Completa la rama method='sv3d' (antes NotImplementedError) componiendo el
workflow SV3D nativo de ComfyUI (SV3D_Conditioning + VideoLinearCFGGuidance +
KSampler + VAEDecode + SaveImage): una imagen produce un orbit de N frames
equiespaciados en 360 grados en una pasada.
- _METHOD_CKPT['sv3d'] acepta sv3d_p (preferido) o sv3d_u; nuevo helper
_resolve_ckpt sustituye a _method_ckpt_key.
- nuevos params keyword-only video_frames=21, sv3d_width=576, sv3d_height=576
(configurables para densidad de orbit y control de VRAM).
- salida sv3d extendida con frames (orbit completo) + frame_count; views mapea
cada azimuth al frame del orbit mas cercano (cardinales para multi-vista).
- _collect_views_sv3d + helpers compartidos _history_images/_fetch_or_name;
_collect_views (zero123) refactorizado para reusarlos.
Probado en GPU (8 GB lowvram): sv3d_p.safetensors descargado a checkpoints/,
21 frames 576x576 en ~75 s, peak ~5.7 GB, sin OOM
(prompt_id 0caeedf4-baa0-4c8f-844a-867490ac4f85). Detalle en report 0128.
Bumpa version 1.0.0 -> 1.1.0 + Capability growth log. Pagina madre comfyui.md
marca ambos caminos (zero123/sv3d) operativos.
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Nueva capacidad del grupo comfyui: dado el id/URL de una imagen de Civitai,
extrae cómo se generó (prompt, modelo, sampler, LoRAs) vía los endpoints tRPC
image.getGenerationData + image.get (la API v1 da meta=null), reconstruye el
workflow y lo replica en nuestro ComfyUI, sustituyendo el checkpoint ausente por
el más parecido instalado y reportando lo que falta en missing_models sin bajar
nada a ciegas. Respeta SFW.
Funciones nuevas (registry-first, componen 8 funciones existentes):
- comfyui_fetch_civitai_image_meta_py_ml (impura): observa la receta por id/URL.
- comfyui_map_a1111_params_py_ml (pura): traduce meta A1111 -> params ComfyUI,
familia del modelo y LoRAs.
- comfyui_replicate_civitai_oneshot_py_pipelines: orquesta fetch_meta ->
map_a1111_params -> build/embebido -> run_foreign_workflow_oneshot -> judge.
Probado en vivo (imagen SFW 23526611): receta extraída + réplica 1024x1024
generada + panel de jueces. 12 tests unitarios verdes. Capability page comfyui.md
actualizada. Report 0127.
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Mezclador del grupo comfyui-skill que promueve a una sola llamada la secuencia
base -> compose -> submit -> wait -> fetch -> judge (issue 0087):
- comfyui_compose_capabilities_py_ml (PURA): aplica en orden las capacidades
activadas (loras, controlnet, ipadapter, facedetailer, hires) sobre un
workflow base, sin mutar la entrada.
- comfyui_generate_mixed_oneshot_py_pipelines: one-shot que resuelve el base
(skill/txt2img/dict), compone, encola, espera, descarga el PNG y lo puntua
con el panel comfyui-judge.
- comfyui_inject_controlnet_py_ml, comfyui_inject_ipadapter_py_ml: inyectores
encadenables que consume el compose.
- Tests (24 passed) + pagina madre docs/capabilities/comfyui-skill.md.
Prueba real en GPU: txt2img dreamshaper_8 + 2 LoRAs (3d_render_redmond +
detail_tweaker) + FaceDetailer -> imagen 512x512 en ~24s, juez verdict 'good'
(score 4.69, votos aesthetic+clip good; voto llm degradado por rate-limit 429).
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El flujo de funciones+server está creando comfyui_build_ipadapter_workflow e
comfyui_inject_multi_lora (vistos sin indexar en python/functions/ml/ el
24/06/2026). Se documentan como capacidad emergente para que el mapa esté
completo; sus IDs reales se rellenarán cuando se ejecute fn index.
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Indexa las 58 funciones del stack ComfyUI (grupos comfyui + comfyui-skill +
comfyui-judge) por capacidad: txt2img, img2img/inpaint, controlnet,
skills/multiestilo-LoRA, video, upscale/detail, 3D, juez/calidad y
operación/infra. Cada capacidad mapea a sus builders/pipelines del registry,
grafos UI y skills. Añade fila en docs/capabilities/INDEX.md.
