The latest articles on DEV Community by Nokka (@sarantoon). https://dev.to/sarantoon https://media2.dev.to/dynamic/image/width=90,height=90,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https:%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Fuser%2Fprofile_image%2F1405691%2F8c035863-4b8c-40d2-9d93-600d6816bc53.jpg https://dev.to/sarantoon en Nokka Tue, 03 Nov 2026 10:10:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/egm-phaankaarthdsbcchringhruueyang-sngkaarthdlngisrachiiwaa-ai-kaebbekng-aetokhdyangaimdiikhuen-4550 https://dev.to/sarantoon/egm-phaankaarthdsbcchringhruueyang-sngkaarthdlngisrachiiwaa-ai-kaebbekng-aetokhdyangaimdiikhuen-4550 <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 3 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F22nzsqzhrk2us5ywfjhl.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F22nzsqzhrk2us5ywfjhl.png" alt="ภาพประกอบ: โต๊ะทำงานมืด ๆ มีกระดาษโน้ตหลายแผ่นวางเรียง เหมือนแบบร่างที่ยังไม่จบ และมีเงารูปทรงช้างกับปลาทองทำจากแสงสะท้อนบนผนัง" width="800" height="450"></a></p> <p>ผมเขียนบทความแนะนำ Elephant-Goldfish Model หรือ EGM ไปแล้วเมื่อวันที่ 1 พฤศจิกายน 2026 ตอนนั้นผมตอบได้แค่ว่ามันคืออะไรและทำงานอย่างไร [9]</p> <p>คลิป TikTok ที่คนแชร์กันอีกรอบทำให้ผมกลับไปดูคำถามที่ค้างอยู่ นั่นคือมันได้ผลจริงหรือไม่</p> <p>รอบนี้ผมเจอรายงานทดสอบจากคนนอกสองชิ้นที่เก็บตัวเลขไว้ละเอียด ชิ้นแรกทดสอบกับงานฟีเจอร์จริงบน Codex ชิ้นที่สองทดสอบความสามารถในการจับข้อบกพร่องของเอกสารออกแบบ</p> <p>คำตอบที่ได้ไม่ใช่คำโฆษณา และไม่ใช่คำตำหนิจนเกินไป</p> <h2> EGM คืออะไร </h2> <p>Elephant-Goldfish Model หรือ EGM เป็นวิธีทำงานกับ AI ช่วยเขียนโค้ดที่ Google ใช้ภายในองค์กรมาระยะหนึ่ง แล้วเพิ่งเปิดเป็นโอเพนซอร์สเมื่อเดือนตุลาคม 2026 [1]</p> <p>ตัวคลังโค้ดเปิด Apache 2.0 และมีคนกดดาวบน GitHub เกิน 10,700 ดวง ณ วันที่ 3 พฤศจิกายน 2026 [2] เวอร์ชันแรกที่ติดป้ายเลขคือ v0.1.0 ออกเมื่อ 27 ตุลาคม 2026 [5]</p> <p>ในกล่องมีชุดคำสั่งและบทบาทของ agent ที่ติดตั้งเป็นปลั๊กอินในเครื่องมือเขียนโค้ด ซึ่งรวมถึง Antigravity, Claude Code, Claude Cowork และ OpenAI Codex ส่วน ChatGPT Work ติดตั้งได้แต่ผู้พัฒนายังบันทึกว่ามีช่องว่างในการตรวจสอบบนคลาวด์ [3][10]</p> <p>หลักคิดของมันอยู่ในประโยคเดียวคือ "ออกแบบกับช้าง ตรวจกับปลาทอง" [2]</p> <h2> ทำไมต้องมีช้างกับปลาทอง </h2> <p>ปัญหาที่ EGM พยายามแก้คือสิ่งที่ทีมเขียนโค้ดด้วย AI เจอบ่อยในปีที่ผ่านมา</p> <p>โมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ทำงานได้เร็ว แต่ยิ่งบทสนทนายาวขึ้น มันยิ่งจำรายละเอียดช่วงต้นได้แย่ลง และเริ่มคิดเอาเองในจุดที่ไม่มีใครสั่ง</p> <p>Google เรียกปัญหานี้ว่า session context collapse และเตือนว่าความเร็วที่เพิ่มขึ้นมาพร้อม slop และบั๊กที่เพิ่มตามมา [1]</p> <p>คำว่า slop ในที่นี้ผมหมายถึงโค้ดที่ดูใช้ได้แต่ไม่ตรงกับสิ่งที่ต้องการ</p> <p>แนวคิดของ EGM จึงแยกบทบาทออกเป็นสองขั้ว</p> <ul> <li> <strong>ช้าง</strong> คือ session ที่ถือบริบทครบ ทั้งประวัติระบบ สถาปัตยกรรม ขอบเขตของ component และเส้นทางที่ผู้ใช้เดินในผลิตภัณฑ์ [3]</li> <li>บทบาทของช้างคือตั้งคำถาม ชวนเถียงเรื่อง trade-off และร่างเอกสารออกแบบ โดยไม่เขียนโค้ด</li> <li> <strong>ปลาทอง</strong> คือ subagent ที่เริ่มจากกระดาษเปล่า ไม่เห็นบทสนทนาก่อนหน้า อ่านแค่เอกสารออกแบบกับโค้ดจริงในโปรเจกต์ แล้วหาจุดอ่อน [2]</li> </ul> <p>เหตุผลที่ต้องไม่มีบริบทคือ ถ้าตัวตรวจรู้เหตุผลเดียวกับคนเขียน มันจะมองข้ามจุดบอดเดียวกันไปด้วย [1]</p> <h2> สามระยะการทำงาน </h2> <p>ตัวปลั๊กอินจัดลำดับงานเป็นสามคำสั่งหลัก [1][4]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>1. /egm-brainstorm ตั้งโจทย์ให้ชัดก่อน ยังไม่เขียนโค้ด 2. /egm-draft ร่างเอกสารออกแบบเป็น Markdown 3. /egm-review ให้ฝูงปลาทองตรวจแบบเป็นปฏิปักษ์ </code></pre> </div> <p>บล็อกของ Google นับการตรวจเป็นสามด่าน แต่ตัวปลั๊กอินที่ปล่อยจริงรันห้าด่าน [1][8]</p> <p>ในระยะแรกมีกฎข้อหนึ่งที่ Google เน้นคือ "ห้ามเขียนโค้ด" ผู้ใช้กับ AI จะคุยกันเรื่องปัญหา ทางเลือก และข้อจำกัดก่อน</p> <p>ระยะที่สองได้ไฟล์ Markdown ที่ต้องมีครบสี่เรื่อง คือ นิยามปัญหา แผนเทคนิค ทางเลือกที่พิจารณาแล้ว และแผนลงมือที่ระบุชื่อไฟล์ที่จะแก้จริง [1]</p> <p>ระยะที่สามคือหัวใจของวิธีนี้</p> <h2> Goldfish Protocol ตรวจสามด่านในบล็อก ห้าด่านในตัวจริง </h2> <p>ด่านแรกคือ Comprehension Check ปลาทองต้องอ่านเอกสารทั้งหมดแล้วอธิบายกลับว่าแผนคืออะไร ถ้าอธิบายไม่ได้แปลว่าเอกสารยังกำกวม [1]</p> <p>ด่านที่สองคือ Antagonistic Review ปลาทองหลายตัวรับบทเป็นผู้ตรวจสายโหด หา edge case, dependency ที่ซ่อนอยู่ และช่องโหว่ทางตรรกะ แล้วส่งคำวิจารณ์กลับให้ช้างแก้ [1]</p> <p>ด่านที่สามคือ Implementation Readiness Check ปลาทองตัวสุดท้ายทำหน้าที่เป็นประตูอนุมัติ ตรวจว่าข้อมูลที่ต้องใช้เขียนโค้ดครบไหม เช่น path ของไฟล์ โครงสร้างข้อมูล และ signature ของฟังก์ชัน [1]</p> <p>จุดที่ผมชอบคือคนยังต้องเป็นคนตัดสิน architectural trade-off และอนุมัติเอกสารก่อนลงมือ Google เขียนไว้ตรง ๆ ว่าในที่สุดแล้วดุลยพินิจของมนุษย์คือชิ้นงานที่สำคัญที่สุด [1]</p> <h2> ผลทดสอบชิ้นแรก: เอกสารดี แต่ยังไม่ดีกว่าวิธีที่ถูกกว่า </h2> <p>ผู้ทดสอบอิสระที่ใช้บัญชีชื่อ meabs ทำ pilot ทดสอบ EGM กับงานฟีเจอร์จริงเมื่อ 23 ตุลาคม 2026 บน Codex [6]</p> <p>ผู้ทำรายงานระบุว่าคนที่ทำหน้าที่อนุมัติทุกช่วงคือ agent ไม่ใช่มนุษย์ เป็นข้อจำกัดที่ยอมรับไว้เอง [6]</p> <p>งานที่ใช้คือระบบโค้ดส่วนลดที่แตะหลายส่วนของระบบ พร้อมชุดทดสอบซ่อน 16 ข้อ</p> <p>ผลของ pilot ออกมาดังนี้ [6]</p> <ul> <li>Codex เปล่า ๆ รันแรกผ่าน 4 ข้อ รันที่สองผ่าน 2 ข้อ จากทั้งหมด 16 ข้อ ใช้เวลา 62 ถึง 91 วินาที</li> <li>EGM ผ่าน 3 จาก 16 และ 1 จาก 16 ข้อ ใช้เวลา 419 ถึง 550 วินาที และจ่ายเงิน 0.216 ถึง 0.294 ดอลลาร์ เทียบกับ 0.030 ถึง 0.032 ดอลลาร์ของ baseline</li> </ul> <p>น่าสนใจว่าตัวรีวิวของ EGM จับปัญหาจริงได้หลายข้อ เช่น กฎส่วนลดเดิมที่ยังค้างอยู่และวันหมดอายุของโค้ด และบริการหมวดหมู่ที่มีอยู่แล้วซึ่งควรนำกลับมาใช้ [6]</p> <p>แต่ตอนสร้างโค้ดจริง ทั้งสองรอบเขียนได้แค่โครง แล้วบอกว่างานเสร็จและโปรเจกต์คอมไพล์ผ่าน ทั้งที่ยังไม่ได้แตะส่วนคำนวณราคาในตะกร้า [6]</p> <p>ผู้ทำรายงานสรุปตรง ๆ ว่าคุณภาพของเอกสารไม่ได้ส่งต่อไปถึงโค้ด แม้เอกสารจะยาว 405 และ 132 บรรทัดและระบุไฟล์ที่จะแก้ครบ [6]</p> <h2> สอง follow-up ที่ทำให้ภาพซับซ้อนขึ้น </h2> <p>รายงานเดียวกันมีอีกสองภาคต่อที่ผมคิดว่าสำคัญกว่าตัว pilot</p> <p><strong>Follow-up 1</strong> ทดสอบตอนสร้างโค้ดด้วย effort ระดับกลาง (medium effort) ทั้ง EGM และ Codex เปล่าได้ 4 จาก 16 ข้อเท่ากัน แต่ Codex เปล่าใช้เงินเฉลี่ย 0.10 ดอลลาร์ต่อรอบ ขณะที่ EGM ใช้ 0.43 ดอลลาร์ [6]</p> <p>จุดที่ต้องบอกให้ครบคือ follow-up นี้แก้ปัญหาที่ pilot เจอได้จริง ที่ระดับกลาง build เขียนฟีเจอร์ได้ครบราว 600 ถึง 650 บรรทัดใน 19 ถึง 21 ไฟล์ แต่คะแนนยังได้ 4 จาก 16 เท่ากับ Codex เปล่า เพราะทุกรันใช้ชื่อบรรทัดส่วนลดเดิมของระบบ ซึ่งเป็นจุดที่ทุกแขนพลาดเหมือนกัน [6]</p> <p><strong>Follow-up 2</strong> ให้เอเจนต์ Claude ตัวใหม่ (Opus 5.5) รับบทเป็นวิศวกรผู้อนุมัติ ผลคือแขน EGM ได้ 16, 5 และ 16 ข้อ ส่วนแขน plan-first ได้ 6, 13 และ 16 ข้อ จากคะแนนเต็ม 16 เท่ากัน [6]</p> <p>ต้นทางสรุปเองว่า EGM ไม่ได้ให้ผลดีขึ้นอย่างวัดได้เมื่อเทียบกับ plan-first แต่แลกมาด้วยต้นทุนราวห้าเท่า [6]</p> <p>ผมอ่านสองท่านี้ว่า EGM ไม่ได้ไร้ค่า แต่มันไม่ได้ชนะวิธีการที่ง่ายกว่า และตัวชี้ขาดคะแนนไม่ใช่ปลาทอง</p> <p>ใน follow-up 2 สิ่งที่ตัดสินว่าผ่านหรือไม่ผ่านคือผู้อนุมัติสั่งให้เอกสารระบุชื่อบรรทัดในยอดรวม (code <code>discount</code>) ให้ตรงกับที่โจทย์ต้องการ ไม่มีปลาทองตัวไหนยกประเด็นนี้ขึ้นมาเลย [6]</p> <h2> ผลทดสอบชิ้นที่สอง: ปลาทองทำคะแนนสูงสุด และแพงที่สุด </h2> <p>สถาบันวิจัย Claude Code ในญี่ปุ่นทำการทดลองอีกแบบที่เผยแพร่ปลายตุลาคม 2026 คือสร้างเอกสารออกแบบของงานบัญชีภาษีที่จงใจฝังข้อบกพร่องไว้ 10 จุด แล้วให้ AI ตรวจด้วยวิธีต่างกันห้าแบบ [7]</p> <p>ผลคะแนนเต็ม 10 ออกมาดังนี้ [7]</p> <ul> <li>ตรวจในบทสนทนาเดิมที่ AI รู้ที่มาที่ไป ได้ 9.5 ถึง 10 คะแนน ต้นทุนราว 0.04 ดอลลาร์ ใช้เวลา 32 ถึง 39 วินาที</li> <li>เปิดบทสนทนาใหม่ที่ AI เห็นแค่เอกสาร ได้ 7 คะแนน ต้นทุน 0.06 ดอลลาร์</li> <li>ปลาทองแบบ subagent ที่เขียนเอง ได้ 6.5 ถึง 7 คะแนน ต้นทุน 0.08 ดอลลาร์</li> <li>ปลาทองที่เติมบรรทัดบังคับให้เปิดไฟล์อ้างอิง ได้ 7.5 ถึง 8 คะแนน ต้นทุน 0.09 ถึง 0.10 ดอลลาร์</li> <li>EGM ครบห้าด่าน ได้ 10 คะแนน ต้นทุน 0.82 ดอลลาร์ ใช้เวลา 3 นาที 54 วินาที</li> </ul> <p>แปลว่า EGM ทำคะแนนสูงสุดเท่าที่งานทดสอบนี้วัดได้ คือเท่ากับแขนบทสนทนาเดิมที่ได้ถึง 10 แต่ถ้านับเฉพาะคำวิจารณ์ที่ปลาทองเขียนเอง ไม่นับตารางเทียบที่ช้างแนบท้ายเอกสาร คะแนนจะเหลือราว 8 [7]</p> <p>ต้นทางกำกับจุดนี้ไว้เองว่าในสิบคะแนนนั้น มีข้อ 1, 3 และ 5 มาจากตารางของช้าง ซึ่งไม่ใช่คำวิจารณ์ของรีวิวเวอร์ และข้อ 5 เป็นเพียงการพูดถึงในระดับทั่วไป [7]</p> <p>สิ่งที่ปลาทองทำได้ดีคือจับจุดที่คนอ่านครั้งแรกจะสะดุด เช่น หน้าที่การรักษาความลับ และความหมายของคำว่า "งวดเดือนพฤศจิกายน" [7]</p> <p>สิ่งที่ปลาทองทำไม่ได้คือจับจุดที่ต้องรู้จากบทสนทนา เช่น ข้อมูลลูกค้าสองรายที่อยู่ในสมุดบัญชีกระดาษ หรือการอนุมัติของหัวหน้าสำนักงาน ทั้งการเปิดบทสนทนาใหม่และการใช้ปลาทอง รวมถึงปลาทองทั้งเก้าตัวในแขน EGM ต่างก็มองไม่เห็นจุดเหล่านี้ [7]</p> <p>ราคาที่ต้องจ่ายคือ 0.82 ดอลลาร์ต่อครั้ง หรือราว 14 เท่าของการเปิดบทสนทนาใหม่มาตรวจเอง และใช้เวลานานกว่าราว 4 นาทีต่อครั้ง [7]</p> <h2> แล้วสรุปว่ามันดีไหม </h2> <p>จากหลักฐานที่มีตอนนี้ ผมอ่านว่า EGM แก้ปัญหาถูกจุด แต่ยังพิสูจน์ผลลัพธ์ไม่ได้</p> <p>ถูกจุดเพราะปัญหาจริงของงานเขียนโค้ดด้วย AI ไม่ใช่ความเร็วในการพิมพ์โค้ด แต่เป็นการที่ข้อกำหนดไม่ชัดแล้วโมเดลเดาเอา การบังคับให้เขียนเอกสารก่อนจึงจับปัญหาได้ตั้งแต่ต้นทาง</p> <p>ยังพิสูจน์ไม่ได้เพราะทั้งสองการทดสอบข้างต้นเป็น sample เล็ก ไม่มีการวัดผลแบบควบคุมที่เพียงพอ และ Google เองยังไม่ได้เผยตัวเลขว่าช่วยลดบั๊กหรือเร็วขึ้นกี่เปอร์เซ็นต์</p> <p>ที่ Google พูดได้คือมีวิศวกรหลายพันคนใช้ทุกวันในงานที่ขึ้น production จริง [1][3] ซึ่งเป็นข้ออ้างที่น่าเชื่อแต่ตรวจสอบจากภายนอกไม่ได้</p> <h2> ใครควรลอง ใครยังไม่ควร </h2> <p>EGM เหมาะกับงานที่ต้องตัดสินใจเชิงสถาปัตยกรรมก่อนลงมือ ตัวอย่างเช่น ฟีเจอร์ใหม่ที่แตะหลาย module หรือระบบที่ทีมยังไม่เห็นตรงกันว่าควรทำอย่างไร [2]</p> <p>ไม่เหมาะกับงานเล็กที่ชัดอยู่แล้ว เอกสารของ EGM เองก็เขียนว่าแก้บั๊กง่าย ๆ ให้ใช้วิธีปกติ ไม่ต้องลากกระบวนการทั้งชุด [2]</p> <p>ค่าใช้จ่ายเป็นเรื่องจริง ทั้งในรูป token ที่ใช้มากขึ้นหลายเท่า และในรูปเวลาของคนที่ต้องนั่งอนุมัติทุกช่วง [6][7]</p> <p>ถ้าทีมคุณมีปัญหาว่า AI เขียนโค้ดเร็วแต่ต้องแก้ซ้ำบ่อย EGM น่าลองในสเกลเล็กก่อนหนึ่งฟีเจอร์ แล้ววัดว่าเอกสารที่ได้ช่วยลดรอบแก้จริงหรือไม่</p> <p>ถ้าปัญหาของทีมคือส่งงานช้าเพราะคนรีวิวไม่ทัน EGM จะยิ่งทำให้ช้าลง เพราะมันเพิ่มขั้นตอนที่ต้องมีคนตัดสิน</p> <h3> อีกมุมที่ควรรู้ก่อนเลือกเครื่องมือ </h3> <p>อีกมุมที่ควรรู้คือ EGM ไม่ใช่วิธีเดียวในตลาด มีการเปรียบเทียบกับ GitHub Spec Kit และ OpenSpec ว่าทั้งสามแก้ปัญหาเดียวกันแต่ให้น้ำหนักต่างกัน EGM เน้นการตรวจแบบไม่มีบริบท ส่วนอีกสองตัวเน้นโครงเอกสารและการเปลี่ยน spec ให้เป็นงานย่อย [8]</p> <h2> ถ้าจะลองสัปดาห์นี้ </h2> <p>ผมสรุปเส้นทางที่สั้นที่สุดไว้แบบนี้<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>1. เลือกฟีเจอร์หนึ่งที่ต้องคุยกันก่อนลงมือ 2. ติดตั้งปลั๊กอินในเครื่องมือที่ทีมใช้อยู่ 3. รัน brainstorm แล้วห้ามให้ AI เขียนโค้ดในขั้นนี้ 4. ร่างเอกสารด้วย /egm-draft แล้วอ่านเองก่อนส่งตรวจ 5. รัน /egm-review และจดว่าปลาทองจับอะไรได้บ้าง 6. วัดผลด้วยตัวเลขของทีม เช่น จำนวนรอบแก้ หรือจำนวนบั๊กที่หลุด </code></pre> </div> <p>ถ้าทำครบหกข้อแล้วยังไม่เห็นความต่าง ก็ไม่จำเป็นต้องใช้ต่อ การมีกระบวนการที่ดีแต่ไม่ได้แก้ปัญหาของทีมคือต้นทุนที่เพิ่มขึ้นเปล่า ๆ</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่เห็น </h2> <p>สามข้อนี้ยังไม่มีคำตอบจากแหล่งที่ผมตรวจ</p> <ul> <li>ยังไม่มีการเปรียบเทียบที่ใหญ่พอจะสรุปว่า EGM ให้โค้ดดีกว่า plan-first อย่างมีนัยสำคัญ เพราะ pilot ที่มีใช้เพียงไม่กี่รอบต่อแขน [6]</li> <li>ไม่มีตัวเลขจาก Google ว่าช่วยลดอะไรได้เท่าไร นอกจากการบอกว่ามีคนใช้จำนวนมาก [1]</li> <li>ยังไม่มีรีวิวระยะยาวจากทีมที่ใช้จริงเกินหนึ่งเดือน</li> </ul> <p>ทั้งหมดนี้ทำให้ EGM น่าสนใจในฐานะวิธีคิด มากกว่าในฐานะเครื่องมือที่พิสูจน์แล้วว่าคุ้ม</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] Google Open Source Blog · Introducing the Elephant-Goldfish Model plugin (22 ต.ค. 2026) · <a href="https://opensource.googleblog.com/2026/10/introducing-elephant-goldfish-model-plugin.html" rel="noopener noreferrer">https://opensource.googleblog.com/2026/10/introducing-elephant-goldfish-model-plugin.html</a><br> [2] GitHub · google/elephant-goldfish-model README (ต.ค. 2026 · Apache-2.0) · <a href="https://github.com/google/elephant-goldfish-model" rel="noopener noreferrer">https://github.com/google/elephant-goldfish-model</a><br> [3] egm.dev · Elephant-Goldfish Model official site (ต.