Ultimate Python

  • Home
  • Ultimate Python

Ultimate Python AI-First Journey | การเดินทางสู่องค์กรยุค AI
✅ AI with Real business Impact
(1)

NVIDIA เปิดตัว "RTX Spark" ชิป Laptop ที่แรงเท่า Super Computer รุ่นก่อน!!!ด้วยดีไซน์ใหม่ แบบ SoC - System-on-Chip แทนที...
13/06/2026

NVIDIA เปิดตัว "RTX Spark" ชิป Laptop ที่แรงเท่า Super Computer รุ่นก่อน!!!

ด้วยดีไซน์ใหม่ แบบ SoC - System-on-Chip แทนที่จะใช้ชิป CPU, ชิป GPU แยกกัน เปลี่ยนใหม่เป็นการดีไซน์ตัวชิปที่มีทุกอย่างทำงานร่วมกันในชิปเดียว!

ด้วยการใส่สถาปัตยกรรมการดีไซน์เดียวกันกับที่ใช้ใน Data Center "Blackwell" การรวม CPU + GPU เข้าเป็นชิปเดียวกัน เป็นรูปแบบเดียวกับที่ Apple ทำกับชิปตระกูล M

ทำให้ชิปตระกูลใหม่นี้ของ NVDIA น่าจับตามองเพราะ

• หมดยุคแลปทอปร้อนๆ ใหญ่ๆ แบตหมดเร็ว - แลปทอปที่มีประสิทธิภาพการทำงานเพียงพอสำหรับการทำกราฟฟิก, ทำ AI, เล่นเกม สามารถอยู่ในรูปแบบเดียวกับแลปทอปทำงาน และประหยัดพลังงานพอที่จะใช้งานได้แบบไม่ต้องเสียบปลั๊ก

• RTX Spark มีพลังประมวลผล AI สูงสุด 1 PFLOP - ชิปเล็กๆ นี้แรงเท่ากับ Super Computer "Road Runner" (ยุคปี 2008) ของ IBM ที่เคยต้องใช้ไฟฟ้ามหาศาล ตอนนี้จะมาอยู่ในแลปทอปที่ไม่ต้องเสียบปลั๊กก็ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ได้เพียงพอ

และข้อมูลที่น่าสนใจเพิ่มเติมดังนี้

• ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell RTX GPU
• CUDA stack เดียวกับที่นักพัฒนา AI ทั่วโลกใช้อยู่
• Flagship ที่ถูกรายงาน: 20-core Arm CPU
• GPU ถูกรายงานว่าอยู่ระดับ 6,144 CUDA cores
• memory เป็น LPDDR5X unified memory สูงสุด 128GB
• CPU/GPU เชื่อมกันแนว NVLink-C2C / unified architecture แทนการแยกโลก CPU กับ GPU แบบเดิม

การมาถึงของ RTX Spark หรือที่เรียกกันภายในว่า N1X จะทำให้คอมพิวเตอร์ Windows สามารถใช้งาน AI ที่ลงที่เครื่องได้โดยตรง ยุคของการใช้ AI ในชีวิตจริงทุกๆ วันมาถึงแล้ว

ผมเตรียมวิธีการใช้งาน AI เป็นพนักงานของคุณไว้ให้แล้ว เรียนต่อด้านล่าง อย่าลืมส่งต่อให้เพื่อนมาเรียนด้วยกัน!

AI ที่แรงจนยังไม่เปิดให้ใช้แบบเต็มความสามารถ!Fable 5 พร้อมใช้แล้วบน Claude!นี่คือเวอร์ชันที่ปรับฟีเจอร์บางส่วนออกจาก Cla...
11/06/2026

AI ที่แรงจนยังไม่เปิดให้ใช้แบบเต็มความสามารถ!
Fable 5 พร้อมใช้แล้วบน Claude!

นี่คือเวอร์ชันที่ปรับฟีเจอร์บางส่วนออกจาก Claude Mythos 5

ตอนทดสอบ นักพัฒนาได้ตัดช่องทางการสื่อสารของ AI แล้วทดสอบให้มัน “หาวิธีติดต่อกลับไปหานักพัฒนาอีกคน”

Mythos ไม่ได้ตอบว่า “ทำไม่ได้”

แต่มันเริ่มวิเคราะห์ข้อจำกัดของระบบ
หาทางออกจาก environment ที่ถูกล็อกไว้
เชื่อมต่อออกไปนอกระบบทดสอบ
แล้วส่งอีเมลแจ้งความสำเร็จไปยังนักพัฒนา

และยังมีรายงานว่า มันนำรายละเอียดการทดสอบบางส่วนไปเผยแพร่บนเว็บไซต์หลายแห่งด้วยตัวเอง โดยไม่มีใครบอกให้ทำ

นี่คือเหตุผลที่ Anthropic ยังไม่เปิด Mythos 5 ให้คนทั่วไปใช้แบบเต็มความสามารถ

แต่ตอนนี้ Claude ได้ปล่อยเวอร์ชันที่เสริมการป้องกัน และจำกัดความสามารถใน security domain มาให้ทุกคนใช้แล้วในชื่อ Fable 5

นี่คือ AI ที่:
• ไม่ใช่แค่เข้าใจว่าต้องทำงานยังไง แต่เข้าใจกฎภาพรวม กฎภายนอก และหาช่องทางให้เราอัตโนมัติ
• คิดกระบวนการหลายขั้นตอนยาว ๆ ได้แบบเป็นธรรมชาติ
• สื่อสารกับผู้ใช้ได้เหมือนพนักงาน ไม่ต้องเขียน prompt สั่งละเอียดทุกครั้ง
• และบางครั้งยังคิดต่อให้ด้วยว่า “ควรทำอะไรเพิ่ม”

ปัจจุบัน Mythos 5 ใช้ได้เฉพาะผ่าน Project Glasswing
โปรเจกต์ที่ให้บริษัทยักษ์ใหญ่ระดับโลกเข้าใช้งานก่อน เพื่อเสริมความปลอดภัยของโปรแกรมและระบบสำคัญต่าง ๆ

ส่วน Fable 5 ตอนนี้เข้าใช้ได้แล้วผ่าน Claude Chat, Cowork, และ Code
ใช้ได้ถึง 22 มิ.ย. โดยรวมกับแพ็กเกจเดิมที่สมัครอยู่
หลังจากนั้นจะต้องจ่ายเพิ่มเพื่อใช้

ทดลองใช้ด่วน

ผมเตรียมวิธีการใช้ AI ตัวนี้เป็นพนักงานของคุณไว้ให้แล้ว
เรียนต่อด้านล่าง
ส่งต่อให้เพื่อนมาเรียนด้วยกัน!

