AlphaMoatによると、2026-09時点でMulerouterのダウンロード数は1,938、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,469位、デザイン・メディアでは512件中448位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 48 | 1710 | - | - |
| SkillHub ↗ | 129 | 1938 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
テキストから画像、画像編集、テキストから動画、画像から動画、動画編集の手順を扱い、設定済みのAPIサービスへリクエストを送信します。プロンプト、メディア入力、APIキーは選択したサービスまたはカスタムエンドポイントに送られます。信頼できる接続先だけを使い、機微な素材を送らず、キーをソース管理に含めないでください。アップロード前にローカル画像のパスも確認してください。 Python 3.10 以上、uv または pip、ネットワーク接続が必要です。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1938 | — | - |
| 2026-08 | 1675 | +8.8% | - |
| 2026-07 | 1540 | +18.1% | - |
| 2026-06 | 1304 | +10.8% | - |
| 2026-05 | 1177 | — | - |
| 2026-03 | 914 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: mulerouter description: Generates images and videos using MuleRouter or MuleRun multimodal APIs. Text-to-Image, Image-to-Image, Text-to-Video, Image-to-Video, video editing (VACE, keyframe interpolation). Use when the user wants to generate, edit, or transform images and videos using AI models like Wan2.6, Veo3, Nano Banana Pro, Sora2, Midjourney. compatibility: Requires Python 3.10+, uv (or pip), and network access to api.mulerouter.ai or api.mulerun.com --- # MuleRouter API Generate images and videos using MuleRouter or MuleRun multimodal APIs.
## Configuration Check
Before running any commands, verify the environment is configured:
### Step 1: Check for existing configuration
```bash
# Check environment variables
echo "MULEROUTER_BASE_URL: $MULEROUTER_BASE_URL"
echo "MULEROUTER_SITE: $MULEROUTER_SITE"
echo "MULEROUTER_API_KEY: ${MULEROUTER_API_KEY:+[SET]}"
# Check for .env file
ls -la .env 2>/dev/null || echo "No .env file found"
```
### Step 2: Configure if needed
**Option A: Environment variables with custom base URL (highest priority)**
```bash
export MULEROUTER_BASE_URL="https://api.mulerouter.ai" # or your custom API endpoint
export MULEROUTER_API_KEY="your-api-key"
```
**Option B: Environment variables with site (used if base URL not set)**
```bash
export MULEROUTER_SITE="mulerun" # or "mulerouter"
export MULEROUTER_API_KEY="your-api-key"
```
**Option C: Create .env file**
Create `.env` in the current working directory:
```env
# Option 1: Use custom base URL (takes priority over SITE)
MULEROUTER_BASE_URL=https://api.mulerouter.ai
MULEROUTER_API_KEY=your-api-key
# Option 2: Use site (if BASE_URL not set)
# MULEROUTER_SITE=mulerun
# MULEROUTER_API_KEY=your-api-key
```
**Note:** `MULEROUTER_BASE_URL` takes priority over `MULEROUTER_SITE`. If both are set, `MULEROUTER_BASE_URL` is used.
**Note:** The tool only reads `.env` from the current directory. Run scripts from the skill root (`skills/mulerouter-skills/`).
### Step 3: Using `uv` to run scripts
The skill uses `uv` for dependency management and execution. Make sure `uv` is installed and available in your PATH.
Run `uv sync` to install dependencies.
## Quick Start
### 1. List available models
```bash
uv run python scripts/list_models.py
```
### 2. Check model parameters
```bash
uv run python models/alibaba/wan2.6-t2v/generation.py --list-params
```
### 3. Generate content
**Text-to-Video:**
```bash
uv run python models/alibaba/wan2.6-t2v/generation.py --prompt "A cat walking through a garden"
```
**Text-to-Image:**
```bash
uv run python models/alibaba/wan2.6-t2i/generation.py --prompt "A serene mountain lake"
```
**Image-to-Video:**
```bash
uv run python models/alibaba/wan2.6-i2v/generation.py --prompt "Gentle zoom in" --image "https://example.com/photo.jpg" #remote image url
```
```bash
uv run python models/alibaba/wan2.6-i2v/generation.py --prompt "Gentle zoom in" --image "/path/to/local/image.png" #local image path
```
## Image Input
For image parameters (`--image`, `--images`, etc.), **prefer local file paths** over base64.
```bash
# Preferred: local file path (auto-converted to base64)
--image /tmp/photo.png
--images ["/tmp/photo.png"]
```
The skill automatically converts local file paths to base64 before sending to the API. This avoids command-line length limits that occur with raw base64 strings.
## Workflow
1. Check configuration: verify `MULEROUTER_BASE_URL` or `MULEROUTER_SITE`, and `MULEROUTER_API_KEY` are set
2. Install dependencies: run `uv sync`
3. Run `uv run python scripts/list_models.py` to discover available models
4. Run `uv run python models/<path>/<action>.py --list-params` to see parameters
5. Execute with appropriate parameters
6. Parse output URLs from results
## Tips
1. For an image generation model, a suggested timeout is 5 minutes.
2. For a video generation model, a suggested timeout is 15 minutes.
## References
- [REFERENCE.md](references/REFERENCE.md) - API configuration and CLI options
- [MODELS.md](references/MODELS.md) - Complete model specifications
ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成
Nano Banana Pro で画像を生成・編集するスクリプト型のスキルです。
whisper コマンドで音声をローカルで文字起こしするスキルです。
MCP サーバー経由で図を生成、編集するスキルです。
洗練された画面のための設計知見と実装指南をまとめたスキルで、レイアウトからフロー、トークン、フロントエンドの変更まで扱います。
複数の動画モデル API をまたぐ AI 動画生成と編成のスキルです。
ffmpeg を使って動画からフレームを取り出し、手早い確認用のサムネイルを作るスキルです。
ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。