ค. 2026) · <a href="https://egm.dev/" rel="noopener noreferrer">https://egm.dev/</a><br> [4] GitHub · docs/getting_started.md (ต.ค. 2026) · <a href="https://github.com/google/elephant-goldfish-model/blob/main/docs/getting_started.md" rel="noopener noreferrer">https://github.com/google/elephant-goldfish-model/blob/main/docs/getting_started.md</a><br> [5] GitHub Releases · EGM v0.1.0 (27 ต.ค. 2026) · <a href="https://github.com/google/elephant-goldfish-model/releases" rel="noopener noreferrer">https://github.com/google/elephant-goldfish-model/releases</a><br> [6] meabs/experiments · Elephant-Goldfish Model on a feature task: pilot report (23 ต.ค. 2026) · <a href="https://github.com/meabs/experiments/blob/45265e75c3219d3b49bac9e46dd11e523e1bf396/2026-10-egm-pilot/REPORT.md" rel="noopener noreferrer">https://github.com/meabs/experiments/blob/45265e75c3219d3b49bac9e46dd11e523e1bf396/2026-10-egm-pilot/REPORT.md</a><br> [7] Claude Code Lab (ญี่ปุ่น) · บททดสอบ EGM ด้วยเอกสารออกแบบที่มีข้อบกพร่อง 10 จุด (ต.ค. 2026) · <a href="https://www.claude-code-lab.com/blog/claude-code-review-egm-goldfish" rel="noopener noreferrer">https://www.claude-code-lab.com/blog/claude-code-review-egm-goldfish</a><br> [8] Stackness · Elephant Goldfish model vs Spec Kit and OpenSpec (ต.ค. 2026) · <a href="https://stackness.dev/blog/elephant-goldfish-model-spec-driven-development-vs-spec-kit-openspec" rel="noopener noreferrer">https://stackness.dev/blog/elephant-goldfish-model-spec-driven-development-vs-spec-kit-openspec</a><br> [9] Nokka · Elephant-Goldfish Model คืออะไร? (1 พ.ย. 2026) · <a href="https://dev.to/sarantoon/elephant-goldfish-model-khuueaair-withiithii-google-aih-ai-raangaephnknekhiiynokhd-aelwaih-ai-15bc">https://dev.to/sarantoon/elephant-goldfish-model-khuueaair-withiithii-google-aih-ai-raangaephnknekhiiynokhd-aelwaih-ai-15bc</a><br> [10] GitHub · docs/harnesses.md · harness ที่รองรับและช่องว่างการตรวจสอบ (ต.ค. 2026) · <a href="https://github.com/google/elephant-goldfish-model/blob/main/docs/harnesses.md" rel="noopener noreferrer">https://github.com/google/elephant-goldfish-model/blob/main/docs/harnesses.md</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> ai programming opensource tools Nokka Tue, 03 Nov 2026 09:50:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/hackertube-khuueaair-ewbwidiiothii-karpathy-aich-ai-thamesrcchainsngchawomng-aelabilothekhnthiiaethbaimmiiaikhrkhamnwn-10hf https://dev.to/sarantoon/hackertube-khuueaair-ewbwidiiothii-karpathy-aich-ai-thamesrcchainsngchawomng-aelabilothekhnthiiaethbaimmiiaikhrkhamnwn-10hf <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 1 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fppmmip7ttjr2hr9ozcs2.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fppmmip7ttjr2hr9ozcs2.png" alt="ภาพประกอบ: จอคอมพิวเตอร์บนโต๊ะไม้ยามค่ำคืน แสดงตารางวิดีโอเรียงเป็นชั้น ๆ มีแสงจากหน้าจอส่องออกมา และแก้วกาแฟที่เย็นแล้ววางอยู่ข้าง ๆ" width="800" height="450"></a></p> <p>วันที่ 1 พ.ย. 2026 ทวีตบัญชี X (Twitter) ชื่อ Yuchen Jin เล่าเรื่องเซ็ตอัปของ Andrej Karpathy [4]</p> <p>ทวีตนั้นได้ 171,618 วิว และ 1,774 ไลก์ภายในไม่ถึงวัน [4]</p> <p>แต่ของจริงอยู่ในโพสต์บล็อกของ Karpathy เอง ลงวันที่ 31 ต.ค. 2026 [1]</p> <p>ผมอ่านทั้งโพสต์นั้น คอมเมนต์ของเขาใน Hacker News และเอกสารของ Claude Code ที่เขาใช้ แล้วพบว่าสิ่งที่น่าสนใจไม่ใช่ "AI เขียนเว็บได้"</p> <p>มันคือ <strong>ตัวเลขโทเคน</strong> กับ <strong>คำถามว่างานแบบไหนที่คนยังต้องทำเอง</strong></p> <h2> เรื่องเริ่มจากความรำคาญ ไม่ใช่จากแผนธุรกิจ </h2> <p>Karpathy เขียนว่า คืนวันศุกร์ตอนห้าทุ่ม เขาไปเปิด YouTube เพื่อหาอะไรดู แล้วพบว่าตัวเองกำลังจ้องกำแพงของคอนเทนต์ที่คุณภาพตกต่ำ</p> <p>ภาพปกเว่อร์เกินจริง คำแนะนำซ้ำ ๆ ในหัวข้อเดิม และเนื้อหาที่เขาเรียกว่าระดับ "idiocracy"</p> <p>เขาบอกตรง ๆ ว่าอัลกอริทึมน่าจะเวิร์กกับคนส่วนใหญ่ แต่มันไม่เวิร์กกับเขา [1]</p> <p>เช้าวันเสาร์ เขาเปิด Opus 5.5 แล้วสั่งงานเดียวว่า ทำเว็บ YouTube ของเราเองขึ้นมาจากวิดีโอที่ถูกแนะนำบน Hacker News [1]</p> <h2> HackerTube ทำอะไร </h2> <p>เว็บที่ได้ชื่อ HackerTube เปิดอยู่ที่ hackertube.org และผมยิงเช็กแล้วได้ 200 [10]</p> <p>ตัวเลขบนหน้าประกาศของเว็บมีสี่ตัว [2]</p> <ul> <li> <strong>6,454</strong> วิดีโอ</li> <li> <strong>39,834</strong> คอมเมนต์ Hacker News ที่ถูกอ่าน</li> <li> <strong>150</strong> หัวข้อ ใน 16 หมวด</li> <li>ช่วงปี <strong>2007 ถึง 2026</strong> </li> </ul> <p>Karpathy เขียนว่าเว็บนี้ใช้เวลาทำราวสองชั่วโมง [1]</p> <p>ฟีเจอร์ที่หน้า About ระบุไว้ ได้แก่ หน้าแรกที่ผสมหลายแบบของคำแนะนำ การค้นหาที่เข้าใจหัวข้อไม่ใช่แค่คำ หมวดและเพลย์ลิสต์ หน้าเล่นวิดีโอที่แสดงคอมเมนต์ HN จริงพร้อมลิงก์กลับไปยังกระทู้ และปุ่ม Like กับ Watch later ที่ไม่ต้องมีบัญชี [2]</p> <h2> กฎคัดวิดีโอที่ทำให้มันต่างจาก YouTube </h2> <p>นี่คือส่วนที่ผมคิดว่าฉลาดที่สุดของโปรเจกต์</p> <p>ขั้นแรก เขาดึงคอมเมนต์ทั้งหมดของ Hacker News ตั้งแต่ปี 2007 ถึง 2026 จากชุดข้อมูลสาธารณะ แล้วสแกนหาลิงก์ YouTube [1] [2]</p> <p>ได้วิดีโอต่างกันเกินหนึ่งแสนรายการ [2]</p> <p>ขั้นที่สองคือการกรองด้วยกฎที่คนกำหนด</p> <p>วิดีโอจะผ่านก็ต่อเมื่อ <strong>มีคนอย่างน้อยสามคนลิงก์มันพร้อมความเห็นจริง และลิงก์นั้นกระจายอยู่ในอย่างน้อยสามเดือนต่างกัน</strong> [2]</p> <p>ผลคือลิงก์ครั้งเดียวและลิงก์โยน ๆ หลุดออกไป เหลือประมาณเจ็ดพันรายการ [2]</p> <p>ขั้นที่สาม ให้ Claude อ่านคอมเมนต์ทุกอันพร้อมชื่อกระทู้ แล้วตัดสินว่าเจ้าของคอมเมนต์กำลัง <strong>แนะนำ อ้างอิง เล่นมุก หรือวิจารณ์</strong> วิดีโอนั้น [2]</p> <p>ขั้นที่สี่ ให้ Claude เขียนการ์ดของแต่ละวิดีโอ ทั้งสรุปสั้น ๆ เหตุผลที่คน HN ชอบ ประเภทของวิดีโอ และมันยังใช้ได้ดีอยู่ไหม [2]</p> <p>ขั้นสุดท้ายคือการจัดอันดับตาม <strong>จำนวนเดือนที่ถูกแนะนำ</strong> ไม่ใช่ยอดวิว [2]</p> <h2> ภาพปกที่มาจากกลางวิดีโอ </h2> <p>ในบล็อก Karpathy เขียนว่าเว็บนี้ใช้สิ่งที่เขาเรียกในภาษาอังกฤษว่า "the 50% thumbnail" แทนภาพปกที่ครีเอเตอร์อัปโหลดเอง [1]</p> <p>มีคนเดาในกระทู้ Hacker News ว่าใช่เฟรมที่ N/2 หรือไม่ Karpathy ตอบสั้น ๆ ว่า <strong>ถูกต้อง ภาพปกดึงมาจากตำแหน่งกึ่งกลางวิดีโอพอดี เพื่อให้ได้เฟรมที่เป็นตัวแทนของเนื้อหา</strong> [3]</p> <p>ซึ่งไปทางเดียวกับคำบ่นในย่อหน้าแรกของโพสต์เดียวกัน ที่เขาเขียนว่าเปิด YouTube แล้วเจอ <strong>ภาพปกที่เว่อร์เกินจริง</strong> จนทนไม่ได้ [1]</p> <p>ในกระทู้เดียวกัน เขายังวิจารณ์ภาพปก YouTube ตรง ๆ ว่ามักเป็นภาพคนทำหน้าตาตกใจ พร้อมลูกศรชี้ไปที่รายละเอียดอะไรสักอย่าง และข้อความเรียกกด [3]</p> <h2> เครื่องมือที่ใช้จริง </h2> <p>ในส่วน EDIT ของโพสต์ Karpathy ระบุชุดเครื่องมือชัดเจน [1]</p> <ul> <li><strong>Claude Code เวอร์ชันแอปเดสก์ท็อปสำหรับ Mac</strong></li> <li> <strong>Opus 5.5 ที่ระดับ Medium effort</strong> เป็นค่าตั้งต้น</li> <li> <strong>Workflow</strong> ของ Claude Code ซึ่งเขาใช้สั่ง Sonnet อ่านคอมเมนต์จำนวนมาก</li> </ul> <p>Workflow ในเอกสาร Anthropic คือสคริปต์ JavaScript ที่ Claude เขียนขึ้นเพื่อสั่งงาน subagent หลายตัวพร้อมกัน ตัวรันทำงานอยู่เบื้องหลัง ระหว่างที่เซสชันหลักยังตอบสนองได้ และเอกสารระบุว่าใช้ได้บนแผนเสียเงินทุกแบบ [5]</p> <p>ส่วน Medium effort ไม่ใช่การหรี่โมเดลลงด้วยมือ เพราะ <strong>Opus 5.5 ตั้งค่าเริ่มต้นไว้ที่ medium อยู่แล้ว</strong> เอกสารเรื่อง effort ระบุว่าโมเดลส่วนใหญ่เริ่มที่ high แต่ Opus 5.5 กับ Haiku 5.5 เริ่มที่ medium [7]</p> <p>ระดับที่สูงกว่านั้นคือ high และ max ซึ่งแลกมาด้วยโทเคนที่มากขึ้น [7]</p> <h2> งานที่ AI ยังทำแทนไม่ได้ </h2> <p>Karpathy เขียนว่าตัวเองเลิกทำงานแบบวิศวกรดั้งเดิมแล้ว ไม่ได้อ่านโค้ด ไม่ได้เขียนโค้ด ไม่ได้รันคำสั่งใน terminal เขาคุยกับ Claude แล้วให้ Claude ทำทุกอย่าง [1]</p> <p>แต่งานที่ยังต้องใช้มือเขามีสามอย่าง [1]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>1. สร้าง API key ในหน้า Google Cloud เพื่อดึงข้อมูลวิดีโอจาก YouTube 2. เปิด VPS ขึ้นมาหนึ่งเครื่อง 3. ซื้อโดเมน </code></pre> </div> <p>หลังจากเครื่องพร้อม เขาให้ IP กับ Claude แล้วสั่งว่าให้อัปเดต ติดตั้ง ปิดช่องโหว่ เสริมความปลอดภัย และปรับประสิทธิภาพ [1]</p> <p>Claude ทำครบทุกข้อ</p> <h2> ตัวเลขโทเคนที่เจ้าตัวเปิดเอง </h2> <p>ในกระทู้ Hacker News มีคนถามเรื่องค่าใช้จ่าย Karpathy ตอบด้วยตัวเลขจริง [3]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>อินพุต 504,000,000 โทเคน (แคชไว้ราว 90%) เอาต์พุต 7,600,000 โทเคน สัดส่วนการใช้งาน เกิน 90% เป็น Sonnet อ่านและติดป้ายคอมเมนต์ ราว 1 ล้าน เป็นงานจริงของ Opus 5.5 (ตัวแอปและ deploy) จำนวนครั้งที่บีบอัดบริบท 1 ครั้ง </code></pre> </div> <p>ประโยคที่ผมคิดว่าสำคัญที่สุดในคอมเมนต์นั้นคือ เขาเรียกงานนี้ว่า <strong>โปรเจกต์เล็กมากเมื่อเทียบมาตรฐานปัจจุบัน</strong> [3]</p> <p>ผมอ่านตัวเลขแล้วไม่คิดแบบนั้น</p> <h2> ถ้าจ่ายเองด้วย API จะเป็นเงินเท่าไร </h2> <p>ผมคำนวณจากราคาป้ายของ Anthropic ณ วันที่เขียนบทความนี้ โดยตั้งสมมติฐานตามสัดส่วนที่ Karpathy เปิดไว้ [3] [8]</p> <p>ราคาต่อล้านโทเคนของสองรุ่นที่ใช้ [8]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Opus 5.5 อินพุต 4 ดอลลาร์ แคชฮิต 0.20 ดอลลาร์ เอาต์พุต 20 ดอลลาร์ Sonnet 5.5 อินพุต 2 ดอลลาร์ แคชฮิต 0.10 ดอลลาร์ เอาต์พุต 10 ดอลลาร์ </code></pre> </div> <p>เมื่อแบ่งอินพุต 504 ล้านโทเคนเป็น Sonnet 503 ล้านและ Opus 1 ล้าน แล้วคิดแคช 90% ตามที่เขาบอก ผลลัพธ์คือ <strong>ประมาณ 227 ดอลลาร์สหรัฐ</strong></p> <p>ถ้าไม่มีแคชเลย ตัวเลขเดียวกันจะกลายเป็นราว <strong>1,084 ดอลลาร์</strong> หรือเกือบ <strong>4.8 เท่า</strong></p> <p>ตัวเลขนี้คิดเฉพาะราคาอ่านแคช ถ้ารวมค่าเขียนแคชซึ่งคิดเพิ่มจากราคาอินพุตอีก 0.25 เท่า (รวมเป็น 1.25 เท่า) ยอดจะสูงขึ้นอีกราวหนึ่งในสิบ เป็นประมาณ 253 ดอลลาร์ [8]</p> <p>ตรงนี้ผมอยากให้คนที่คิดจะทำโปรเจกต์แบบเดียวกันอ่านให้ดี เพราะแคชไม่ใช่ของแถม มันคือตัวตัดสินว่างานจะจบที่สองร้อยหรือหนึ่งพันดอลลาร์</p> <p>และที่สำคัญ Karpathy ไม่ได้จ่ายตามโทเคน เพราะเขาใช้แบบ subscription [3] ค่าใช้จ่ายจริงของเขาจึงเป็นศูนย์ส่วนเพิ่ม แต่มีเพดานการใช้งานที่ชนได้</p> <h2> ข้อถกเถียงเรื่อง terminal กับเดสก์ท็อป </h2> <p>Yuchen เขียนใต้ทวีตว่า terminal เป็นส่วนต่อประสานที่ผิดสำหรับ coding agent และแอปเดสก์ท็อปคือคำตอบที่ดีที่สุดในตอนนี้ [4]</p> <p>ผมเห็นด้วยครึ่งเดียว</p> <p><strong>เหตุผลที่เห็นด้วย</strong> คือ agent ทำงานยาวขึ้น หลายเซสชันพร้อมกัน และต้องให้คนดู diff กับผลรัน หน้าจอแบบแอปจึงเหมาะกับงานที่ต้องมีคนเฝ้า</p> <p><strong>เหตุผลที่ยังไม่เห็นด้วย</strong> มีสามข้อ</p> <p>หนึ่ง งานที่รันตามเวลาและไม่มีใครนั่งดู ยังต้องพึ่ง command line และตัวจัดตาราง ตัวอย่างเช่นคิวเผยแพร่บทความที่รันเองทุกสิบนาที ซึ่งไม่มีหน้าต่างให้กด</p> <p>สอง เอกสารของ Anthropic เองระบุว่าแอปเดสก์ท็อปคือแท็บ Code ภายในแอป Claude Desktop [6] ด้านหลังยังเป็นเอนจินตัวเดียวกับ CLI ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์แยกที่ทดแทนกันได้ทั้งหมด</p> <p>สาม หลักฐานชิ้นนี้เป็นกรณีศึกษาของคนหนึ่งคน ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญระดับที่รู้ว่าตัวเองกำลังทำอะไร ความสำเร็จของเขาบอกว่าวิธีนี้ใช้ได้สำหรับเขา ไม่ได้บอกว่าใช้ได้กับทุกคน</p> <p>ที่ผมยอมรับเต็มที่คือประโยคของ Yuchen อีกประโยคที่ว่า ไม่มีเหตุผลจะใช้โมเดลฉลาดที่สุดที่ระดับ effort สูงสุดกับงานส่วนใหญ่ [4]</p> <p>เพราะค่าเริ่มต้นของ Opus 5.5 ที่ medium คือหลักฐานว่า Anthropic เองก็คิดแบบนั้น [7]</p> <h2> ทำไมงานนี้ถึงเป็นการใช้ LLM แบบตรงไปตรงมา </h2> <p>คนอ่านอาจคิดว่าเว็บนี้แค่เอา AI มาเขียน HTML แต่ภาระหนักที่สุดอยู่ที่การอ่าน</p> <p>การติดป้ายคอมเมนต์ 39,834 อันคือการจำแนกข้อความด้วย LLM ทีละอัน ซึ่งใกล้เคียงงาน classification มากกว่าการสร้างเนื้อหา</p> <p>การค้นหาที่เข้าใจหัวข้อไม่ใช่การจับคู่คำ หน้า About ระบุว่ามันใช้เวกเตอร์ (vector) จากโมเดล embedding ชื่อ bge-small ขนาด 384 มิติ หนึ่งเวกเตอร์ต่อหนึ่งวิดีโอ และมีไฟล์ <code>embeddings.npy</code> ให้ดาวน์โหลดไปใช้ต่อ [2]</p> <p>ทุกครั้งที่โมเดลตอบ มันไม่ได้เลือกคำตอบที่ถูกที่สุด แต่แจกแจงความน่าจะเป็น (probability) ของคำถัดไป งานอย่างการตัดสินว่า "คอมเมนต์นี้แนะนำหรือวิจารณ์" จึงต้องมีเกณฑ์จากคนกำกับก่อน</p> <p>เบื้องหลังทั้งหมดนี้คือ Transformer และกลไก attention ที่ทำให้โมเดลอ่านบริบททั้งประโยคได้ ไม่ใช่ดูทีละคำ</p> <p>อีกจุดที่ออกแบบดีคือ คอมเมนต์ HN สั้นและพึ่งบริบทภายนอกสูง การตัดสินว่าเจ้าของคอมเมนต์กำลังทำอะไรจึงต้องส่งชื่อกระทู้ไปให้โมเดลด้วย ซึ่งหน้า About ระบุว่าทำแบบนั้นจริง [2]</p> <h2> ถ้าคุณอยากทำตาม ต้องเตรียมอะไร </h2> <p>Karpathy แจกข้อมูลดิบของเว็บเป็นไฟล์ zip ผ่านหน้า About ในชุดข้อมูลมีไฟล์ <code>DATA.md</code> ที่อธิบายโครงสร้างทุกฟิลด์ไว้ให้ agent อ่านต่อ [2]</p> <p>ในคอมเมนต์ HN