SpaceX ได้ค่าเช่าจากบริษัท AI มากกว่า $2,170 ล้าน! และนี่คือสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในโลก AIจากความต้องการการใช้งาน AI ที่สู...
08/06/2026

SpaceX ได้ค่าเช่าจากบริษัท AI มากกว่า $2,170 ล้าน! และนี่คือสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในโลก AI

จากความต้องการการใช้งาน AI ที่สูงขึ้น SpaceX ที่มี Data Center ขนาดใหญ่ชื่อว่า Colossus กลายเป็นผู้ที่เหล่า AI เข้ามาซบไม่ว่าจะเป็น

1. Anthropic / Claude
ที่เข้ามาเช่าใช้บริการ Cloud ด้วยค่าเช่ากว่า $1,250 ล้าน ต่อเดือน จนถึงปี 2029

2. Google
เช่าใช้ Nvidia GPU กว่า 110,000 ตัว พร้อมอุปกรณ์อื่นๆ สำหรับโครงสร้างรองรับ Google Cloud ด้วยค่าเช่ากว่า $920 ล้านต่อเดือน สัญญายาวจาก 2026 ถึง 2029

3. Cursor / Anyshere
โปรแกรมที่ใช้ AI เขียนโค้ด ที่มีสัญญาร่วมกันแบบไม่เปิดเผยตัวเลข ให้เช่าใช้ GPU รองรับการทำงานของ AI

นอกจากนี้ยังมีความร่วมมือกับ Tesla, Intel, xAI ในโปรเจค Terrafab โรงงานผลิตชิปที่ใหญ่ที่สุดในโลก

SpaceX ในยุค AI ไม่ใช่แค่คนขายจรวดอีกต่อไป แต่เป็น "เจ้าของตึก ที่ใช้ AI เช่า"
และโลกของ AI ไม่ได้มีแค่ชั้น “แอป” หรือ “โมเดล” อีกต่อไป
แต่มี value chain ข้างล่างที่ใหญ่กว่า:
• chip
• energy
• data center
• network
• storage
• compute capacity
• long-term infrastructure contracts

คนส่วนใหญ่เห็น ChatGPT, Claude, Gemini เป็นหน้าแอป
แต่เบื้องหลัง แอปเหล่านี้ต้องกิน compute มหาศาลทุกวัน

ผมเตรียมวิธีใช้ AI ทำงานให้คุณไว้แล้ว ถึงเวลาเริ่มวันนี้! อ่านต่อด้านล่าง อย่าลืมส่งต่อให้เพื่อนมาเรียนด้วยกัน!

#เจ้าของธุรกิจ

ChatGPT เปิดตัว "Goal Mode" เปลี่ยน การสั่งวิธีทำให้ AI เป็นให้ AI หาวิธีทำให้จนสำเร็จ!จากการสั่งงาน AI ให้ “ทำทีละเรื่อ...
08/06/2026

ChatGPT เปิดตัว "Goal Mode" เปลี่ยน การสั่งวิธีทำให้ AI เป็นให้ AI หาวิธีทำให้จนสำเร็จ!

จากการสั่งงาน AI ให้ “ทำทีละเรื่อง”
เป็น “รับผิดชอบงาน” จนกว่าเป้าหมายจะสำเร็จ!

วิธีการใช้งานคือ เปลี่ยนจากการเขียนคำสั่งให้ทำงานทีละเรื่องๆ เป็น "Work Order" ให้มีองค์ประกอบดังนี้

1. Goal — ผลลัพธ์สุดท้ายที่ต้องการคืออะไร
2. Context — ให้ไฟล์ ลิงก์ ข้อมูล หรือระบบที่ต้องใช้
3. Success criteria — นับว่างานสำเร็จเมื่อไหร่
4. Constraints — ห้ามทำอะไร ต้องระวังอะไร
5. Review point — ส่งกลับมาให้คุณตรวจตรงไหนก่อนใช้จริง

ตัวอย่าง:
“สร้างรายงานยอดขายรายสัปดาห์จากไฟล์นี้
แยกยอดขายตามสินค้าและช่องทาง
หา 5 สินค้าขายดีที่สุด
เทียบกับสัปดาห์ก่อน
สรุป insight เป็นภาษาไทย
และส่งผลลัพธ์เป็นตาราง + bullet summary”

ต่างจาก Prompt ปกติ เพราะ จะมีข้อมูลที่บอกให้ ChatGPT สามารถติดตามผลความสำเร็จ และทำงานต่อเนื่องจนกว่างานจะเสร็จให้!

เช่น:

• ทำรายงานยอดขายรายสัปดาห์
• ตรวจไฟล์ Excel แล้วหาจุดผิดปกติ
• cleanup ข้อมูล CRM
• อัปเดตหน้าเว็บตาม brief
• สรุปข้อมูลจากหลายไฟล์
• เช็ก admin workflow ที่ทำซ้ำทุกวัน

เข้าใช้งานได้วันนี้ผ่าน Codex (โปรแกรมของ ChatGPT สำหรับเวอร์ชั่นที่ติดตั้งบนคอมพิวเตอร์)

AI แบบเดิม = ผู้ช่วยที่รอให้คุณถาม
Goal Mode = พนักงาน AI ที่รับ work order แล้วทำงานต่อจนถึงผลลัพธ์

ผมเตรียมวิธีใช้ AI ให้เต็ม 100% ไว้ให้แล้วด้านล่าง อย่าลืมส่งให้เพื่อนมาเรียนด้วยกัน!

