用途：帮助理解与操作 ComfyUI 工作流，覆盖工作流 JSON 格式、节点类型、管线模式及 MCP 工具用法。
主要能力：说明 API 格式（{ "1": { class_type, inputs } }）与 Web UI 格式（{ nodes, links }）的区别；节点 ID 为字符串，class_type 为节点 Python 类名，连接写作 ["源节点ID", 输出索引]（索引从 0 开始）。列出常见数据类型 MODEL、CLIP、VAE、CONDITIONING、LATENT、IMAGE、MASK、UPSCALE_MODEL 及典型来源。给出 txt2img、img2img、放大、修复（inpaint）等标准管线结构。MCP 工具涵盖：get_workflow 的 analyze/list/get、save_workflow、create_workflow 的 validate/node_info/modify、enqueue_workflow、queue 的 list/status/cancel/cancel_queued/clear、get_image、visualize_workflow、list_local_models、download_model、search_custom_nodes、get_system_stats、restart_comfyui、clear_vram 等。
使用方式：生成时先用 create_workflow 或构造 JSON，再 enqueue_workflow 提交并轮询；可用后台监视脚本 node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/monitor-progress.mjs" <prompt_id> 跟踪进度，避免循环轮询。保存工作流应传 Web UI 格式以保证画布可编辑，API 格式会被自动转换但会丢失原始布局。修改既有工作流时先用 get_workflow(format="ui") 加载。模型缺失时先查 list_local_models，再用 download_model 搜索并下载，CivitAI 接口需 CIVITAI_API_TOKEN。
限制与常见错误：连接须用字符串节点 ID 与整数索引，核对输出顺序；CheckpointLoaderSimple 有 MODEL(0)、CLIP(1)、VAE(2) 三个输出；enqueue_workflow 默认随机化 seed，可用 disable_random_seed: true 关闭；KSampler 的 steps、cfg、denoise 等取值需按模型类型选择。上述为产品与经验性说明，非官方提示词指南；官方约定参见 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 与 https://docs.comfy.org。