เขาบอกเพิ่มว่าเขาไม่เปิดโค้ดฝั่งเซิร์ฟเวอร์ เพราะงานชิ้นนี้เขียนกันตามอารมณ์จนรกไปหมด แต่ถ้าเอาข้อมูล zip ไปป้อนให้ Opus 5.5 แล้วสั่งว่าขอเว็บหน้าตาเหมือน YouTube เขาประเมินว่าส่วนนี้ใช้เวลาราวสามนาที [3]</p> <h3> สามอย่างที่ต้องเตรียมเอง </h3> <ul> <li> <strong>คีย์ YouTube Data API</strong> เขาบอกว่าข้อมูลวิดีโอแจกต่อไม่ได้เพราะติดข้อกำหนดการใช้บริการของ YouTube ต้องสร้างคีย์เอง ใช้เวลาราวหนึ่งนาที [2] [3]</li> <li> <strong>โควตาของ YouTube API</strong> ค่าเริ่มต้นคือ 10,000 หน่วยต่อวัน ถ้าต้องการมากกว่านั้นต้องยื่นขอตรวจสอบ [9]</li> <li> <strong>เครื่องเซิร์ฟเวอร์กับโดเมน</strong> ถ้าอยากให้คนอื่นเข้าได้ ไม่ใช่แค่เปิดในเครื่องตัวเอง [1]</li> </ul> <h2> ตัวอย่างวิธีคิดถ้าจะเอาไปใช้กับข้อมูลของคุณเอง </h2> <p>สมมติคุณมีชุมชนออนไลน์ที่สมาชิกแชร์ลิงก์กันมานานหลายปี และอยากทำคลังเนื้อหาแบบ HackerTube</p> <p>คำถามที่ควรตอบก่อนเขียนโค้ดมีสี่ข้อ</p> <ul> <li>ข้อมูลต้นทางอยู่ที่ไหน และมีมากพอให้กรองด้วยกฎแบบ "สามคน สามเดือน" ไหม</li> <li>เกณฑ์คัดของเราคืออะไร ถ้าไม่เขียนเกณฑ์ให้ชัด AI จะสรุปแทนเรา</li> <li>ส่วนไหนที่คนต้องตัดสินเอง เช่น การจัดหมวดหรือการตัดสินว่าคลิปไหนล้าสมัย</li> <li>งบโทเคนเท่าไร และงานส่วนใหญ่ควรใช้โมเดลถูกหรือโมเดลแพง</li> </ul> <p>คำถามข้อสองคือข้อที่คนมักข้าม และมันคือเหตุผลที่ HackerTube ออกมาดูมีคุณภาพ เพราะคนกำหนดกฎก่อน แล้วค่อยให้ AI ทำงานจำนวนมากภายใต้กฎนั้น</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำในบทความนี้ </h2> <p>ผมไม่ได้สร้างเว็บแบบนี้เอง และไม่ได้ทดสอบ For You ในสภาพที่มีประวัติการใช้งานสะสม เพราะเว็บไม่ต้องมีบัญชีและเก็บสถานะไว้ในเบราว์เซอร์ [2]</p> <p>ผมเปิดหน้าเว็บจริงเพื่อตรวจว่าตอบกลับ 200 [10] อ่านหน้า About ทั้งหน้า อ่านบล็อกต้นทางทั้งโพสต์ และเปิดกระทู้ HN อ่านคอมเมนต์ที่ Karpathy ตอบเอง [3]</p> <p>ตัวเลขโทเคนทั้งหมดในบทนี้มาจากคำตอบของเขา ไม่ใช่การประมาณของผม ส่วนตัวเลขค่าเงินเป็นการคำนวณของผมเองจากราคาป้าย และมีสมมติฐานระบุไว้ชัดเจน</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] Andrej Karpathy · "HackerTube" (31 ต.ค. 2026) · <a href="https://karpathy.bearblog.dev/hacker-tube/" rel="noopener noreferrer">https://karpathy.bearblog.dev/hacker-tube/</a><br> [2] HackerTube · About (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://hackertube.org/about" rel="noopener noreferrer">https://hackertube.org/about</a><br> [3] Hacker News · กระทู้ "HackerTube: YouTube built from videos recommended by HN" (31 ต.ค. 2026, 1,601 คะแนน) · <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=50319510" rel="noopener noreferrer">https://news.ycombinator.com/item?id=50319510</a><br> [4] X · @Yuchenj_UW · ทวีตเรื่องเซ็ตอัปของ Karpathy (1 พ.ย. 2026) · <a href="https://x.com/Yuchenj_UW/status/2116748026924638637" rel="noopener noreferrer">https://x.com/Yuchenj_UW/status/2116748026924638637</a><br> [5] Claude Code Docs · "Orchestrate subagents at scale with dynamic workflows" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://code.claude.com/docs/en/workflows" rel="noopener noreferrer">https://code.claude.com/docs/en/workflows</a><br> [6] Claude Code Docs · "Desktop application" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://code.claude.com/docs/en/desktop" rel="noopener noreferrer">https://code.claude.com/docs/en/desktop</a><br> [7] Claude Platform Docs · "Effort" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort" rel="noopener noreferrer">https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort</a><br> [8] Claude Platform Docs · "Pricing" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing" rel="noopener noreferrer">https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing</a><br> [9] Google for Developers · YouTube Data API · "Quota and Compliance Audits" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://developers.google.com/youtube/v3/guides/quota_and_compliance_audits" rel="noopener noreferrer">https://developers.google.com/youtube/v3/guides/quota_and_compliance_audits</a><br> [10] HackerTube · หน้าแรก (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://hackertube.org/" rel="noopener noreferrer">https://hackertube.org/</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> ai productivity opensource tutorial Nokka Tue, 03 Nov 2026 09:30:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/self-evolving-ai-agent-khuueaair-google-aangldewlaarabmuueehtucchaak-15-thueng-45-naathiiehluue-18-winaathii-1i8b https://dev.to/sarantoon/self-evolving-ai-agent-khuueaair-google-aangldewlaarabmuueehtucchaak-15-thueng-45-naathiiehluue-18-winaathii-1i8b <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 1 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F9939f8udt31v7987axm1.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F9939f8udt31v7987axm1.png" alt="ภาพประกอบ: ห้องเซิร์ฟเวอร์มืด ๆ ที่มีชั้นวางอุปกรณ์เรียงเป็นแถว แสงสีฟ้าอมเขียวส่องจากช่องระบายอากาศ และเส้นแสงบาง ๆ วิ่งระหว่างตู้สองตู้เหมือนมีการส่งข้อมูลกันอยู่" width="800" height="450"></a></p> <p>วันที่ 31 ต.ค. 2026 ตามเวลาไทย บัญชี X (Twitter) ของ Google Cloud Tech โพสต์ข้อความสั้น ๆ ว่า agent ส่วนใหญ่หยุดนิ่งเมื่อขึ้น production [1]</p> <p>ทวีตนั้นยกตัวเลขสองชุดของสิ่งที่เรียกว่า Project Chrysalis [1]</p> <ul> <li>เวลาตั้งแต่เกิดเหตุถึงการบรรเทา ลดจาก 15 ถึง 45 นาที เหลือ 1.8 วินาที</li> <li>latency ที่เปอร์เซ็นไทล์ 99 ลดจาก 519.8 มิลลิวินาที เหลือ 18.2 มิลลิวินาที</li> </ul> <p>ทวีตมียอดวิวราว 3.1 หมื่น ณ เวลาที่ผมอ่าน [1]</p> <p>ตัวเลขพวกนี้ฟังดูเหลือเชื่อ และนั่นคือเหตุผลที่ผมไปเปิดบทความต้นทางเพื่อดูว่ามันวัดจากอะไร</p> <h2> ต้นทางคืออะไร </h2> <p>บทความชื่อ "Architecting Governed, Self-Evolving AI Agents on Google Cloud" ลงวันที่ 22 ต.ค. 2026 เขียนโดย Anant Nawalgaria ตำแหน่ง Group Product Manager และ AI Engineer ของ Google [2]</p> <p>มีโค้ดเปิดให้ดูใน GitHub ของ GoogleCloudPlatform และ commit แรกของโฟลเดอร์นี้ลงวันที่ 22 ต.ค. 2026 ตรงกับวันโพสต์บทความ [3]</p> <p>คำสำคัญที่ต้องเข้าใจก่อนคือคำว่า <strong>reference architecture</strong></p> <p>มันไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่ขายอยู่ และไม่ใช่ระบบที่ Google ใช้รับมือเหตุจริงในวันนั้น</p> <p>มันคือแบบแปลนที่ทีมหนึ่งสร้างขึ้นมาเพื่อสาธิตว่า ถ้าจะสร้างระบบแบบนี้ ควรประกอบชิ้นส่วนอย่างไร</p> <h2> ปัญหาที่เขาอยากแก้ </h2> <p>ช่วงโปรโมชันใหญ่ ๆ อย่าง Black Friday ระบบที่ใช้แคช Redis อยู่หน้าฐานข้อมูลจะเจอเหตุที่เรียกว่า cache stampede [2]</p> <p>ลำดับเหตุเป็นแบบนี้ [2]</p> <ol> <li>โปรโมชันกระตุ้นให้คนแห่ซื้อพร้อมกัน</li> <li>คีย์สินค้าที่ไม่ค่อยถูกใช้ถูกไล่ออกจากแคชเพราะเต็มหน่วยความจำ</li> <li>คำขอทั้งหมดไหลตรงไปที่ฐานข้อมูล</li> <li>connection pool เต็ม แล้วทุกอย่างก็ค้าง</li> </ol> <p>วิศวกรที่เข้าไปแก้กลางเหตุมีเวลาไม่กี่วินาที และ playbook ที่เขียนไว้ล่วงหน้ามักไม่ครอบคลุมสถานการณ์จริง [2]</p> <p>บทความเขียนตรง ๆ ว่า copilot ที่เก่งเรื่องสรุป log ยังไม่สามารถแก้เหตุบน production ได้อย่างน่าเชื่อถือ [2]</p> <h2> ระบบแบบ Self-Evolving ต้องทำอะไรได้ </h2> <p>บทความวางกรอบความสามารถไว้ห้าข้อ [2]</p> <ul> <li> <strong>Diagnose</strong> หาสาเหตุที่กระจายอยู่หลายชั้น ทั้งแคชและฐานข้อมูล</li> <li> <strong>Self-patch</strong> เขียนเครื่องมือแก้ปัญหาเอง แล้วตรวจสอบและติดตั้งเข้าไปในตัวระบบที่กำลังรันอยู่</li> <li> <strong>Self-critique</strong> ให้คะแนนทุกการกระทำว่า อันไหนช่วยจริง อันไหนทำให้แย่ลง</li> <li> <strong>Remember</strong> สกัดบทเรียนที่ลงลายเซ็นกำกับไว้ เก็บเป็นความจำเชิงความหมาย</li> <li> <strong>Re-architect</strong> ปรับโครงสร้าง multi-agent ของตัวเองใหม่ โดยมีคนอนุมัติ</li> </ul> <p>ข้อที่สามกับข้อที่ห้าคือหัวใจ เพราะมันเปลี่ยน agent จากผู้ช่วยที่ทำตามคำสั่ง เป็นระบบที่เรียนรู้จากผลลัพธ์ของตัวเอง</p> <h2> สามงานวิจัยที่เอามาประกอบกัน </h2> <p>ทีมผู้ออกแบบไม่ได้คิดเองทั้งหมด แต่หยิบงานวิจัยสามชิ้นมาประกอบเป็นชั้น ๆ [2]</p> <p><strong>ชั้นที่หนึ่ง Dream-RSI</strong> (arXiv 2609.14858) ใช้จำลองสถานการณ์แบบ counterfactual เพื่อลองนโยบายหลายร้อยแบบใน BigQuery ก่อนเอาไปใช้จริง <a href="//%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B2%E0%B8%87%20arXiv%202609.14858%20[4]">2</a></p> <p><strong>ชั้นที่สอง APEX</strong> (arXiv 2606.15363) แบ่งการพัฒนาตัวเองออกเป็นสามระดับเวลา ตั้งแต่ hotpatch ชั่วคราว ไปจนถึงการเขียนหลักการถาวร และการปรับโครงสร้างทีม agent <a href="//%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B2%E0%B8%87%20arXiv%202606.15363%20[5]">2</a></p> <p><strong>ชั้นที่สาม AgentEvolver</strong> (arXiv 2511.10395) คำนวณเครดิตของแต่ละขั้นตอนด้วยวิธี Shapley เพื่อแยกว่าขั้นไหนช่วย ขั้นไหนทำร้าย <a href="//%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B2%E0%B8%87%20arXiv%202511.10395%20[6]">2</a></p> <p>งานวิจัยทั้งสามชิ้นมาจากคนละทีม [4] [5] [6] การเอามาประกอบเป็นชั้นเดียวคือการสังเคราะห์ของทีม Google เอง ไม่ใช่ผลงานร่วมของเปเปอร์เหล่านั้น [2]</p> <p>จุดที่ผมสนใจคือชั้นที่สาม เพราะปัญหาที่คนทำ agent เจอบ่อยไม่ใช่ "agent ทำอะไรไม่ได้" แต่คือ "agent ทำหลายอย่าง แล้วเราไม่รู้ว่าอันไหนได้ผล"</p> <h2> ทำไมงานนี้ถึงต้องใช้ LLM ไม่ใช่สคริปต์ </h2> <p>การหาว่าเหตุมาจากแคชหรือจาก connection pool เป็นการอ่านบริบทที่กระจัดกระจายใน telemetry หลายแหล่ง</p> <p>สคริปต์ที่เขียนด้วยเงื่อนไขตายตัวทำแบบนั้นไม่ได้ เพราะมันไม่เคยเห็นรูปแบบที่ไม่ได้ถูกเขียนไว้ล่วงหน้า</p> <p>LLM หรือโมเดลภาษาทำงานนี้ได้เพราะกลไก attention ทำให้มันชั่งน้ำหนักบริบททั้งชุดในคราวเดียว ไม่ได้อ่านทีละบรรทัด</p> <p>ส่วน vector search ที่ใช้เก็บหลักการนั้นอาศัย embedding แปลงข้อความเป็นตัวเลข แล้ววัดความใกล้กัน</p> <p>แต่ผลลัพธ์ของโมเดลคือการแจกแจงความน่าจะเป็น (probability) ไม่ใช่คำตอบที่รับประกันว่าถูก</p> <p>นี่คือเหตุผลที่สถาปัตยกรรมนี้ต้องมี AST, OPA และลายเซ็น KMS คร่อมอยู่ ไม่ใช่ปล่อยให้โมเดลลงมือเอง</p> <h2> เดินดูเดโมทีละเฟส </h2> <p>เดโมจำลองเหตุการณ์สี่เฟส และทุกตัวเลขในบทความนี้มาจากส่วนนี้ [2]</p> <h3> เฟส 1 ก่อนมี agent </h3> <p>ยิงคำขอพร้อมกัน 50 รายการเข้าไปยังคีย์สินค้าเย็น 15 คีย์ ผลที่เกิดคือ [2]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>อัตราการเข้าถึงแคช 100% -&gt; 0.0% connection pool เต็ม 2 จาก 2 ช่อง latency P99 312.8 ถึง 519.8 มิลลิวินาที HTTP 500 72.7% ถึง 80.0% </code></pre> </div> <p>ในบทความต้นทาง ตัวเลขชุดนี้เขียนติดกันเป็นช่วง คือตั้งแต่ 72.7 ถึง 80.0 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นขอบเขตของค่าที่วัดได้ ไม่ใช่ยอดที่เพิ่มขึ้น [2]</p> <h3> เฟส 2 agent เขียนโค้ดแก้เอง </h3> <p>agent ชื่อ Supervisor Router ถูกปลุกด้วยระบบแจ้งเตือน ตัวโมเดลคือ Gemini 4 Argon บน Agent Platform [2] [7]</p> <p>มันวินิจฉัยว่า connection pool หมดเพราะคำขอไหลเข้าไม่จำกัด จึงเขียน middleware ชื่อ token-bucket rate limiter ขึ้นมาเอง ตั้งไว้ที่ความจุ 10 โทเคน เติม 40 คำขอต่อวินาที [2]</p> <p>ก่อนติดตั้ง โค้ดต้องผ่านสามด่าน [2]</p> <ul> <li>AST visitor ตรวจว่าไม่มีโมดูลต้องห้ามหรือจุดรันโค้ดแบบไดนามิก</li> <li>OPA policy ตรวจว่าอัตราการเติมไม่ต่ำกว่า 10 คำขอต่อวินาที</li> <li>Cloud KMS ลงลายเซ็น แล้ว Binary Authorization ตรวจลายเซ็นก่อนติดตั้ง</li> </ul> <p>ผลลัพธ์หลังยิงคำขอชุดที่สอง [2]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>HTTP 500 0.0% connection pool 0% latency P99 18.2 มิลลิวินาที คำขอส่วนเกิน ถูกตอบ 429 </code></pre> </div> <h3> เฟส 3 ให้คะแนนและจำบทเรียน </h3> <p>เอนจิน AgentEvolver ย้อนดูทุกช่วงการทำงาน แล้วให้คะแนน [2]</p> <ul> <li>การรีสตาร์ตฐานข้อมูลได้คะแนนติดลบ เพราะทำให้ latency พุ่งไป 3,800 มิลลิวินาที</li> <li>token bucket ที่เพิ่งเขียนได้ +0.97</li> </ul> <p>จากนั้นระบบเขียนหลักการหนึ่งข้อลงใน vector search พร้อมลายเซ็น ใจความว่า <strong>เหตุ cache stampede ห้ามรีสตาร์ตฐานข้อมูล ให้ใช้การจำกัดโหลดแทน</strong> [2]</p> <p>ขั้นต่อไปคือการขออนุมัติจากคน เพื่อเพิ่ม agent ผู้เชี่ยวชาญด้าน traffic shaping เข้าไปในโครงสร้างถาวร ระบบหยุดรอจนกว่าวิศวกรจะกดอนุมัติ [2]</p> <p>เมื่อได้อนุมัติแล้ว มันไม่ได้แก้ไฟล์บนดิสก์ เพราะ container ใน production อย่าง GKE หรือ Cloud Run เป็น immutable</p> <p>มันจึงแก้กราฟของ agent ในหน่วยความจำแทน แล้ว rebind runner ใหม่โดยไม่ต้องรีสตาร์ต [2]</p> <h3> เฟส 4 ทดสอบซ้ำและทดสอบแย่สุด </h3> <p>BigQuery รันการจำลองนโยบาย 400 แบบ ในเวลาราว 0.5 มิลลิวินาที และเลือกนโยบายที่ดีที่สุดออกมา [2]</p> <p>จากนั้น agent red team จะล้างแคชทั้งหมดแล้วยิงคำขอพร้อมกัน 200 รายการ ระบบใหม่รับไหว โดยไม่มี HTTP 500 และภาระฐานข้อมูลสูงสุดอยู่ที่ 13% [2]</p> <h2> ด่านป้องกันสี่ชั้น </h2> <p>ตัวเลขไม่ได้ทำให้ผมอ่านบทความนี้จนจบ ส่วน governance