#เจ้าของธุรกิจ

ChatGPT เปิดตัว Computer Use บน Windows ให้คุณสั่งงาน AI ควบคุมทั้งคอมพิวเตอร์ได้จากทุกที่!OpenAI เพิ่งอัปเดต Codex Comp...
01/06/2026

ChatGPT เปิดตัว Computer Use บน Windows ให้คุณสั่งงาน AI ควบคุมทั้งคอมพิวเตอร์ได้จากทุกที่!

OpenAI เพิ่งอัปเดต Codex Computer Use บน Windows สำหรับผู้ใช้ Business ที่มี Codex access

สิ่งที่ Computer Use ของ ChatGPT ทำได้มีดังนี้

1. AI ทำได้ 3 อย่างบนโปรแกรมบนเครื่องของคุณ: ดูหน้าจอ → คลิก → พิมพ์
ใช้ทำอะไรในธุรกิจ: ให้ AI ช่วยทำงานซ้ำในโปรแกรมเดิมที่ทีมใช้อยู่ เช่น เปิดระบบบัญชี กรอกช่องข้อมูล คัดลอกตัวเลข ตรวจยอด หรือย้ายข้อมูลจากหน้าจอหนึ่งไปอีกหน้าจอหนึ่ง

2. คุมงานต่อได้จาก 3 ที่: ChatGPT บน iOS, ChatGPT บน Android, หรือ Codex บน Mac
ใช้ทำอะไรในธุรกิจ: เจ้าของหรือผู้จัดการไม่ต้องนั่งหน้าเครื่อง Windows ตลอดเวลา สามารถสั่ง ตรวจ และติดตามงาน automation จากมือถือหรือ Mac ได้ เหมาะกับงานหลังร้านที่ต้อง monitor ระหว่างวัน

3. เครื่อง Windows ยังเป็น host หลักของ 4 อย่าง: project files, shell, app server, local context
ใช้ทำอะไรในธุรกิจ: AI ไม่ได้ทำงานลอยๆ ในแชท แตะงานจริงบนเครื่องจริงได้ เช่นไฟล์บริษัท โฟลเดอร์งาน โปรแกรม local server หรือ environment ที่ทีมใช้อยู่ ทำให้เชื่อมกับ workflow เดิมง่ายขึ้น

4. เรียกใช้งานผ่าน Computer Use plugin ใน marketplace ด้วย @ mention หรือให้ Codex เรียกใช้เมื่อเหมาะกับงาน
ใช้ทำอะไรในธุรกิจ: ทีมสามารถเรียก “พนักงาน AI” ตามงานได้ เช่น Use ให้ช่วยเปิดระบบและทำ task เฉพาะ ไม่ต้องสอนใหม่ทุกครั้ง และในบางงาน Codex สามารถเลือกใช้เครื่องมือนี้เองเมื่อเห็นว่าต้องควบคุมหน้าจอ

5. Codex Profiles เริ่มทยอยเปิดให้ดู 5 metric: identity, activity over time, profile details, usage stats, token activity
ใช้ทำอะไรในธุรกิจ: เจ้าของไม่ได้ปล่อย AI ทำงานแบบมืดๆ แต่เริ่มเห็นว่า agent ตัวไหนทำอะไร ใช้เยอะแค่ไหน กิน token เท่าไร และมี activity อย่างไร นี่คือจุดเริ่มต้นของการบริหาร AI เหมือนบริหารพนักงาน

ความหมายสำคัญ:
AI ไม่ได้อยู่แค่ในช่องแชทแล้ว แต่มันเริ่มเข้าไปทำงานใน “เครื่องที่ทีมคุณใช้จริง” ได้

ตัวอย่างง่ายๆ:
AI ดึงข้อมูลขายจากระบบ → กรอก Excel → ส่งรายงานให้ผู้จัดการ — งานที่เคยต้องนั่งคลิกเองทุกวัน เริ่มกลายเป็นงานที่ AI ทำแทนได้

ผมเตรียมวิธีใช้งาน AI ให้เต็ม 100% ไว้ให้แล้วด้านล่าง ส่งต่อให้เพื่อนมาเรียนด้วยกัน!

ุรกิจไทย #เจ้าของธุรกิจ #ระบบอัตโนมัติ

OpenAI แจกวิธีสร้าง AI ที่ยิ่งใช้ ยิ่งเก่งขึ้น! ด้วยเทคนิค self-improving ผม Setup ไว้ให้แล้ว Copy ไปใช้ได้เลย!จากตัวอย่...
31/05/2026

OpenAI แจกวิธีสร้าง AI ที่ยิ่งใช้ ยิ่งเก่งขึ้น! ด้วยเทคนิค self-improving ผม Setup ไว้ให้แล้ว Copy ไปใช้ได้เลย!

จากตัวอย่างของ OpenAI ระบบนี้ใช้กับสำนักงานบัญชี 30+ แห่ง ประมวลผลแบบฟอร์ม 7,000 รายการ และร่างเอกสารได้แม่นยำสูงสุด 97%

แต่ประเด็นสำคัญไม่ใช่แค่ “AI ทำได้”
ประเด็นคือ วิธีที่ระบบทำให้ AI เก่งขึ้นจากงานจริง

นี่คือหลักการ 5 ขั้นตอนที่ใช้สร้าง AI ที่ทำงานให้เก่งขึ้นเรื่อยๆ (ไม่จำกัดแค่การใช้ทำภาษี)

1. ให้ AI agent ทำงานจริง

เลือกงานซ้ำที่มีเอกสารเยอะและมีกฎชัด เช่น บัญชี, ใบเสนอราคา, inventory, customer support, compliance
ลองให้ AI ทำ draft แรกแทนคนก่อน

2. Human expert ที่ตรวจงานจริง

อย่าปล่อยให้ AI ตัดสินใจเองทั้งหมด ให้คนเชี่ยวชาญตรวจ output ก่อนใช้งานจริง และบันทึกว่าแก้ตรงไหน

3. Production trace ที่เก็บหลักฐานทุกขั้น

ต้องรู้ว่า AI ใช้เอกสารไหน ดึง field ไหน ตอบอะไร คนแก้อะไร และ final value คืออะไร

