本技能是 ComfyUI 的排错指南，面向运行失败（报错、OOM、缺失节点）的场景；若渲染成功但结果异常（伪影、主体/姿态/颜色错误、ControlNet/遮罩/LoRA 未生效），应改用 debug-render 技能定位问题阶段。
用途与诊断流程：先用 get_history(action="diagnose") 获取完整 traceback 与缺失模型/节点；再用 get_system_stats(action:"logs") 按 error、warning、traceback 等关键词查日志；从 history 中定位失败的 node_id 与 node_type；用 create_workflow(action:"node_info") 核对输入 schema；用 list_local_models 确认模型文件存在。
主要能力：
- OOM：降低分辨率、改用 FP8/FP16 量化模型，或用启动参数 --lowvram、--novram、--cache-none、--reserve-vram N、--disable-smart-memory；可用 VAEDecodeTiled 分块解码、减小 batch_size、避免同时加载多个模型。
- 启动参数：显存模式（--gpu-only、--highvram、--normalvram、--lowvram、--novram、--cpu）、缓存（--cache-classic、--cache-lru N、--cache-ram N、--cache-none）、注意力（--use-sage-attention、--use-flash-attention、--use-pytorch-cross-attention、--use-split-cross-attention、--use-quad-cross-attention）、精度（--fp16-unet、--bf16-unet、--fp8_e4m3fn-unet）。
- 设备不匹配：更新或替换自定义节点、重启 ComfyUI。
- 缺失节点：用 search_custom_nodes(action="search", query="NodeClassName") 查找并安装，检查 import 错误并 pip install 缺失依赖，安装后重启。
- NaN：降低 CFG、改用 FP32 VAE、移除 LoRA、重新下载模型。
- dtype 不匹配：使用独立 FP32 VAE（如 vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors）、统一精度或 --force-fp32。
- 黑图：检查 denoise>0、cfg>0、steps>0、提示词非空，换种子或改用 euler+normal。
- 连接类型错误：核对输出索引（CheckpointLoaderSimple 为 0=MODEL、1=CLIP、2=VAE）与 ["nodeId", outputIndex] 格式。
- 模型加载与 Torch/CUDA 版本错误：核对文件名与子目录、重新下载、用 get_system_stats() 查看版本并重装匹配 CUDA 的 PyTorch。
限制：资料未提供具体收费、平台支持范围与效果保证；部分修复依赖具体硬件与模型，需按实际环境验证。