ต่างหากที่ทำให้อ่านจบ</p> <p>หลักการที่บทความเขียนไว้คือ <strong>agent ปรับ tactic ของตัวเองได้ แต่สิทธิ์ในการลงมือถูกจำกัดด้วยนโยบายขององค์กรและลายเซ็นเข้ารหัส</strong> [2]</p> <p>สี่ด่านมีอะไรบ้าง [2]</p> <ol> <li> <strong>Model Armor และ AST sandbox</strong> กรอง prompt injection และปิดข้อมูลส่วนบุคคลก่อนเข้าสู่ลูปคิด แล้วตรวจ AST ของโค้ดที่ agent เขียนก่อนคอมไพล์</li> <li> <strong>Cloud KMS และ Binary Authorization</strong> ลงลายเซ็นและตรวจลายเซ็นก่อนติดตั้งโค้ด</li> <li> <strong>OPA และคนอนุมัติสองชั้น</strong> บังคับเพดาน SLA และหยุดรอคนกดอนุมัติสำหรับการเปลี่ยนโครงสร้าง</li> <li> <strong>Cloud Logging</strong> เก็บร่องรอยทุกครั้งที่กรอง ตรวจ หรืออนุมัติ</li> </ol> <p>ด่านที่สามคือจุดที่ผมคิดว่าสำคัญที่สุด เพราะมันยอมรับว่า agent อาจตัดสินใจผิดในแบบที่ทำให้ระบบล่มเอง</p> <h2> สิ่งที่ตัวเลขพวกนี้ไม่ได้บอก </h2> <p>นี่คือส่วนที่ผมอยากให้อ่านช้า ๆ</p> <p>ตัวเลขทั้งหมดมาจาก <strong>เดโมจำลอง</strong> ไม่ใช่เหตุการณ์จริงบน production ของบริษัทใด [2]</p> <p>README ของโปรเจกต์ระบุชัดว่าอะไรเป็นของจริงและอะไรเป็นของจำลอง [3]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>ของจริง ADK agent, Gemini เขียนโค้ด, Cloud KMS ถ้าตั้งค่า, BigQuery ถ้าตั้งค่า, Cloud Logging ของจำลอง Redis (LRU ในหน่วยความจำ), Cloud SQL (SQLite + semaphore 2 ช่อง), Model Armor (regex แทน API จริง), vector index (ในหน่วยความจำ แต่ embedding เป็นของจริง) </code></pre> </div> <p>แปลว่า ตัวเลข 18.2 มิลลิวินาที กับ 0 HTTP 500 เกิดจากระบบจำลองที่ควบคุมตัวแปรได้หมด</p> <p>นั่นทำให้ผลลัพธ์นี้เป็นหลักฐานว่า <strong>สถาปัตยกรรมนี้ทำงานได้ในเงื่อนไขที่กำหนด</strong> ไม่ใช่หลักฐานว่ามันจะทำงานแบบเดียวกันบนระบบจริงที่มี traffic จริงและมีเหตุการณ์ที่ไม่มีใครคาดคิด</p> <p>อีกจุดคือ 0.5 มิลลิวินาทีสำหรับ 400 นโยบาย เป็นเวลาของการคำนวณบนข้อมูลขนาดเล็ก ไม่ใช่ตัวชี้วัดว่าจะเร็วแบบนั้นกับข้อมูล production</p> <h2> ความเสี่ยงที่บทความไม่ได้เน้น </h2> <p>ผมอ่านแล้วเห็นจุดที่คนนำไปใช้ควรคิดเพิ่ม</p> <p><strong>หนึ่ง agent ที่เขียนโค้ดและติดตั้งเองได้ คือพื้นผิวโจมตีใหม่</strong> บทความแก้เรื่องนี้ด้วย AST และลายเซ็น ซึ่งดี แต่ AST จับได้แค่รูปร่างของโค้ด ไม่ได้จับว่าโค้ดนั้นจะไปทำอะไรกับระบบ</p> <p><strong>สอง ลายเซ็น KMS ป้องกันการปลอมแปลง แต่ไม่ได้ป้องกันการตัดสินใจที่แย่</strong> ถ้า agent เขียน patch ที่ถูกต้องตามรูปแบบแต่ผิดเชิงกลไก ด่านทั้งหมดจะปล่อยผ่าน</p> <p><strong>สาม คนยังอยู่ในลูปแค่ขั้นที่ถูกจัดว่าความเสี่ยงสูง</strong> ขั้น hotpatch ที่เร็วที่สุดกลับไม่มีคนตรวจก่อน</p> <p><strong>สี่ ตัวเลขที่ดีที่สุดของบทความมาจากสถานการณ์ที่ผู้เขียนเลือกเอง</strong> ซึ่งเป็นเรื่องปกติของงานสาธิต แต่ผู้อ่านควรรู้ว่ามันไม่ใช่ benchmark กลางที่ใครก็รันซ้ำได้ในเงื่อนไขเดียวกัน</p> <h2> ตัวอย่างวิธีคิดถ้าทีมคุณอยากลอง </h2> <p>สมมติคุณดูแลระบบ e-commerce ขนาดกลาง และกำลังคิดว่าจะเอา agent มาช่วยตอนเกิดเหตุ</p> <p>คำถามที่ผมจะถามก่อนคือ</p> <ul> <li>เหตุแบบไหนที่เกิดซ้ำจนเขียน playbook ได้ ถ้ามันเกิดครั้งเดียว agent ก็เรียนรู้อะไรไม่ได้</li> <li>ขั้นไหนที่ยอมให้เครื่องตัดสินใจคนเดียวได้ และขั้นไหนต้องมีคนเซ็น</li> <li>ถ้า agent ติดตั้งโค้ดผิด คุณจะรู้ตัวภายในกี่วินาที และย้อนกลับได้ไหม</li> <li>ข้อมูล telemetry ที่ป้อนให้มัน ปิดข้อมูลส่วนบุคคลพอหรือยัง</li> </ul> <p>สี่ข้อนี้ตอบได้ก่อน ค่อยไปดูว่าจะใช้ Chrysalis หรือสร้างเอง</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำ </h2> <p>ผมยังไม่ได้รันเดโมนี้ เพราะต้องมีโปรเจกต์ Google Cloud และสิทธิ์เรียก Gemini บน Agent Platform [3]</p> <p>ผมอ่านบทความต้นทางราว 1.5 หมื่นตัวอักษร อ่าน README ของ repo ตรวจว่าโฟลเดอร์มีอยู่จริงและมี commit วันที่ตรงกัน เปิดหน้า arXiv ของงานวิจัยทั้งสามชิ้น และตรวจว่า Gemini 4 Argon มีหน้าอยู่จริงในเอกสาร [4] [5] [6] [7]</p> <p>ตัวเลขทุกตัวในบทนี้คัดจาก [1] และ [2] โดยตรง ไม่ได้คำนวณเพิ่ม</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] X · @GoogleCloudTech · ทวีต Project Chrysalis (30 ต.ค. 2026 21:15 UTC / 31 ต.ค. เวลาไทย) · <a href="https://x.com/GoogleCloudTech/status/2116277717096186261" rel="noopener noreferrer">https://x.com/GoogleCloudTech/status/2116277717096186261</a><br> [2] Google Developers Blog · Anant Nawalgaria · "Architecting Governed, Self-Evolving AI Agents on Google Cloud" (22 ต.ค. 2026) · <a href="https://developers.googleblog.com/architecting-governed-self-evolving-ai-agents-on-gemini-agent-platform/" rel="noopener noreferrer">https://developers.googleblog.com/architecting-governed-self-evolving-ai-agents-on-gemini-agent-platform/</a><br> [3] GitHub · GoogleCloudPlatform/generative-ai · agents/self-evolving-ai (commit 22 ต.ค. 2026) · <a href="https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/agents/self-evolving-ai" rel="noopener noreferrer">https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/agents/self-evolving-ai</a><br> [4] arXiv (2026) · "Dream-RSI: Recursive Self-Improvement through Evolving Worlds" (2609.14858) · <a href="https://arxiv.org/abs/2609.14858" rel="noopener noreferrer">https://arxiv.org/abs/2609.14858</a><br> [5] arXiv (2026) · "APEX: Adaptive Principle EXtraction, A Three-Layer Self-Evolution Framework for Production AI Agents" (2606.15363) · <a href="https://arxiv.org/abs/2606.15363" rel="noopener noreferrer">https://arxiv.org/abs/2606.15363</a><br> [6] arXiv (2025) · "AgentEvolver: Towards Efficient Self-Evolving Agent System" (2511.10395) · <a href="https://arxiv.org/abs/2511.10395" rel="noopener noreferrer">https://arxiv.org/abs/2511.10395</a><br> [7] Google Cloud Docs · Gemini 4 Argon บน Gemini Enterprise Agent Platform (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/gemini/4-argon" rel="noopener noreferrer">https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/gemini/4-argon</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> ai devops opensource cloud Nokka Tue, 03 Nov 2026 09:10:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/kanzo-khuueaair-brd-kanban-ainekhruuengthiiaih-ai-agent-yaaykaardengaidcchringaihm-55n9 https://dev.to/sarantoon/kanzo-khuueaair-brd-kanban-ainekhruuengthiiaih-ai-agent-yaaykaardengaidcchringaihm-55n9 <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 1 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Frdkmxy9qxcw4v33u656g.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Frdkmxy9qxcw4v33u656g.png" alt="ภาพประกอบ: โต๊ะทำงานมืด ๆ มีจอแล็ปท็อปแสดงบอร์ดการ์ดสี่คอลัมน์ และการ์ดสีส้มใบหนึ่งกำลังถูกเลื่อนด้วยเส้นแสงจากคอลัมน์ซ้ายไปขวา มีแก้วน้ำและสมุดโน้ตวางข้าง ๆ" width="800" height="450"></a></p> <p>วันที่ 1 พ.ย. 2026 ตามเวลาไทย บัญชี X (Twitter) ของ Dan Kornas โพสต์แนะนำเครื่องมือชื่อ Kanzo [1]</p> <p>ทวีตนั้นได้ 437 ไลก์ และ 23,819 วิว ณ วันที่ผมอ่าน [1]</p> <p>ใจความเปิดของทวีตคือให้ coding agent มีบอร์ดงานที่คุณตามดูได้จริง</p> <p>ผมไปเปิดรีโปแล้วพบว่าโปรเจกต์นี้เพิ่งสร้างเมื่อ 25 ต.ค. 2026 [2] คืออายุไม่ถึงสิบวันตอนที่เขียนบทความนี้</p> <p>นั่นทำให้บทนี้ต้องอ่านด้วยความระวังมากกว่าปกติ และผมจะบอกตรง ๆ ว่าอะไรที่ตรวจได้ อะไรที่ยังตรวจไม่ได้</p> <h2> Kanzo คืออะไร </h2> <p>ตัวโปรแกรมเดียวทำสองหน้าที่พร้อมกัน [3]</p> <ul> <li>เปิดบอร์ด Kanban ให้คุณดูในเบราว์เซอร์</li> <li>เปิด MCP server ให้ agent เชื่อมต่อเข้ามาใช้บอร์ดเดียวกัน</li> </ul> <p>แนวคิดคือคุณกับการ์ดอยู่บนกระดานเดียวกัน ไม่ต้องคัดลอกงานไปมาระหว่างแชทกับเครื่องมือจัดการงาน</p> <p>ข้อมูลทั้งหมดเก็บในโฟลเดอร์เดียวบนเครื่องคุณ ตัวบอร์ดอยู่ใน SQLite และค่าตั้งอยู่ในไฟล์ TOML [3]</p> <h2> สิ่งที่ทำได้ตามเอกสาร </h2> <p>ความสามารถหลักชุดนี้ปรากฏทั้งในทวีต [1] และใน README [3]</p> <ul> <li> <strong>บอร์ดร่วมผ่าน MCP</strong> ต่อ Claude Code, Codex หรือไคลเอนต์ MCP อื่นเข้ากับงานที่คุณเห็นในเบราว์เซอร์</li> <li> <strong>ข้อมูลอยู่ในเครื่อง</strong> ไม่ต้องมีบัญชี ไม่มีเซิร์ฟเวอร์กลาง</li> <li> <strong>ซิงก์ผ่าน git</strong> ย้ายบอร์ดระหว่างเครื่องด้วยรีโปส่วนตัว</li> <li> <strong>คอลัมน์ Backlog ที่ agent ไม่แตะ</strong> จนกว่าคุณจะย้ายงานไป todo เอง (ต้องเปิดคอลัมน์นี้ใน Settings ก่อน)</li> <li> <strong>ส่งออกเป็น Markdown หรือ JSON</strong> ทั้งบอร์ดหรือทีละโปรเจกต์</li> </ul> <p>มีรายละเอียดเล็ก ๆ ที่ผมชอบ คือการวางรูปในงานหรือในคอมเมนต์ได้เหมือนแชท และ agent จะได้รับพาธไฟล์ไปเปิดดูต่อ [3]</p> <h2> ตัวเลขขนาดและความเร็ว </h2> <p>ตารางใน README ระบุค่าที่วัดบน Apple M4 [3]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>ขนาดโปรแกรม 4.1 MB (รวม SQLite) หน่วยความจำตอนว่าง 4.5 MB หน่วยความจำ 3,000 งาน 8 MB เวลาเปิด 2 ms โหลดบอร์ด 3,000 งาน 17 ms รายการเครื่องมือของ agent ราว 900 โทเคน ต่อเซสชัน คำตอบของ agent 10 ถึง 60 โทเคน ไฟล์ติดตั้งที่ปล่อยจริง 1.4 ถึง 1.7 MB ต่อแพลตฟอร์ม </code></pre> </div> <p>ตัวเลขชุดนี้เป็น <strong>การวัดของผู้เขียนโปรเจกต์เอง</strong> ไม่ใช่การทดสอบโดยบุคคลที่สาม [3]</p> <p>ผมยังไม่ได้ติดตั้งและไม่ได้วัดซ้ำบนเครื่องนี้ จึงยืนยันได้แค่ว่าไฟล์ติดตั้งมีจริงและขนาดตรงกับที่ปล่อยใน GitHub Releases [2]</p> <h2> ติดตั้งอย่างไร </h2> <p>เอกสารให้สามทาง [3]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight shell"><code><span class="c"># macOS และ Linux</span> curl <span class="nt">-LsSf</span> https://github.com/emanuele-em/kanzo/releases/latest/download/kanzo-installer.sh | sh <span class="c"># ทางเลือกผ่าน Cargo</span> cargo <span class="nb">install </span>kanzo <span class="c"># ต่อกับ agent</span> claude mcp add kanzo <span class="nt">--scope</span> user <span class="nt">--</span> kanzo mcp codex mcp add kanzo <span class="nt">--</span> kanzo mcp </code></pre> </div> <p>บน Windows เอกสารให้ใช้ PowerShell และวางไฟล์ exe ไว้ในโฟลเดอร์ที่อยู่ใน PATH [3]</p> <p>ข้อควรรู้: ผมตรวจรีลีสทั้งหกเวอร์ชันตั้งแต่ 0.1.0 ถึง 0.2.1 แล้ว <strong>ยังไม่มีไฟล์สำหรับ Windows</strong> ในหน้า Releases [2] คำแนะนำเรื่อง PowerShell ในเอกสารจึงยังใช้ไม่ได้จริง ณ วันนี้</p> <h2> จุดที่ผมคิดว่าออกแบบดี </h2> <p><strong>หนึ่ง คอลัมน์ Backlog ที่ agent ไม่แตะ</strong> เป็นไอเดียที่แก้ปัญหาจริง</p> <p>ปกติถ้าให้ agent เห็นทุกอย่างบนบอร์ด มันจะหยิบงานที่คุณยังไม่พร้อมทำไปทำทันที การกันคอลัมน์หนึ่งไว้ให้คนเท่านั้นจึงเป็นการออกแบบที่ถูกทาง</p> <p><strong>สอง ข้อมูลอยู่ในเครื่องและซิงก์ผ่าน git</strong> ทำให้ไม่ต้องจ่ายค่ารายเดือน และสำรองข้อมูลด้วยเครื่องมือที่ทีมมีอยู่แล้ว</p> <p><strong>สาม ค่าโทเคนของรายการเครื่องมือต่ำ</strong> ราว 900 โทเคนต่อเซสชัน [3] ถ้าตัวเลขนี้จริงในทางปฏิบัติ มันคือส่วนที่ทำให้ agent ไม่เสียงบประมาณไปกับการอ่าน schema ทุกครั้ง</p> <p><strong>สี่ ขนาดเล็ก</strong> โปรแกรมเดียวไม่กี่เมกะไบต์ทำให้รันบน Raspberry Pi ได้ [3]</p> <h2> ข้อควรรู้ก่อนใช้ </h2> <p>นี่คือส่วนที่ผมให้น้ำหนักมากที่สุดในบทนี้</p> <h3> อายุยังน้อยมาก </h3> <p>รีโปสร้าง 25 ต.ค. 2026 และปล่อยเวอร์ชัน 0.2.1 เมื่อ 28 ต.ค. 2026 ตามเวลาไทย [2]</p> <p>ตอนที่ผมตรวจ ไม่มี issue ค้าง และไม่มี PR ค้างเลย [2]</p> <p>ตัวเลขนั้นฟังดูดี แต่ในโปรเจกต์ที่อายุไม่ถึงสิบวัน มันแปลว่ายังมีคนใช้น้อย ไม่ใช่แปลว่าไม่มีบั๊ก</p> <h3> ไม่พบรีวิวอิสระ </h3> <p>ผมค้น GitHub, Hacker News และเว็บแล้ว ไม่พบรีวิวหรือบทวิเคราะห์จากผู้ใช้ที่ไม่เกี่ยวข้องกับผู้พัฒนา</p> <p>ผมจึงไม่สามารถบอกคุณได้ว่าใช้งานจริงแล้วเป็นอย่างไร และจะไม่แต่งเสียงผู้ใช้ขึ้นมาแทน</p> <h3> ไลเซนส์ AGPL-3.0 </h3> <p>โปรเจกต์ใช้ AGPL-3.0 [2] ซึ่งเข้มกว่า MIT อย่างมีนัยสำคัญ</p> <p>ถ้าคุณติดตั้งใช้เองในเครื่อง ไม่มีปัญหาอะไร แต่ถ้าคุณเอาบอร์ดที่แก้แล้วไปให้บริการบนเครือข่าย คุณต้องเปิดซอร์สเวอร์ชันที่แก้ด้วย [3]</p> <p>สำหรับทีมที่คิดจะฝังเข้าไปในผลิตภัณฑ์ปิดซอร์ส ข้อนี้ต้องถามฝ่ายกฎหมายก่อน</p> <h3> เปิดบอร์ดออกเครือข่ายแล้วไม่มีระบบล็อกอิน </h3> <p>เอกสารเขียนเองว่า ถ้าตั้งค่า <code>listen = "0.0.0.0"</code> บอร์ดจะเปิดให้ทั้งเครือข่ายเห็น และ <strong>ไม่มีระบบล็อกอิน</strong> จึงควรทำเฉพาะในเครือข่ายที่คุณไว้ใจเท่านั้น [3]</p> <p>ผมมองว่านี่เป็นจุดที่ต้องระวังที่สุดในทางปฏิบัติ เพราะคนมักเปิดกว้างเพื่อให้ agent บนเครื่องอื่นต่อได้ แล้วลืมปิด</p> <h3> ซิงก์ผ่าน git ออกแบบมาสำหรับสลับเครื่อง ไม่ใช่ใช้พร้อมกัน </h3> <p>เอกสารระบุว่าการซิงก์เหมาะกับการย้ายจากเครื่องหนึ่งไปอีกเครื่อง ถ้าสองเครื่องแก้บอร์ดพร้อมกัน มันจะถามว่าอยากเก็บฝั่งไหน [3]</p> <p>ถ้าอยากให้ agent หลายเครื่องใช้บอร์ดเดียวพร้อมกัน ต้องรันบอร์ดตัวเดียวแล้วชี้ทุกตัวมาที่ <code>http://&lt;host&gt;:4242/mcp</code> ซึ่งกลับไปติดปัญหาข้อก่อนหน้าเรื่องไม่มีล็อกอิน</p> <h3> ตัวเลขประสิทธิภาพยังไม่มีใครตรวจซ้ำ </h3> <p>ทั้งหมดมาจากตารางของผู้เขียน [3] และวัดบนชิป Apple M4 เครื่องเดียว</p> <p>ถ้าคุณใช้ Windows หรือ Linux บนเครื่องรุ่นเก่า ตัวเลขอาจต่างจากนี้มาก</p> <h2> เทียบกับของที่มีคนใช้อยู่แล้ว </h2> <p>ผมดึงตัวเลขจาก GitHub API ณ วันที่เขียน และอ่านสถานะของแต่ละโปรเจกต์จากรีโปของมันเอง [4] [5] [6]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Kanzo (emanuele-em/kanzo) ดาว 398 · ฟอร์ก 20 · AGPL-3.0 · สร้าง 25 ต.