El catálogo navegable con los grafos en disco (reorganizados en subcarpetas
por capacidad bajo ~/ComfyUI/user/default/workflows/) vive fuera del repo en
~/ComfyUI/CAPABILITIES.md (no versionado).
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app.loadApiJson (lo que usa comfyui_load_workflow_ui) reconstruye el grafo pero
no llama a app.clean(), por lo que no resetea el store app.nodeOutputs ni los
previews de los nodos. Cuando un workflow nuevo reusa un node_id existente en el
store, el preview cacheado del workflow anterior se re-pinta sobre el nodo nuevo
(visto: imagen 3D pegada bajo un CheckpointLoaderSimple/SaveGLB).
- Nueva funcion comfyui_clear_node_outputs_ui: limpieza no destructiva del store
app.nodeOutputs + node.imgs/images, sin tocar la topologia del grafo.
- comfyui_load_workflow_ui v1.1.0: anade clear_outputs=True (default) que invoca
la limpieza antes de loadApiJson, replicando la garantia de loadGraphData.
Reproducido y verificado en la UI real (CDP 9222) con evidencia antes/despues.
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Aplica los 3 arreglos de orden de la auditoria 0120:
- INDEX.md: anade la fila del grupo comfyui-skill (11 fns), cerrando el unico FAIL
doc_orphan de fn doctor capabilities.
- comfyui-skill.md: documenta las 2 funciones de cosecha Civitai
(comfyui_extract_recipe_from_png, comfyui_harvest_civitai_skill_oneshot) en la
tabla + seccion 'Cosecha Civitai -> skill candidata'. Cobertura 9/11 -> 11/11.
- ids_naming.md: anade save/bump/harvest/judge/critique a la allowlist documentada
(espejo del cambio en apps/registry_mcp/naming.go, en su sub-repo).
No fn index (solo docs + rule). No renames.
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Cierra el gap receta->grafo del grupo comfyui-skill. La función impura
comfyui_export_skill_template compila una skill a template API format
(exports/<slug>.template.json) y, con ui_graph=True, genera el UI graph
posicionado vía CDP (load_workflow_ui + export_workflow_ui) en la carpeta
nativa de la UI (~/ComfyUI/user/default/workflows/<slug>.json), de modo que la
skill aparece en el menú Workflows del navegador y se abre como grafo visual.
Sin navegador, deja el template API y reporta el fallback (no falla).
- 4 tests offline (golden + edge + 2 error paths).
- Página madre comfyui-skill.md: fila en la tabla del grupo + sección
"Skills como grafos en el navegador".
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Cierra la 3ª pieza del sistema comfyui-skill: cosechar de Civitai imágenes con su
workflow+receta embebidos para clonar su calidad y alimentar la librería de skills.
- comfyui_search_civitai_images: GET /api/v1/images; resuelve query->versión de
modelo (el endpoint no admite query textual, da HTTP 500); token de pass; reintenta 503.
- comfyui_fetch_civitai_image: descarga el PNG original (conserva workflow embebido),
SEGREGA NSFW a <dest>/nsfw/, validación no-HTML, nombre único por UUID.
- comfyui_extract_recipe_from_png: import_workflow_png + read_png_metadata + fallback
flux (CLIPTextEncode/UNETLoader) -> receta candidata (source='civitai', score_n=0).
- comfyui_harvest_civitai_skill_oneshot (pipeline): search->fetch->extract->save_skill;
itera items, 2º pase al feed global, NO baja modelos a ciegas (missing_models).
Hallazgo: la API de Civitai ya no expone meta (null); la receta sale del workflow
ComfyUI embebido en el PNG. Política: NSFW permitido pero SIEMPRE segregado.
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Tres funciones nuevas que cierran el lazo skill→generación→juicio→promoción
del grupo comfyui-skill (issue 0087):
- comfyui_bump_skill_version (impura): promueve una versión nueva SOLO si el
score del panel-juez sube (gate objetivo). Snapshot versions/vN.json
pre-mutación, deep-merge de recipe_patch, semver↑, línea en growth_log.jsonl.
force=True salta el gate. No usa datetime.now().
- comfyui_update_skill_score (impura): media incremental de score_mean/score_n
reescribiendo recipe.json in-place (sin snapshot ni growth_log).
- comfyui_generate_with_skill_oneshot (pipeline): one-shot load→build→submit→
wait→fetch→judge→score_mean. recipe_patch prueba variantes sin guardar score.
Compone 7 funciones del registry.
