Agent Skills

安装 MuAPI Agent Skills，即可直接通过 Claude Code、Cursor、Gemini CLI 以及其他兼容 MCP 的工具生成 AI 图像、视频和音频。

概览

MuAPI Agent Skills 是预构建、由 Schema 驱动的 Shell 脚本，让你的 AI 编程 Agent 能够直接在终端中生成、编辑和增强丰富媒体。

  • 预构建技能： 覆盖图像、视频、音频、特效等任务
  • 动态 Schema 驱动： 脚本会根据 schema_data.json 自动解析最新模型、端点和有效参数
  • 直接查看媒体： 使用 --view 标志即可下载并立即打开生成的媒体
  • 本地文件支持： 脚本会自动将本地图像、视频、人脸和音频上传到 MuAPI CDN
  • 100 多种 AI 模型： Midjourney v7、Flux Pro、Kling 3.0、Veo3、Suno V5 等

快速开始

1. 安装 Skills

# 通过 skills registry 安装全部 MuAPI skills
npx skills add SamurAIGPT/Generative-Media-Skills --all

# 或安装指定 skill
npx skills add SamurAIGPT/Generative-Media-Skills --skill muapi-media-generation

# 列出可用 skills
npx skills add SamurAIGPT/Generative-Media-Skills --list

2. 配置 API Key

# 在 https://muapi.ai/dashboard 获取 Key
bash core/platform/setup.sh --add-key "YOUR_MUAPI_KEY"

3. 生成第一张图像

bash core/media/generate-image.sh \
  --prompt "a cyberpunk cityscape at dusk, neon reflections on rain-slicked streets" \
  --model flux-dev \
  --view

4. 生成第一个视频

bash core/media/generate-video.sh \
  --prompt "A timelapse of a city skyline transitioning from day to night" \
  --model minimax-pro \
  --duration 5 \
  --view

可用 Skills

MuAPI Skills 分为三类：生成、编辑与增强以及平台工具。

生成 Skills

Skill脚本描述
文本转图像core/media/generate-image.sh根据文本提示词生成图像。支持 Flux Dev、Midjourney v7 和 50 多种模型。
文本转视频core/media/generate-video.sh根据文本提示词生成视频。支持 Minimax Pro、Kling、Veo3 等。
图像转视频core/media/image-to-video.sh将静态图像制作成视频。支持 Kling Pro、Veo3、Runway 和 15 多种模型。
音乐与音频core/media/create-music.sh创建音乐（Suno V5）、音效（MMAudio）、混音和扩展曲目。
文件上传core/media/upload.sh上传本地图像、视频和音频，并获取供其他 Skill 使用的 CDN URL。

编辑与增强 Skills

Skill脚本描述
图像编辑core/edit/edit-image.sh使用提示词编辑图像，支持 Flux Kontext、GPT-4o、Midjourney 等。
图像增强core/edit/enhance-image.sh一键执行超分辨率、背景移除、人脸替换、上色、Ghibli 风格、产品图等操作。
口型同步core/edit/lipsync.sh让视频口型与音轨同步。支持 Sync Labs、LatentSync、Creatify、Veed。
视频特效core/edit/video-effects.sh为视频/图像应用 Wan AI 特效、人脸替换、舞蹈动画、换装、Luma 修改/重构等效果。

Workflow Skills（CLI 驱动）

AI Workflow 生态现在由 muapi-cli 集中驱动，提供专门用于 LLM 自主导航的工具。

Skill命令/脚本描述
创建与编辑muapi workflow create<br>muapi workflow edit使用自然语言提示词创建或编辑多节点 AI 管线。
Agent 发现muapi workflow discover获取已保存 Workflow 的完整目录（包含 AI 生成的描述），供 LLM 按语义匹配用户意图。
执行muapi workflow execute通过 API 使用自定义输入直接执行 Workflow。
交互式运行muapi workflow run-interactive获取输入 Schema，并主动询问用户必填值的交互式 CLI 流程。

平台 Skills

Skill脚本描述
设置core/platform/setup.sh配置 API Key、显示配置并测试 Key 有效性。
检查结果core/platform/check-result.sh根据 request ID 轮询异步生成结果。支持单次查询和轮询模式。

Skills 的工作方式

每个 Skill 都是由 schema_data.json 驱动的独立 Shell 脚本，用于动态解析模型和端点：

muapi-skills/
├── core/
│   ├── media/           # Generation primitives
│   │   ├── generate-image.sh
│   │   ├── generate-video.sh
│   │   ├── image-to-video.sh
│   │   ├── create-music.sh
│   │   └── upload.sh
│   ├── edit/            # Editing & enhancement
│   │   ├── edit-image.sh
│   │   ├── enhance-image.sh
│   │   ├── lipsync.sh
│   │   └── video-effects.sh
│   └── platform/        # Setup & polling
│       ├── setup.sh
│       └── check-result.sh
└── schema_data.json     # Dynamic model registry

核心设计原则：

  • 脚本输出干净的 JSON，方便 Agent 无缝集成
  • 所有脚本都支持 --async，适用于即发即忘的异步流程
  • --view 标志会自动下载并打开生成的媒体
  • schema_data.json 在运行时校验模型、解析端点并检查参数

本地文件上传

大多数编辑和媒体生成脚本现在支持“文件优先”流程。不必提供公开 URL，你可以直接提供本地文件路径（例如 --file ./photo.jpg 或 --face-file ./face.png）。

脚本会：

  1. 自动将本地文件上传到 MuAPI CDN。
  2. 解析返回的 URL。
  3. 使用该 URL 提交生成/编辑任务。
  4. 清理临时状态（如适用）。

这样，你的 AI Agent 可以在本地处理媒体存储，同时使用云端 AI 模型。

兼容性

针对新一代 AI 开发环境进行了优化：

  • Claude Code： 通过工具直接在终端中执行
  • Gemini CLI / Cursor / Windsurf： 作为本地脚本无缝集成
  • MCP： 每个 Skill 都支持 Model Context Protocol，可通用于不同 Agent

常用标志

所有核心脚本都共享一组一致的标志：

标志描述
--prompt、-p生成用的文本描述
--model、-m模型名称（由脚本提供默认值）
--async立即返回 request_id，不等待完成
--view下载并打开结果（macOS）
--file、--image-file 等用于自动上传的本地文件路径（取决于脚本）
--json仅输出原始 JSON（方便管道处理）
--timeout N超时前的最大等待秒数
--help、-h显示使用方式和可用选项

相关：Workflow 配方发现

如果 Agent 更偏好使用自然语言配方，而不是 Shell 脚本原语，muapi assistant 提供 40 多个端到端 Workflow SKILL.md 文件（故事板、action figure 生成器、广告创意等），并通过一个公开、无需身份验证的 API 提供访问：

  • GET https://api.muapi.ai/api/v1/agent-skills — 列出所有配方
  • GET https://api.muapi.ai/api/v1/agent-skills/{name} — 获取完整 Markdown 内容

详见 Agents API → 公开 Workflow 配方发现。

下一步

  1. 在 muapi.ai/dashboard 获取 API Key
  2. 配置 Agent： bash core/platform/setup.sh --add-key "YOUR_KEY"
  3. 开始生成： 尝试上面的快速开始示例
  4. 探索模型： 浏览 Playground，发现 100 多种可用模型
Agent Skills — Muapi Docs