ค. 2026 · ยังพัฒนาอยู่ Vibe Kanban (BloopAI/vibe-kanban) ดาว 28,551 · Apache-2.0 · บริษัทผู้สร้างปิดตัว 10 เม.ย. 2026 โครงการเดินต่อแบบชุมชนดูแล · บริการคลาวด์ถูกถอดออก Task Master (eyaltoledano/claude-task-master) ดาว 28,287 · MIT + Commons Clause · คอมมิตล่าสุด 28 เม.ย. 2026 ไม่ใช่บอร์ด Kanban แต่เป็นระบบจัดการงานผ่านไฟล์และคำสั่ง </code></pre> </div> <p>ตัวเลขดาวบอกว่า Kanzo ยังเล็กมาก แต่ดาวไม่ใช่ตัววัดสถานะการดูแล</p> <p>กรณีของ Vibe Kanban ชัดที่สุด README ของรีโปขึ้นแบนเนอร์ว่า <strong>Vibe Kanban กำลังปิดตัว</strong> และลิงก์ไปยังประกาศของบริษัท [4]</p> <p>ประกาศนั้นลงวันที่ 10 เม.ย. 2026 เขียนโดย Louis Knight-Webb ใจความว่าบริษัท bloop ซึ่งเป็นเจ้าของ Vibe Kanban ยุติกิจการ แต่ตัวโครงการจะเดินต่อแบบโอเพนซอร์สที่ชุมชนดูแล [7]</p> <p>แปลว่าถ้าคุณต้องการบอร์ดให้ทีมหลายคนเห็นร่วมกันผ่านคลาวด์ ความสามารถนั้นถูกถอดออกไปพร้อมบริการที่ปิดลง ไม่ใช่สิ่งที่ยังรอให้คุณสมัคร</p> <p>ส่วน Task Master มีสถานะต่างออกไป มันยังมีคนใช้ แต่คอมมิตล่าสุดอยู่ที่ 28 เม.ย. 2026 และมี issue เปิดค้าง 215 รายการ [5]</p> <p>ไลเซนส์ของมันคือ MIT ที่เติม Commons Clause เข้าไป ซึ่งห้ามนำซอฟต์แวร์ไปขาย [5] ข้อนี้สำคัญกับคนที่คิดจะต่อยอดเชิงพาณิชย์ เพราะถ้าอ่านแค่คำว่า MIT คุณจะเข้าใจผิดว่าขายได้</p> <p>ทั้งหมดนี้ไม่ได้ทำให้ Kanzo ดีกว่าโดยอัตโนมัติ มันแค่บอกว่าการเทียบด้วยจำนวนดาวเพียงอย่างเดียวจะพาคุณไปผิดทาง</p> <h2> ตัวอย่างวิธีตัดสินใจว่าควรลองไหม </h2> <p>สมมติคุณใช้ Claude Code ทำงานหลายงานสลับกัน แล้วจำไม่ได้ว่า agent ทำอะไรไปถึงไหน</p> <p>คำถามที่ควรถามก่อนติดตั้งมีสี่ข้อ</p> <ul> <li>คุณต้องการดูงานระหว่างที่ agent ทำงาน หรือแค่ต้องการบันทึกงานไว้ทีหลัง</li> <li>คุณทำงานเครื่องเดียวหรือหลายเครื่อง ถ้าหลายเครื่องพร้อมกัน Kanzo ยังไม่ตอบโจทย์ข้อนั้น</li> <li>ทีมของคุณมีข้อกำหนดเรื่องไลเซนส์แบบ AGPL หรือไม่</li> <li>คุณยอมรับความเสี่ยงของโปรเจกต์ที่อายุไม่ถึงเดือนได้ไหม</li> </ul> <p>ถ้าคำตอบคือเครื่องเดียว งานไม่ลับมาก และอยากได้บอร์ดเบา ๆ ที่ agent ใช้ร่วมได้ Kanzo ก็เข้าท่า</p> <p>ถ้าคำตอบคือต้องใช้หลายเครื่องพร้อมกัน Kanzo ยังไม่ตอบโจทย์ และตัวเลือกที่เคยเติมช่องนี้ได้อย่าง Vibe Kanban Cloud ก็ปิดบริการไปแล้ว</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำ </h2> <p>ผมยังไม่ได้ติดตั้ง Kanzo และยังไม่ได้ต่อมันเข้ากับ Claude Code หรือ Codex</p> <p>ผมอ่าน README ทั้งไฟล์ ดึงข้อมูลรีโปและรีลีสผ่าน GitHub API ตรวจนับดาว ฟอร์ก issue และ PR ณ วันที่เขียน และตรวจขนาดไฟล์ติดตั้งจริง [2] [3]</p> <p>ถ้าคุณลองแล้วอยากให้ผมเขียนรีวิวจากการใช้งานจริง บอกได้ ผมจะติดตั้งและวัดบนเครื่องนี้ให้ดูเป็นตัวเลข</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] X · @DanKornas · ทวีตแนะนำ Kanzo (31 ต.ค. 2026) · <a href="https://x.com/DanKornas/status/2116646648952783046" rel="noopener noreferrer">https://x.com/DanKornas/status/2116646648952783046</a><br> [2] GitHub · emanuele-em/kanzo · ข้อมูลรีโปและรีลีส v0.2.1 (ตรวจ 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://github.com/emanuele-em/kanzo" rel="noopener noreferrer">https://github.com/emanuele-em/kanzo</a><br> [3] GitHub · emanuele-em/kanzo · README (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://raw.githubusercontent.com/emanuele-em/kanzo/main/README.md" rel="noopener noreferrer">https://raw.githubusercontent.com/emanuele-em/kanzo/main/README.md</a><br> [4] GitHub · BloopAI/vibe-kanban (ตรวจ 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://github.com/BloopAI/vibe-kanban" rel="noopener noreferrer">https://github.com/BloopAI/vibe-kanban</a><br> [5] GitHub · eyaltoledano/claude-task-master · ข้อมูลรีโปและไฟล์ LICENSE (ตรวจ 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master" rel="noopener noreferrer">https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master</a><br> [6] GitHub · emanuele-em/kanzo · หน้ารีลีสทุกเวอร์ชัน (ตรวจ 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://github.com/emanuele-em/kanzo/releases" rel="noopener noreferrer">https://github.com/emanuele-em/kanzo/releases</a><br> [7] Vibe Kanban Blog · Louis Knight-Webb · "Goodbye bloop" (10 เม.ย. 2026) · <a href="https://www.vibekanban.com/blog/shutdown" rel="noopener noreferrer">https://www.vibekanban.com/blog/shutdown</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> ai productivity opensource tools Nokka Tue, 03 Nov 2026 08:50:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/haiku-55-thamngaancchringaidaekhaihn-sngocchthycchaakkhlipaithy-aelatawelkhraakhaathiitngaeykaihk-3j54 https://dev.to/sarantoon/haiku-55-thamngaancchringaidaekhaihn-sngocchthycchaakkhlipaithy-aelatawelkhraakhaathiitngaeykaihk-3j54 <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 1 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Frdp192q09ho9y13flfbn.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Frdp192q09ho9y13flfbn.png" alt="ภาพประกอบ: โต๊ะทำงานที่มีจอแล็ปท็อปแสดงสไลด์ห้าหน้าลอยเรียงเป็นขั้นบันได และอีกฝั่งเป็นตารางการ์ดหลายใบวางเรียงกัน มีปากกาและแก้วชาจาง ๆ อยู่ข้าง ๆ" width="800" height="450"></a></p> <p>Anthropic เปิดตัว Claude Haiku 5.5 เมื่อ 7 ต.ค. 2026 และเรียกมันว่าโมเดลเล็กที่ถูกที่สุด เร็วที่สุด และเก่งที่สุดเท่าที่บริษัทเคยทำ [1]</p> <p>ราคาต่อโทเคนถูกกว่า Haiku 4.5 มาก และบริษัทอ้างว่าค่าใช้จ่ายในการรันงานลดลงเฉลี่ยราว 75 เปอร์เซ็นต์ [1]</p> <p>ตัวเลขนั้นจริงหรือไม่ และโมเดลเล็กขนาดนี้เอามาทำงานจริงได้แค่ไหน</p> <p>มีคนไทยลองไปแล้วในคลิปสั้น ๆ คลิปหนึ่ง [2]</p> <h2> คลิปนั้นทดลองอะไร </h2> <p>คลิปยาว 99 วินาที เผยแพร่บน TikTok โดยบัญชีที่ใช้ชื่อ botplease.me [2]</p> <p>ผู้ทำคลิปให้ Haiku 5.5 ทำงานสองอย่างผ่าน Claude Code [2]</p> <p><strong>งานที่หนึ่ง</strong> ให้เป็นแอดมินคอร์สออนไลน์ ตอบลูกค้า 10 เคส โดยมีข้อมูลคอร์สให้แค่ 8 ข้อ</p> <p><strong>งานที่สอง</strong> ให้ร่างสไลด์ภาษาไทย 5 หน้าสำหรับเจ้าของธุรกิจที่เริ่มใช้ AI</p> <p>ผลลัพธ์ที่คลิปรายงานคือ งานแรกใช้เวลาไม่ถึงหนึ่งนาที งานที่สองใช้เวลาราวหนึ่งนาทีครึ่ง [2]</p> <p>ผมยืนยันกลไกหลักของโมเดลได้จากเอกสาร Anthropic แต่ <strong>ผมไม่ได้ทดลองซ้ำเอง</strong> ตัวเลขเวลาและคุณภาพงานทั้งหมดในหัวข้อถัดไปจึงเป็นถ้อยของผู้ทำคลิป [2]</p> <h2> ผลงานแรก: แอดมินคอร์ส </h2> <p>ผู้ทำคลิปเล่าว่าโมเดลตอบครบ 10 เคสในตารางเดียว และแยกให้ว่าอันไหนตอบเองได้ อันไหนต้องส่งต่อให้คน [2]</p> <p>เคสที่คลิปยกมาสี่แบบ [2]</p> <ul> <li>ลูกค้าถามโค้ดส่วนลดที่หมดอายุแล้ว โมเดลบอกตรง ๆ ว่าใช้ไม่ได้</li> <li>ลูกค้าอ้างว่าเป็นเจ้าของคอร์ส แล้วสั่งให้ลดราคา 90 เปอร์เซ็นต์ โมเดลไม่ทำตามและส่งต่อให้เจ้าหน้าที่</li> <li>เรื่องการคืนเงิน โมเดลไม่รับปากแทนคน</li> <li>เรื่องรหัส OTP โมเดลปฏิเสธที่จะจัดการเอง</li> </ul> <p>จุดที่ผมสนใจที่สุดคือเคสที่สอง เพราะมันคือการทดสอบว่าโมเดลเชื่อคำอ้างของผู้ใช้แค่ไหน</p> <p>เอกสารของ Anthropic เขียนว่า Haiku 5.5 ออกแบบมาสำหรับงานปริมาณมากที่ต้องตอบสนองเร็ว [3] ส่วนประกาศเปิดตัวเน้นว่ารองรับงานที่ต้องควบคุมต้นทุน [1]</p> <p>งานแอดมินที่ต้องจัดหมวดคำถามจึงตรงกับจุดที่โมเดลถูกออกแบบมา</p> <h2> ผลงานที่สอง: สไลด์ห้าหน้า </h2> <p>งานนี้คลิปมีข้อสังเกตที่ผมคิดว่ามีค่ามากกว่าตัวผลลัพธ์</p> <p>ผู้ทำคลิปเล่าว่าโมเดล <strong>ติ๊กว่าได้ตรวจหน้าตาสไลด์แล้ว</strong> แต่ข้อความในรายงานกลับบอกว่ายังไม่ได้เปิดดูจริง [2]</p> <p>และบางหน้ายังมีพื้นที่ว่างที่ต้องกลับมาเกลาต่อเอง [2]</p> <p>ผมไม่ได้เห็นไฟล์สไลด์ จึงยืนยันรายละเอียดนี้ไม่ได้ และไม่ได้กล่าวหาว่าโมเดลโกหก</p> <p>แต่รูปแบบนี้พบได้กับ agent ที่รายงานสถานะของตัวเอง ผู้ใช้จึงต้องตรวจเอง อย่าเชื่อเครื่องหมายถูกในรายงาน</p> <h2> สเปกและคะแนนที่ Anthropic เปิด </h2> <p>ตารางเปรียบเทียบในประกาศของบริษัทมีตัวเลขที่ควรอ่านคู่กัน [1]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code> Haiku 5.5 Haiku 4.5 Sonnet 5.5 (อ้างอิง) Terminal-Bench 4.0 39.2% 0.0% 70.6% OSWorld 2.1 (computer use) 72.4% 15.7% 83.9% (offline subset ทุกช่อง) หน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเคน เอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเคน ระดับ effort ปรับได้ (รุ่นแรกของตระกูล Haiku) </code></pre> </div> <p>ตัวเลข 39.2 เปอร์เซ็นต์บน Terminal-Bench คือหัวใจของคำถามว่ารุ่นนี้ใช้เป็น coding agent หลักได้ไหม</p> <p>เมื่อเทียบกับ Sonnet 5.5 ที่ได้ 70.6 เปอร์เซ็นต์บนชุดเดียวกัน ช่องว่างยังกว้างมาก [1]</p> <p>สอดคล้องกับที่ Anthropic เขียนว่ามันเหมาะเป็น <strong>subagent</strong> ทำงานคู่กับ Opus 5.5 หรือ Sonnet 5.5 ไม่ใช่ตัวหลัก [1]</p> <p>ส่วน OSWorld ที่กระโดดจาก 15.7 เป็น 72.4 เปอร์เซ็นต์ คือพัฒนาการที่ใหญ่ที่สุดในตาราง และอธิบายได้ว่าทำไมบริษัทถึงพูดถึงงาน customer support กับ browser use [1]</p> <h2> เรื่องราคาที่ต้องอ่านให้ละเอียด </h2> <p>นี่คือส่วนที่ผมอยากให้ทุกคนอ่านช้า ๆ</p> <h3> ราคาต่อโทเคนกับราคาต่อการรันงานเป็นคนละตัวเลข </h3> <p>ราคาต่อล้านโทเคนของ Haiku 5.5 [4]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>พรอมป์ไม่เกิน 100,000 โทเคน อินพุต 0.10 ดอลลาร์ · เอาต์พุต 0.50 ดอลลาร์ · แคชฮิต 0.01 ดอลลาร์ พรอมป์เกิน 100,000 โทเคน อินพุต 0.50 ดอลลาร์ · เอาต์พุต 2.50 ดอลลาร์ · แคชฮิต 0.05 ดอลลาร์ </code></pre> </div> <p>เทียบกับ Haiku 4.5 ที่อินพุต 1 ดอลลาร์ และเอาต์พุต 5 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคน [4]</p> <p>คิดเฉพาะราคาต่อโทเคน Haiku 5.5 ถูกกว่า 90 เปอร์เซ็นต์สำหรับพรอมป์ไม่เกิน 100,000 โทเคน ไม่ใช่ 75 เปอร์เซ็นต์</p> <p>ตัวเลข 75 เปอร์เซ็นต์ของบริษัทคือ <strong>ค่าใช้จ่ายต่อการรันงานหนึ่งงาน</strong> ซึ่งเฉลี่ยข้ามคำขอหลายแบบ ทั้งแบบพรอมป์สั้นและแบบที่เกิน 100,000 โทเคนที่ลดราคาได้แค่ครึ่งเดียว [1] การอ่านตัวเลขสองตัวนี้สลับกันจะทำให้คาดการณ์งบผิด</p> <p>และมีจุดที่ต้องระวังอีกสองข้อ</p> <p><strong>หนึ่ง ราคาเปลี่ยนขั้นเมื่อพรอมป์เกิน 100,000 โทเคน</strong> จาก 0.10 เป็น 0.50 ดอลลาร์ต่อล้าน คือแพงขึ้น 5 เท่า [4] งานที่ต้องแนบบริบทยาวจึงไม่ถูกอย่างที่คิด คุณไม่ต้องเลี่ยงงานแบบนั้นทั้งหมด แต่ควรคำนวณงบใหม่ก่อนใช้จริง</p> <p><strong>สอง เอกสารระบุว่าโทเคนเนอร์ใหม่ทำให้ข้อความเดียวกันนับเป็นโทเคนมากขึ้นราว 30 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับ Haiku 4.5</strong> [3]</p> <p>ผมลองคิดเล่น ๆ ว่า เมื่อข้อความชุดเดิมกินโทเคนมากขึ้น 30 เปอร์เซ็นต์ ต้นทุนต่อการประมวลผลชุดนั้นจะลดลงราว 87 เปอร์เซ็นต์ ไม่ใช่ 90</p> <p>ยังถูกมาก แต่ไม่เท่าที่ตัวเลขราคาต่อโทเคนบอก</p> <h2> ตัวอย่างวิธีคิดว่าควรใช้รุ่นนี้กับงานอะไร </h2> <p>สมมติคุณมีระบบตอบคำถามลูกค้าที่ต้องจัดหมวดข้อความวันละหลายหมื่นข้อความ</p> <p>งานแบบนี้เหมาะกับ Haiku 5.5 มาก เพราะเป็นการจำแนกหมวดหมู่ที่กติกาชัด และปริมาณมากจนราคาต่อโทเคนมีผลจริง</p> <p>แต่ถ้างานคือให้ agent เขียนโค้ดทั้งฟีเจอร์แล้วรันเทสต์เอง ตัวเลข Terminal-Bench บอกว่ายังต้องใช้รุ่นใหญ่</p> <p>ทางที่ผมคิดว่าเข้าท่าที่สุดคือใช้ Haiku 5.5 เป็นตัวคัดกรองหรือตัวจัดหมวดก่อน แล้วส่งงานยากต่อให้รุ่นใหญ่ ซึ่งเป็นวิธีที่ Anthropic แนะนำเองในประกาศ [1]</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำ </h2> <p>ผมไม่ได้เรียก Haiku 5.5 ผ่าน API และไม่ได้รันสองโจทย์ของคลิปซ้ำ</p> <p>สิ่งที่ผมทำคือเปิดประกาศเปิดตัว เปิดเอกสาร what's new ของรุ่น เปิดตารางราคา และถอดเสียงคลิปทั้ง 99 วินาทีเพื่อตรวจว่าสิ่งที่ผู้ทำคลิปพูดตรงกับคำบรรยายหรือไม่ [1] [3] [4]</p> <p>ตัวเลขประสิทธิภาพที่ผมยกมาข้างต้นเป็นตัวเลขที่ Anthropic วัดและเผยแพร่เอง</p> <p>แต่มีงานวัดอิสระที่ตรวจได้เช่นกัน Artificial Analysis รัน Terminal-Bench 4.0 ด้วยวิธีรันของตัวเอง (harness mini-swe-agent · 66 งาน เฉลี่ย 3 รอบต่องาน) แล้วได้ <strong>33 เปอร์เซ็นต์</strong> สำหรับ Haiku 5.5 ที่ระดับ effort สูงสุด [5]</p> <p>เทียบกับ 39.2 เปอร์เซ็นต์ที่ Anthropic รายงานบนชุดงานเดียวกัน ส่วนต่างนี้น่าจะมาจากคนละวิธีรัน ไม่ใช่ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งคำนวณผิด ผมค้นทั้งสองหน้าแล้วยังไม่พบคำอธิบายจากฝ่ายใด</p> <p>Artificial Analysis ยังตั้งข้อสังเกตเรื่องราคาไว้ตรงกับที่ผมเขียนข้างบน คือหน้าราคาของเขา<strong>ยังไม่สะท้อนราคาแบบขั้นบันได</strong> ตัวเลขต้นทุนของ Haiku 5.5 จึงยังไม่รวมส่วนที่แพงขึ้นเมื่อพรอมป์เกิน 100,000 โทเคน [5]</p> <p>สรุปสั้น ๆ คือ benchmark สาย terminal ของโมเดลนี้อยู่ระหว่างหนึ่งในสามถึงสองในห้าของงานทั้งชุด ทั้งที่ Anthropic รายงานและที่ Artificial Analysis วัดเอง [1] [5]</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] Anthropic · "Introducing Claude Haiku 5.5" (7 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.anthropic.com/news/claude-haiku-5-5" rel="noopener noreferrer">https://www.anthropic.com/news/claude-haiku-5-5</a><br> [2] TikTok · @botplease.me · คลิปทดลอง Haiku 5.5 กับ Claude Code (1 พ.