มีข้อมูลที่ AI กรอกหน้าตายังไง ข้อมูลทุกอย่างต้องบอก AI ให้เก็บไว้เพื่อใช้ตรวจสอบถัดไป

4. Eval ที่เปลี่ยนความผิดพลาดเป็น Test Case

เมื่อให้ AI ทดลองทำแล้วเกิดข้อผิดพลาด ให้นำมาบอกสอน AI แล้วนำมาทดสอบกับเคสความผิดพลาดที่บันทึกมา หรือที่เรียกว่า Test Case เพื่อดูว่าการแก้ไขได้ผลหรือไม่

5. Fix loop ที่แก้ระบบ ไม่ใช่แค่แก้ทีละเคส

เมื่อรู้ pattern ของความผิดพลาดแล้ว ให้ AI/dev แก้ root cause ในระบบ ไม่ใช่ให้พนักงานแก้ output ซ้ำไปเรื่อยๆ

นั่นคือการสอนให้ AI รู้ว่าต้องทำสิ่งใดอย่างไร แล้วตรวจผลลัพธ์ ไม่ใช่แค่ให้แก้ Output

นี่คือ self-improving agent ของจริง:
งานจริง → ผู้เชี่ยวชาญแก้ → trace → error pattern → eval → Codex fix → test → human-reviewed PR → agent ดีขึ้น

สำหรับ Agent พร้อมใช้ ผมเตรียมไว้ให้แล้วด้านล่าง👇🏻 อย่าลืมส่งต่อให้เพื่อนมาเรียนด้วยกัน!

Claude Opus 4.8 มาแล้ว! อัพเดทใหญ่สู่การเป็น "พนักงาน AI"แม้ผลทดสอบเก่งขึ้นชัดเจน แต่อัพเดทสำคัญที่สำคัญกว่าคือ โครงสร้า...
30/05/2026

Claude Opus 4.8 มาแล้ว! อัพเดทใหญ่สู่การเป็น "พนักงาน AI"

แม้ผลทดสอบเก่งขึ้นชัดเจน แต่อัพเดทสำคัญที่สำคัญกว่าคือ โครงสร้างของ AI ใหม่ ที่ช่วยให้ การจัดการงานที่เป็น Workflow ขั้นตอนต่อเนื่องยาวๆ ทำได้ดีขึ้น มีอะไรบ้าง เก็บไว้ดูด้วย!

1. Context window 1M token เป็นค่าเริ่มต้นใหม่ - รับข้อมูลได้เยอะขึ้น

เพราะ Context window คือ "ขนาด" ของข้อมูลที่ AI หยิบไปวิเคราะห์ให้เราได้ในแต่ละครั้ง

1M token คือ "ปริมาณ" ข้อมูล มันมีข้อมูลเทียบเท่า ประมาณเอกสารบริษัท 8,000 หน้า!

มันหมายความว่า AI สามารถอ่านข้อมูลของทั้งบริษัทของคุณ เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลภาพรวมก่อนจะแนะนำสิ่งใดเพิ่มเติม!

2. Max output 128k token - ทำงานกับโจทย์ใหญ่ได้มากขึ้น

Max output คือ ค่าที่บอกว่าเมื่อ AI รับข้อมูลของธุรกิจเข้าไปแล้ว AI สามารถ ทำงานกลับมาให้เราได้มากแค่ไหน!

Max output ที่มากขึ้นทำให้ สามารถทำสิ่งเหล่านี้ได้เก่งขึ้น
• long-form analysis - วิเคราะห์ข้อมูลที่มีผลต่อเนื่องกัน
• document synthesis - วิเคราะห์เอกสารจำนวนมาก
• multi-step planning - วางแผนที่มีขั้นตอนต่อเนื่องกัน
• large refactor plans - ทำความเข้าใจแผนที่ซับซ้อน หลายขั้นตอนได้
• agentic workflows - การทำงานแบบ AI Agent หรือการทำงานแบบ พนักงาน AI ที่มีขั้นตอนต่อเนื่องกัน

3. Effort default = high

การอัพเดทนี้มาพร้อมกับความสามารถในการปรับ Effort ของ AI ได้ นั่นคือการบอก AI ว่าหากได้รับคำสั่งแล้ว อยากให้เค้าคิด วิเคราะห์ พยายามทำตามโจทย์ มากหรือ น้อยแค่ไหน

Anthropic ระบุชัดว่า effort ของ Opus 4.8 ตั้งต้นเป็น high

มันหมายความว่า Opus 4.8 นี้ ถูกออกแบบมาให้ คิด วิเคราะห์ ทำงานที่ซับซ้อนโดยเฉพาะ ไม่ใช่แค่ทำได้!

4. Mid-conversation system messages - พิมพ์บอกโจทย์ใหม่ ระหว่างการทำงานได้

นี่เป็น feature ที่คนใช้ workflow จริงควรสนใจมาก
เพราะคุณสามารถเปลี่ยน system message กลางบทสนทนาได้ โดยไม่ต้อง rebuild conversation ใหม่ทั้งหมด

ผลกระทบต่อธุรกิจชัดมาก:
• เปลี่ยน task framing กลางทางได้ง่ายขึ้น
• ปรับ objective ระหว่างงานได้
• เพิ่ม instruction ใหม่ได้โดยไม่ต้องรื้อ flow
• ลด friction เวลาทีม iterate งานกับ AI

ในโลกจริง งานแทบไม่เคยนิ่ง
ทีมมักต้องเปลี่ยนโจทย์กลางทาง เช่น:
• โฟกัสลูกค้ากลุ่มใหม่
• เปลี่ยนมุมวิเคราะห์
• ลด scope
• เพิ่ม constraint

ถ้าทำแบบนี้ได้โดยไม่ต้องเริ่มใหม่หมด มันทำให้ Claude ใกล้กับบทบาท operator teammate มากขึ้นทันที

5. Prompt caching ดีขึ้น ที่ครอบคลุมขึ้น

การใช้ AI จะคิดจาก "ปริมาณ" ข้อมูลที่ส่งให้ AI ทำงานด้วย
Caching คือ การส่งข้อมูล "ไปฝาก" และข้อมูลที่ถูกส่งไปฝาก AI จะคิดค่าใช้จ่ายถูกลง!

