「stable」の検索結果

OpenClawの通常版とextended-stable版について、公開先、配布物の出所、テスト結果、Gatewayの実動作を照合し、リリース状況を確認します。

• stable版の公開完了を確認したいとき
• プラグインの配布漏れを確認したいとき
• extended-stable版の証拠確認

OpenClawのリリース情報を確認し、Discord向けの告知文を作成します。版ごとの更新手順や利用者に試してほしい点を整理し、投稿にも対応します。

• beta版の告知文を作りたいとき
• stable版の更新方法を案内したいとき
• 利用者向けのテスト項目の整理

OpenClawのGit履歴からリリース用の変更履歴を作り直します。利用者に関わる変更をまとめ、Issue・PRへの参照や貢献者の記載漏れを検証します。

• stable版公開前の変更履歴作成
• 前回のbeta版からの差分整理
• 貢献者とPR参照の記載確認

OpenClawのベータ版・安定版・長期保守版の準備、公開、復旧、検証を進めるスキル。承認済み修正の移植や検証記録、公開後の確認まで扱います。

• OpenClawのベータ版・安定版の準備
• 承認済み修正を長期保守版へ移したいとき
• 中断した公開を復旧したいとき

Cut a stable release of Paseo (fresh patch or minor, or promote from beta). Use when the user says "release stable", "ship stable", "promote", "release:patch", "release:minor", "release:promote", or "/release-stable".

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Build a production 1:1 stablecoin swap with LI.FI Intents — an interface or backend where the amount the user sends equals the amount they receive (no visible gas or solver fees), same-chain or cross-chain, filled by LI.FI's solver network and verifiable on-chain. USE THIS SKILL WHEN USER WANTS TO: - Build a 1:1 stablecoin swap interface ("send 100 USDC, receive 100 USDC"), same- or cross-chain - Add stablecoin transfers with a guaranteed output amount to an app, backend, or bot - Build enterprise/fintech-grade transfers with no visible gas or solver fees for the end user - Implement the LI.FI Intents quote -> approve -> escrow open -> status loop for stablecoins - Move USDC / USDT 1:1 across chains under an onboarded LI.FI integrator - Understand how the LI.FI integrator ID / Partner Portal enables 1:1 quoting - Use the @lifi/intent TypeScript SDK to quote, build, open, and track an intent order This skill is self-contained and covers the integration end to end via the `@lifi/intent` SDK (the primary path), with the raw `order.li.fi` REST endpoints as a language-agnostic option. For the wider LI.FI product surface (classic swaps/bridges, Composer, Earn), use the `lifi` skill.

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Stablecoin supply and flow analysis — USDT/USDC mint-burn signals, exchange stablecoin reserves, on-chain stablecoin velocity, and capital rotation indicators for crypto market timing.