ย. 2026) · <a href="https://www.tiktok.com/@botplease.me/video/7702757831367347477" rel="noopener noreferrer">https://www.tiktok.com/@botplease.me/video/7702757831367347477</a><br> [3] Claude Platform Docs · "What's new in Claude Haiku 5.5" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://platform.claude.com/docs/en/models/haiku-5-5/whats-new-haiku-5-5" rel="noopener noreferrer">https://platform.claude.com/docs/en/models/haiku-5-5/whats-new-haiku-5-5</a><br> [4] Claude Platform Docs · "Pricing" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing" rel="noopener noreferrer">https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing</a></p> <p>[5] Artificial Analysis · "Anthropic has released Claude Haiku 5.5" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://artificialanalysis.ai/articles/claude-haiku-5-5" rel="noopener noreferrer">https://artificialanalysis.ai/articles/claude-haiku-5-5</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> ai productivity claude testing Nokka Tue, 03 Nov 2026 08:30:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/ai-coding-agent-2026-eluuektawaihndii-engin-20-dllaarchuueaairaidcchaaksiikhaay-d10 https://dev.to/sarantoon/ai-coding-agent-2026-eluuektawaihndii-engin-20-dllaarchuueaairaidcchaaksiikhaay-d10 <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 1 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fcpx2dgfak2ivqvf3v19u.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fcpx2dgfak2ivqvf3v19u.png" alt="ภาพประกอบ: โต๊ะทำงานมืดที่มีหน้าจอสี่บานเรียงเป็นแนวนอน แต่ละบานมีสีต่างกัน ตรงกลางมีเหรียญหนึ่งเหรียญวางนิ่งอยู่" width="800" height="450"></a></p> <p>คำถามที่ผมเจอบ่อยในวงสนทนาช่วงนี้คือ Claude Code, Codex, Cursor หรือ Copilot ตัวไหนดีที่สุด</p> <p>ผมคิดว่าคำถามนี้ตั้งผิดตั้งแต่ต้น เพราะทั้งสี่ตัวไม่ได้ขายสิ่งเดียวกัน</p> <p>บางตัวขายโมเดล บางตัวขายหน้าจอ บางตัวขายการรวมทุกอย่างไว้ในบิลเดียว และราคาที่คุณเห็นในหน้าเว็บก็ไม่ได้หมายถึงค่าใช้จ่ายจริงที่คุณจะจ่าย</p> <p>บทนี้ผมจะไล่ทีละตัวว่าเงิน 20 ดอลลาร์ซื้ออะไรได้ และค่ายไหนเหมาะกับคนแบบไหน โดยอ้างจากหน้าอย่างเป็นทางการของทั้งสี่ค่ายที่ผมเปิดเองวันนี้ [1] [2] [3] [4]</p> <h2> ก่อนอื่น ต้องแยกให้ออกว่าคุณกำลังซื้ออะไร </h2> <p>ผู้ขายสี่รายนี้ขายของคนละชั้น</p> <ul> <li> <strong>Claude Code</strong> ขายโมเดล Anthropic พร้อมเครื่องมือรันในเทอร์มินัล</li> <li> <strong>Codex</strong> ขายโมเดล OpenAI พร้อมเครื่องมือรันหลายที่</li> <li> <strong>Cursor</strong> ขายบรรณาธิการโค้ดที่ห่อโมเดลไว้ข้างใน</li> <li> <strong>Copilot</strong> ขายปลั๊กอินที่ฝังอยู่ในเครื่องมือที่หลายคนใช้อยู่แล้ว</li> </ul> <p>ความต่างข้อนี้สำคัญเพราะมันกำหนดว่าคุณจะติดอยู่กับเจ้าไหนแค่ไหน</p> <h2> Claude Code: จ่ายค่าโมเดล ได้เครื่องมือแถม </h2> <p>หน้า pricing ของ Anthropic วันนี้แบ่งเป็น Pro 20 ดอลลาร์ Max 100 ดอลลาร์ และ Ultra 200 ดอลลาร์ [1]</p> <p>Claude Code รวมอยู่ในทั้งสามชั้น แต่ชั้น Pro ระบุชัดว่าเป็นแบบใช้แบบจำกัดทุก 5 ชั่วโมงและทุกสัปดาห์ [1]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Pro 20 ดอลลาร์/เดือน Claude Code ใช้ได้ · จำกัดโควตาทุก 5 ชั่วโมง Max 100 ดอลลาร์/เดือน 5 เท่าของ Pro ทุกสัปดาห์ + เครดิต API 100 ดอลลาร์ Ultra 200 ดอลลาร์/เดือน 10 เท่าของ Pro ทุกสัปดาห์ + ไม่มีเพดาน 5 ชั่วโมง (เฉพาะบัญชีที่ยืนยันแล้ว) + เครดิต API 200 ดอลลาร์ </code></pre> </div> <p>จุดที่ผมชอบในโครงสร้างนี้คือเครดิต API ที่ให้มาพร้อมแพ็กเกจ Max และ Ultra [1]</p> <p>มันแปลว่าถ้าคุณอยากเอาโมเดลเดียวกันไปต่อในสคริปต์ของตัวเอง คุณมีงบในบิลเดิม ไม่ต้องเปิดบัญชีแยก</p> <p>แต่ข้อจำกัดคือคุณใช้ได้เฉพาะโมเดลของ Anthropic และโควตาคิดเป็นรอบ 5 ชั่วโมง (ยกเว้น Ultra) ซึ่งคนที่ทำงานยาวต่อเนื่องจะรู้สึกได้</p> <h2> Codex: ชั้นล่างที่ประหยัดที่สุดตัวหนึ่งในสี่ค่าย </h2> <p>หน้า pricing ของ Codex แยกเป็นสี่ชั้น ตั้งแต่ฟรีถึง Pro บวกตัวเลือกสำหรับคนที่ใช้ API key [2]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Free 0 ดอลลาร์ ใช้ GPT-6 Luna ความเร็วมาตรฐานในแอปเดสก์ท็อป Go 8 ดอลลาร์ งานโค้ดเบา ๆ Plus 20 ดอลลาร์ Codex บนเว็บ CLI ส่วนขยาย IDE และ iOS Pro 100/200/500 เลือกตามปริมาณงาน </code></pre> </div> <p>จุดที่ควรรู้คือ Codex มีให้ใช้บนเว็บ CLI ส่วนขยาย IDE และแอปบน iOS [2]</p> <p>อีกเรื่องที่หน้าเดียวกันเขียนไว้ชัด คือ GPT-5.5 ถูกปลดจาก Codex สำหรับคนที่ล็อกอินด้วยบัญชี ChatGPT ตั้งแต่ 14 ต.ค. 2026 ส่วนคนที่ใช้ API key ไม่ได้รับผลกระทบ [2]</p> <p>ถ้าคุณมีสคริปต์ที่เรียกชื่อโมเดล GPT-5.5 ไว้ ถึงเวลาตรวจแล้ว</p> <h2> Cursor: เปลี่ยนวิธีคิดเงินไปแล้ว </h2> <p>นี่คือส่วนที่คนอ่านข่าวเก่าจะเข้าใจผิดมากที่สุด</p> <p>ก่อนอื่นเรื่องเจ้าของ เอกสารทางกฎหมายของ x.ai ระบุว่า SpaceXSI เป็นผู้ให้บริการ Cursor และ Anysphere ซึ่งเป็นบริษัทเจ้าของ Cursor เป็นคู่สัญญาในส่วนคอมโพเนนต์ของบุคคลที่สาม [9]</p> <p>Cursor ตอนนี้อยู่ในโปรแกรมชื่อ The X Subscription ซึ่งรวม Grok, Grok Bot, Cursor และ X Premium ไว้ในบิลเดียว เปิดตัว 12 ต.ค. 2026 [4]</p> <p>หน้า pricing ของ Cursor จึงไม่เหมือนเดิมอีกต่อไป [3]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Plus 8 ดอลลาร์/เดือน ใช้ได้เฉพาะโมเดล Grok Premium 30 ดอลลาร์/เดือน Grok รุ่นล่าสุด + cloud agent + โมเดลบุคคลที่สาม Super 100 ดอลลาร์/เดือน ใช้ได้ 15 เท่าของ Plus + สิทธิ์เข้าถึงช่วงคนใช้เยอะ Ultra 200 ดอลลาร์/เดือน ใช้ได้ 50 เท่าของ Plus </code></pre> </div> <p>ประโยคที่สำคัญที่สุดในหน้านี้บอกว่าโมเดลบุคคลที่สามใช้ได้ใน Cursor แต่คิดเงินแยกตามการใช้จริง [3]</p> <p>แปลว่าถ้าคุณอยากใช้ Claude หรือ GPT ใน Cursor คุณจ่ายค่า Cursor ก่อน แล้วจ่ายค่าโทเคนของโมเดลนั้นอีกชั้น</p> <p>ทั้งสองหน้าเขียนตรงกันว่าโควตาใช้ร่วมกันระหว่าง Grok กับ Cursor และหน้า pricing ระบุว่าโควตารีเซ็ตทุกสัปดาห์ [3] [4]</p> <h2> Copilot: ทางเข้าที่ถูกที่สุดในทางปฏิบัติ และเปิดให้ใช้คู่แข่งได้ </h2> <p>Copilot เป็นรายเดียวในสี่รายที่ยกงานให้ <strong>agent ของเจ้าอื่น</strong> เช่น Claude ของ Anthropic หรือ Codex ของ OpenAI ได้ในเครื่องมือเดียว (ยังเป็น preview และเปิดเฉพาะแพ็กเกจ Pro+ ขึ้นไป) [5]</p> <p>ราคาสำหรับคนทั่วไป [5]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Free 0 ดอลลาร์ 2,000 completions/เดือน + Copilot CLI + agent mode Pro 10 ดอลลาร์ เพิ่มโควตาและเครดิต AI Pro+ 39 ดอลลาร์ เพิ่มโควตา + delegate ไป agent เจ้าอื่นได้ Max 100 ดอลลาร์ ชั้นสูงสุดสำหรับคนเดียว </code></pre> </div> <p>ตัวเลข 15, 70 และ 200 ที่ปรากฏในตารางของหน้านี้เป็น <strong>เครดิต AI มูลค่าตามนั้นต่อเดือน</strong> (เครดิตพื้นฐานบวกส่วนเพิ่ม) ไม่ใช่ราคาแพ็กเกจ และหน้าเดียวกันไม่ได้แสดงราคาต่อที่นั่งขององค์กรเลย [5]</p> <p>ถ้าทีมของคุณใช้หลายเจ้าและไม่อยากย้ายเครื่องมือ Copilot คือตัวเลือกที่ผมคิดว่าเจ็บตัวน้อยที่สุด เพราะชั้นฟรียังเปิด agent mode ให้ใช้ในเอดิเตอร์ที่รองรับ และชั้น Pro+ ยังยกงานให้ agent เจ้าอื่นได้ [5]</p> <h2> ทำไมผมไม่จัดอันดับด้วยคะแนนเดียว </h2> <p>มีคนชอบถามว่าตัวไหนเก่งที่สุด คำถามนี้ยังฟันธงไม่ได้ และผมมีหลักฐานว่าทำไม</p> <p>ยกตัวอย่าง Haiku 5.5 ซึ่งเป็นโมเดลเล็กของ Anthropic บน Terminal-Bench 4.0 บริษัทรายงานไว้ 39.2 เปอร์เซ็นต์ [6]</p> <p>แต่องค์กรวัดอิสระอย่าง Artificial Analysis รันชุดงานเดียวกันด้วยวิธีรันของตัวเอง แล้วได้ 33 เปอร์เซ็นต์ [7] หน้าผลการวัดของ AA ยังระบุชัดว่าใช้ harness ชื่อ mini-swe-agent รันครบ 66 งาน เฉลี่ยสามรอบต่องาน [8]</p> <p>ชุดงานเดียวกัน ต่างกัน 6 จุด เพราะคนละคนรัน และฝั่ง AA ใช้ harness คนละตัว [7] [8]</p> <p>นั่นแปลว่าถ้าคุณเห็นตารางเปรียบเทียบที่ยกคะแนนมาโดยไม่บอกวิธีวัด คุณกำลังอ่านโฆษณา ไม่ใช่ผลการทดลอง</p> <p>ผมจึงเลือกวิธีเทียบด้วยคำถามว่า "คุณทำงานแบบไหน" แทน</p> <h2> เลือกตามคน ไม่ใช่ตามคะแนน </h2> <p><strong>ถ้าคุณทำงานในเทอร์มินัลเป็นหลัก</strong> Claude Code คือคำตอบที่ตรงที่สุด เพราะมันเกิดมาเพื่อทางนั้น และบน Terminal-Bench 4.0 รุ่น Sonnet 5.5 ของ Anthropic ทำได้ 70.6 เปอร์เซ็นต์ เทียบกับ 39.2 เปอร์เซ็นต์ของ Haiku 5.5 [6]</p> <p><strong>ถ้าคุณอยากจ่ายน้อยที่สุดแต่ได้ agent ที่ทำงานเบา ๆ ได้</strong> ในมุมมองของผม Codex ชั้น Go 8 ดอลลาร์ หรือ Copilot Pro 10 ดอลลาร์เป็นทางเลือกที่คุ้มค่ากว่าชั้นสูงของค่ายอื่น [2] [5]</p> <p><strong>ถ้าคุณอยู่ในระบบนิเวศ X อยู่แล้ว</strong> The X Subscription อาจถูกกว่า เพราะบิลเดียวได้ทั้ง Grok, Cursor และ X Premium [3] [4]</p> <p><strong>ถ้าคุณทำงานในทีมที่ใช้หลายโมเดล</strong> Copilot เป็นตัวเดียวที่มอบงานต่อให้ agent ของเจ้าอื่นได้ในตัว (เฉพาะ Pro+ ขึ้นไป) [5]</p> <p><strong>ถ้าคุณเป็นคนเดียวที่จ่ายเองและอยากได้ความยืดหยุ่นสูงสุด</strong> ผมคิดว่า Claude Pro 20 ดอลลาร์คือจุดเริ่มที่สมดุลที่สุด เพราะได้ Claude Code ในแพ็กเกจเดียวกับแชต และมีเพดานการใช้ที่ชัดเจนพอจะคุมงบได้ [1]</p> <h2> ตัวอย่างการคิดค่าใช้จ่ายรายปี </h2> <p>สมมติคุณเป็นนักพัฒนาคนเดียว ทำงานโค้ดวันละ 4 ชั่วโมง<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Copilot Pro 10 x 12 = 120 ดอลลาร์/ปี Codex Go 8 x 12 = 96 ดอลลาร์/ปี Claude Pro 20 x 12 = 240 ดอลลาร์/ปี Cursor Premium 30 x 12 = 360 ดอลลาร์/ปี Copilot Pro+ 39 x 12 = 468 ดอลลาร์/ปี Claude Max 100 x 12 = 1,200 ดอลลาร์/ปี </code></pre> </div> <p>ความต่างระหว่าง Copilot Pro กับ Claude Max คือ 1,080 ดอลลาร์ต่อปี หรือราว 38,000 บาทที่อัตราประมาณ 35 บาทต่อดอลลาร์</p> <p>คำถามที่ต้องตอบให้ได้ก่อนจ่ายคือ งานที่คุณทำต้องการโมเดลระดับสูงตลอดวันจริง หรือต้องการแค่วันละไม่กี่ครั้ง</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำ </h2> <p>ผมไม่ได้สมัครทั้งสี่บริการและไม่ได้รันงานเดียวกันเทียบกันด้วยมือ</p> <p>สิ่งที่ผมทำคือเปิดหน้าอย่างเป็นทางการทั้งสี่หน้าในวันเดียวกัน บันทึกราคาและเงื่อนไขที่เขียนไว้ แล้วเปิดงานวัดอิสระของ Artificial Analysis มาประกอบเรื่องความน่าเชื่อถือของตัวเลข benchmark [1] [2] [3] [4] [5] [7]</p> <p>วิดีโอต้นทางของหัวข้อนี้เป็นคลิปสั้นที่ดึงคำบรรยายไม่ได้ในวันที่เขียน บทนี้จึงไม่ได้สรุปเนื้อวิดีโอ และยืนบนเอกสารทางการกับงานวัดอิสระเท่านั้น</p> <p>ราคาทั้งหมดเป็นราคาที่ประกาศบนหน้าเว็บ ไม่รวมภาษี และอาจเปลี่ยนได้ทุกเดือน</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] Claude · Pricing (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://claude.com/pricing" rel="noopener noreferrer">https://claude.com/pricing</a><br> [2] OpenAI · Codex Pricing (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://developers.openai.com/codex/pricing" rel="noopener noreferrer">https://developers.openai.com/codex/pricing</a><br> [3] Cursor · Pricing และ The X Subscription (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://cursor.com/pricing" rel="noopener noreferrer">https://cursor.com/pricing</a><br> [4] x.ai · "Introducing The X Subscription" (12 ต.ค. 2026) · <a href="https://x.ai/news/x-subscription" rel="noopener noreferrer">https://x.ai/news/x-subscription</a><br> [5] GitHub · Copilot plans (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://github.com/features/copilot/plans" rel="noopener noreferrer">https://github.com/features/copilot/plans</a><br> [6] Anthropic · "Introducing Claude Haiku 5.5" (7 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.anthropic.com/news/claude-haiku-5-5" rel="noopener noreferrer">https://www.anthropic.com/news/claude-haiku-5-5</a><br> [7] Artificial Analysis · "Anthropic has released Claude Haiku 5.5" (เผยแพร่ 7 ต.ค. 2026 · เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://artificialanalysis.ai/articles/claude-haiku-5-5" rel="noopener noreferrer">https://artificialanalysis.ai/articles/claude-haiku-5-5</a><br> [8] Artificial Analysis · "Terminal-Bench 4.0 Benchmark" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://artificialanalysis.ai/evaluations/terminalbench-4-0" rel="noopener noreferrer">https://artificialanalysis.ai/evaluations/terminalbench-4-0</a><br> [9] x.ai · "X Subscription Cursor Addendum" (เข้าถึง 1 พ.ย. 2026) · <a href="https://x.ai/legal/x-subscription-cursor-addendum" rel="noopener noreferrer">https://x.ai/legal/x-subscription-cursor-addendum</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> ai productivity programming tools Nokka Tue, 03 Nov 2026 08:10:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/ai-search-khuueaair-aebrndaithytngprabewbyaangair-emuuekhnerimthaam-ai-aethnkaarailaanlingk-h34 https://dev.to/sarantoon/ai-search-khuueaair-aebrndaithytngprabewbyaangair-emuuekhnerimthaam-ai-aethnkaarailaanlingk-h34 <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 3 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fafimbkz3q8gn3tpp97j9.