Original em inglês: https://argusic.com/subject/qwen21-nsfw-pose-skill
qwen21-nsfw-pose-skill
Skill de geração de imagens NSFW/poses do Qwen-Image 2.1: receitas de prompts de nível autor + NSFW LoRA + controle de bonecos VNCCS com 136 poses; aplicável a Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw
Executafonte: GitHubPythonApache-2.0commit 5fa2aa12ebbc
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: agent skill, comfyui, image generation, openclaw, pose control e qwen image.
qwen21-nsfw-pose-skill executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 32 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
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.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 60 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- Default NSFW LoRA from Civitai (model 2986844) requires login with HTTP 4013 minutos
- Tempo de instalação
- 32 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 32 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- 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
- Tokens de modelo usados
- 750.101
- Commit exato testado
- 5fa2aa12ebbc
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
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…
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Recuperou-se do único erro sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 32 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 13 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 14 projetos de agent-skill que a Argusic instalou e cronometrou, qwen21-nsfw-pose-skill foi o 14º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 11 de 14 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,13 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 20,00 | 0,04 |
Tópicos (de GitHub)
agent-skillcomfyuiimage-generationopenclawpose-controlqwen-image
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/qwen21-nsfw-pose-skill)Perguntas
- qwen21-nsfw-pose-skill executa?
- Sim. qwen21-nsfw-pose-skill executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 32 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou qwen21-nsfw-pose-skill?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 5fa2aa12ebbc. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar qwen21-nsfw-pose-skill?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,13: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar qwen21-nsfw-pose-skill?
- 32 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- qwen21-nsfw-pose-skill precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar qwen21-nsfw-pose-skill?
- 1 coisa quebrou na execução registrada, e 1 foi corrigida sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como qwen21-nsfw-pose-skill se compara às alternativas?
- Dos 14 projetos de agent-skill que a Argusic instalou e cronometrou, qwen21-nsfw-pose-skill foi o 14º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 11 de 14 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de qwen21-nsfw-pose-skill?
- Todas as 2 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.