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AIGC 创作工作流 (AIGC 创作工作流 / AIGC Creative Workflow — 以「生成式 AI 视觉创作（图像 + 视频）的工程化创作流水线」为对象的认知操作系统：从「需求/概念（要做什么画面/镜头/风格）→ 模型与工具选型（Midjourney / Stable Diffusion·SDXL·Flux / ComfyUI / 可灵 Kling / 即梦 Jimeng / Runway / Vidu / Sora）→ Prompt 与参数设计（提示词工程、风格描述、负向、种子、CFG/步数/采样器、参考图）→ 可控生成（ControlNet / LoRA / IPAdapter / inpainting / 图生图 / 局部重绘 / 区域控制）→ 批量出图与筛选 → 精修与合成（放大/超分、修手修脸、PS/AE 后期、抠图合成）→ 图生视频/文生视频（首尾帧、运镜、时长、一致性、对口型）→ 商业交付与迭代复现（参数留存、工作流文件复用、版权与可商用判断）」的完整创作-工程-交付决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **可控性/工程化复现（ControlNet/LoRA/ComfyUI 节点工作流/固定种子与参数/可复现可迭代）⇄ 随机性/抽卡玄学（出图随机、prompt 玄学、抽卡刷图、靠运气）**；**审美/创意/艺术指导主导（人的审美判断、概念设计、构图、镜头语言、艺术总监能力——'模型是地板，审美是天花板'）⇄ 工具/模型/参数主导（堆模型能力、堆参数、堆 LoRA、以为换个大模型就行）**；**开源生态/本地可控（Stable Diffusion / ComfyUI / Flux / civitai / liblib 本地部署可定制可控可商用、显卡门槛）⇄ 闭源商业/易用黑盒（Midjourney / 可灵 / 即梦 / Runway 开箱即用但不可精控、按量付费、黑盒）**；**图像生成（T2I/I2I：Midjourney / SDXL / Flux）⇄ 视频生成（T2V/I2V：可灵 / Runway Gen-3 / Vidu / 即梦 / Sora，2024-2025 前沿从图迁移到视频）**；**生产力/商业量产（替代或增强传统设计/插画/电商/广告/影视分镜流程、降本提效、批量）⇄ 纯艺术创作/作者表达（个人风格、实验性、作品集）**；**效率/批量（一次出几十张筛选、商单走量、自动化 pipeline）⇄ 质量/精控（单张精修、商业可用级细节、修手修脸修穿帮）**。(b) 核心工作流 / pipeline（最标准、最易蒸高质量 + CLI 化）— 单图创作链：概念/参考收集（moodboard/风格定位/竞品）→ 模型工具选型（按可控性/风格/成本/可商用判断 MJ vs SD/Flux vs 国产）→ Prompt 与参数设计（主体/风格/光影/镜头/负向词/CFG/采样器/分辨率/种子）→ 首轮出图与方向筛选 → 可控迭代（ControlNet 控构图/姿态/线稿、LoRA 控风格/角色一致性、图生图重绘、inpainting 局部修）→ 放大超分与精修（高清放大/修手修脸/后期调色合成）→ 交付与参数留存（工作流文件/种子/参数复现）。视频创作链：分镜/脚本→首帧出图（图像链产出关键帧）→图生视频（运镜/时长/首尾帧/动态强度）→多镜头一致性（角色/场景/风格统一）→对口型/配音/配乐→剪辑合成→交付。ComfyUI 工程链：节点工作流搭建（加载器/采样/ControlNet/放大/面部修复节点）→ 参数化与复用→批量队列→工作流分享（civitai/openart workflow json）。(c) 工具栈 — 闭源图像（Midjourney v6/v7、DALL·E 3、Adobe Firefly、Ideogram、Recraft）、开源图像与底座（Stable Diffusion 1.5/SDXL/SD3、Flux.1 dev/schnell（Black Forest Labs）、ComfyUI（节点式）、Automatic1111/Forge WebUI、Fooocus）、可控生成插件（ControlNet、LoRA、IPAdapter、AnimateDiff、inpainting/outpainting、ReActor 换脸、面部修复 CodeFormer/GFPGAN、放大 ESRGAN/SUPIR/Topaz）、模型/资源社区（Hugging Face、Civitai、liblib 哩布、吐司 Tusi、openart）、视频生成（可灵 Kling、即梦 Dreamina/Jimeng、Runway Gen-3/Gen-4、Luma Dream Machine、Pika、Vidu、海螺 Hailuo、Sora、Wan 通义万相、MiniMax）、辅助（Magnific 放大、Krea、Photoshop/After Effects 后期、ChatGPT/Claude 写 prompt、reverse prompt 反推）。