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mulerouter-skills穆勒路由器技能

Agent Skill

mulerouter-skills 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

29,498

周安装

1,205

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

9,447
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mulerouter-skills(穆勒路由器技能)
来源仓库:https://github.com/misaka43fd/mulerouter-skills
安装命令:
openclaw skills install mulerouter-skills
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install mulerouter-skills

简介

使用 MuleRouter 或 MuleRun 多模式 API 生成图像和视频。文本到图像、图像到图像、文本到视频、图像到视频、视频编辑(VACE、关键帧插值)。当用户想要使用 Wan2.6、Veo3、Nano Banana Pro、Sora2、Midjourney 等 AI 模型生成、编辑或转换图像和视频时使用。

SKILL.md

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

# 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)

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)

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:

# 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

uv run python scripts/list_models.py

2. Check model parameters

uv run python models/alibaba/wan2.6-t2v/generation.py --list-params

3. Generate content

Text-to-Video:

uv run python models/alibaba/wan2.6-t2v/generation.py --prompt "A cat walking through a garden"

Text-to-Image:

uv run python models/alibaba/wan2.6-t2i/generation.py --prompt "A serene mountain lake"

Image-to-Video:

uv run python models/alibaba/wan2.6-i2v/generation.py --prompt "Gentle zoom in" --image "https://example.com/photo.jpg" #remote image url
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.

# 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

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

70.14%
按下载量换算6,626

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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