スキル mulerouter
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mulerouter
コンテンツリビジョン r1 中リスク ⚡ スクリプトを含む🌐 ネットワークアクセス🔑 環境変数⚙️ 外部コマンド📁 ファイルシステムへのアクセス
MuleRouterでAIメディアを生成
クリエイティブチームには、API呼び出しを作り直すことなく、画像モデルや動画モデルへ再現性のある形でアクセスする手段が必要です。このスキルは、生成、編集、ポーリング、結果取得のために、MuleRouterとMuleRunのモデルをCLIワークフローでラップします。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "mulerouter" from https://skillstore.io/skills/openmule-mulerouter.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/openmule-mulerouter/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「mulerouter」を使用しています。 MuleRunで利用可能な動画モデルを一覧表示してください。
期待される結果:
Alibabaの動画エンドポイント、対応アクション、一致するエンドポイントの総数を示す、グループ化されたモデル概要。
「mulerouter」を使用しています。 コンセプトボード用に山の湖の画像を生成してください。
期待される結果:
タスクステータスと1つ以上の画像結果URLを含む、完了済みタスクレポート。
「mulerouter」を使用しています。 この元画像をゆっくりしたカメラプッシュでアニメーション化してください。
期待される結果:
タスクID、完了ステータス、生成された動画URLを含む動画タスク結果。
セキュリティ監査
中リスクv6 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く
Static analysis raised many findings because this skill combines local Python execution, outbound API calls, and API credential configuration. Manual review found no prompt injection, hidden exfiltration, or arbitrary command execution; most static hits are documentation, tests, placeholders, or expected API client behavior. The remaining contextual concern is that API keys can be supplied on the command line, which may expose secrets through shell history or process inspection.
44
スキャンされたファイル
4,569
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)
中
API Key Can Be Passed Through Command Line
The model CLI exposes an --api-key option and passes the parsed value into configuration loading. Command-line secrets can be retained in shell history or visible to process inspection tools.
The CLI option and the handoff to load_config are directly visible. The risk is contextual because secure environment-variable use is also supported.
リスク要因
⚡ スクリプトを含む (8)
🌐 ネットワークアクセス (26)
core/client.py:140 core/client.py:162 core/client.py:208 core/client.py:220 core/config.py:39 core/config.py:41 EVALUATION_OUTPUT.json:220 EVALUATION_OUTPUT.json:166 EVALUATION_OUTPUT.json:181 references/REFERENCE.md:72 references/REFERENCE.md:73 references/REFERENCE.md:83 SKILL.md:79 tests/test_client.py:76 tests/test_client.py:90 tests/test_client.py:104 tests/test_client.py:119 tests/test_config.py:17 tests/test_config.py:24 tests/test_task.py:83 tests/test_task.py:89 tests/test_task.py:90 tests/test_task.py:102 tests/test_task.py:107 tests/test_task.py:152 tests/test_task.py:158
🔑 環境変数 (58)
core/client.py:61 core/config.py:64 core/config.py:97 core/config.py:112 core/config.py:64 core/config.py:97 core/config.py:112 core/config.py:8 core/config.py:51 core/config.py:55 core/config.py:8 core/config.py:51 core/config.py:55 core/config.py:23 core/config.py:30 core/config.py:74 core/config.py:83 core/config.py:112 core/config.py:113 core/config.py:115 core/config.py:119 core/config.py:129 core/config.py:136 EVALUATION_OUTPUT.json:48 EVALUATION_OUTPUT.json:48 EVALUATION_OUTPUT.json:54 EVALUATION_OUTPUT.json:186 EVALUATION_OUTPUT.json:200 models/base.py:294 pyproject.toml:9 README.md:23 references/REFERENCE.md:10 references/REFERENCE.md:16 references/REFERENCE.md:59 SKILL.md:20 SKILL.md:31 SKILL.md:40 SKILL.md:84 tests/test_client.py:14 tests/test_config.py:46 tests/test_config.py:62 tests/test_config.py:72 tests/test_config.py:80 tests/test_config.py:16 tests/test_config.py:18 tests/test_config.py:23 tests/test_config.py:29 tests/test_config.py:38 tests/test_config.py:40 tests/test_config.py:41 tests/test_config.py:47 tests/test_config.py:51 tests/test_config.py:56 tests/test_config.py:63 tests/test_config.py:69 tests/test_config.py:80 tests/test_config.py:88 tests/test_config.py:97