(d) 知识正典 — AIGC 创作 canon 横跨论文/工程/社区教程：奠基论文（DDPM、Latent Diffusion/Stable Diffusion（Rombach et al）、DiT、ControlNet（Zhang et al）、LoRA、DreamBooth、Textual Inversion、SDEdit、IP-Adapter、视频扩散 SVD/Sora 技术报告）、官方文档与模型卡（Stability AI、Black Forest Labs Flux、ComfyUI 文档、Midjourney docs、可灵/即梦官方教程、Hugging Face diffusers）、社区教程与工作流（ComfyUI 官方示例、civitai 文章、B站/YouTube 创作者长教程、openart workflow）、prompt 工程资源（Midjourney 风格库、提示词指南）。(e) figures/流派 — 模型/工具创造者（Midjourney David Holz、Stability AI Emad/Robin Rombach、Black Forest Labs（Flux，原 SD 团队）、ComfyUI comfyanonymous、ControlNet 张吕敏 Lvmin Zhang、AUTOMATIC1111、可灵/即梦/快手字节团队）、创作者 KOL 与教育者（Midjourney/SD 头部创作者、ComfyUI 工作流大神、AI 视频创作者、国内 B站/抖音 AIGC 教程作者、独立 AI 艺术家）、行业分析与评测（AI 工具评测、生成式 AI 创作生态观察者）。流派分歧：开源可控派（SD/ComfyUI/Flux 本地精控）vs 闭源易用派（MJ/可灵开箱即用）、工程化派（节点工作流/可复现/参数化）vs 玄学抽卡派（prompt 玄学/堆词/抽卡）、审美主导派（'模型是地板审美是天花板'）vs 工具主导派（堆模型堆参数）、图像派 vs 视频派、艺术创作派 vs 商业生产力派、国产工具派（可灵/即梦/liblib）vs 海外工具派（MJ/Flux/Runway）。(f) 行业话术/黑话 — 出图 / 抽卡 / 刷图 / 炼丹（训练 LoRA）/ 喂图 / 垫图（参考图/图生图）/ 控图 / 锁种子 seed / CFG / 采样器 sampler / 步数 steps / 重绘幅度 denoise / 提示词 prompt / 咒语 / 负向 negative / 权重 / tag / 大模型 checkpoint / 底模 / LoRA / ControlNet / 控线稿/openpose/depth / IPAdapter / inpainting 局部重绘 / outpainting 扩图 / 高清放大 / 超分 / 修手 / 崩手 / AI 味 / 风格 / 角色一致性 / 工作流 workflow / 节点 / 跑图 / 队列 / 文生图 T2I / 图生图 I2I / 文生视频 T2V / 图生视频 I2V / 首帧/尾帧 / 运镜 / 动态强度 / 时长 / 对口型 / 一致性 / 可商用 / 训练集 / 过拟合 / 翻车 / 穿帮。(g) 争议/批判 — 「版权与训练数据」（模型训练用未授权作品、生成图版权归属、可商用风险、洗图/伪原创）、「AI 替代创作者就业」（替代画师/插画师/设计师/摄影、行业冲击与转型）、「AI 味与审美趋同」（生成图同质化、套模板、缺乏原创审美）、「玄学 prompt 神话与割韭菜」（'咒语'神秘化、'7天 AIGC 变现/月入过万'付费课割韭菜、抽卡当能力）、「工具快速迭代与淘汰焦虑」（模型月月换、工作流频繁失效、追新疲劳）、「开源 vs 闭源之争」（可控可商用 vs 易用黑盒）、「质量天花板」（修手修脸穿帮、长视频一致性、可控性仍有限）。(h) 大量隐性创作手艺 + 审美 + 工程 + 沟通软技能（prompt 的描述功底与审美词汇、参数与采样的手感、ControlNet/LoRA 的组合控制经验、节点工作流的搭建与调试、批量筛选的审美眼力、修图合成的后期功底、镜头语言与运镜设计、角色/风格一致性的控制、商业需求的翻译与交付、版权与可商用的判断）是高 tacit、靠大量实操跑图 + 审美积累 + 工程调试经验的核心。水分极高（大量'咒语速成/一键变现/AI 绘画割韭菜'营销

