用 Claude Code 把影片變簡報 — mlx-whisper 轉錄 + 多模態讀圖實戰
8 分 54 秒的影片,從音訊轉錄到產出 14 頁 HTML 簡報,全程自動化。這是我最近用 Claude Code 跑通的一套完整工具鏈,過程中踩了幾個坑,但現在可以說真香。 為什麼要把影片變簡報?假設你在會議上錄了一段技術分享,或者在 YouTube 看到不錯的演講。如果只留著 .mp4 檔,想複習時還要拖進度條,效率爛透了。如果能自動把音軌轉成逐字稿,關鍵畫面截圖下來,再搭配 Claude 的多模態能力讀取這些圖片,最後產出一份結構化的 HTML 簡報——這樣才是真正可複用的知識資產。 這次的範例是 Anthropic 官方影片「AI 協作者:重新定義軟體工程」。我用這套流程: 影片 → ffmpeg 提取音訊 → mlx-whisper 轉錄 → 截圖關鍵畫面 → Claude 多模態讀圖 → HTML 簡報 第一坑:pip3 裝不了 mlx-whisper開發環境是 M-series Mac(Apple Silicon)。從 Python 3.11 開始,pip 加了 PEP 668 限制,防止直接修改系統套件,結果我跑 pip3 install mlx-whisper...
Claude Code Hooks 完整指南 — 讓 AI 自動化不再靠運氣
你有沒有遇過這種狀況:叫 Claude Code 改完檔案,結果忘了跑 formatter,code review 被打回來的全是 style issue? 或者更痛的——Claude 很盡責地幫你改了五個檔案,你說「好了可以了」,它就真的停了。然後你才發現 test 沒跑、lint 沒過、有一個 .env 被改到。 Hooks 就是拿來解決這類問題的。它不是什麼 AI 魔法,反而是整套 Claude Code 裡面最不 AI 的部分——純粹的 shell 腳本,在特定時間點被觸發,做你設定好的事情。確定性的行為,不靠 LLM 判斷。 概念:Hook 是什麼?一句話講完:在 Claude Code 生命週期的特定節點,自動執行你寫的腳本。 跟 Git hooks 很像。pre-commit hook 在 commit 前跑 lint,Claude Code 的 PreToolUse hook 在工具執行前跑你的檢查。概念相通,只是觸發的時機不一樣。 目前支援的 hook 事件超過 20 個,常用的幾個: 事件 觸發時機 PreToolUse 工具執行前,可以攔截 ...
Claude Code Bypass 模式安全防護 — 用 PreToolUse Hook 攔截危險指令
凌晨兩點,手指一滑開了 bypass 模式,Claude Code 像脫韁的馬一路跑。跑得很順——直到它跑出一句 rm -rf 把半個 repo 幹掉。 不誇張,bypass 模式(bypassPermissions)跳過所有工具執行確認,效率直接拉滿,但副作用也很直接:AI 可能在你沒注意的時候送出 force push、hard reset,甚至砍掉整個 .git。這不是理論風險,是踩過坑的人才會去設防的東西。 這篇記錄一套雙層防護架構:permissions.deny 規則 + PreToolUse Hook 腳本,讓 bypass 模式既保留速度,又不會在關鍵時刻翻車。 第一層:permissions.deny — 粗粒度攔截在 ~/.claude/settings.json 直接用 pattern matching 把最危險的指令擋掉: 12345678910{ "permissions": { "deny": [ "Bash(rm -rf *)", "...
Claude Code Remote Control:用手機遙控你的終端機
半夜十一點,deploy 跑到一半你想離開電腦去倒杯水。以前的選擇是:盯著螢幕等它跑完,或者賭一把直接走開祈禱不要炸。現在多了第三個選項——拿起手機繼續操作。 這就是 Claude Code Remote Control 在做的事。 不是雲端,是你的電腦先講最關鍵的一點。Remote Control 不是把你的 session 搬到雲端跑。它的運作方式是:你的本地終端機繼續執行,手機或瀏覽器只是一面「遠端鏡子」。你的 filesystem、MCP Server、專案設定,全部都還在本機上,沒有任何東西飄到雲端去。 跟 Claude Code on the Web 不一樣。那個是直接跑在 Anthropic 的雲端基礎建設上,你不需要本地有任何東西。Remote Control 則是讓你已經在跑的 local session,從另一台裝置接手操作。 用白話講:你在公司的終端機上開了一個 Claude Code session,搭捷運的時候拿手機繼續下指令,到家之後開筆電的瀏覽器接著做。對話紀錄全程同步,你在哪個裝置送出的訊息,其他裝置都看得到。 三種啟動方式Remote Contr...
AI 與科技新聞摘要 — 2026/03/24
110 億美金——不是哪家新創的估值,是 IBM 買一家做 Kafka 的公司的價格。同一週,OpenAI 讓模型直接操作你的電腦,MCP 的安全問題被搬上資安大會。三月下旬這幾則消息串在一起,隱約有條線:AI 不再只是對話框裡的助手了,它正在嵌進系統骨架裡。 IBM 砸 110 億美元把 Confluent 吃下來3 月 17 日,全現金收購,每股 31 美元,溢價 34%。 Confluent 做的是企業級 Apache Kafka 即時資料串流,全球 6,500 多家企業在用,Fortune 500 裡面占四成。IBM 買它的邏輯很直白:AI Agent 要即時做決定,背後的資料不能是昨天的。但現實是,很多企業的模型到現在還在吃 batch processing 吐出來的東西,延遲動輒幾小時。需要即時反應的場景?根本跟不上。 收購完成後,Confluent 會整進 IBM watsonx.data,讓模型和 Agent 吃到持續更新的資料流,同時帶上血緣追蹤跟政策管控。IBM 官方的說法是解決「data latency gap」。 110 億不是小數目。Confluent ...