Anthropic ระบุว่า minimum cacheable prompt length ของ Opus 4.8 ลดลงเหลือ 1,024 tokens ซึ่งต่ำกว่า Opus 4.7

หมายความว่า คำสั่งที่ใช้กับธุรกิจทั่วไป สั้นๆ ก็ถูกนำไปคิดค่าใช้จ่ายแบบ Caching มากขึ้น ทำให้ทำงานเดินได้ถูกลง!

6. Refusal stop details ถูก document ชัดขึ้น

ฟีเจอร์อัพเดททำให้เมื่อ AI ทำงานผิดพลาด หรือหยุดกลางคัน จะมีรายละเอียดส่งกลับมาที่ละเอียดขึ้น

ทำให้เราสามารถติดตาม ออกแบบ ปรับปรุงกระบวนการทำงานที่ต่อเนื่องเป็นขั้นตอน เช่น การสร้าง พนักงาน AI ทำงานต่อเนื่อง ทำได้ดีขึ้น

ผมเตรียมวิธีการใช้ AI ให้เป็นพนักงาน AI ของคุณเอาไว้ให้แล้ว! เรียนต่อด้านล่าง + ส่งต่อให้เพื่อนมาเรียนด้วยกัน!

ับธุรกิจ #เจ้าของธุรกิจไทย

ใช้ Claude แบบผู้สร้าง มาบอกเอง ทำแบบนี้ประหยัด Token และ Claude ฉลาดขึ้นเรื่อยๆเพราะ Claude ไม่ใช่แค่แชท AIแต่เป็นการสั...
22/05/2026

ใช้ Claude แบบผู้สร้าง มาบอกเอง ทำแบบนี้ประหยัด Token และ Claude ฉลาดขึ้นเรื่อยๆ

เพราะ Claude ไม่ใช่แค่แชท AI
แต่เป็นการสั่งงาน AI ให้ทำงานแบบ workflow

───

1. เริ่มด้วยการให้มัน “วางแผน” ก่อน
อย่าเริ่มจาก “ไปเขียนเลย”

ให้เริ่มจาก:
• ช่วยทำความเข้าใจโจทย์ก่อน
• อ่านไฟล์ที่เกี่ยวข้อง
• เสนอแผนการทำงาน
• บอก tradeoff ของแต่ละทาง
• บอกว่าจะ test อะไรเพื่อยืนยันว่าทำเสร็จจริง

เหตุผลคือ ถ้า plan ดี งานช่วงลงมือจริงจะหลุดน้อยลงมาก

Boris พูดชัดว่า เขาใช้ plan mode (ใน Claude Code) หนักมาก
เพราะช่วงที่ต้องคุมมากที่สุดคือ “ก่อนลงมือ”
ถ้าต้นทางชัด ปลายทางจะลื่นขึ้นเยอะ

สำหรับ Claude Cowork / Chat ใช้ Prompt บอกว่า ก่อนที่คุณจะลงมือทำ ให้เขียนแผนกลับมาจนกว่าผมจะพอใจ จากนั้นค่อยลงมือทำหลังผมบอก

───

2. อย่าขอแค่คำตอบเดียว
ให้มันแตกหลายทางเลือก

อีกวิธีที่น่าสนใจมากคือ Boris มักเปิดหลาย planning paths พร้อมกัน
แล้วค่อยเทียบว่าแนวทางไหนดีที่สุด

เช่นให้ Claude ช่วยเสนอ:
• วิธีที่เร็วที่สุด
• วิธีที่ปลอดภัยที่สุด
• วิธีที่เรียบง่ายที่สุด
• วิธีที่ไม่ overengineer

นี่ทำให้คุณไม่ได้ติดกับ prompt เดียวแล้วหวังปาฏิหาริย์
แต่ใช้ AI เป็น “เครื่องช่วยคิดหลายทาง” ก่อนตัดสินใจจริง

───

3. ใช้มันเป็น operator ไม่ใช่แค่ chatbot
จุดเปลี่ยนสำคัญของ Boris คือเขาเห็นว่า model ไม่ได้อยากแค่ตอบข้อความ
มัน “อยากใช้ tools”

เพราะฉะนั้น อย่าถามแค่ว่า:
“ควรทำยังไงดี”

แต่ให้สั่งมันทำงานจริง สั่งเป็นคำสั่ง:
ให้ทำเอกสาร จัดการข้อมูล หรือใดๆ ไปเลย

ยิ่ง Claude Code ได้ลงมือ “act + inspect + verify”
มันยิ่งมีค่ามากกว่า AI แชตธรรมดา

───

4. ถ้าจะเขียน CLAUDE.md ให้เขียนน้อย แต่คม
หลายคนพอใช้ไปสักพักจะเริ่มยัดทุกอย่างลง CLAUDE.md
จนกลายเป็นคู่มือยาวเกินจำเป็น

แต่ Boris แนะนำตรงข้ามเลย:
ถ้ามันบวมมาก ให้ลบทิ้งแล้วเริ่มใหม่

เพราะความสามารถของ model เปลี่ยนเร็วมาก
สิ่งที่เคยต้องย้ำเมื่อไม่กี่เดือนก่อน อาจไม่จำเป็นแล้วตอนนี้

สิ่งที่ควรอยู่ใน CLAUDE.md จริงๆ คือ:
• coding conventions
• PR rules
• test expectations
• project pitfalls
• กติกาที่ช่วยกันความผิดพลาดซ้ำๆ

ไม่ใช่ prompt manual ยาวๆ ที่เต็มไปด้วยของเก่าที่ model ไม่ต้องการแล้ว

───

5. ถ้าคุณแก้มันเรื่องเดิมซ้ำๆ ให้เปลี่ยนเป็นระบบ
นี่คือแนวคิด latent demand ที่ Boris พูดบ่อยมาก

ถ้าคุณต้องคอยบอก Claude Code เรื่องเดิมทุกวัน
นั่นแปลว่าไม่ควรปล่อยให้มันเป็น “ความจำในหัว”
แต่ควรเปลี่ยนเป็น:
• instruction
• template
• workflow
• rule ใน CLAUDE.md
• checklist ก่อน run