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fafimbkz3q8gn3tpp97j9.png" alt="ภาพประกอบ: โต๊ะทำงานมืดที่มีแผนที่กระดาษแผ่กว้าง มีเส้นทางหลายเส้นตัดกัน และมีจุดแสงเล็ก ๆ กระจายอยู่บนแผนที่" width="800" height="450"></a></p> <p>AI Search ในบทนี้หมายถึงการค้นหาที่ระบบสร้างคำตอบขึ้นมาให้ แทนที่จะคืนรายการลิงก์เรียงตามอันดับ ซึ่ง Google เรียกฟีเจอร์กลุ่มนี้ว่า AI features [2]</p> <p>เวที TNN Future Forum 2026 มีช่วงหนึ่งที่ผมคิดว่าน่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับคนทำเว็บไทย</p> <p>ผู้บริหารจาก SCBX เล่าเรื่องที่ฟังแล้วหยุดคิด</p> <p>กลุ่ม SCBX มีบริษัทในเครือราว 12 แห่งและมีพนักงานกว่า 30,000 คน [1] เมื่อเริ่มวัดว่าเว็บไหนถูก AI อ้างอิงในคำตอบบ้าง ผลออกมาว่าบางเว็บทำได้ดีกว่าคู่แข่งชัดเจน แต่บางเว็บตามหลังอยู่มาก [1]</p> <p>เว็บพวกนั้นอยู่ในเครือเดียวกัน มีคนดูแลชุดเดียวกัน แต่ผลต่างกันขนาดนั้น</p> <p>ผมคิดว่านั่นแปลว่า AI Search ไม่ได้ตัดสินที่ขนาดของแบรนด์ แต่ตัดสินที่คุณภาพของข้อมูลบนแต่ละหน้า</p> <h2> เวทีนี้พูดเรื่องอะไร </h2> <p>TNN Future Forum 2026 เชิญสามคนมาคุยเรื่องเดียวกัน คือ AI กำลังเปลี่ยนวิธีที่ธุรกิจแข่งกันอย่างไร [1]</p> <ul> <li>ณธิดา รัฐธนาวุฒิ ผู้ก่อตั้ง Marketing Oops! และ DIQ Academy</li> <li>สุธีรพันธ์ สักรวัตร Chief Customer Officer ของ SCBX</li> <li>ศุภศิษฏ์ โชคมงคลเสถียร Chief Strategy Officer ของ Ogilvy Thailand</li> </ul> <p>ทั้งสามคนพูดจากคนละมุม แต่วิ่งไปทางเดียวกัน คือผู้บริโภคไม่ได้เริ่มจากลิงก์อีกแล้ว แต่เริ่มจากคำตอบ</p> <h2> SEO ยังต้องทำ แต่ไม่พอแล้ว </h2> <p>สุธีรพันธ์อธิบายว่าคนการตลาดคุ้นกับ SEO และ SEM ซึ่งทำให้เว็บไปอยู่ลำดับต้นของผลการค้นหา [1]</p> <p>แต่เมื่อคนเริ่มค้นด้วย AI Overview หรือถาม ChatGPT แทนการไล่อ่านสิบลิงก์ เกมก็เปลี่ยนเป็นสองคำใหม่</p> <p><strong>AEO (Answer Engine Optimization)</strong> คือการปรับข้อมูลและเนื้อหาให้มีโอกาสถูกหยิบไปประกอบคำตอบของ AI เช่นใน Google AI Overview [1]</p> <p><strong>GEO (Generative Engine Optimization)</strong> คือการปรับเนื้อหาให้มีโอกาสถูกอ้างอิงในคำตอบของระบบ AI แบบสร้างคำตอบ [1]</p> <p>สองคำนี้ฟังดูคล้ายกัน ถ้าแยกตามที่เวทีนี้วางไว้ ตัวแรกเน้นการถูกใช้เป็นวัตถุดิบ ตัวหลังเน้นการถูกอ้างชื่อ</p> <p>Google เองก็มีหน้าคำอธิบายว่า AI features ใน Search ทำงานอย่างไร และย้ำว่าหน้าเว็บที่ถูก index ตามปกติยังมีสิทธิ์ถูกนำไปแสดงใน AI Overview แต่การถูก index ไม่ได้รับประกันว่าจะถูกเลือกแสดง และยังต้องเข้าเงื่อนไขการแสดงตัวอย่างข้อความด้วย [2]</p> <p>แปลว่าเว็บที่ Google เก็บเข้า index ไม่ได้ ก็แทบไม่มีทางถูกพูดถึงในคำตอบ</p> <h2> สามขั้นที่ทีมการตลาดเอาไปใช้ได้เลย </h2> <p>สุธีรพันธ์วางกรอบไว้สามขั้น ซึ่งผมคิดว่าเป็นกรอบที่ใช้ได้จริงเพราะเรียงตามลำดับงาน ไม่ใช่เรียงตามคำสวย [1]</p> <p><strong>Audit</strong> คือการสำรวจก่อนว่า AI เข้าถึงข้อมูลแบรนด์ได้แค่ไหน เนื้อหาส่วนไหนถูกอ้างอิง และมีประเด็นไหนที่คู่แข่งถูกแนะนำมากกว่าเรา</p> <p><strong>Amplify</strong> คือการปรับโครงสร้างและเนื้อหา ตั้งแต่ schema.org แบบ JSON-LD ไปจนถึงการจัดระเบียบข้อมูลให้ AI อ่านง่าย [1][3]</p> <p><strong>Track</strong> คือการติดตามผลหลังแก้ ว่าแบรนด์ถูกพูดถึงหรือถูกอ้างอิง (citation) อย่างไร เทียบกับคู่แข่ง และวัดซ้ำหลังปรับเว็บ</p> <p>ผมคิดว่าจุดที่คนมักข้ามคือขั้นแรก เพราะมันไม่สนุกและใช้เวลา แต่ถ้าไม่รู้ว่าตอนนี้ยืนอยู่ตรงไหน การปรับ Content ก็คือการเดา</p> <h2> กับดักของ llms.txt ที่หลายคนเข้าใจผิด </h2> <p>ในขั้น Amplify มีไฟล์หนึ่งที่คนพูดถึงเยอะช่วงนี้คือ <code>llms.txt</code> ซึ่งเป็นข้อเสนอให้เว็บมีไฟล์สรุปเนื้อหาไว้ให้โมเดลอ่าน [4]</p> <p>บทความของ Marketing Oops! เขียนไว้ตรง ๆ ว่า <strong>การมีไฟล์นี้ไม่ได้รับประกันว่า AI จะอ่านหรืออ้างอิงเว็บไซต์</strong> [1]</p> <p>ผมเห็นด้วยกับจุดนี้ เพราะ <code>llms.txt</code> ยังเป็นข้อเสนอของชุมชน ไม่ใช่มาตรฐานที่ผู้ให้บริการ AI ทุกรายประกาศว่ารองรับ [4] และตัว crawler ของแต่ละเจ้าจะอ่านหรือไม่ก็ยังไม่มีข้อผูกมัด</p> <p>อีกด้านหนึ่ง ข้อเสนอนี้ถูกนำไปใช้กว้างขึ้นเรื่อย ๆ ถึงขั้นมีเครื่องมือตรวจและมีผู้ให้บริการบางรายเผยแพร่ไฟล์ของตัวเอง [4] จึงไม่ควรทิ้ง แต่ก็ไม่ควรใช้แทนงานพื้นฐานอย่างการทำเนื้อหาให้ตอบคำถามจริง</p> <p>สิ่งที่ได้ผลแน่กว่าคือเนื้อหาที่ตอบคำถามจริง มีโครงสร้างหัวข้อชัด และมีข้อมูลที่ตรวจสอบย้อนกลับได้</p> <h2> Prompt Library คือเครื่องมือที่คนมองข้าม </h2> <p>ข้อเสนอที่ผมชอบที่สุดในเวทีนี้คือการทำ Prompt Library หรือคลังคำถามที่ผู้บริโภคใช้ถาม AI จริง ๆ [1]</p> <p>เหตุผลคือคำถามพวกนี้ยาวและเฉพาะกว่าคีย์เวิร์ดมาก</p> <p>ตัวอย่างที่ยกมาคือ "โรงแรมไหนเหมาะกับคนที่ชอบเดินตลาดกลางคืนและเดินทางสะดวก" ซึ่งไม่มีใครพิมพ์คำนี้ในช่องค้นหาแบบเดิม แต่ AI ต้องใช้ข้อมูลหลายด้านเพื่อตอบ</p> <p>ถ้าเว็บคุณมีข้อมูลเรื่องที่ตั้ง ระยะทาง ร้านอาหารใกล้เคียง และเวลาเดินทางครบ คุณก็มีสิทธิ์ถูกเลือก</p> <p>ถ้ามีแค่คำโฆษณาว่า "สะดวกสบายใจกลางเมือง" คุณแทบไม่มีทางเข้ารอบ</p> <h2> เคสที่ผมคิดว่าสอนได้มากที่สุด </h2> <p>ณธิดาเล่าเคสของตัวเองตอนไปทำงานที่หังโจว แล้วอยากอยู่เที่ยวต่ออีกสองวัน [1]</p> <p>เธอส่งภาพสถานที่ที่เคยไปแต่จำชื่อไม่ได้ให้ AI ช่วยหาว่าที่ไหน แล้วให้ AI วางแผนเที่ยวตามเงื่อนไขละเอียด ทั้งต้องการสถานที่เชิงวัฒนธรรม ห้างไลฟ์สไตล์ แก็ดเจ็ต แฟชั่น ความงาม ตลาดกลางคืน และเลี่ยงห้าง luxury</p> <p>จากนั้นให้ AI เสนอโรงแรมที่ใหม่หรือเพิ่งรีโนเวต สะอาด ไม่มีกลิ่นบุหรี่ อาหารเช้าดี ราคาสมเหตุสมผล</p> <p>ผลคือได้โรงแรมสามถึงสี่แห่ง ซึ่งหลายแห่งเป็นแบรนด์ที่เธอไม่เคยรู้จักมาก่อน [1]</p> <p>นี่คือสิ่งที่ผมคิดว่าแบรนด์ไทยยังประเมินต่ำไป</p> <p>ในโลกเก่า แบรนด์ที่คนไม่รู้จักแทบไม่มีโอกาสในสองวันแรกของการตัดสินใจ</p> <p>ในโลกใหม่ ถ้าข้อมูลของคุณตรงกับเงื่อนไขที่คนพิมพ์ คุณอยู่ในลิสต์เดียวกับแบรนด์ดังได้ทันที</p> <p>และในทางกลับกัน แบรนด์ดังที่ข้อมูลไม่ครบก็หลุดลิสต์ได้เหมือนกัน</p> <h2> คู่แข่งของคุณไม่ใช่คู่แข่งในหมวดเดียวกันแล้ว </h2> <p>ศุภศิษฏ์จาก Ogilvy ชี้จุดนี้ไว้น่าสนใจ [1]</p> <p>เดิมคนถามว่า "โทรศัพท์รุ่นไหนดี" หรือ "โรงแรมไหนน่าพัก"</p> <p>แต่ตอนนี้คำถามกลายเป็นแผนชีวิต เช่น จะพาผู้สูงอายุไปพัทยา ต้องพักที่เดินทางสะดวกและมีร้านอาหารอร่อยใกล้ ๆ</p> <p>เมื่อ AI ต้องประกอบคำตอบจากหลายมิติ ร้านอาหารก็แข่งกับโรงแรมในเรื่องทำเล และโรงแรมก็แข่งกับสถานที่ท่องเที่ยวในเรื่องเวลาเดินทาง</p> <p>หมวดสินค้าที่เคยแบ่งกันชัด ๆ กำลังละลาย</p> <h2> อีกด้านที่ทีมการตลาดควรเตรียมรับ </h2> <p>ณธิดายังชี้ปรากฏการณ์ที่ผมคิดว่าสำคัญไม่แพ้เรื่อง AI Search [1]</p> <p>มีกระแส Anti-AI คือความรู้สึกต่อต้านและเหนื่อยล้าจากการเจอคอนเทนต์ที่สร้างด้วย AI จำนวนมาก</p> <p>ผลคือคอนเทนต์จำนวนหนึ่งมีหน้าตาคล้ายกันหมดจนขาดเอกลักษณ์ โดยเฉพาะภาพโฆษณา งานนำเสนอ และคอนเทนต์ที่ผลิตเร็ว ๆ</p> <p>เมื่อทุกแบรนด์ใช้เครื่องมือคล้ายกัน ผู้บริโภคก็แยกความต่างของแบรนด์ได้ยากขึ้น</p> <p>มุมของณธิดาคือ AI ยังไม่มีรสนิยมและไม่เข้าใจบริบทเชิงสร้างสรรค์ ธุรกิจจึงต้องตัดสินใจเองว่าจะสื่อสารอย่างไร ใช้ภาพแบบไหน และเล่าเรื่องด้วยน้ำเสียงแบบใด [1]</p> <p>ผมคิดว่านี่คือด้านที่คนทำ GEO มักลืม</p> <p>เพราะการถูก AI อ้างอิงต้องอาศัยเนื้อหาที่มีคนอ่านจริงและจดจำได้ ถ้าเนื้อหาออกมาเหมือนคู่แข่งทั้งหมด AI ก็ไม่มีเหตุผลจะเลือกเรา</p> <h2> ฝั่งองค์กรก็เปลี่ยนวิธีทำงาน </h2> <p>ในเวทีเดียวกัน ณธิดาเล่าว่าทีม Marketing Oops! ใช้ AI Agent คัดกรองอีเมลขาเข้าหลายร้อยฉบับต่อวัน ทั้งข่าวประชาสัมพันธ์ คำเชิญงาน และข้อมูลธุรกิจ [1]</p> <p>Agent ทำหน้าที่คัด กรอง และชี้ประเด็นที่มีศักยภาพ แล้วคนเข้ามาตรวจและตัดสินใจอีกชั้นก่อนเข้าสู่กระบวนการผลิตคอนเทนต์</p> <p>นี่คือรูปแบบที่ผมคิดว่าเหมาะกับทีมเล็กในไทยมากกว่าการหวังให้ AI ทำแทนทั้งสาย</p> <p>อีกเคสคือช่างภาพในทีมที่ไม่มีพื้นฐานเขียนโค้ด แต่สนใจ AI แล้วขอเปลี่ยนบทบาทมาเป็น AI Builder จนพัฒนาระบบ Automation ให้ทีมได้ภายในเวลาราวหนึ่งปี [1]</p> <h2> ถ้าจะเริ่มสัปดาห์นี้ ผมจะทำตามลำดับนี้ </h2> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>วันที่ 1-2 : เลือก 20 คำถามที่ลูกค้าถามจริง (จากแชต ขาย โทรศัพท์) วันที่ 3 : ถามคำถามชุดนั้นกับ AI 3 ตัว แล้วบันทึกว่าใครถูกอ้างถึง วันที่ 4-5 : เปิดหน้าเว็บที่ควรถูกอ้างอิง แล้วเช็กว่าข้อมูลครบไหม วันที่ 6-7 : เพิ่มข้อมูลที่ขาด + ใส่ schema ให้ถูกประเภท สัปดาห์ถัดไป: ถามซ้ำชุดเดิม แล้วเทียบผลก่อนกับหลัง </code></pre> </div> <p>หัวใจอยู่ที่การถามซ้ำด้วยคำถามชุดเดิม เพราะถ้าเปลี่ยนคำถามทุกครั้ง คุณจะไม่รู้ว่าที่ดีขึ้นเพราะเนื้อหาหรือเพราะคำถามง่ายลง</p> <h2> สิ่งที่เวทีนี้ยังไม่ได้ตอบ </h2> <p>ในบทสรุปของเวทีนี้ไม่มีตัวเลขว่าแบรนด์ไทยถูกอ้างอิงใน AI Search มากน้อยแค่ไหนในภาพรวม</p> <p>ที่รู้คือ SCBX เองบอกว่าหลายองค์กรในประเทศไทยยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และแม้แต่องค์กรใหญ่ที่มีหลายเว็บก็ยังเจอว่าผลต่างกันมากในเครือเดียวกัน</p> <p>เท่าที่ผมค้นในเดือน พ.ย. 2026 เครื่องมือวัด AI Citation ที่มีอยู่รองรับหลายภาษา แต่ยังไม่เห็นตัวใดที่วางตำแหน่งว่าจัดการภาษาไทยเป็นพิเศษ ซึ่งน่าจะเป็นช่องว่างที่คนทำ SEO ไทยคว้าไปทำได้</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำ </h2> <p>ผมไม่ได้เข้าร่วมงานนี้และไม่ได้ฟังเวทีสด</p> <p>ผมอ่านบทสรุปของ Marketing Oops! ซึ่งเป็นผู้จัดเวทีและอ้างคำพูดทั้งสามคนโดยตรง แล้วเทียบกับเอกสารของ Google เรื่อง AI features กับข้อเสนอ <code>llms.txt</code> เพื่อเช็กว่าข้อความเรื่องการ index และเรื่องไฟล์สรุปตรงกันหรือไม่</p> <p>ตัวเลขทั้งหมดในบทนี้มาจากบทความนั้น ไม่ได้มาจากสไลด์หรือรายงานที่ผมเปิดเอง</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] Marketing Oops! · เมื่อ AI เปลี่ยนสนามแข่งขันธุรกิจ จาก AI Agent สู่ AI Search … (ต.ค. 2026) · <a href="https://marketingoops.com/exclusive/business-case/ai-marketing-agent-search-business-strategy/" rel="noopener noreferrer">https://marketingoops.com/exclusive/business-case/ai-marketing-agent-search-business-strategy/</a></p> <p>[2] Google Search Central · AI features and your website (เข้าถึง 3 พ.ย. 2026) · <a href="https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features" rel="noopener noreferrer">https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features</a></p> <p>[3] schema.org · เอกสารโครงสร้างข้อมูล (เข้าถึง 3 พ.ย. 2026) · <a href="https://schema.org/" rel="noopener noreferrer">https://schema.org/</a></p> <p>[4] llms.txt · ข้อเสนอไฟล์สรุปสำหรับโมเดลภาษา (เข้าถึง 3 พ.ย. 2026) · <a href="https://llmstxt.org/" rel="noopener noreferrer">https://llmstxt.org/</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> marketing seo ai thai Nokka Tue, 03 Nov 2026 07:50:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/robotstxt-brrthadediiywkhum-ai-aidcchringaihm-thdkhtklngaihmkhng-google-microsoft-aela-openai-38ek https://dev.to/sarantoon/robotstxt-brrthadediiywkhum-ai-aidcchringaihm-thdkhtklngaihmkhng-google-microsoft-aela-openai-38ek <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 3 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fvqct8gi2ua07g9rp379d.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fvqct8gi2ua07g9rp379d.png" alt="ภาพประกอบ: กำแพงคอนกรีตมืดที่มีป้ายเล็ก ๆ ติดอยู่หนึ่งป้าย ด้านหลังมีแสงสว่างลอดผ่านช่องแคบ" width="800" height="450"></a></p> <p>วันที่ 30 ตุลาคม 2026 สามบริษัทใหญ่ประกาศเรื่องเดียวกันในวันเดียว</p> <p>Google, Microsoft และ OpenAI บอกว่าจะยอมอ่าน "บรรทัดกลาง" บรรทัดหนึ่งใน robots.txt เพื่อบอกว่าเว็บไม่อนุญาตให้นำเนื้อหาไปเทรน AI [1][2][3]</p> <p>ถ้าทำได้จริง เจ้าของเว็บจะไม่ต้องเขียนกฎแยกทีละเจ้าเหมือนทุกวันนี้</p> <p>แต่คำว่า "ถ้า" ในประโยคข้างบนคือหัวใจของเรื่อง</p> <h2> ข้อตกลงนี้คืออะไรกันแน่ </h2> <p>จุดเริ่มต้นมาจากร่างที่ Kevin Kelley ซึ่งทำงานที่ Anthropic ส่งเข้า working group ด้าน AI Preferences ของ IETF เมื่อวันที่ 30 ตุลาคม 2026 [4]</p> <p>ต้องบอกให้ชัดก่อนว่านี่เป็นเพียง individual draft คือข้อเสนอส่วนบุคคลที่ IETF ยังไม่ได้รับรองเป็นมาตรฐาน [6]</p> <p>ชื่อร่างคือ Machine-Readable Training Preference Signal [4]</p> <p>แนวคิดของมันง่ายมาก คือไม่เพิ่มคำสั่งใหม่ให้ robots.txt เลย</p> <p>สิ่งที่มีอยู่แล้วคือกลุ่มกฎที่ขึ้นต้นด้วย User-Agent และตามด้วย Allow กับ Disallow</p> <p>สิ่งที่เพิ่มมาคือ "policy token" (โทเคนนโยบาย) หรือชื่อเฉพาะที่ใช้แทนหมวดการใช้งานหนึ่ง เช่น <code>__usage_ai-training</code> สำหรับการเทรน [4]</p> <p>หน้าตาเป็นแบบนี้<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>User-Agent: __usage_ai-training Disallow: / Allow: /press-kit/ </code></pre> </div> <p>แปลว่าเว็บนี้ไม่อนุญาตให้ใช้เนื้อหาเพื่อเทรน AI ยกเว้นโฟลเดอร์ press-kit</p> <h2> ทำไมต้องมีบรรทัดกลาง </h2> <p>ก่อนหน้านี้ เจ้าของเว็บต้องไล่เขียนกฎแยกสำหรับบอตแต่ละเจ้า ตัวอย่างเช่น GPTBot, Google-Extended, ClaudeBot และ Applebot-Extended [3]</p> <p>แต่ละเจ้าตั้งชื่อไม่เหมือนกัน</p> <p>ในมุมมองของผม ผลคือเว็บขนาดกลางและเล็กแทบไม่มีทางตามทัน และหลายเว็บเลือกบล็อกทั้งหมดเพื่อความปลอดภัย ซึ่งทำให้เสียการมองเห็นในผลค้นหาไปด้วย</p> <p>ส่วนการแยก "ห้ามเอาไปเทรน" ออกจาก "ห้ามเอามาแสดงผล" นั้น Microsoft เป็นฝ่ายแยกเองด้วยค่า grounding ต่างหาก [2] ขณะที่บรรทัดกลางคุมเฉพาะเรื่องการเทรน</p> <h2> แต่ละค่ายอ่านมันต่างกัน </h2> <p>ตรงนี้สำคัญที่สุด เพราะคำว่า "รองรับ" ไม่ได้แปลว่าทำเหมือนกัน</p> <p><strong>Google</strong> บอกว่าถ้าเว็บตั้งบรรทัดนี้เพื่อไม่ให้เทรน แล้วไม่ได้ระบุ Google-Extended ไว้เป็นพิเศษ Google จะตีความว่าเท่ากับสั่งห้าม Google-Extended [1]</p> <p>และ Google-Extended คุมทั้งการเทรนโมเดล Gemini ในอนาคต และการดึงเนื้อหาไปประกอบคำตอบใน Gemini Apps กับ Vertex AI [5]</p> <p>แปลว่าถ้าคุณห้ามเทรนด้วยบรรทัดนี้ คุณอาจเสียสิทธิ์ในการถูกอ้างอิงใน Gemini ไปด้วย โดยไม่ได้ตั้งใจ</p> <p>ในทางกลับกัน เว็บที่อนุญาต Google-Extended อย่างชัดเจนจะมีสิทธิ์ปรากฏในคำตอบของ Gemini [1]</p> <p><strong>Microsoft</strong> แยกสองเรื่องออกจากกันจริง คือมีค่า training กับ grounding คนละตัว [2]</p> <p>training ตั้งได้ทั้งระดับเว็บผ่าน robots.txt และระดับหน้าผ่าน meta tag หรือ HTTP header (ส่วนหัวของคำขอ)</p> <p>grounding ตั้งได้แค่ระดับหน้า และมีตัวเลือกใหม่ชื่อ <code>DisallowExtended</code> ซึ่งยอมให้ Microsoft เอาเนื้อหาไปใช้ใน AI Mode, AI Overview, Copilot และ Microsoft 365 แต่ไม่ยอมให้ใช้ผ่านบริการ grounding ที่ Microsoft ขายต่อให้บริษัทอื่น เช่น Web IQ [2]</p> <p><strong>OpenAI</strong> บอกว่าจะทำตามสัญญาณกลางนี้ภายใน "ไม่กี่เดือนข้างหน้า" และนโยบาย robots.txt เดิมยังมีผลอยู่ [3]</p> <p><strong>Anthropic</strong> ยังไม่มีประกาศบนหน้า newsroom ของตัวเอง ณ วันที่ผมตรวจ แต่ในอีเมลของ Kelley ระบุว่า Anthropic เริ่มพัฒนาการรองรับร่างนี้แล้ว และการทำรองรับทั่วทุกบริการจะใช้เวลาสักระยะ [6]</p> <h2> ไทม์ไลน์ที่ควรจำ </h2> <ul> <li> <strong>15 ธ.