Tests offline: 11 passed (gate, semver, deep-merge, media incremental, errores).
Página madre docs/capabilities/comfyui-skill.md: +3 funciones, sección "Bucle de
mejora" con diagrama, fronteras de scoring actualizadas.
Demo real verificada: skill seed portrait_cinematic_sd15 (SD1.5) generó imagen
SFW real, el panel la juzgó, una variante puntuó más alto (4.787 > 4.7276) y el
gate promovió v1.0.0→v1.1.0 con el judge_run_id como evidencia.
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Cuatro funciones impuras + pagina madre del grupo comfyui-judge, el gate
objetivo de calidad de imagen para tests/DoD y el bucle de mejora de skills:
- comfyui_score_aesthetic: estetico LAION-V2 (head MLP sobre CLIP ViT-L/14),
subproceso al venv ComfyUI (torch+open_clip).
- comfyui_score_clip_alignment: fidelidad prompt-imagen via similitud coseno CLIP.
- comfyui_critique_image_llm: critica LLM-vision (compone ask_llm_vision), JSON
verdict+score+reasons.
- comfyui_judge_image: agregadora, vota mayoria good/bad; degrada si un juez cae.
QuickGELU (ViT-L-14-quickgelu/openai) obligatorio: sin el, los embeddings se
degradan y el ranking de fidelidad se invierte en silencio.
Validado e2e sobre imagenes reales: golden 3 votos coherentes, asserts relativos
(nitida>ruido, alineado>desalineado), split 2-1 respeta mayoria en ambos sentidos,
degradacion ante 429/model invalido/path invalido sin crash.
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Grupo nuevo comfyui-skill: recetas versionadas de generación ComfyUI que
compilan a un workflow cambiando solo el subject.
- comfyui_build_skill_workflow (pura): receta -> workflow API format,
despacha base (txt2img/flux/sdxl_refiner), sustituye {subject}+triggers,
encadena loras e inject blocks (facedetailer, hires_fix). SkillWorkflowError tipada.
- comfyui_inject_hires_fix (pura): inyecta 2ª pasada UltimateSDUpscale sobre dict.
- comfyui_save/load/list_skill (impuras): CRUD de la librería en disco con
versionado por snapshots, round-trip idéntico, filtro NSFW.
- ask_llm_vision (core, claude-direct): pregunta multimodal imagen+texto via
API directa Anthropic, para puntuar generaciones.
- Página madre docs/capabilities/comfyui-skill.md con schema canónico de recipe.json.
Tests offline: 11 verdes (6 builder + 5 inject_hires_fix). Sin GPU.
Pipeline one-shot para ejecutar workflows ComfyUI ajenos end-to-end
(import desde cualquier fuente -> resolve deps -> validate -> submit ->
wait -> fetch del output imagen/video/malla) componiendo 9 funciones
existentes del grupo comfyui. Gate de seguridad: si faltan nodos/modelos
NO encola y los reporta en `missing`; nunca descarga modelos a ciegas y
solo instala nodos custom confiables opt-in (install_nodes + node_repos).
Helper comfyui_fetch_output_video: hermana de fetch_output_image y
fetch_output_mesh para los nodos de video/animacion (SaveAnimatedWEBP,
SaveVideo nativo, VHS_VideoCombine). Localiza el output bajo images/gifs/
videos en /history y lo baja via /view a disco; acepta outputs= de
wait_result para evitar re-consultar /history.
Cierra la pieza marcada por el completeness critic (report 0107) del
roadmap 0064/0087. 13 tests unitarios de las partes puras en verde;
validacion de integracion contra server vivo sin generacion pesada
(report 0110).
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Exige outputs no vacios (no solo status terminal) para dar por completado
un prompt: en jobs pesados ComfyUI marca la entry de /history como
terminada antes de poblar outputs, lo que devolvia un dict vacio mientras
el job seguia en GPU. Ahora sigue sondeando hasta que los outputs aparecen
o hasta agotar el timeout. Timeout default 180s -> 600s (cubre video/3D) y
timeout HTTP por-request acotado a 30s. Firma y contrato de retorno intactos.
Tests nuevos (mock urllib CI-safe + live opcional contra /history real):
golden, regresion del bug, edge imagen corta, timeout y error. v1.0.0 -> 1.1.0.
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- comfyui_build_controlnet_workflow.md: el ejemplo usaba cn_name=control_v11p_sd15_canny.pth
pero el modelo instalado es control_v11p_sd15_canny_fp16.safetensors. Corregido para que
copia+pega funcione. Firma intacta.
