很多人用 AI 寫程式還停留在「請它產生一段程式碼」，但把 Codex 放進 VS Code 後，流程會更接近真正的開發協作：看檔案、改檔案、跑測試、再根據錯誤修正。這支影片就是用實作方式測試它能不能真的協助做出 App。 影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=tO2Qv9rtUck 和一般聊天機器人不同的地方 它可以理解專案檔案脈絡。 它能把需求拆成多個修改步驟。 它可以配合終端機輸出修正錯誤。 適合拿來做什麼 快速做原型。 重構既有小工具。 補 UI、文案、樣式與測試。 把教學影片內容整理成可下載資產。 使用建議 需求越具體，結果越穩。 每次改動後都要實際跑起來看。 不要一次要求它改太大範圍，分段比較容易控制。 小結 這篇先把影片內容整理成可搜尋、可回來查的文字筆記。後續如果我有補充更多實測資料、指令或範例，也會再把文章更新得更完整。
如何使用 Whisper.CPP 將語音轉為 SRT 字幕 大家好！今天我們要來聊聊如何使用 Whisper.CPP 將語音轉成文字，並生成 SRT 字幕檔，讓您的 YouTube 影片更具專業感！ 為什麼選擇 Whisper.CPP 簡單易用：Whisper.CPP 提供了 CLI 界面，安裝和使用都相對簡單。 高效能：特別適合於 M 系列的蘋果電腦，能夠加速轉錄過程。 支援繁體中文：可輕鬆將轉錄結果轉換成繁體中文。 步驟一：安裝必要的工具 安裝 Homebrew：在終端機中輸入以下指令： /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" 安裝必要的套件：繼續在終端機中輸入： brew install whisper-CPP ffmpeg opencc 步驟二：準備音訊檔案 將您要轉錄的影片下載為 MP3 檔案，命名為 input.mp3。 將 MP3 轉換為 WAV 格式（Whisper.CPP 只接受 WAV 格式）： ffmpeg -i input.mp3 output.wav 步驟三：下載模型 訪問 Whisper 的模型下載頁面，選擇適合的模型（如 GGML Large V3），並下載。 步驟四：生成 SRT 檔案 在終端機中輸入以下指令來生成 SRT 檔案： whisper --model GGML_Large_V3.bin output.wav --output subtitles.srt 如果轉錄結果顯示為簡體中文，使用 OpenCC 轉換為繁體中文： opencc -i subtitles.srt -o subtitles_traditional.srt 步驟五：使用 Codex 自動化過程 在您的電腦上建立一個新的資料夾 whisper-srt。 安裝 Codex，並根據指示設置。 利用 Codex 將上述指令整合成一個簡單的 GUI 程式，讓您只需輸入 YouTube 連結便可自動生成 SRT 檔案。 總結 這就是使用 Whisper.CPP 和 Codex 將語音轉換為 SRT 字幕的整個過程！希望這篇文章對您有所幫助。如果您喜歡這種教學，請訂閱我的頻道，並開啟小鈴鐺，這樣就能第一時間收到我的最新影片通知！謝謝大家！ ...