前言¶
培训或网课团队要出「讲师出镜」的系列课，常见做法是逐讲搭棚拍摄：排期、场地、补拍都会拖慢上线。若讲稿已定、且已有经授权的讲师人像，更实际的路径是先为每讲生成旁白，再在同一形象下合成口播成片。下面介绍 SkillHub 上的 课程视频·数字人讲师（@beatra-ai/course-video-studio），它把这条流程写进 Agent Skill，由助手按步骤调用 Beatra 能力完成配音与数字人视频。
这是什么¶
课程视频·数字人讲师 是 beatra 发布的企业类 Skill（SkillHub 分类 education，当前版本 0.2.4，坐标 @beatra-ai/course-video-studio）。官方简介概括为：把写好的讲稿和一张授权讲师人像做成讲师出镜的课程视频与课程旁白；先为每节课讲稿配旁白，再用数字人讲师交付可直接发布的培训视频与网课视频。
SkillHub 页面标注 requires_api_key=false（指 SkillHub 侧不要求 API Key）。实际生成旁白与口播视频时，Skill 通过随包 scripts/mcp_client.py 连接 Beatra MCP，并按流程使用积分计费；首次使用需在 Skill 目录完成 Beatra 设备授权。
官方入口：
- API 坐标页：https://api.skillhub.cn/beatra-ai/course-video-studio
- SkillHub 展示页：https://www.skillhub.cn/skills/beatra-ai/course-video-studio
核心功能¶
依据 Skill 包内 SKILL.md，已核实的能力与边界如下。
输入与前置条件
- 一张可访问的讲师人像；至少一讲（试点讲）的最终讲稿；课次顺序；形象与声音使用权。
- 讲稿中反复出现的人名、术语或缩写时，需提供读音表；术语存在而读音表为空时流程会停下收集读法，不猜测读音。
- 口播以最终讲稿为准；课件（PPT、WPS、PDF）需用户自行抽出可说文本，本 Skill 不解析幻灯片。
标准产出路径（旁白优先，再口播视频）
- 检查人像（尺寸、画幅、MIME、是否含 alpha 等），建立课次台账；本地文件经随包客户端上传，不把本地路径传给远程工具。
- 选择或克隆讲师声音：克隆前需确认同意；合适样本约 10～300 秒、不超过 20 MiB、干净单人语音。克隆走
beatra.voices.clone，不克隆时可beatra.voices.list选目录声音。 - 查询
beatra.models.list中的text_to_speech与image_to_video，确认视频路线接受[image, driving_audio]，并按模型支持的最长时长在句或节边界拆分过长讲稿。 - 试点讲分段合成旁白（
beatra.speech.synthesize），轮询beatra.tasks.get至终态，用真实音频产物复核后再进入视频。 - 对已确认旁白调用
beatra.videos.animate生成口播；视频时长选用不短于真实语音长度的最小受支持整数时长；每段视频单独client_request_id，并在提交前展示视频入场卡（含估价与余额说明）。 - 试点讲通过后，对其余课次重复「分段旁白 → 视频」；只通过随包
scripts/mcp_client.py提交，不使用宿主 Beatra Connector，也不以 REST/OpenAPI 回退。 - 按教学顺序交付带标签的课视频（课内按分段顺序），并附上尺寸、时长、用量与
billing.net_charged_credits等事实；复核身份、术语读音与口型时机。
相邻 Skill（避免走错路线）
- 只要音频课包：转到
course-narration-studio。 - 单条讲述者短片：转到
talking-avatar-video。 - 已有课件、希望以课件为主体做视频：整门课用
lecture-video-maker，单节用micro-lesson-maker；尚无课件可先ai-courseware-maker。
SkillHub 侧统计（以抓取资料为准）：评分 100000，下载 157497 次。
安装与启用¶
通过 SkillHub CLI（推荐）¶
若尚未安装 skillhub，可先按官方说明安装 CLI（完整安装或仅 CLI）：
command -v skillhub && skillhub --version
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
安装 Skill 时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认装到 ./skills/ 可能不会被识别。常见路径：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
安装本 Skill 的命令（与 skillhub search 输出一致）：
skillhub install course-video-studio --namespace beatra-ai --dir ~/.cursor/skills/
将上一行中的目录换成你当前环境对应的 skills 路径即可。
通过对话让 Agent 安装¶
SkillHub 页面提供的提示等价于：请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md ，安装 @beatra-ai/course-video-studio。
Beatra 授权（生成前）¶
Skill 安装完成后，在已安装的 Skill 目录执行（Python 3.10+）：
cd ~/.cursor/skills/@beatra-ai/course-video-studio
python3 scripts/authorize.py
助手会引导设备授权；出现 Beatra is ready 后再发起付费生成。凭证保存在用户本地的 ~/.beatra/credentials.json，不应写入对话或日志。
Beatra 技能页亦提供 ZIP 校验安装说明（https://beatra.ai/skills/course-video-studio/install.md ）；若走 SkillHub，以 SkillHub 当前分发版本 0.2.4 为准。
典型用法¶
在 Agent 中启用本 Skill 后，可按下面顺序组织一次课程制作（与 SKILL.md 标准路径一致，示例为结构说明而非虚构案例）。
- 准备材料：上传或提供可访问的讲师人像 URL；提交试点讲最终讲稿、完整课次顺序、读音表（如有专名术语）；确认形象与声音授权。
- 试点讲：助手检查人像与模型约束 → 选定或克隆
voice_id→ 对试点讲分段 TTS → 你确认真实音频 → 再对每段音频生成image_to_video口播片段。 - 扩到全课：试点讲身份、读音与口型验收通过后，对其余讲稿重复分段旁白与视频；交付按课次与分段排序的成片列表及计费摘要。
- 改稿：讲稿变更需重新旁白；旁白音频变更后对应视频也需重新生成。
克隆声音时，Skill 要求在调用 beatra.voices.clone 前展示实时估价与余额说明；用户确认余额足够后再提交。余额不足时按错误信息中的充值指引处理，并用同一冻结 client_request_id 重试。
适用场景与注意¶
适合
- 系列课程视频、培训视频、网课：讲稿已定，希望统一一位「数字人讲师」口播出镜。
- 内训与 enablement：减少棚拍，按课次批量产出 talking-head 片段。
- 与「仅要旁白」或「单条 avatar 短片」区分的团队，可按上文相邻 Skill 选型。
限制与注意
- 必须有授权人像与声音权利；无授权时流程停在确认，不强行生成。
- 长讲稿可能拆成多段连续口播片段，规划时长超过模型上限时不得靠删稿凑时长。
- 每次语音
input不超过 50,000 字；付费阶段各自独立的client_request_id，故障恢复时重放冻结载荷与 ID。 - 生成消耗 Beatra 积分；克隆与视频提交前均有入场卡与估价，600 积分注册礼金通常不足以覆盖完整克隆或视频任务（以 Skill 原文说明为准）。
- 随包客户端会按官方渠道静默检查更新（最多每 24 小时一次）；可用
python3 scripts/mcp_client.py update --check查看更新状态。
结尾¶
课程视频·数字人讲师 把「讲稿 → 旁白 → 数字人口播成片」固化为可复用的 Agent 工作流，适合已有文稿与授权讲师素材、又要按课次稳定交付的团队。安装与详情以 SkillHub 为准：https://www.skillhub.cn/skills/beatra-ai/course-video-studio ，坐标页：https://api.skillhub.cn/beatra-ai/course-video-studio 。
