Xác định nguồn phát tiếng bíp bí ẩn bằng Claude

Xác định vị trí nguồn phát tiếng bíp bí ẩn bằng Claude Trang thông tin điện tử của Simon Willison Bản tin Tài trợ bởi: doubleAI — Công cụ Maxwell của doubleAI giúp phần mềm vận hành nhanh hơn mà không cần can thiệp mã nguồn. Hiện đã mở quyền tiếp cận sớm. Xác định vị trí nguồn phát tiếng bíp bí ẩn bằng Claude Ngày 9/11/2026 Một căn phòng trong nhà tác giả hiện chứa đầy các thùng đồ chưa được mở kể từ lần chuyển nhà trước. Cách đây vài tuần, một vật dụng bên trong bắt đầu phát ra tiếng bíp ngắt quãng. Khoảng cách thời gian giữa các tiếng kêu khá dài khiến việc đứng trong phòng tìm kiếm không mang lại kết quả, trong khi việc kiểm tra từng thùng đồ là phương án không khả thi. Do đó, tác giả đã sử dụng công cụ Claude Code để phát triển Beep Locator, một hệ thống phần mềm định vị tam giác nguồn âm thanh bí ẩn thông qua nhiều thiết bị được bố trí rải rác trong phòng. Dưới đây là hình ảnh giao diện của Beep Locator sau một thời gian vận hành: Người dùng khởi chạy máy chủ web Python để hiển thị giao diện người dùng (UI) chính, sau đó quét mã QR hoặc truy cập đường dẫn URL để kết nối tối đa các thiết bị sẵn có làm bộ thu tín hiệu. Quá trình thử nghiệm sử dụng hai chiếc iPad, một điện thoại, một máy tính xách tay MacBook Pro và một máy tính Surface Ultra. Tiếp đó, các thiết bị sẽ phát âm thanh qua lại để ước tính vị trí tương đối. Do cơ chế này hoạt động chưa thực sự hiệu quả, tác giả đã bổ sung "Rough mode" (chế độ sơ bộ), cho phép kéo thả biểu tượng của các thiết bị trên không gian mô phỏng nhằm thiết lập vị trí ước lượng, sau đó hệ thống sẽ tinh chỉnh dựa trên dữ liệu âm thanh thu được. Sau khi hoàn tất cài đặt, toàn bộ thiết bị sẽ chuyển sang trạng thái lắng nghe tiếng bíp. Hệ thống cũng được tích hợp chế độ vỗ tay để kiểm tra độ chính xác bằng cách vỗ tay tại nhiều vị trí khác nhau trong phòng. Các vị trí này được hiển thị dưới dạng hình thoi trên bản đồ, giúp chứng minh khả năng định vị âm thanh của phần mềm. Các tiếng bíp được ghi nhận hiển thị dưới dạng dấu X trên bản đồ, đồng thời lưu thành một dòng nhật ký trong mục "Sounds located" (Âm thanh đã định vị). Người dùng có thể phát lại các tệp âm thanh này lần lượt từ từng thiết bị để xác minh, sau đó chọn lệnh "This is the mystery beep" để đánh dấu nguồn âm thanh cần tìm. Khi tần số của tiếng bíp bí ẩn được xác nhận, hệ thống sẽ tự động lắng nghe, đo đạc khoảng cách thời gian giữa các lần phát tín hiệu và áp dụng phương pháp định vị tam giác để xác định vị trí có khả năng cao nhất trên bản đồ. Hệ thống đã hoạt động đúng theo thiết kế, thu hẹp phạm vi vị trí của tiếng bíp trong bán kính khoảng 40 cm. Nhờ đó, tác giả đã tìm thấy một thiết bị cảnh báo khí carbon monoxide (CO) đời cũ đang cạn pin nằm sâu trong một chồng thùng hàng cụ thể. Nguyên lý hoạt động Khi bắt đầu nghiên cứu phương án xử lý cùng Claude, mô hình AI này đã nhanh chóng trích dẫn bài báo khoa học xuất bản năm 2007 có tiêu đề "BeepBeep: A High-Accuracy Acoustic-Based System for Ranging and Localization Using COTS Devices" của các tác giả Chunyi Peng, Guobin Shen, Yongguang Zhang, Yanlin Li và Kun Tan. Tóm tắt của bài báo nêu rõ: "Chúng tôi giới thiệu thiết kế, quy trình triển khai và đánh giá đối với BeepBeep, một hệ thống đo cự ly bằng âm thanh có độ chính xác cao. Hệ thống vận hành theo phương thức tự phát, đặc thù và kết nối trực tiếp giữa các thiết bị mà không cần cơ sở hạ tầng định sẵn. Đây là giải pháp hoàn toàn dựa trên phần mềm và chỉ sử dụng các phần cứng thương mại cơ bản nhất gồm loa, micro và một giao thức liên