Misaka43fd

Mulerouter

设计创意v0.1.0
作者:Misaka43fd更新于 2026-05-11mulerouter-skills@clawhub_misaka43fd/mulerouter-skills
图片生成视频处理#Video Editing

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Mulerouter 累计下载 1,938 次、获 0 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,469 位,在「设计创意」分类(512 个)中排名第 448 位。

累计安装
129
累计下载
1,938
星标
-
全站排名
#4,469
全站前 89% · 「设计创意」前 88%
平台累计安装累计下载星标评论
ClawHub ↗481,710--
SkillHub ↗1291,938-—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

该技能提供文本生成图像、图像编辑、文本生成视频、图像生成视频及视频编辑流程,并通过已配置的 API 服务提交请求。提示词、媒体输入和 API 密钥会发送到所选服务或自定义端点;只使用可信端点,不提交敏感素材,避免在代码库保存密钥,并在上传前核实本地图像路径。 需要 Python 3.10 或更高版本、uv 或 pip,以及网络访问。

资料发布于 2026-10-29

可以用来做什么

  • 通过 API 生成图像或视频
  • 对已有图像或视频进行转换与编辑
  • 检查可用模型和调用参数

什么时候用

  • 用户明确要求使用 MuleRouter 或 MuleRun 生成或编辑媒体时
  • API 端点和密钥已安全配置时
  • 提交的提示词和媒体文件适合发送到该服务时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

请先列出将使用的 API 服务、模型和本地图像路径;确认没有敏感内容后,再按我的提示生成视频。不要输出或记录 API 密钥。

月度数据趋势

累计下载1,938
8321,4262,0202026-03 · 累计下载 9142026-05 · 累计下载 1,1772026-06 · 累计下载 1,3042026-07 · 累计下载 1,5402026-08 · 累计下载 1,6752026-09 · 累计下载 1,93826-0326-09
星标-
0112026-03 · 星标 -2026-05 · 星标 -2026-06 · 星标 -2026-07 · 星标 -2026-08 · 星标 -2026-09 · 星标 -26-0326-09

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份累计下载环比星标
2026-091,938—-
2026-081,675+8.8%-
2026-071,540+18.1%-
2026-061,304+10.8%-
2026-051,177—-
2026-03914—-

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

4.0 KB · ClawHub v0.1.0
---
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.
展开全部(共 129 行)
## 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

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数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。