⚙️ 外部コマンド (24)
SKILL.md:17-24 SKILL.md:24-29 SKILL.md:29-32 SKILL.md:32-36 SKILL.md:36-38 SKILL.md:38-41 SKILL.md:41-43 SKILL.md:43 SKILL.md:45-47 SKILL.md:47 SKILL.md:49-55 SKILL.md:55-57 SKILL.md:57-61 SKILL.md:61-63 SKILL.md:63-68 SKILL.md:68-70 SKILL.md:70-73 SKILL.md:73-75 SKILL.md:75-78 SKILL.md:78-80 SKILL.md:80-84 SKILL.md:84 SKILL.md:85-86 SKILL.md:86-87
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
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[](https://skillstore.io/skills/openmule-mulerouter?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/openmule-mulerouter?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/openmule-mulerouter/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/openmule-mulerouter.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
openmule. (2026). mulerouter security audit report (audit version 6) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/openmule-mulerouter/audits/6BibTeX形式の引用
@techreport{openmule-openmule-mulerouter-2026,
author = {openmule},
title = {mulerouter security audit report (audit version 6)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {6},
url = {https://skillstore.io/skills/openmule-mulerouter/audits/6},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "mulerouter security audit report (audit version 6)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "openmule"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/openmule-mulerouter/audits/6"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:openmule-mulerouter:audit:6"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 77
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
72
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
キャンペーンビジュアルのプロトタイプ作成
初期コンセプトレビューのために、承認済みのクリエイティブプロンプトから画像バリエーションと短い動画を生成します。
メディアモデルテストの自動化
モデルパラメーターを一覧表示し、サンプルリクエストを実行し、プロバイダー間で返されたタスク結果を比較します。
ソーシャル動画の下書き作成
再現可能なモデル設定を使って、テキストプロンプトまたは元画像を短い動画出力に変換します。
これらのプロンプトを試す
利用可能なモデルを一覧表示
MuleRouterスキルを使って、設定済みのサイトで利用可能なモデルを表示してください。どれが画像を作成し、どれが動画を作成するかを要約してください。
シンプルな画像を生成
Nano Banana Proを使って、このプロンプトで画像を生成してください: [describe the scene]. 正方形のアスペクト比を使用し、結果URLを返してください。
短い動画を作成
Wan2.6で5秒のtext-to-video結果を作成してください。このプロンプトを使用してください: [describe motion, setting, and subject]. 完了まで待機してください。
モデルオプションを比較
利用可能なimage-to-videoモデルと動画編集モデルを確認してください。[goal]に適したものを1つ推奨し、必要なパラメーターを説明してから、私が確認した後に実行してください。
ベストプラクティス
- 専用のMuleRouter APIキーを使用し、プロンプトやログで共有しないでください。
- 新しいモデルを使用する前にlist-paramsを実行し、必要なオプションを明確にしてください。
- 再現性が重要な場合は、明示的なプロンプト、アスペクト比、長さ、シードを使用してください。
回避
- 無関係な本番環境の.envシークレットを含むディレクトリで、このスキルを実行しないでください。
- APIポリシーで許可されていない限り、機密性の高い画像、音声、プロンプト、URLを送信しないでください。
- ドキュメント化されているすべてのモデルがMuleRouterとMuleRunの両方で利用できるとは想定しないでください。
よくある質問
このスキルはモデルをローカルで実行しますか？
いいえ。MuleRouterまたはMuleRun APIを呼び出し、それらのサービスからタスク結果を返します。
どの認証情報が必要ですか？
環境変数、.envファイル、またはCLIオプションを通じて、MULEROUTER_SITEとMULEROUTER_API_KEYが必要です。
画像と動画の両方を生成できますか？
はい。含まれているエンドポイントは、text-to-image、text-to-video、image-to-video、画像編集、動画編集のワークフローをカバーしています。
リクエストを実行する前にモデルパラメーターを確認できますか？
はい。各モデルスクリプトは、生成タスクまたは編集タスクを送信する前にパラメーター一覧表示に対応しています。
長時間実行されるタスクを待機しますか？
はい。共通ワークフローでは、非同期タスクを完了までポーリングすることも、待機せずにタスクIDを返すこともできます。
プライベートなメディアに対して安全ですか？
注意して使用してください。プロンプトとメディアURLは外部APIに送信されるため、機密コンテンツを送信する前に組織のポリシーに従ってください。