fn_registry/python/functions/ml/comfyui_generate_styles_llm.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
comfyui_generate_styles_llm	function	py	ml	1.0.0	impure	def comfyui_generate_styles_llm(category: str, n: int = 8, prefix: str = '', avoid: list[str] | None = None, model: str = 'claude-haiku-4-5-20251001') -> dict	Genera N estilos para el selector WAS de ComfyUI de una CATEGORIA tematica usando el LLM via ask_llm (grupo claude-direct, API directa de Anthropic, arranque 0). Devuelve el dict en el formato exacto {nombre: {prompt, negative_prompt}}, con prompts que son MODIFICADORES de estilo (camara, lente, iluminacion, render, medio, paleta, mood), sin descripcion de sujeto y sin el placeholder {prompt}. Robusta por diseno: extrae el primer bloque JSON de la respuesta (tolera fences markdown y prosa), valida entrada por entrada (descarta sin prompt, dedup contra avoid, rellena negative por defecto, limpia {prompt} si aparece) y ante CUALQUIER fallo (429 rate-limit, JSON corrupto, respuesta vacia, ask_llm ausente) devuelve {} en vez de lanzar — asi el caller itera categorias y sigue aunque una falle. Impura: llama a la API del LLM (red); no escribe disco.	comfyui ml comfyui-styles styles was llm claude-direct	ask_llm_py_core			false	error_go_core		name desc category Tema de los estilos (texto libre que dirige el contenido), ej. 'vaporwave aesthetics', 'baroque painting', 'macro insect photography'. name desc n Numero de estilos a pedir. El modelo puede devolver menos; se validan todos. Default 8. name desc prefix Prefijo para los nombres generados (ej. 'vapor-') para agrupar y reducir colisiones con estilos existentes. Vacio = sin prefijo. name desc avoid Lista de nombres ya existentes que el modelo NO debe repetir (dedup previo). Tambien se filtran a posteriori en la validacion. name desc model Id del modelo Anthropic. Default claude-haiku-4-5-20251001 (mas cuota, rapido). Otros: claude-opus-4-8, claude-sonnet-4-6.	dict {nombre: {prompt, negative_prompt}} ya validado (prompt no vacio, sin {prompt}, negative rellenado). Vacio {} si el LLM falla, no hay JSON valido o no quedan entradas utilizables. NUNCA lanza: el error-path es devolver {}.	true	edge extract json plano edge extract json con fence markdown y prosa alrededor edge extract json corrupto/vacio -> None edge validate descarta no-dict, prompt vacio, duplicado en avoid; rellena negative por defecto edge validate limpia el placeholder {prompt} error ask_llm lanza (429) -> devuelve {} sin propagar error ask_llm ausente (None) -> {} golden respuesta JSON valida se parsea a dict de estilos	python/functions/ml/comfyui_generate_styles_llm_test.py	python/functions/ml/comfyui_generate_styles_llm.py

Ejemplo

import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.environ["HOME"], "fn_registry", "python", "functions"))
from ml.comfyui_generate_styles_llm import comfyui_generate_styles_llm
from ml.comfyui_append_styles import comfyui_append_styles

# Generar 8 estilos de una categoria y fusionarlos (best-effort: si el LLM falla, devuelve {})
nuevos = comfyui_generate_styles_llm("vaporwave and synthwave aesthetics", n=8, prefix="vapor-")
if nuevos:
    comfyui_append_styles(nuevos)   # merge+dedup+backup sobre el styles.json real
print("generados:", len(nuevos))

O por CLI: python/.venv/bin/python3 python/functions/ml/comfyui_generate_styles_llm.py "art deco poster" 6 deco-

Cuando usarla

Cuando quieras AMPLIAR el repositorio de estilos WAS con estilos NUEVOS de una categoria concreta que no estan en comfyui_curated_styles_catalog, generandolos con el LLM en el formato correcto. Encadena con comfyui_append_styles para escribirlos (merge+dedup). Por ser best-effort (devuelve {} ante fallo), puedes llamarla en bucle sobre varias categorias y seguir aunque alguna falle por rate-limit. Para un set grande y fiable sin depender de la red, prefiere el catalogo curado.

Gotchas

• Rate limits: ask_llm puede dar HTTP 429 en rafagas. Esta funcion lo absorbe devolviendo {}; espacia las llamadas o usa el modelo haiku (default, mas cuota). No reintenta sola.
• No determinista: el LLM puede devolver menos de n, nombres distintos cada vez o repetir modificadores. Pasa avoid con los nombres existentes para reducir colisiones; el dedup final por nombre lo cierra comfyui_append_styles.
• No escribe disco: solo genera y valida. La escritura (con backup) es de comfyui_append_styles.
• Calidad variable: revisa una muestra de lo generado antes de fusionar en lote grande; el catalogo curado es la fuente fiable, esto es el complemento.

Capability growth log

(v1.0.0 — sin cambios todavia.)