前言¶
培訓或網課團隊要出「講師出鏡」的系列課，常見做法是逐講搭棚拍攝：排期、場地、補拍都會拖慢上線。若講稿已定、且已有經授權的講師人像，更實際的路徑是先爲每講生成旁白，再在同一形象下合成口播成片。下面介紹 SkillHub 上的 課程視頻·數字人講師（@beatra-ai/course-video-studio），它把這條流程寫進 Agent Skill，由助手按步驟調用 Beatra 能力完成配音與數字人視頻。
這是什麼¶
課程視頻·數字人講師 是 beatra 發佈的企業類 Skill（SkillHub 分類 education，當前版本 0.2.4，座標 @beatra-ai/course-video-studio）。官方簡介概括爲：把寫好的講稿和一張授權講師人像做成講師出鏡的課程視頻與課程旁白；先爲每節課講稿配旁白，再用數字人講師交付可直接發佈的培訓視頻與網課視頻。
SkillHub 頁面標註 requires_api_key=false（指 SkillHub 側不要求 API Key）。實際生成旁白與口播視頻時，Skill 通過隨包 scripts/mcp_client.py 連接 Beatra MCP，並按流程使用積分計費；首次使用需在 Skill 目錄完成 Beatra 設備授權。
官方入口：
- API 座標頁：https://api.skillhub.cn/beatra-ai/course-video-studio
- SkillHub 展示頁：https://www.skillhub.cn/skills/beatra-ai/course-video-studio
核心功能¶
依據 Skill 包內 SKILL.md，已覈實的能力與邊界如下。
輸入與前置條件
- 一張可訪問的講師人像；至少一講（試點講）的最終講稿；課次順序；形象與聲音使用權。
- 講稿中反覆出現的人名、術語或縮寫時，需提供讀音表；術語存在而讀音表爲空時流程會停下收集讀法，不猜測讀音。
- 口播以最終講稿爲準；課件（PPT、WPS、PDF）需用戶自行抽出可說文本，本 Skill 不解析幻燈片。
標準產出路徑（旁白優先，再口播視頻）
- 檢查人像（尺寸、畫幅、MIME、是否含 alpha 等），建立課次臺賬；本地文件經隨包客戶端上傳，不把本地路徑傳給遠程工具。
- 選擇或克隆講師聲音：克隆前需確認同意；合適樣本約 10～300 秒、不超過 20 MiB、乾淨單人語音。克隆走
beatra.voices.clone，不克隆時可beatra.voices.list選目錄聲音。 - 查詢
beatra.models.list中的text_to_speech與image_to_video，確認視頻路線接受[image, driving_audio]，並按模型支持的最長時長在句或節邊界拆分過長講稿。 - 試點講分段合成旁白（
beatra.speech.synthesize），輪詢beatra.tasks.get至終態，用真實音頻產物複覈後再進入視頻。 - 對已確認旁白調用
beatra.videos.animate生成口播；視頻時長選用不短於真實語音長度的最小受支持整數時長；每段視頻單獨client_request_id，並在提交前展示視頻入場卡（含估價與餘額說明）。 - 試點講通過後，對其餘課次重複「分段旁白 → 視頻」；只通過隨包
scripts/mcp_client.py提交，不使用宿主 Beatra Connector，也不以 REST/OpenAPI 回退。 - 按教學順序交付帶標籤的課視頻（課內按分段順序），並附上尺寸、時長、用量與
billing.net_charged_credits等事實；複覈身份、術語讀音與口型時機。
相鄰 Skill（避免走錯路線）
- 只要音頻課包：轉到
course-narration-studio。 - 單條講述者短片：轉到
talking-avatar-video。 - 已有課件、希望以課件爲主體做視頻：整門課用
lecture-video-maker，單節用micro-lesson-maker；尚無課件可先ai-courseware-maker。
SkillHub 側統計（以抓取資料爲準）：評分 100000，下載 157497 次。
安裝與啓用¶
通過 SkillHub CLI（推薦）¶
若尚未安裝 skillhub，可先按官方說明安裝 CLI（完整安裝或僅 CLI）：
command -v skillhub && skillhub --version