- docs/capabilities/comfyui.md: añadida subsección "Lifecycle del server — dominio infra"
con comfyui_ensure_server_py_infra (faltaba: página 48 vs registry 49). Ahora 49 == 49.
Higiene del grupo comfyui (report local 0104): tests de los builders puros flux/img2vid
verificados (10/10 pasan, suite del grupo 65/65), fn doctor uses-functions sin drift.
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Builder puro que construye el dict de un workflow ComfyUI img2vid (Stable Video
Diffusion) en API format a partir de una imagen estatica. Cadena de 7 nodos:
ImageOnlyCheckpointLoader(svd.safetensors, todo-en-uno) + LoadImage ->
SVD_img2vid_Conditioning -> VideoLinearCFGGuidance -> KSampler(denoise 1.0) ->
VAEDecode -> SaveAnimatedWEBP. SVD condiciona por CLIP_VISION de la imagen (sin
prompt de texto); movimiento via motion_bucket_id.
class_type/inputs verificados contra /object_info del servidor vivo. Validacion
estructural con comfyui_validate_workflow: 0 errores. 4 tests verdes. Sin submit
de generacion (GPU en uso por otro agente).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Builder puro hermano de comfyui_build_txt2img_workflow para modelos Flux
(schnell/dev): UNETLoader + DualCLIPLoader (clip_l + t5xxl, type flux) +
VAELoader -> CLIPTextEncode -> FluxGuidance + EmptySD3LatentImage ->
KSampler (cfg fijo 1.0) -> VAEDecode -> SaveImage. La guia va por FluxGuidance,
no por el cfg del sampler. fp8 + ~4 pasos para GPU de 8GB.
class_type/inputs verificados contra /object_info del server vivo. Validado
end-to-end: genera imagen real (prompt_id 909b8876, flux_builder_test_00001_.png,
status success). 6 tests unitarios verde. Pagina madre docs/capabilities/comfyui.md
actualizada con la fila del builder.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Eran gitlinks (160000) en HEAD del padre sin entrada en .gitmodules,
restos del layout legacy cpp/apps/ (deprecado tras issue 0096, las apps
C++ viven ahora en apps/). Hacian fallar 'git submodule update' en cada
/full-git-pull. El sub-repo real shaders_lab vive sano en apps/shaders_lab;
chart_demo no existe en disco. Anadido cpp/apps/*/ al .gitignore para que
no recurra (regla apps_subrepo.md: el padre nunca trackea contenido de
artefactos hijos).
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El monitor de captación scrapeaba Workana sobre el navegador personal del
usuario (chromium-personal, CDP 9222), interfiriendo con su navegación. El
scraping CDP debe correr siempre en un perfil headless dedicado.
- Nuevo pipeline monitor_freelance_projects_headless: levanta un Chromium
headless aislado con perfil dedicado (~/.config/fn_scrape_chrome, CDP 9334)
vía systemd-run, ejecuta monitor_freelance_projects contra ese puerto y
cierra la instancia al terminar (finally). Reutiliza el patrón de lifecycle
de ingest_market_trends_headless. Reutiliza un CDP vivo si el puerto ya
responde (no cierra lo ajeno).
- scrape_workana_projects y monitor_freelance_projects: default de `port`
cambiado de 9222 (chromium-personal) a 9334 (perfil dedicado). Default seguro:
correr a pelo sin Chrome en 9334 falla limpio, no contamina el 9222 personal.
Verificado: el wrapper arranca headless en 9334, scrapea 8 proyectos reales de
Workana, cierra la instancia (9334 muerto, sin proceso colgado) y deja el 9222
personal intacto.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Reflects the orchestrator_mcp change: the MCP fleet_list payload now surfaces
pane_id ("%N", the stable per-pane id) and omits tmux_window ("@N"), which
migrates with the focus swap. Documents that focus/send-keys(nudge)/kill
resolve the live window on demand against tmux, and that the nudge reads
tmux_window from the fleetview binary (which keeps it as an internal field),
never from the MCP payload. The binary's list --json field list now mentions
pane_id as the identifier alongside the internal tmux_window.
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Grupo de capacidad nuevo 'sql-connect' (3 funciones) para conectar a un
Microsoft SQL Server (donde corre Navision) y consultar directamente, en
lugar del ida y vuelta manual de pegar CSVs.
