ComfyUI-CsvUtils：高效管理提示词与CSV数据的实用插件

如果你正在寻找一种更系统化的方式来批量测试和管理正面/负面提示，或者希望将任意 CSV 数据灵活集成到你的 ComfyUI 工作流中，那么 ComfyUI-CsvUtils 是一个非常值得尝试的插件。

• GitHub：https://github.com/SanicsP/ComfyUI-CsvUtils

它是一个轻量级、无依赖的 ComfyUI 自定义节点插件，基于 Python 内置的 csv 模块实现，无需额外依赖库，安装简单，功能强大。

安装方式

只需将本仓库克隆至 ComfyUI 的 custom_nodes 文件夹下即可：

git clone https://github.com/SanicsP/ComfyUI-CsvUtils.git

重启 ComfyUI 后即可使用所有节点功能。

功能概览

该插件提供了多个实用节点，适用于不同需求的用户：

🧪 基础提示词管理节点

✅ CSVPromptSaver

一键保存当前工作流中的正面/负面提示到指定的 CSV 文件，无需运行完整流程即可完成操作。

示例用途：快速记录你满意的提示组合，方便后续复用或对比实验。

✅ CSVPromptLoader

从 CSV 文件中根据行号加载指定的正负提示，非常适合用于自动化批量测试。

示例场景：每次执行自动递增行号，循环遍历所有提示组合。

✅ CSVPromptSearch

以列表形式展示 CSV 内容，左侧为正面提示，右侧为负面提示。支持快速复制与智能搜索，便于在大量提示中快速定位目标。

高级 CSV 操作节点

这些节点支持对任意格式的 CSV 文件进行读写和查询，不仅限于提示词管理，也适用于 LoRA 参数、风格模板、图像标签等各类结构化数据。

📁 创建 CSV 文件的建议

1. 使用文本编辑器创建 .csv 文件；
2. 第一行填写列名（如：style-name, positive-tags, negative-tags），建议使用英文命名；
3. 确保使用逗号（,）作为分隔符；
4. 在 ComfyUI 使用前关闭编辑器，避免文件访问冲突。

➕ 添加新行：CSVLineAdder

轻松向已有 CSV 文件中追加新行：

• 输入文件路径；
• 点击刷新按钮获取列名；
• 连接对应字段值；
• 执行工作流即可写入新行。

🔍 读取与筛选数据

• CSVFileLoader + CSVRowSelectorByIndex：加载整个 CSV 文件，并通过索引选择特定行，适合处理多行迭代任务。
• CSVRowSelectorBySearch：根据关键词动态筛选符合条件的行，例如查找包含 “3D” 风格的预设配置。
• CSVCellSelectorByName / CSVCellSelectorByIndex：分别通过列名或位置提取具体字段内容，是构建复杂数据驱动流程的关键节点。

💡 实战示例：批量测试图像风格

假设你想在同一基础提示上测试多种风格设定，你可以：

1. 准备一个包含多种风格设定的 CSV 文件，例如：

   style-name,positive-tags,negative-tags
   realistic,"high detail, realistic lighting",cartoonish
   anime,"manga style, expressive eyes","low detail"
   3d,"volumetric lighting, high poly","flat shading"
   

2. 使用 CSVFileLoader 加载文件；
3. 使用 CSVRowSelectorByIndex 或 CSVRowSelectorBySearch 选择目标行；
4. 提取 positive-tags 和 negative-tags 注入提示词节点；
5. 多次执行工作流，生成不同风格的结果。

⚠️ 使用注意事项

• 确保 CSV 文件使用逗号分隔，否则可能导致解析错误。
• 在 ComfyUI 运行期间关闭外部编辑器，防止文件冲突导致损坏或异常行为。
• 所有节点均为纯 Python 实现，无第三方依赖，兼容性强。