DBHub — 讓 AI 直接查資料庫的 MCP Server 安裝與使用指南
寫 SQL、跑查詢、複製結果、貼給 AI、等回覆、發現少撈了一個欄位、再跑一次。這個迴圈跑過三輪以上的人,大概都會冒出同一個念頭:讓 AI 自己去查不就好了? DBHub 就是幹這件事的。Bytebase 團隊開源的資料庫 MCP Server,裝上去之後 AI 直接透過 MCP 協定存取資料庫——查結構、跑 SQL 都行,你不用再當中間人搬運資料。 支援的資料庫MSSQL、MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQLite、Oracle,涵蓋範圍比預期廣。安裝走 npx 或 Docker 都行。 安裝方式專案級安裝連線資訊只在當前專案目錄下生效,不會跨專案污染。 MSSQL: 1claude mcp add dbhub --scope project -- npx @bytebase/dbhub --transport stdio --dsn "sqlserver://user:password@host:port/database" MySQL: 1claude mcp add dbhub --scope project -- npx @by...
npx vs npm 差異與 MCP Server 自動更新機制
最近在幫 Claude Code 設定 MCP Server 的時候,用到了 Google 官方出的 chrome-devtools-mcp 這個工具,主要是拿來做瀏覽器的自動化驗證。安裝指令裡用的是 npx 而不是 npm install,一開始我還沒特別在意,但後來仔細研究才發現,這兩者的行為差異其實直接影響到版本更新策略。這邊把我整理的筆記記錄一下。 npm install vs npx 到底差在哪?說實話,剛開始學 Node.js 的時候,我也搞不太清楚 npx 跟 npm 的差別,總覺得都是裝套件用的。但其實它們的設計理念完全不同。 簡單來說,npm install 會把套件下載到 node_modules/ 資料夾裡,持久保存在本地。而 npx 的概念則是「臨時下載、執行完就可以不管了」。 幾個關鍵差異整理一下: 版本解析時機:npm install 安裝時解析一次版本就固定了;npx 加上 @latest 的話,每次執行都會重新解析,自動抓最新版 磁碟空間:npm 裝了就佔空間;npx 用完可能會被快取策略清掉 啟動速度:npm 因為已經在本地了所以快;npx 首...
Java 併發控制 - Semaphore 與 volatile
多執行緒環境下控制共享資源的訪問,是每個 Java 工程師必會的技能。Semaphore 控制許可數量,volatile 確保可見性。這兩個概念常常被搞混,今天一次說清楚。 Semaphore 基本概念Semaphore 就是「信號量」,用來控制同時訪問某個資源的執行緒數量。 實時比喻停車場有 10 個停車位。每個進來的車要先拿個 ticket(acquire 許可),停好了才能放 ticket(release 許可)。只有拿到 ticket 的車才能進。 123Semaphore(10) = 10 個停車位車進來:semaphore.acquire() // 許可數 -1車停好:semaphore.release() // 許可數 +1 基本用法123456789101112131415import java.util.concurrent.Semaphore;// 建立 Semaphore,許可數 = 5Semaphore semaphore = new Semaphore(5);public void accessResource() throws Interrupt...
Java 集合操作 - List 差集與 Stream 分割 JsonArray
集合操作是日常編程的基礎,但很多人寫得很醜。本篇涵蓋三個常見的集合操作場景:List 差集、JsonArray 分割成 List,以及 Stream 查詢計數。這些小技巧能讓代碼更簡潔。 1. List 差集需求:從 list1 移除所有在 list2 裡出現的元素。 簡單但爛的做法1234567891011121314151617List<String> list1 = Arrays.asList("Apple", "Banana", "Cherry", "Orange");List<String> list2 = Arrays.asList("Banana", "Orange");// 爛做法 1:逐個刪(在迴圈中修改 list,會爆 ConcurrentModificationException)for (String item : list1) { if (list2.contains(item)) { ...
Java 8 時間 API 與 LinkedHashMap 使用筆記
Java 8 的時間 API 用起來比之前的 Date、Calendar 不知道爽幾倍。但新 API 的時區轉換常常爆炸,因為邏輯和以前差很多。LinkedHashMap 是保持插入順序的 Map,常被小看但超實用。一次整理出來。 Java 8 時間 API 基礎主要類123456789101112131415161718192021222324import java.time.*;// LocalDateTime - 純日期時間,沒有時區LocalDateTime now = LocalDateTime.now();System.out.println(now); // 2026-02-20T14:30:45.123456// LocalDate - 只有日期LocalDate today = LocalDate.now();System.out.println(today); // 2026-02-20// LocalTime - 只有時間LocalTime time = LocalTime.now();System.out.println(time); // 14:3...