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
安裝 Skill 時必須用 --dir 指向當前 Agent 的 skills 目錄，否則默認裝到 ./skills/ 可能不會被識別。常見路徑：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或項目下的.agents/skills/
安裝本 Skill 的命令（與 skillhub search 輸出一致）：
skillhub install course-video-studio --namespace beatra-ai --dir ~/.cursor/skills/
將上一行中的目錄換成你當前環境對應的 skills 路徑即可。
通過對話讓 Agent 安裝¶
SkillHub 頁面提供的提示等價於：請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md ，安裝 @beatra-ai/course-video-studio。
Beatra 授權（生成前）¶
Skill 安裝完成後，在已安裝的 Skill 目錄執行（Python 3.10+）：
cd ~/.cursor/skills/@beatra-ai/course-video-studio
python3 scripts/authorize.py
助手會引導設備授權；出現 Beatra is ready 後再發起付費生成。憑證保存在用戶本地的 ~/.beatra/credentials.json，不應寫入對話或日誌。
Beatra 技能頁亦提供 ZIP 校驗安裝說明（https://beatra.ai/skills/course-video-studio/install.md ）；若走 SkillHub，以 SkillHub 當前分發版本 0.2.4 爲準。
典型用法¶
在 Agent 中啓用本 Skill 後，可按下面順序組織一次課程製作（與 SKILL.md 標準路徑一致，示例爲結構說明而非虛構案例）。
- 準備材料：上傳或提供可訪問的講師人像 URL；提交試點講最終講稿、完整課次順序、讀音表（如有專名術語）；確認形象與聲音授權。
- 試點講：助手檢查人像與模型約束 → 選定或克隆
voice_id→ 對試點講分段 TTS → 你確認真實音頻 → 再對每段音頻生成image_to_video口播片段。 - 擴到全課：試點講身份、讀音與口型驗收通過後，對其餘講稿重複分段旁白與視頻；交付按課次與分段排序的成片列表及計費摘要。
- 改稿：講稿變更需重新旁白；旁白音頻變更後對應視頻也需重新生成。
克隆聲音時，Skill 要求在調用 beatra.voices.clone 前展示實時估價與餘額說明；用戶確認餘額足夠後再提交。餘額不足時按錯誤信息中的充值指引處理，並用同一凍結 client_request_id 重試。
適用場景與注意¶
適合
- 系列課程視頻、培訓視頻、網課：講稿已定，希望統一一位「數字人講師」口播出鏡。
- 內訓與 enablement：減少棚拍，按課次批量產出 talking-head 片段。
- 與「僅要旁白」或「單條 avatar 短片」區分的團隊，可按上文相鄰 Skill 選型。
限制與注意
- 必須有授權人像與聲音權利；無授權時流程停在確認，不強行生成。
- 長講稿可能拆成多段連續口播片段，規劃時長超過模型上限時不得靠刪稿湊時長。
- 每次語音
input不超過 50,000 字；付費階段各自獨立的client_request_id，故障恢復時重放凍結載荷與 ID。 - 生成消耗 Beatra 積分；克隆與視頻提交前均有入場卡與估價，600 積分註冊禮金通常不足以覆蓋完整克隆或視頻任務（以 Skill 原文說明爲準）。
- 隨包客戶端會按官方渠道靜默檢查更新（最多每 24 小時一次）；可用
python3 scripts/mcp_client.py update --check查看更新狀態。
結尾¶
課程視頻·數字人講師 把「講稿 → 旁白 → 數字人口播成片」固化爲可複用的 Agent 工作流，適合已有文稿與授權講師素材、又要按課次穩定交付的團隊。安裝與詳情以 SkillHub 爲準：https://www.skillhub.cn/skills/beatra-ai/course-video-studio ，座標頁：https://api.skillhub.cn/beatra-ai/course-video-studio 。