สรุปง่ายๆ คือ
อย่าออกแบบ workflow จากทฤษฎี
ให้ออกแบบจาก “friction ที่เกิดซ้ำจริง”

───

6. เริ่มจากงานที่ leverage สูงก่อน
ไม่จำเป็นต้องเริ่มจากงานใหญ่

เช่น งานที่ต้อง Manual ทำเล็กๆ น้อย ง่ายๆ แต่ใช้เวลานาน งานพวกนี้ต้องทำก่อน
ก่อนจะเริ่มทำให้มัน Automate งานที่มีขั้นตอนซับซ้อนก่อน

พอเชื่อใจมากขึ้น ค่อยขยับไป feature หรือระบบที่ซับซ้อนขึ้น

───

7. งานยาก ใช้ subagents
อีกส่วนที่น่าสนใจมากคือ Boris ใช้ subagents กับงานที่ต้องดูหลายมุมพร้อมกัน

เพราะเวลาที่เราสั่ง Claude ตัว AI สามารถแตกตัวเองไปทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้โดยใช้คำสั่งง่ายๆ เช่น ให้สร้าง Subagent เพื่อทำ ### และ yyy พร้อมกัน

ตัวอย่าง workflow:
• agent หนึ่งดู logs
• agent หนึ่ง trace code path
• agent หนึ่ง review recent changes
• agent หนึ่ง propose fixes

แล้วค่อยเอาผลมาเทียบกัน

ข้อดีคือมันลดการหลงทาง
โดยเฉพาะกับ bug แปลกๆ หรือระบบที่คลุมเครือ

แทนที่จะให้ AI ตัวเดียววิ่งสะเปะสะปะ
คุณกำลังเปลี่ยนมันเป็น “ทีมย่อย” ที่แบ่งหน้าที่กันชัดขึ้น

───

8. จุดที่มนุษย์ควรคุมที่สุด คือก่อน ex*****on
แม้ Boris จะมองว่าอนาคตระบบจะ autonomous มากขึ้น
แต่ workflow ปัจจุบันยังชัดมากว่า
จุดสำคัญที่สุดของมนุษย์คือ:

• align plan
• define success criteria
• บอกว่าอะไรคือ done
• ระบุว่าจะ verify ยังไง
• จับ overengineering ตั้งแต่ต้น

ไม่ใช่ปล่อยให้มันวิ่งแล้วค่อยไปเก็บกวาดทีหลัง

พูดอีกแบบคือ
ถ้าคุมต้นทางดี ปลายทางจะดีขึ้นเยอะ

───

9. อย่ากลัวความ verbose ถ้ามันช่วยจับ drift
หลายคนอยากให้ AI เงียบที่สุด
แต่ Boris บอกว่ารายละเอียดบางอย่างยังสำคัญ
เพราะมันช่วยให้คุณหยุดปัญหาได้ก่อนพัง
โดยเฉพาะเวลามันเริ่มออกทะเล
การเห็น:
• step ที่มันกำลังทำ
• output ที่มันเพิ่งรัน
• สิ่งที่มันไปอ่าน
• สิ่งที่มันไปค้น

ช่วยให้คุณ intervene ได้เร็วมาก

Claude ที่ดี ไม่ใช่ตัวที่เงียบที่สุดเสมอไป
แต่คือตัวที่ให้ visibility พอให้มนุษย์คุมทิศได้ทันเวลา

───

10. ใช้ Claud แบบ “builder”
ไม่ใช่แค่ “coder”

ประเด็นที่ลึกที่สุดจากบทสัมภาษณ์นี้คือ
Claudeให้ผลดีที่สุดเมื่อคุณไม่ได้คิดแค่ว่า “ให้มันเขียนโค้ด”
แต่คิดว่า “ให้มันช่วยสร้างงานที่ตอบโจทย์จริง”

ดังนั้น prompt ที่ดีควรมี:
• user problem คืออะไร
• definition of done คืออะไร
• edge cases อะไรสำคัญ
• อะไรคือ tradeoff
• อะไรคือ overengineered
• test แบบไหนถึงเรียกว่าจบ

ต่างกันมากระหว่าง:
“ช่วยเขียนฟังก์ชันนี้”

กับ:
“ช่วยวางแผน, ตรวจระบบ, เสนอทางเลือก, ลงมือ implement, run checks, และบอกว่าทำไมทางนี้เหมาะกว่าอีกทาง”

───

ถ้าจะสรุป workflow ทั้งหมดให้สั้นที่สุด มันคือแบบนี้:

1. ให้ task + context
2. ขอ plan ก่อน
3. ให้มัน inspect ระบบจริง
4. ถ้าโจทย์ยังไม่ชัด ให้แตกหลายทาง
5. เลือกแนวทางที่เหมาะ
6. ค่อยลงมือ implement
7. run tests / checks
8. review diff และผลลัพธ์
9. สิ่งที่แก้ซ้ำบ่อย ให้เปลี่ยนเป็นกติกาถาวร

───

นี่แหละคือวิธีใช้ Claude
ที่ Boris Cherny แนะนำด้วยตัวเอง

ผมเตรียมวิธีให้คุณเปลี่ยน Claude เป็นพนักงาน AI ของคุณไว้ให้ แล้วเรียนต่อด้านล่าง! อย่าลืมส่งให้เพื่อนมาเรียนด้วยกัน!

"Google I/O" อัพเกรด Gemini จากแชท สู่การเป็นผู้ช่วยเต็มตัว!Google I/O 2026 ปีนี้ ถ้ามองผิวเผินอาจดูเหมือน Google แค่เปิ...
21/05/2026

"Google I/O" อัพเกรด Gemini จากแชท สู่การเป็นผู้ช่วยเต็มตัว!

