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Agent Skill · 研究检索

mulerouter(mulerouter 视频)

mulerouter 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。

mulerouter 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 3,898。

总安装 38,408周安装 1,633GitHub Stars 2下载 13,456核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.10

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(mulerouter 视频)
来源仓库:https://github.com/misaka43fd/mulerouter
安装命令:
openclaw skills install mulerouter
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

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

MuleRouter 提供多模态 API 支持,用于生成图像与视频内容,涵盖文本到图像、图像到视频等多种模式。适用于 OpenClaw 中需要快速调用 AI 生成视觉内容的场景,如创意设计、媒体制作等。通过集成 MuleRouter,Agent 可直接调用其接口完成内容创作,无需额外配置外部服务。

安装命令为 openclaw skills install mulerouter,需确保具备网络访问权限以连接后端 API。使用前应检查目标环境是否支持相关依赖,并注意输出资源的存储与版权合规性。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install mulerouter;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

mulerouter 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install mulerouter。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mulerouter 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

mulerouter 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。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。

mulerouter 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

mulerouter 用的人多吗?

公开数据是累计安装 38,408 次,近一周安装 1,633 次,下载 13,456 次,GitHub 2 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

mulerouter 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
mulerouter

mulerouter 视频 · 本页

38,4082接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

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, MULEROUTER_API_KEY env var, and one of MULEROUTER_BASE_URL or MULEROUTER_SITE env var. Needs network access to api.mulerouter.ai or api.mulerun.com. The API key is sent in Authorization headers to the configured endpoint.
homepage
https://github.com/mulerouter/mulerouter-skills
allowed-tools
Bash(uv run *) Bash(uv sync *) Read
metadata
clawdbot
requires
env
["MULEROUTER_API_KEY"]
env_one_of
["MULEROUTER_BASE_URL", "MULEROUTER_SITE"]
bins
["uv", "python3"]
primaryEnv
MULEROUTER_API_KEY
install
uv sync
files
["scripts/*", "models/*", "core/*", "pyproject.toml"]

MuleRouter API

Generate images and videos using MuleRouter or MuleRun multimodal APIs.

Required Environment Variables

This skill requires the following environment variables to be set before use:

VariableRequiredDescription
MULEROUTER_API_KEYYesAPI key for authentication (get one here)
MULEROUTER_BASE_URLYes*Custom API base URL (e.g., https://api.mulerouter.ai). Takes priority over SITE.
MULEROUTER_SITEYes*API site: mulerouter or mulerun. Used if BASE_URL is not set.

*At least one of MULEROUTER_BASE_URL or MULEROUTER_SITE must be set.

The API key is included in Authorization: Bearer headers when making network calls to the configured API endpoint.

If any of these variables are missing, the scripts will fail with a configuration error. Check the Configuration section below to set them up.

Configuration Check

Before running any commands, verify the environment is configured:

Step 1: Check for existing configuration

Run the built-in config check script:

uv run python -c "from core.config import load_config; load_config(); print('Configuration OK')"

If this prints "Configuration OK", skip to Step 3. If it raises a ValueError, proceed to Step 2.

Step 2: Configure if needed

If the variables above are not set, ask the user to provide their API key and preferred endpoint.

Create a .env file in the skill's 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 skill only loads variables prefixed with MULEROUTER_ from the .env file. Other variables in the file are ignored.

Important: Do NOT use export shell commands to set credentials. Use a .env file or ensure the variables are already present in your shell environment before invoking the skill.

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"]

Local file paths are validated before reading: only files with recognized image extensions (.png, .jpg, .jpeg, .gif, .bmp, .webp, .tiff, .tif, .svg, .ico, .heic, .heif, .avif) are accepted. Paths pointing to sensitive system directories or non-image files are rejected. Valid image files are converted to base64 and sent to the API, avoiding command-line length limits that occur with raw base64 strings.

Workflow

  1. Check configuration: verify MULEROUTER_API_KEY and either MULEROUTER_BASE_URL or MULEROUTER_SITE 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

Model Selection

When listing models, each model's tags (e.g., [SOTA]) are displayed by default next to its name. Tags help identify model characteristics at a glance — for example, SOTA indicates a state-of-the-art model.

You can also filter models by tag using --tag:

uv run python scripts/list_models.py --tag SOTA

If you are unsure which model to use, present the available options to the user and let them choose. Use the AskUserQuestion tool (or equivalent interactive prompt) to ask the user which model they prefer. For example, if the user asks to "generate an image" without specifying a model, list the relevant image generation models with their tags and descriptions, and ask the user to pick one.

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

平台分布

OpenClaw

89.46%
按下载量换算12,038

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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