lạc giữa các thiết bị. Nhờ đó, giải pháp có thể ứng dụng dễ dàng trên nhiều nền tảng cảm biến chi phí thấp cũng như hầu hết các thiết bị di động thương mại phổ thông (COTS) như điện thoại di động và thiết bị hỗ trợ kỹ thuật số cá nhân (PDA). Hệ thống đạt độ chính xác cao nhờ kết hợp ba kỹ thuật: cảm biến hai chiều, tự ghi âm và đếm mẫu tín hiệu." Các nguyên lý trên hoàn toàn trùng khớp với những yêu cầu kỹ thuật cần xây dựng cho hệ thống. Hệ thống Beep Locator vận hành trên một máy chủ ứng dụng web viết bằng Python, đảm nhiệm phần lớn khối lượng xử lý. Các thiết bị thu âm kết nối với máy chủ qua giao thức WebSockets và hiển thị giao diện người dùng (UI) yêu cầu cấp quyền truy cập micrô của trình duyệt. Các thiết bị này hoạt động chủ yếu bằng cách ghi âm vào bộ nhớ đệm 60 giây âm thanh gần nhất. Đồng thời, thiết bị cũng chạy một thuật toán phát hiện tiếng bíp đơn giản (tệp detector.js), sử dụng phép biến đổi Fourier nhanh (Fast Fourier Transform) và bộ lọc thông cao (high-pass filter) để nhận diện các tín hiệu âm thanh khả nghi, sau đó gửi các sự kiện này về máy chủ chính. Khi phát hiện tiếng bíp, máy chủ chỉ định một thiết bị phát ra âm thanh ngắn (ưu tiên thiết bị có độ trễ truyền hồi tiếp thấp nhất đến máy chủ). Tiếp đó, máy chủ yêu cầu tất cả thiết bị thu âm tải lên một đoạn âm thanh từ khoảng 0,6 giây trước khi xuất hiện tiếng bíp đến 0,8 giây sau âm thanh ngắn đó. Tín hiệu này đóng vai trò mốc đồng bộ giữa các đoạn ghi âm, bước then chốt để xác định vị trí phát ra tiếng bíp. Quá trình xây dựng hệ thống Dự án được khởi tạo bằng công cụ Claude Code Cloud trên điện thoại iPhone, sử dụng mô hình Opus 5.5 ở chế độ tăng cường suy nghĩ (Extra thinking effort). Phiên làm việc ban đầu được thiết lập từ một kho lưu trữ trống mới tạo trên GitHub với câu lệnh định hướng: Hãy soạn thảo tệp problem.md mô tả bài toán cần giải quyết Có một thiết bị đang phát tiếng bíp trong phòng và chưa xác định được vị trí Cần bố trí nhiều thiết bị gồm máy tính xách tay, điện thoại, máy tính bảng quanh phòng để cùng thu âm đồng thời, qua đó hỗ trợ định vị nguồn phát tiếng bíp bằng phương pháp tam giác đạc Cần một ứng dụng web bằng Python để điều phối toàn bộ hệ thống: một thiết bị hiển thị trang quản trị, các thiết bị khác truy cập một liên kết URL để đóng vai trò máy thu âm, toàn bộ hoạt động vận hành qua WebAudio trên trình duyệt và kết nối WebSockets tới máy chủ ứng dụng Python Mục tiêu tối ưu là không phải nhập thủ công vị trí tương đối giữa các thiết bị; việc các thiết bị có thể tự phát tín hiệu âm thanh để định vị lẫn nhau trong không gian hai chiều sẽ mang lại hiệu quả cao nhất, nếu phương án này khả thi Kết quả tạo ra là tệp problem.md. Trong quá trình này, mô hình Claude đã tìm kiếm và tham khảo bài báo nghiên cứu về hệ thống BeepBeep để đưa vào nội dung tài liệu. Sau khi đánh giá kết quả nghiên cứu khả quan, câu lệnh tiếp theo được đưa ra: Hãy tiến hành xây dựng hệ thống, bổ sung cơ chế gửi mã nguồn mới đến các thiết bị thu để tự động thực thi; qua đó, sau khi thiết lập xong thiết bị trong phòng, hệ thống có thể tự động lập trình và thử nghiệm liên tục Bước này giúp hoàn thiện phần lớn cấu trúc hệ thống, dù tại thời điểm đó chương trình vẫn chưa được đưa vào chạy thử thực tế. Kho lưu trữ sau đó được tải về máy tính cá nhân và khởi chạy bằng Claude Code. Cùng thời điểm, phiên bản Fable 5.2 ra mắt, tạo cơ hội thuận lợi để kiểm thử năng lực của công cụ này trong dự án. Claude Code trên máy tính được phân quyền khởi động máy chủ, theo dõi tiến trình vận hành và trực tiếp thực hiện các chỉnh sửa đối với