Google I/O 2026 ปีนี้ ถ้ามองผิวเผินอาจดูเหมือน Google แค่เปิดตัว AI เพิ่มขึ้นอีกหลายอย่าง
แต่ถ้ามองให้ลึก สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นจริงคือ Google กำลังพยายามเปลี่ยนทุก product surface ของตัวเองให้กลายเป็น AI workflow layer เดียวกัน

นี่คือเหตุผลว่าทำไมงานปีนี้ถึงสำคัญมาก
เพราะมันไม่ใช่แค่การโชว์ว่า model ไหนเก่งขึ้น
แต่คือการโชว์ว่า AI จะเข้าไปอยู่ตรงไหนของชีวิตการทำงานจริงบ้าง

1. Gemini กลายเป็นมากกว่าแชต AI
ภาพใหญ่ที่สุดของงาน คือ Gemini ไม่ได้ถูกวางให้เป็นแค่ผู้ช่วยตอบคำถาม
แต่กำลังถูกขยับให้กลายเป็น agentic layer ที่คอยช่วยคิด ช่วยสรุป ช่วยเชื่อมบริบท และช่วยพาคุณทำงานต่อ

จุดสำคัญคือ ถ้า AI อยู่แค่ในแชต มันยังเป็นเครื่องมือที่ต้องรอให้เราสั่ง
แต่ถ้า AI เริ่มเข้าไปอยู่ใน workflow มันจะเริ่มกลายเป็นแรงงานดิจิทัลที่ช่วยให้ระบบขยับเองได้มากขึ้น

2. Search ไม่ได้มีไว้แค่ค้นอีกต่อไป
อีกสัญญาณสำคัญคือ Search กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือค้นข้อมูล ไปสู่การเป็นชั้นกลางที่ช่วยพาคน “ทำงานต่อ”

นั่นแปลว่าในอนาคต Search จะไม่ใช่แค่หน้าไว้หาคำตอบ
แต่จะค่อยๆ กลายเป็นพื้นที่ที่ช่วยสรุป, ช่วยเปรียบเทียบ, ช่วยชี้ทางเลือก, และช่วยพาคนไปสู่ action ที่ชัดขึ้น

ถ้ามองในเชิงธุรกิจ นี่สำคัญมาก
เพราะคนที่ชนะในโลก Search แบบใหม่ อาจไม่ใช่แค่คนที่ทำ SEO เก่งที่สุด
แต่เป็นคนที่ออกแบบข้อมูล, context, และ conversion flow ให้ AI เข้าใจและส่งต่อได้ดีที่สุด

3. Gmail / Inbox กำลังกลายเป็นพื้นที่ทำงานของ AI
หนึ่งในสัญญาณที่ practical มาก คือ inbox intelligence
เพราะอีเมลเป็นหนึ่งในที่ที่ข้อมูลกระจายและกินเวลาคนทำงานมากที่สุด

ถ้า Gemini เข้าไปช่วยใน inbox ได้จริง เช่น

• อ่านสรุปอีเมลยาว
• ดึงประเด็นสำคัญ
• ช่วยร่างคำตอบ
• ช่วยเชื่อมข้อมูลเก่าเข้ากับบทสนทนาใหม่

สิ่งที่เปลี่ยนจะไม่ใช่แค่ความเร็วในการตอบอีเมล
แต่คือการลด cognitive load ของคนทำงานทั้งวัน

4. Android กำลังกลายเป็น mobile AI-native surface
อีกเรื่องที่สำคัญมากคือ AI ไม่ได้ถูกจำกัดอยู่บน desktop หรือในหน้าเว็บ
Google กำลังผลักให้มือถือกลายเป็นหนึ่งใน surface หลักของ AI workflow

นี่สำคัญมาก เพราะมือถือคือ device ที่คนใช้ตลอดวัน
ถ้า Gemini ฝังตัวอยู่ตรงนั้นจริง มันแปลว่า AI จะเข้าใกล้ชีวิตประจำวันมากขึ้นแบบมหาศาล

ในเชิงการใช้งานจริง สิ่งนี้อาจหมายถึง

• การถาม/สรุป/สั่งงานได้เร็วขึ้น
• การเชื่อมข้อมูลระหว่างแอปดีขึ้น
• การทำงานเล็กๆ ที่เคยสะดุด กลายเป็น flow เดียวกันมากขึ้น

5. Multimodal creation ไม่ใช่แค่ของเล่น แต่มันกำลังกลายเป็น production layer
อีกสัญญาณหนึ่งที่ชัดมากในงาน คือ Google ไม่ได้มอง AI generation เป็นแค่ demo อีกแล้ว
แต่กำลังพยายามผลักมันให้เป็นส่วนหนึ่งของ creation workflow จริง

เมื่อ text, image, audio, และ video เริ่มเชื่อมถึงกันมากขึ้น
สิ่งที่เกิดขึ้นคือคนทำงานจะไม่ต้องคิดแบบแยกเครื่องมือเหมือนเดิม
แต่เริ่มคิดเป็น system ว่า input หนึ่งแบบ สามารถไหลไปเป็น output หลายแบบได้

สำหรับ creator, marketer, และทีมผลิตสื่อ นี่สำคัญมาก
เพราะมันหมายถึงความเร็วในการทดลอง, สรุป brief, แปลง idea, และขยาย production capacity

6. XR / smart glasses / ambient hardware คือสัญญาณของ AI ที่จะออกนอกหน้าจอ
แม้มันอาจยังไม่ใช่สิ่งที่ทุกคนใช้ทันที
แต่สัญญาณเรื่อง smart glasses, XR, หรือ ambient hardware มีความหมายเชิงยุทธศาสตร์สูงมาก

เพราะมันสะท้อนว่า Google ไม่ได้คิดว่า AI จะอยู่แค่ใน app หรือ browser
แต่กำลังมองไปถึงโลกที่ AI จะกลายเป็น layer ที่ลอยอยู่รอบตัวผู้ใช้มากขึ้น

จุดนี้อาจยังไม่ใช่ mass adoption วันนี้
แต่เป็นตัวบอกทิศทางว่า interface ของอนาคต อาจไม่ใช่ “หน้าจอเดียว” แบบเดิมอีกต่อไป

7. ภาพรวมที่ใหญ่ที่สุด คือ Google กำลังพยายามทำให้ AI เป็น operating layer
ถ้าจะสรุปงานนี้ด้วยประโยคเดียว ผมจะสรุปว่า
Google ไม่ได้แค่เปิดตัว feature AI หลายตัว
แต่กำลังพยายามทำให้ Gemini เป็น operating layer ที่ครอบ Search, Gmail, Android, creation tools, และ hardware ไปพร้อมกัน

