واجهة API لفيديوهات التمارين

أطلق مكتبة كاملة من فيديوهات التمارين عبر واجهة REST API واحدة — فيديوهات توضيحية بجودة HD، وبيانات وصفية غنية للتمارين، وتوليد التمارين بالذكاء الاصطناعي، والتخصيص. دون تصوير، ودون بنية تحتية للوسائط، ودون فريق محتوى.

شرح واجهة API لفيديوهات التمارين

ما هي واجهة API لفيديوهات التمارين؟

واجهة API لفيديوهات التمارين هي خدمة ويب تقدّم فيديوهات توضيحية احترافية للتمارين وبيانات تمارين منظمة إلى تطبيقك أو منصتك عبر نقاط نهاية REST. فبدلًا من تصوير آلاف المقاطع وإدارتها، يطلب منتجك الفيديوهات والبيانات الوصفية والتمارين الكاملة عند الطلب ويبثها إلى أي جهاز.

ماذا تتضمن واجهة API لفيديوهات التمارين من Hyperhuman؟

تتضمن واجهة Hyperhuman Content API مكتبة جاهزة من آلاف فيديوهات التمارين بجودة HD مع بيانات وصفية مثل المجموعات العضلية والمعدات ومستوى الصعوبة والإرشادات التدريبية، إضافة إلى نقاط نهاية لتوليد التمارين بالذكاء الاصطناعي والتخصيص والبث والتضمينات وتتبع الجلسات. المحتوى متاح بـ 16 لغة مع تقديم بالعلامة البيضاء.

كيف أضيف فيديوهات التمارين إلى تطبيقي؟

أنشئ مساحة عمل في Teams، واحصل على مفتاح API ضمن باقة تتيح الوصول إلى API، ثم استدعِ نقاط نهاية التمارين الفردية والتمارين الكاملة. تُبث الفيديوهات بروابط موقّعة مسبقًا، فلا حاجة لاستضافة الفيديو من جانبك. تدمج معظم الفرق المكتبة وتطلق أول تجربة تدريبية لها خلال أيام لا أشهر.

هل يمكن لواجهة API توليد فيديوهات تمارين كاملة؟

نعم. تركّب واجهة API فيديوهات تمارين كاملة وجاهزة للتشغيل من مكتبة التمارين بناءً على الأهداف ومستوى اللياقة والمدة والمعدات المتاحة. كما يمكنها التوصية بالتمارين وتكييفها لكل عضو مع مرور الوقت، ليحصل كل مستخدم على برنامج مخصص بدلًا من قائمة تشغيل ثابتة.

من يستخدم واجهة API لفيديوهات التمارين؟

تستخدم تطبيقات اللياقة ومنصات الصحة الرقمية والعافية وبرامج GLP-1 وإدارة الوزن وأجهزة اللياقة المتصلة والصالات الرياضية ومزوّدو العافية المؤسسية واجهة Hyperhuman API لإطلاق محتوى التمارين أو توسيعه دون بناء استوديو إنتاج أو فريق لعمليات المحتوى.

ما تحصل عليه مع Content API

Capability	What members get
مكتبة تمارين جاهزة	آلاف فيديوهات التمارين الاحترافية بجودة HD مع بيانات وصفية غنية، جاهزة للاستخدام من اليوم الأول.
توليد التمارين بالذكاء الاصطناعي	ولّد تمارين كاملة من الأهداف والمستوى والمدة والمعدات عبر نقطة نهاية واحدة.
التخصيص والتكييف	أوصِ بالتمارين وكيّفها لكل عضو باستخدام إشارات التقدم وقواعد البرمجة التدريبية.
البث والتضمينات	بث الفيديو ومشغّلات ويب تفاعلية وتجارب تمارين قابلة للتضمين.
تتبع الجلسات والرؤى	تتبّع جلسات التمارين وأحداث التفاعل لدعم الاحتفاظ بالأعضاء وإعداد التقارير.
16 لغة	أسماء التمارين والإرشادات والتعليقات الصوتية موطّنة للمنتجات العالمية.

How Hyperhuman compares to exercise database APIs

Most exercise APIs return GIFs, short clips, or text data. Hyperhuman delivers HD video plus the intelligence layer on top: AI workout generation, personalization, streaming, and white-label delivery.

	Media	AI workout generation	White-label delivery	Languages	AI-agent tooling
Hyperhuman	HD multi-angle videos + licensed classes	Generate, recommend, and adapt full workouts	Branded apps, embeds, and players	16	MCP server, llms.txt, AGENTS.md
ExerciseDB	Animated GIFs	—	—	English	llms.txt
YMove	HD exercise video clips	—	—	—	MCP server, llms.txt
MuscleWiki	Exercise demonstration videos	—	—	14	MCP server, llms.txt
API Ninjas	Text-only exercise data	—	—	English	—

Based on each vendor's public documentation. Last reviewed: August 2026. “—” = not offered or not publicly documented.

Built for developers — and their AI agents

Authenticate with an API key and call versioned REST endpoints. The OpenAPI spec, LLM bundle, agent integration guide, and MCP server are all public — no signup needed to evaluate the surface.

List workouts

curl "https://content.api.hyperhuman.cc/v1/orgs/{organizationId}/workouts?limit=20" \
  -H "X-Api-Key: $HYPERHUMAN_API_KEY"

Generate a personalized workout

curl -X POST \
  "https://content.api.hyperhuman.cc/v1/orgs/{organizationId}/workouts/generate" \
  -H "X-Api-Key: $HYPERHUMAN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "endUserProfileDetails": { "age": 28, "fitnessLevels": ["beginner"] },
    "exerciseSources": ["premium_stock"],
    "durationOptions": { "minMinutes": 10, "maxMinutes": 15 },
    "categoryId": "<from GET /v1/workouts/metadata>"
  }'

Response (trimmed)

{
  "name": "Beginner Full Body Express",
  "totalDurationSeconds": 720,
  "instances": [
    { "kind": "single-exercise", "durationSeconds": 40,
      "exercise": { "id": "64a1…", "name": "Bodyweight Squats", … } },
    { "kind": "rest", "durationSeconds": 20 }
  ]
}

Using Cursor, Claude Code, or Copilot?

Paste this prompt into your coding agent to integrate against the documented API surface:

Integrate the Hyperhuman Content API into this project. Before writing any code, read https://content.api.hyperhuman.cc/AGENTS.md and follow its conventions verbatim. Use https://content.api.hyperhuman.cc/openapi.json as the contract and https://content.api.hyperhuman.cc/llms-full.txt as the per-endpoint digest. Base URL: https://content.api.hyperhuman.cc — authenticate every request with the X-Api-Key header. Every error response is { "error": { "code", "message" } } — switch on error.code. Paginate by following links.next. Do not send parameters that are not in the OpenAPI spec.