概觀
elevenlabs-tts 是什麼？
elevenlabs-tts 技能將 ElevenLabs 的 text-to-speech API 串接到 inference.sh (infsh) CLI，提供你一套快速、可編寫腳本的方式，將文字轉換為高品質語音。它會把 ElevenLabs 的模型與語音選項，包裝成一個可重複使用的工具，整合到 inferen-sh skills 生態系裡。
這個技能專注於提供高級、自然聽感的語音，支援 32 種語言，並提供多種效能等級，讓你可以在最高品質與超低延遲之間自行取捨。
主要功能
- 從一般文字進行 文字轉語音（Text-to-Speech） 產生
- 透過 CLI 存取 22+ 高級 Premium 聲音
- 可依需求選擇不同的模型，以取得速度 / 品質的最佳平衡：
eleven_multilingual_v2– 最高品質、多語系eleven_turbo_v2_5– 速度與品質平衡eleven_flash_v2_5– 超高速、低延遲
- 可從 ElevenLabs 聲音庫中 選擇聲音
- 專為搭配
infsh的 CLI 與自動化流程 所設計
適合哪些人使用 elevenlabs-tts？
這個技能特別適合下列使用者：
- 已經在使用或熟悉 命令列介面（CLI）
- 想要 自動化 或批次產製配音與旁白
- 需要在多個專案之間維持 一致、可重複使用的聲線
- 工作流程已在 inference.sh / inferen-sh skills 生態系之中
典型的使用者包含：
- 需要為 YouTube、產品示範、說明影片製作 旁白 / 配音 的剪輯師與創作者
- 製作 開頭、結尾與節目段落 的 Podcast 主播與聲音製作人
- 製作 課程旁白 的數位學習與訓練團隊
- 開發 IVR、助理或無障礙功能、需要自然語音的工程師與團隊
什麼情況下 elevenlabs-tts 特別適合？
你可以在以下情境考慮使用 elevenlabs-tts：
- 需要 可靠、可正式上線使用的聲音，而不是實驗性模型
- 想要 全部從 CLI 操作，而不是透過網頁介面
- 希望將 TTS 產生 寫進腳本或排程，變成 CI、Pipeline 或批次工作的一部分
- 已經在使用，或願意安裝 inference.sh CLI（
infsh）
以下情況則不太適合：
- 只想要 指點點選式的網頁介面，純手動操作
- 需要在技能本身就能做 細緻音訊編輯（剪輯、混音、加效果）——這裡主要負責產生音訊，你之後會在 DAW（例如 Audacity、Reaper、Premiere）中進行編輯
- 你的環境無法使用外部 CLI 或禁止對外網路連線
使用方式
事前準備
在使用 elevenlabs-tts 之前，請先確認你已經：
- 安裝 inference.sh CLI（
infsh） - 設定並完成 infsh 登入
- 透過 inference.sh 取得對 ElevenLabs TTS app 的存取權限
你可以在 Repo 中的 SKILL.md 所引用的 cli-install.md 裡找到 CLI 的安裝說明。
步驟一 – 安裝 elevenlabs-tts 技能
在相容的 Agent Skills / inferen-sh 環境中，新增此技能：
npx skills add https://github.com/inferen-sh/skills --skill elevenlabs-tts
這會從 inferen-sh/skills repository 抓取 elevenlabs-tts 技能並完成註冊，讓你的 agents 或 workflow 可以呼叫它。
步驟二 – 使用 inference.sh CLI 登入
此技能仰賴 infsh CLI 與 ElevenLabs 後端溝通。
infsh login
依照提示完成驗證。登入後，CLI 便能代你呼叫 ElevenLabs TTS app。
步驟三 – 執行基本的文字轉語音
體驗 elevenlabs-tts 最快速的方式，是直接透過 infsh 呼叫 ElevenLabs TTS app：
infsh app run elevenlabs/tts --input '{"text": "Hello, welcome to our product demo.", "voice": "aria"}'
這個範例會：
- 傳送文字
"Hello, welcome to our product demo." - 使用
"aria"聲音（來自 ElevenLabs 聲音庫的一個示例 voice ID） - 回傳產生出的語音音訊（依你的 infsh 設定，可能是檔案或串流）
當技能整合完成後，你的 agents 也可以在程式中呼叫同樣的能力。
步驟四 – 選擇合適的 ElevenLabs 模型