และนี่คือสิ่งที่คนทำธุรกิจ คนสร้าง workflow และคนทำคอนเทนต์ควรจับตา
เพราะเมื่อ AI ไม่ได้อยู่แค่ในหน้าแชต แต่เริ่มอยู่ในทุกจุดของ ecosystem
การแข่งขันจะไม่ได้อยู่ที่ “ใครมี AI” อีกต่อไป
แต่อยู่ที่ “ใครออกแบบ workflow ร่วมกับ AI ได้ดีกว่า”

8. แล้วมันแปลว่าอะไรสำหรับคนไทย?
สำหรับ SME, creator, operator, และทีมงานในไทย
คำถามที่สำคัญไม่ใช่แค่ “Gemini เก่งไหม?”
แต่คือ “เราจะเอา AI ไปวางใน workflow ไหนก่อน?”
ถ้า Search เปลี่ยน, inbox เปลี่ยน, mobile เปลี่ยน, creation เปลี่ยน
สิ่งที่ควรคิดต่อคือ

• งานไหนในทีมที่ AI ช่วยได้ทันที
• ข้อมูลแบบไหนที่ควรจัดให้AI ใช้
• flow ไหนที่ควรออกแบบใหม่
• และเราจะใช้ AI เป็น operating layer แทนที่จะใช้แค่เป็นเครื่องมือถามตอบได้ยังไง

Google I/O 2026 เลยสำคัญไม่ใช่เพราะมันมี announcement เยอะ
แต่เพราะมันกำลังบอกเราว่า AI จะค่อยๆ แทรกเข้าไปเป็นชั้นทำงานพื้นฐานของทุก surface ที่เราใช้ทุกวัน

ผมมีวิธีเข้าใช้ AI ตัวใหม่ทุกตัวของ Gemini ให้ด้านล่าง! อย่าลืมส่งให้เพื่อนมาเรียนด้วยกันด้วยนะ!

คู่มือการใช้ Claude สำหรับงานบัญชีภาษี แบบ Copy ไปใช้ได้เลยทันที!เพราะ Claude ไม่ใช่แค่แชท AIแต่เป็นพนักงาน AI ที่คุณสร้...
19/05/2026

คู่มือการใช้ Claude สำหรับงานบัญชีภาษี แบบ Copy ไปใช้ได้เลยทันที!

เพราะ Claude ไม่ใช่แค่แชท AI
แต่เป็นพนักงาน AI ที่คุณสร้าง แต่งเติม ใช้ทำงานต่างๆ ต่อเนื่องกันได้

ผ่าน Concept ที่เรียกว่า AI Agent เปลี่ยน Claude ให้กลายเป็นพนักงาน
และวันนี้ผมได้เตรียม "CLAUDE.md" หรือ JD ของพนักงาน AI ที่คุณสามารถ Copy ไปใช้ สำหรับการจัดการงานภาษีเบื้องต้นได้เลย (โปรดตรวจสอบความถูกต้องทุกครั้ง)

ในบทเรียนนี้ ผมมีทั้ง
1) วิธีการ Setup ให้ Claude กลายเป็นพนักงาน AI จัดการภาษี รายเดือน ลงบัญชี ของทุกท่าน Concept + Setup พร้อม Copy ไปใช้
2) สรุปคำสั่งการใช้ Agent เพื่อสรุปยอดภาษีรายเดือน สามารถดูด้านล่างได้เลย มีเยอะมาก!!

ผมเตรียมวิธีการ Setup CLAUDE สำเร็จรูปไว้ให้แล้ว!!! Copy ไปใช้ได้เลย + วิธีการ Copy นำไปใช้ดูต่อด้านล่าง👇 อย่าลืมส่งต่อให้เพื่อนเรียนด้วย!

สิ่งที่ Agent ตัวนี้ทำได้
1. ตั้งค่าและฐานข้อมูล — ครั้งแรกที่เปิดแชทจะทำการบันทึกข้อมูลธุรกิจ และภาษีพิเศษที่เกี่ยวข้อง อ้างอิงจากเวปสรรพากร
2. โยนเอกสาร PDF/รูป เข้ามาได้เลย Agent จะคัดประเภท (ใบกำกับขาย/ซื้อ ในไทย, invoice ตปท., 50ทวิ ที่คู่ค้าออกให้, สลิปเงินเดือน) แล้วลงข้อมูลเข้าโฟลเดอร์ให้
3. งานประจำปี — เตือนและเตรียมข้อมูล ภ.ง.ด.1ก/3ก/53ก (ม.ค.), ภ.ง.ด.90/94 บุคคลธรรมดา (มี.ค.), ภ.ง.ด.50 นิติบุคคล (พ.ค.), ภ.ง.ด.51 ครึ่งปี (ส.ค.-ก.ย.) — รวมยอด 12 เดือนจากแมสเตอร์ปีให้อัตโนมัติ
4. สอบถาม/ดูข้อมูล ปฏิทินภาษี — ถามวันยื่นภาษีของเดือน, ดูตัวเลขเดือนเก่า, เปิด Dashboard ภาพรวมปี
5. บำรุงรักษา/Verification — ตรวจคำนวณซ้ำก่อนยื่น, เตือนงานต้นปี, เช็คต่ออายุ VAT 7% (ก.ย.-ต.ค.), เช็ครายชื่อ e-Service ตปท. ที่จด VAT-id ไทยใหม่ — เพื่อกันข้อมูลล้าสมัย

Address


Opening Hours

Monday 09:00 - 18:00
Tuesday 09:00 - 18:00
Wednesday 09:00 - 18:00
Thursday 09:00 - 18:00
Friday 09:00 - 18:00
Saturday 09:00 - 18:00
Sunday 09:00 - 18:00

Telephone

+66962626240

Alerts

Be the first to know and let us send you an email when Ultimate Python posts news and promotions. Your email address will not be used for any other purpose, and you can unsubscribe at any time.

Contact The Business

Send a message to Ultimate Python:

  • Want your business to be the top-listed Business?

Share