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OpenClawのmacOS安定版リリースで、署名、Appleの公証、配布ファイルと更新情報の公開を進めます。事前検証や失敗した処理の再開、公開後の確認も扱います。

• OpenClawのmacOS安定版公開
• 署名・公証用の認証情報の検証
• 失敗したmacOSリリースの再開

家庭や自宅の検証用ネットワークで、ルーター・スイッチ・Wi-Fi機器の役割と配線を整理します。IPアドレス、DHCP、DNSを計画し、接続の不安定さや将来の拡張に備えます。

• 家庭内ネットワークと機器の役割を設計したいとき
• NASやサーバーのアドレスと名前の安定化
• Wi-Fi不安定・二重NAT・DHCP重複の点検

State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models via HuggingFace Diffusers. Use when generating images from text prompts, performing image-to-image translation, inpainting, or building custom diffusion pipelines.

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State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models via HuggingFace Diffusers. Use when generating images from text prompts, performing image-to-image translation, inpainting, or building custom diffusion pipelines.

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Build or maintain Cloudflare Sandbox apps on the stable @cloudflare/sandbox package. Use sandbox-next for preview apps and sandbox-migrate-to-next for stable-to-preview migrations.

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Build or maintain Cloudflare Sandbox apps on the stable @cloudflare/sandbox package. Use sandbox-next for preview apps and sandbox-migrate-to-next for stable-to-preview migrations.

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Apply stable-baselines3 in reproducible local data workflows with version-aware APIs, explicit assumptions, and validation. Use when the user chooses stable-baselines3 or its strengths fit the task.

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Use for Stability AI Stable Audio production work: selecting Stable Audio hosted API or open-weight models, generating or editing music, loops, sound effects, foley, beds, stingers, and sonic-branding audio from text or source audio, planning rights-safe uploads, setting model parameters, polling asynchronous jobs, and reviewing generated audio for media projects.

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Mastery of AI image generation across the full spectrum: Midjourney for aesthetic perfection, Flux for prompt adherence, DALL-E 3 for concept clarity, Stable Diffusion for control, and Imagen 3 for photorealism. This skill transforms text into visual reality at the speed of thought. We've moved beyond "AI can make pictures" to "AI is the fastest concept artist, product photographer, and visual designer ever created." The skill isn't just prompting—it's understanding how each model thinks, what makes images work, and how to systematically produce exactly what you envision. The best AI image generators have internalized composition, lighting, color theory, and style—not by studying art, but by generating thousands of images and learning what works. They're visual directors who happen to work in text. Use when "AI image, generate image, Midjourney, DALL-E, Flux, Stable Diffusion, Imagen, text to image, AI art, AI photo, AI illustration, AI visual, AI graphics, generate picture, ai-image, midjourney, dall-e, flux, stable-diffusion, imagen, generation, text-to-image, visual, art" mentioned.

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Generate a user-facing changelog for the next stable release. Reads git log between the last stable tag and HEAD, categorizes changes, and outputs formatted release notes. Use before triggering a stable release. Takes the version as an optional argument (for example v0.0.6).

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Produce the monthly "Stablecoin Pulse" 2-page PDF for a partner team (default Polaris) from Pharos API data plus X and web research, explaining why supply, chains, and pegs moved. Use at month end or when asked for a monthly stablecoin trends/pulse report; not for the daily digest or Telegram pulse.

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Verify CoinGecko identity, discover missing stablecoin chain coverage, or populate independently verified deployments only when requested. Use for `geckoId` audits and `contracts[]` work in the Pharos stablecoin registry.

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Geração de imagens com tecnologia de ponta usando Stable Diffusion via HuggingFace Diffusers. Use quando gerar imagens a partir de prompts em texto, realizar tradução de imagem para imagem, inpainting ou construir pipelines de difusão customizados.

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State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models via HuggingFace Diffusers. Use when generating images from text prompts, performing image-to-image translation, inpainting, or building custom diffusion pipelines.

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State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models via HuggingFace Diffusers. Use when generating images from text prompts, performing image-to-image translation, inpainting, or building custom diffusion pipelines.

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仕様や要件を、変更するファイル・関数の定義・テスト・確認手順が分かる実装計画にまとめるスキル。コードを書く前に作業を分け、担当者へ引き継げる形に整えます。

• コードを書く前に機能実装を計画したいとき
• 要件をテスト可能なタスクに分けたいとき
• 別の担当者やエージェントに引き継ぎたいとき