- mssql_connect_py_infra: abre conexion pymssql (login_timeout acotado,
credenciales por argumento, RuntimeError claro si falla).
- mssql_query_py_infra: SELECT parametrizada con binding seguro (sin
inyeccion) sobre conexion abierta; devuelve {columns, rows, row_count};
0 filas -> lista vacia; max_rows con fetchmany; read-only.
- run_mssql_query_py_pipelines: one-shot que compone connect+query y cierra
siempre; CLI imprime JSON o CSV; contrasena desde env var (pass).
Pagina madre docs/capabilities/sql-connect.md + fila en INDEX.md.
Dependencia pymssql>=2.3.13 anadida a python/pyproject.toml + uv.lock.
Tests mock-based (11) verdes; error path verificado end-to-end contra el
driver real (host inalcanzable -> RuntimeError, acotado por login_timeout).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Reformula la última tarea pedida de forma detallada y estructurada
(objetivo, alcance, entregables, supuestos, criterios de aceptación,
fuera de alcance, dudas) para que usuario y Claude confirmen alineación
antes de ejecutar. No ejecuta la tarea: solo refleja y pregunta.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
orquestador.md + orchestration.md: la deteccion de 'estoy en una flota' se hace
por $TMUX (via detect_fleet_context), NO por $FLEET_SOCKET (fragil). kitty es
fallback SOLO cuando in_tmux=false. spawn_fleet_agent auto-detecta el socket
(ya no hace falta pasar --socket/--session). Documenta la linea CONTEXTO FLEET
del hook y anade detect_fleet_context al catalogo del grupo orchestration.
hook_fleet_state_inject.sh ahora, ademas de MODO ORQUESTADOR, llama a
detect_fleet_context (por $TMUX) e inyecta una linea CONTEXTO FLEET con
socket/session + recordatorio de usar spawn_fleet_agent (nunca kitty) cuando
in_fleet=true. No depende del venv (solo bash+tmux) y se emite antes del bloque
FLEET-STATE. Degrada limpio: si el detector falta o $TMUX esta vacia, no emite
la linea y el turno sigue intacto.
--socket/--session ahora opcionales: si no se pasan, se auto-detectan del
contexto tmux ($TMUX) via detect_fleet_context. Los explicitos siguen
primando. Aborta (exit 2) solo si tras auto-detectar siguen vacios (no hay
tmux). Elimina el bug de caer a kitty cuando $FLEET_SOCKET viene vacia pese a
estar en la flota. Bump v1.2.0 + growth log.
Funcion nueva detect_fleet_context_bash_infra (tag orchestration). Deriva
socket/session de $TMUX (senal fiable que todo proceso dentro de tmux tiene
siempre), con fallback a $FLEET_SOCKET/$FLEET_SESSION. Devuelve JSON
{in_fleet,in_tmux,socket,session,source}. Causa raiz del bug: $FLEET_SOCKET
(exportada con tmux set-environment -g por launch_fleetclaude) a veces viene
vacia en un claude resumido/relanzado pese a vivir en la flota, y el modo
orquestador caia al fallback kitty. .md self-doc (Ejemplo + Cuando usarla +
Gotchas).
Completa la promoción del flujo imagen->3D al registry (grupo de capacidad
img-to-3d), extraído de la app img_to_3d_webapp.
- remove_background_py_datascience (nueva): elimina el fondo con cascada
rembg/U2Net -> OpenCV GrabCut -> umbral NumPy, compone el objeto sobre gris
neutro y devuelve image + mask + engine. Impura, nunca lanza. Adaptada de
backend/bg_removal.py con firma de ruta (image_path) y salida dict, demo CLI
JSON-serializable.
- depth_to_relief_glb_py_datascience (v1.1.0): añade el parámetro opcional mask
para recortar la malla de relieve al objeto (descarta las caras del fondo),
cerrando la cadena con remove_background. Aditivo (mask=None = comportamiento
previo), fiel al original de backend/depth.py.
- docs/capabilities/img-to-3d.md: incorpora remove_background como paso 0
(pre-proceso), actualiza el flujo a 3 pasos encadenados, la tabla de funciones
(4), el ejemplo end-to-end con mask y las deps (rembg/opencv).
- docs/capabilities/INDEX.md: conteo del grupo 3 -> 4.
Las dos funciones ya presentes (estimate_image_depth, depth_to_relief_glb) y el
pipeline build_relief_glb_from_image fueron promovidas en una ronda previa.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
egutierrez
agent