ComfyUI
Suite
把节点式 AI 工作流，收敛成可配置、可复用、可安全远程使用的本地创作产品。
能力很强，不等于可以稳定使用
ComfyUI 提供了高度自由的节点式工作流，但真实使用还要面对模型文件、输入输出、运行状态、工作流版本和远程访问。对于日常创作来说，重复连接节点并不是价值本身，稳定获得结果才是。
因此，问题不是再做一个“更好看的 ComfyUI”，而是把底层能力组织成一套可重复使用、可维护、可追踪的产品流程，同时保留需要时回到底层工作流的自由度。
独立承担从判断到运行的完整链路
我负责需求定义、信息架构、交互、前后端实现、运行服务与验收。当前案例重点呈现已经存在于仓库和产品界面的能力，不把开发计划写成已完成结果。
先重组产品边界，再增加功能
Preset-first：把重复搭建变成可复用配置
用户从明确的创作任务进入，修改必要参数，而不是每次重新理解整张节点图。底层工作流仍然保留，供调试和高级配置使用。
分离运行、创作与存储责任
把 ComfyUI 运行能力、ComfyMuse 创作界面和文件/任务状态分别组织，减少界面层对底层执行细节的耦合。
本地优先，远程能力单独设防
模型、输入和输出默认留在本地；远程使用只开放必要能力，并把管理入口与公共入口、访问凭证和输出路径边界分开。
把状态与失败当作产品的一部分
任务等待、运行、取消、完成、缓存和异常不只属于后端；它们决定用户能否理解当前发生了什么，以及下一步可以做什么。
从一个界面，扩展成三层可维护结构
当前本地项目包含运行层、创作层与存储/状态层。创作侧已覆盖图片、视频和文本工作流，并提供模型与预设选择、任务历史、结果预览等日常使用所需能力。
证据边界：页面仅描述本地项目中可核对的结构与界面，不公开本机地址、访问凭证、私有配置或未验证的使用规模。
产品化不是隐藏所有复杂性
当前结果是一个可继续演化的真实产品
这项实践已经从单一工作流扩展为包含运行、创作与存储的组合仓库，并形成了可用的本地产品界面。它验证了我的一个核心判断：AI 产品的难点往往不在单次生成，而在配置、状态、失败、数据边界和持续使用。
下一步重点不是盲目增加工作流数量，而是继续完善评估标准、失败恢复、跨设备体验和更清晰的能力分层，让“可生成”进一步变成“可依赖”。