elevenlabs-tts 技能支援多種模型，每一種都針對品質與延遲做了不同取捨：
-
eleven_multilingual_v2- 適合：追求 最高音質、長篇內容與 32 種語言 支援
- 常見用途：有聲書、課程旁白、品牌配音
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eleven_turbo_v2_5- 適合：追求 速度與品質兼具 的場景
- 常見用途：產品示範、行銷影片、內部訓練內容
-
eleven_flash_v2_5- 適合：需要 極低延遲、對速度相當敏感的情境
- 常見用途：Chatbot、助理、需要快速回應的 IVR 系統
如何指定模型，會依你的 infsh app run 參數或 agent 的串接方式而定。使用此技能時，請參考你本地工具鏈的文件，了解如何以參數傳入 model ID。
步驟五 – 串接到你的工作流程
安裝和測試完成後，你可以這樣使用：
- 把 elevenlabs-tts 串到 agent 的 prompts，讓文字回應自動轉成語音
- 在 CLI 腳本 中使用，從一系列文字檔批次產生配音
- 把它加入 CI Pipeline，在文件或腳本更新時，自動產出新版旁白
若想深入了解技能的定義方式與輔助邏輯，可查看以下 repo 檔案：
tools/audio/elevenlabs-tts/SKILL.md
此檔案說明技能的 metadata、描述，以及支援的工具（目前透過 infsh 允許使用 Bash）。
常見問題（FAQ）
elevenlabs-tts 技能實際上會做什麼？
elevenlabs-tts 技能提供一個預先設定好的方式，讓 agents 與 CLI 工作流程可以透過 inference.sh CLI 呼叫 ElevenLabs 的 text-to-speech。它專注在從一般文字產生 自然聽感的語音音訊，並且能存取多種模型與聲音選項。
使用 elevenlabs-tts 一定需要 inference.sh CLI 嗎？
是的。Repo 中的 SKILL.md 明確標示 infsh 與 inference.sh CLI 為必要條件。你必須安裝 CLI、執行 infsh login，並確認它能存取 elevenlabs/tts app。
elevenlabs-tts 最適合用在哪些專案？
此技能特別適合：
- 產品示範、教學、行銷影片的 配音 / 旁白
- 有聲書與長篇旁白，特別是使用
eleven_multilingual_v2 - 數位學習與訓練 的課程旁白
- Podcast 與預告片（開頭、結尾與腳本化段落）
- 需要清晰自然語音的 無障礙與 IVR 系統
elevenlabs-tts 可以用在即時應用嗎？
若需要更即時的回應，建議使用 eleven_turbo_v2_5 或 eleven_flash_v2_5，這兩個模型相較於最高品質的多語系模型，延遲更低。是否能達到「真正即時」，仍會取決於你的網路狀況與整合方式，但這些模型是為更快速的回應而設計的。
elevenlabs-tts 支援多少種聲音？
SKILL.md 中的技能描述指出，目前有 22+ 個高級 Premium 聲音 可用。你可以在呼叫 infsh app run elevenlabs/tts 或串接到 agents 時，透過 voice 欄位（例如 "aria"）選擇不同聲音。
elevenlabs-tts 是否支援多種語言？
是的。eleven_multilingual_v2 模型標示支援 32 種語言，因此 elevenlabs-tts 很適合用在多語系旁白與全球市場的產品內容。其他模型更偏重於降低延遲，但仍可透過 ElevenLabs 提供廣泛的語言支援。
要去哪裡查看技能的設定方式？
請在 inferen-sh/skills repository 中查看：
tools/audio/elevenlabs-tts/SKILL.md
此檔案包含官方描述、允許的工具，以及 inference.sh CLI 的安裝資訊連結。
我可以在 elevenlabs-tts 裡直接編輯音訊嗎？
不行。elevenlabs-tts 的重點是 產生音訊，不是編輯。一般流程會是：
- 使用 elevenlabs-tts 從文字產生乾淨的語音音訊。
- 將音訊匯入 DAW 或剪輯軟體（例如 Audacity、Reaper、Premiere、Resolve），進行剪輯、混音與加效果。
如果我只想用網頁介面，不想用 CLI 呢？
如果你偏好完全以網頁操作為主，elevenlabs-tts 可能就不是最佳選擇，因為它是圍繞 inference.sh CLI 與 agent skills 生態系而設計。在這種情況下，可以改用 ElevenLabs 自家的 Web Dashboard 或其他以 UI 為主的工具。