением и без, с префиксом папки и без), но воркфлоу должен использовать каноническое имя. Смотрите установленные модели через comfy model list.
Отсутствующие кастомные узлы — “class_type not found” означает, что нужный узел не установлен. check_deps.py укажет, какой пакет нужно поставить; auto_fix_deps.py сделает это за вас.
Рабочая директория — comfy-cli определяет workspace ComfyUI автоматически. Если команды завершаются ошибкой “no workspace found”, укажите путь явно: comfy --workspace /path/to/ComfyUI <command> или comfy set-default /path/to/ComfyUI.
Лимиты API на бесплатном тарифе Cloud — /api/prompt, /api/view, /api/upload/*, /api/object_info возвращают 403 на бесплатных аккаунтах. health_check.py и check_deps.py обрабатывают это корректно и выводят понятное сообщение.
Таймаут для видео/аудио воркфлоу — определяется автоматически, когда выходной узел — VHS_VideoCombine, SaveVideo и т.п.; таймаут по умолчанию увеличивается с 300 до 900 с. Переопределяйте явно: --timeout 1800.
Path traversal в именах выходных файлов — серверные имена файлов проходят через safe_path_join, который отклоняет пути, выходящие за пределы --output-dir. Не отключайте эту защиту — воркфлоу с кастомными узлами сохранения могут генерировать произвольные пути.
Воркфлоу JSON — это произвольный код — кастомные узлы выполняют Python, поэтому запуск незнакомого воркфлоу по рискам аналогичен eval. Проверяйте воркфлоу из недоверенных источников перед запуском.
Автоматическая рандомизация сида — передайте seed: -1 в --args (или используйте --randomize-seed без явного сида), чтобы получить новый сид при каждом запуске. Реальный сид выводится в stderr.
Запрос tracking — при первом запуске comfy может спросить про аналитику. Используйте comfy --skip-prompt tracking disable для неинтерактивного отключения. comfyui_setup.sh делает это автоматически.

Чеклист верификации

Запустите python3 scripts/health_check.py для автоматической проверки всего списка. Ручная проверка:

Вердикт hardware_check.py — ok, или пользователь явно выбрал Comfy Cloud
comfy --version работает (или uvx --from comfy-cli comfy --help)
curl http://HOST:PORT/system_stats возвращает JSON
comfy model list показывает хотя бы один чекпоинт (локально) ИЛИ /api/experiment/models/checkpoints возвращает модели (cloud)
Воркфлоу JSON в API-формате
check_deps.py сообщает is_ready: true (или только node_check_skipped на бесплатном тарифе Cloud)
Тестовый запуск небольшого воркфлоу завершён; результаты попали в --output-dir