qwen21-nsfw-pose-skill は動作しますか?

はい。qwen21-nsfw-pose-skill は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 32 分でインストールして起動し、途中で 1 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は qwen21-nsfw-pose-skill をどのようにテストしましたか?

新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 5fa2aa12ebbc に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。

qwen21-nsfw-pose-skill のテストにはいくらかかりましたか?

この判定を出した実行のコストは 0.13 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。

qwen21-nsfw-pose-skill のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?

この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 32 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。

qwen21-nsfw-pose-skill には GPU が必要ですか?

起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。

qwen21-nsfw-pose-skill のインストールでは何がうまくいきませんか?

記録された実行では 1 件の問題が発生しました。そのうち 1 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。

qwen21-nsfw-pose-skill の証拠はどこにありますか?

記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

英語の原文: https://argusic.com/subject/qwen21-nsfw-pose-skill

qwen21-nsfw-pose-skill

Qwen-Image 2.1 NSFW/ポーズ生成スキル：作者レベルのプロンプトレシピ + NSFW LoRA + 136 ポーズ VNCCS 人形コントロール；Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw に対応

動作するソース: GitHubPythonApache-2.0コミット 5fa2aa12ebbc

Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent skill、comfyui、image generation、openclaw、pose control、qwen image.

qwen21-nsfw-pose-skill は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 32 分でインストールし、1 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

ComfyUI 0.42.0 runs on CPU with all 3 Qwen-Image 2.1 base models, 2 LoRAs, VNCCS node, and 136 poses installed; the T2I pipeline submits and completes successfully via API, producing valid PNG output.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 60 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: 動作する
Argusic スコア: 60 / 100
検証した実行のコスト: 0.13 USD (実測)
記録された実行: 2
最終テスト: 2026-10-21
スター: 4,147
フォーク: 717
未解決の Issue: 7
ウォッチャー: 7
サイズ: 36 MB
作成日: 2026-10-13
最終プッシュ: 2026-10-26

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 2026-11-04。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。各行は記録された値であり、推定値ではありません。

qwen21-nsfw-pose-skill のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成) — 各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

Default NSFW LoRA from Civitai (model 2986844) requires login with HTTP 4013 分

インストール時間: 32 分
クリーンなマシンから完了まで: 32 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 1 件に遭遇、1 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: ComfyUI API /prompt submitted T2I workflow with status 'success' and produced valid 175KB PNG verified by ffmpeg; doctor.py 11/11 OK; validate_package.py OK; run_vnccs_ui.py --list-poses returned 136 poses; media_lock.py held and released lock successfully
使用したモデルのトークン: 750,101
テストした正確なコミット: 5fa2aa12ebbc
コンテナイメージ: sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク: CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い: 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

All right, let me compile the final report. Here's a summary of everything accomplished:
**Install**: ComfyUI, all 3 base models (~16GB total), 2 LoRAs, VNCCS node, pose libraries (136 pos…
**Verification**:
- `doctor.py` 11/11 check all green
- `validate_package.py` passed
- ComfyUI API responded on port 8188
- A T2I generation was submitted via API and completed with `"status_str": "success"`
- A valid 175KB PNG output was produced and verified by `ffmpeg`
- Route 4 list-poses displayed all 136 poses
- The media lock script ran successfully
**Errors encountered**: Only one — the default NSFW LoRA from Civitai returned HTTP 401 (requires l…
**What limited full end-to-end script testing**: No GPU available (CPU only). The `qwen_pose_test.p…

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
1 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

うまくいかなかった点、または不明な点

インストールに 32 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 13 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。

Argusic がインストールして時間を計測した agent-skill のプロジェクト 14 件のうち、qwen21-nsfw-pose-skill は実行状態に達するまでの速さが 14 番目で、14 件中 11 件がそもそも実行状態に達しました。

適している用途

ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	2/3	動作した	100.00	0.13	2026-10-21 18:48 UTC
Argusic Runner	1/3	動作しなかった	20.00	0.04	2026-10-21 15:26 UTC

トピック (出典: GitHub)

agent-skill comfyui image-generation openclaw pose-control qwen-image

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/qwen21-nsfw-pose-skill.svg)](https://argusic.com/subject/qwen21-nsfw-pose-skill)

質問

qwen21-nsfw-pose-skill は動作しますか?: はい。qwen21-nsfw-pose-skill は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 32 分でインストールして起動し、途中で 1 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は qwen21-nsfw-pose-skill をどのようにテストしましたか?: 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 5fa2aa12ebbc に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
qwen21-nsfw-pose-skill のテストにはいくらかかりましたか?: この判定を出した実行のコストは 0.13 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
qwen21-nsfw-pose-skill のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?: この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 32 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
qwen21-nsfw-pose-skill には GPU が必要ですか?: 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
qwen21-nsfw-pose-skill のインストールでは何がうまくいきませんか?: 記録された実行では 1 件の問題が発生しました。そのうち 1 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
qwen21-nsfw-pose-skill は代替のプロジェクトと比べてどうですか?: Argusic がインストールして時間を計測した agent-skill のプロジェクト 14 件のうち、qwen21-nsfw-pose-skill は実行状態に達するまでの速さが 14 番目で、14 件中 11 件がそもそも実行状態に達しました。
qwen21-nsfw-pose-skill の証拠はどこにありますか?: 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。