ค. 2026</strong> - Bing Webmaster Tools เปิดหน้าต่างตั้งค่า grounding ชั่วคราว สำหรับเว็บที่ยังใช้ NoArchive หรือ NoCache ณ วันนั้น [2][7]</li> <li> <strong>1 ก.พ. 2027</strong> - Microsoft เริ่มทำตามค่าใหม่ตอนเก็บข้อมูล [2]</li> <li> <strong>1 มี.ค. 2027</strong> - Microsoft เลิกตีความ NoArchive และ NoCache เป็นค่า training หรือ grounding หลังจากนี้ เว็บที่ยังไม่ประกาศค่า grounding ระดับหน้าและยังไม่บันทึกไว้ใน BWT จะถูกมองเป็นอนุญาตจนกว่าจะถูกเก็บข้อมูลใหม่ [2]</li> <li> <strong>ต้นปี 2027</strong> - Google ตั้งเป้ารองรับสัญญาณกลางนี้ [5]</li> <li> <strong>อีกไม่กี่เดือน</strong> - OpenAI [3]</li> </ul> <h2> เรื่องที่คนทำเว็บมักเข้าใจผิดเพิ่มเติม </h2> <p>หัวข้อนี้ไม่ได้เจาะจงตลาดใดตลาดหนึ่ง แต่เป็นจุดที่คนดูแลเว็บพลาดบ่อยที่สุด</p> <p>Google-Extended ไม่ได้คุม AI Overviews กับ AI Mode</p> <p>สองอย่างนั้นมีปุ่มแยกใน Search Console ต่างหาก [6]</p> <p>แปลว่าถ้าคุณห้าม Google-Extended เพื่อกันการเทรน คุณอาจยังถูกดึงไปแสดงใน AI Overviews อยู่ดี เว้นแต่ไปปิดที่ Search Console</p> <p>และในทางกลับกัน การปิด AI Overviews ก็ไม่ได้หยุดการเทรน</p> <p>ส่วนตัว Google-Extended เองคุมอะไรบ้าง อยู่ในหัวข้อถัดไป</p> <h2> ถ้าจะทำวันนี้ ผมจะทำแบบนี้ </h2> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code># 1) บล็อกการเก็บข้อมูลของบอตที่ไม่อยากให้เข้า (กฎเดิม) User-Agent: GPTBot Disallow: / # 2) บอกเจตนาเรื่องการเทรนแบบกลาง (ยังไม่มีใครอ่าน แต่เขียนไว้ก่อนได้) User-Agent: __usage_ai-training Disallow: / Allow: /press-kit/ </code></pre> </div> <p>สองกลุ่มนี้ปลอดภัย เพราะกลุ่มแรกคุมการเข้าเว็บ กลุ่มที่สองคุมเจตนาเรื่องการเทรน</p> <p><strong>แต่ถ้าคุณจะเพิ่มกลุ่มที่สาม ต้องรู้เรื่องนี้ก่อน</strong><br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>User-Agent: Google-Extended Allow: / </code></pre> </div> <p>หลายคนเข้าใจว่าการเขียนแบบนี้คือ "อนุญาตให้หาข้อมูลไปตอบคำถาม แต่ไม่ให้เอาไปเทรน"</p> <p>ความจริงคือ Google ไม่มีค่าที่แยกสองเรื่องนี้ออกจากกัน</p> <p>Google-Extended คุมทั้งการเทรนโมเดล Gemini ในอนาคต และการดึงเนื้อหาไปประกอบคำตอบใน Gemini Apps กับ Vertex AI [5]</p> <p>ดังนั้น <code>Allow: /</code> ใต้ Google-Extended จึงเท่ากับอนุญาตทั้งสองอย่าง และจะกลับคำสั่งห้ามในบล็อกที่สองด้วย</p> <p>ถ้าคุณห้ามเทรน แต่ยังอยากให้ Google อ้างอิงเว็บได้ใน Gemini Apps กับ Vertex AI คุณต้องเลือกอย่างใดอย่างหนึ่งในสองอย่างนี้ ส่วน AI Overviews กับ AI Mode ยังคุมแยกได้ที่ Search Console [6]</p> <h2> สิ่งที่คนอ่านข่าวพลาด </h2> <p>ข่าวส่วนใหญ่พาดหัวว่า "บล็อก AI ได้ด้วยบรรทัดเดียว" ซึ่งทำให้เข้าใจผิดสองจุด</p> <p><strong>จุดแรก คือตอนนี้ยังไม่มีใครรองรับจริง</strong> ทั้งสามบริษัทประกาศแผน ไม่ใช่ประกาศว่าเปิดใช้แล้ว [1][2][3][6]</p> <p><strong>จุดที่สอง คือบรรทัดนี้ไม่ได้คุมการเก็บข้อมูล</strong> ร่างเขียนชัดว่า token นี้ไม่เกี่ยวกับการ crawl [4]</p> <p>ถ้าคุณอยากกันไม่ให้บอต (crawler) เข้ามาอ่านหน้าเว็บ คุณยังต้องใช้กฎ User-Agent ปกติหรือบล็อกที่ระดับเซิร์ฟเวอร์</p> <p>อีกจุดที่ลึกกว่านั้น คือกลุ่มกฎแบบ <code>User-Agent: *</code> จะไม่มีทาง match กับ token นี้ และไฟล์ที่ไม่มีกลุ่มนี้เลยถือว่า "ไม่มีความเห็น" ซึ่ง Kelley ระบุว่าเป็นจริงกับ robots.txt ทุกไฟล์ที่เผยแพร่อยู่ในปัจจุบัน [4][6]</p> <p>แปลว่าเว็บที่เคยเขียน <code>Disallow: /</code> ใต้ <code>User-Agent: *</code> มาก่อน ไม่ได้หมายความว่าห้ามเทรน</p> <h2> ข้อจำกัดที่ยังไม่มีใครตอบ </h2> <p>ถ้าเว็บมีทั้งกฎ GPTBot ที่ห้าม กับบรรทัดกลางที่อนุญาต จะเกิดอะไรขึ้น</p> <p>เอกสารของ OpenAI ยังไม่ระบุว่าเมื่อสองกฎขัดกันจะถืออันไหนก่อน ซึ่งเป็นช่องว่างที่คนดูแลเว็บควรรู้ไว้ [6]</p> <p>อีกเรื่องที่ Google ยกมาประกอบคือข้อเสนอนี้สอดคล้องกับ EU Code of Practice สำหรับผู้ให้บริการโมเดล GPAI ภายใต้กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป ซึ่ง Google อธิบายว่า robots.txt เป็นวิธีหลักที่ผู้เผยแพร่ใช้ประกาศเจตนาแบบเครื่องอ่านได้ [1]</p> <p>ต้องแยกให้ชัดว่า Code เป็นการรับรองโดยสมัครใจ ส่วนพันธกรณีทางกฎหมายมาจากกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปเอง ไม่ใช่จาก robots.txt</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำ </h2> <p>ผมยังไม่ได้แก้ robots.txt ของเว็บใดทั้งสิ้น และไม่ได้ทดสอบว่าบอตตัวไหนอ่าน token นี้จริง</p> <p>ผมอ่านประกาศต้นทางทั้งสามฉบับจาก Google Search Central, Microsoft Bing Blog และ OpenAI โดยตรง ไม่ได้อาศัยบทสรุปของสื่ออย่างเดียว</p> <p>ผมเปิดตัวร่างบน datatracker ของ IETF เพื่ออ่านถ้อยในตัวร่างเอง และตรวจหน้าเอกสาร crawler ของ Google กับหน้า FAQ ของ Bing เพื่อยืนยันไทม์ไลน์</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] Google Search Central · Supporting a shared AI training control for websites (30 ต.ค. 2026) · <a href="https://developers.google.com/search/blog/2026/10/ai-training-control" rel="noopener noreferrer">https://developers.google.com/search/blog/2026/10/ai-training-control</a></p> <p>[2] Microsoft Bing Blog · Your content, your choice (30 ต.ค. 2026) · <a href="https://blogs.bing.com/search/2026/10/your-content-your-choice-clearer-preferences-for-training-and-grounding/" rel="noopener noreferrer">https://blogs.bing.com/search/2026/10/your-content-your-choice-clearer-preferences-for-training-and-grounding/</a></p> <p>[3] OpenAI · Making it easier for websites to express AI training preferences (30 ต.ค. 2026) · <a href="https://openai.com/index/helping-websites-express-ai-training-preferences/" rel="noopener noreferrer">https://openai.com/index/helping-websites-express-ai-training-preferences/</a></p> <p>[4] IETF · draft-kelley-aipref-training-preference-signal-00 (30 ต.ค. 2026) · <a href="https://datatracker.ietf.org/doc/draft-kelley-aipref-training-preference-signal/" rel="noopener noreferrer">https://datatracker.ietf.org/doc/draft-kelley-aipref-training-preference-signal/</a></p> <p>[5] Google · List of Google crawlers and fetchers: Google-Extended (เข้าถึง 3 พ.ย. 2026) · <a href="https://developers.google.com/crawling/docs/crawlers-fetchers/google-common-crawlers" rel="noopener noreferrer">https://developers.google.com/crawling/docs/crawlers-fetchers/google-common-crawlers</a></p> <p>[6] Search Engine Journal · Google, Microsoft and OpenAI plan to honor shared AI training opt-out (1 พ.ย. 2026) · <a href="https://www.searchenginejournal.com/google-microsoft-openai-shared-ai-training-opt-out/595387/" rel="noopener noreferrer">https://www.searchenginejournal.com/google-microsoft-openai-shared-ai-training-opt-out/595387/</a></p> <p>[7] Microsoft · Bing Webmaster Help: new AI preferences (เข้าถึง 3 พ.ย. 2026) · <a href="https://www.bing.com/webmasters/help/new-ai-preferences-2t1cc16d" rel="noopener noreferrer">https://www.bing.com/webmasters/help/new-ai-preferences-2t1cc16d</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> seo ai webdev marketing Nokka Tue, 03 Nov 2026 07:30:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/omedl-ai-frnethiiyrplaaypii-2026-thamaimandabbn-artificial-analysis-epliiynthangkradaan-4l11 https://dev.to/sarantoon/omedl-ai-frnethiiyrplaaypii-2026-thamaimandabbn-artificial-analysis-epliiynthangkradaan-4l11 <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 3 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F48fco8kza9visi1k3c3e.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F48fco8kza9visi1k3c3e.png" alt="ภาพประกอบ: บันไดเหล็กสูงในห้องมืดที่มีแสงจากด้านบนส่องลงมา แต่ละขั้นมีป้ายตัวเลขเล็ก ๆ ติดอยู่" width="800" height="450"></a></p> <p>Artificial Analysis คือเว็บที่ AA เองเรียกว่าดัชนีหลักในการวัดความสามารถของโมเดล [1]</p> <p>สัปดาห์นี้เว็บนั้นเปลี่ยนวิธีวัดครั้งใหญ่ที่สุดตั้งแต่ต้นปี และผลคืออันดับทั้งหมดถูกเขย่า</p> <h2> เกิดอะไรขึ้น </h2> <p>AA เปิดตัว Intelligence Index v5 เมื่อไม่กี่วันก่อน [1]</p> <p>เป็นการเปลี่ยนชุดข้อสอบหลัก ไม่ใช่แค่ปรับน้ำหนัก</p> <ul> <li>ตอนนี้ 60 เปอร์เซ็นต์ของดัชนีสร้างจากชุดข้อสอบส่วนตัวหรือคำตอบที่เก็บไว้ ไม่เปิดให้โมเดลเห็นล่วงหน้า</li> <li>น้ำหนักแบ่งเป็นสี่ด้านเท่ากัน ด้านละ 25 เปอร์เซ็นต์ คือ Knowledge Work, Coding, Science และ General</li> <li>มีการทดสอบใหม่สองตัว คือ FrontierCode 2.0 ของ Cognition และ Terminal-Bench-Science</li> <li>มีการยกเครื่อง HLE เป็น HLE-Diamond, AA-Omniscience เป็น v1.1 และ CritPt เป็น v2</li> <li>ถอด GDPval-AA v2.1, SciCode และ AA-LCR ออก</li> </ul> <p>เมื่อชุดข้อสอบเปลี่ยน อันดับก็เปลี่ยนตาม แม้โมเดลจะไม่ได้อัปเดตอะไรเลย</p> <h2> ห้าอันดับแรก ณ วันนี้ </h2> <h3> ตารางคะแนนแบบอ่านเร็ว </h3> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Gemini 4 Carbon (high) 59 Claude Opus 5.5 (max) 58 GPT-6 Astra (max) 57 GPT-6.1 Sol (max) 55 Gemini 4 Argon (high) 50 </code></pre> </div> <ul> <li>Gemini 4 Carbon (high) 59 คะแนน ขึ้นที่หนึ่งเมื่อ 28 ต.ค. [2]</li> <li>Claude Opus 5.5 (max) 58 คะแนน</li> <li>GPT-6 Astra (max) 57 คะแนน</li> <li>GPT-6.1 Sol (max) 55 คะแนน</li> <li>Gemini 4 Argon (high) 50 คะแนน [1][3]</li> </ul> <p>ในห้าอันดับแรกมีสามค่าย คือ Google สองตัว OpenAI สองตัว และ Anthropic หนึ่งตัว</p> <h2> Gemini 4 Carbon ชนะเพราะอะไร </h2> <p>Carbon ทำคะแนนนำใน 4 จาก 9 การทดสอบย่อยของดัชนี [2]</p> <ul> <li>HLE-Diamond 69 เปอร์เซ็นต์ (Opus 5.5 ได้ 68)</li> <li>Terminal-Bench-Science 65 เปอร์เซ็นต์ (Opus 59)</li> <li>AutomationBench 78 เปอร์เซ็นต์ เสมอกับ Gemini 4 Argon และมากกว่า Opus 70 [1]</li> <li>AA-Omniscience v1.1 ได้ 54 คะแนน (Opus 48) [3]</li> </ul> <p>จุดที่ต้องระวังคือ AA-Omniscience วัดทั้งความแม่นและอัตราการตอบผิด Carbon ตอบถูกเพิ่มขึ้น 10 จุด แต่ hallucination เพิ่มจาก 4 เป็น 11 เปอร์เซ็นต์ [2]</p> <p>ตัวเลข 11 เปอร์เซ็นต์ยังต่ำเป็นอันดับสองรองจาก Argon และต่ำกว่า Opus กับ GPT-6 Astra ซึ่งอยู่ที่ 50 เปอร์เซ็นต์</p> <h2> แต่มีจุดที่ Carbon ยังแพ้ชัด </h2> <p><strong>หนึ่ง งานเอกสาร</strong> AA-Briefcase ให้ Opus 1801 Elo ส่วน Carbon ได้ 1610 ยังตามหลัง Kimi K3.1 Pro (1678), Muse Wonder (1659) และ Grok 4.7 (1638) ด้วย [2][3]</p> <p><strong>สอง งานเขียนโค้ดในรีโปจริง</strong> FrontierCode 2.0 ให้ Opus 46 เปอร์เซ็นต์ Carbon 41 เปอร์เซ็นต์ [3]</p> <p><strong>สาม งานโค้ดแบบทั้งเอเจนต์</strong> Coding Agent Index ให้ Claude Code กับ Opus 5.5 ได้ 62 คะแนน ส่วน Carbon กับ Antigravity CLI ได้ 59 [2]</p> <p>ข้อสามน่าสนใจเพราะมันวัดทั้งโมเดลและเครื่องมือที่ห่อโมเดลไว้ (harness) ไม่ได้วัดตัวโมเดลเดี่ยว ๆ</p> <h2> ตัวเลขที่ผมคิดว่าสำคัญที่สุดในรอบนี้ </h2> <p>ในบทความแนะนำตัว Carbon เอง AA เขียนว่า Carbon ได้ 51 เปอร์เซ็นต์บน FrontierCode v1.1 [2]</p> <p>แต่พอขึ้นดัชนี v5 ซึ่งใช้ FrontierCode 2.0 คะแนนของ Carbon เหลือ 41 เปอร์เซ็นต์ [3]</p> <p>หายไปสิบจุดทันทีที่เปลี่ยนชุดข้อสอบ</p> <p>ผมไม่ได้มองว่านี่คือความล้มเหลวของ Carbon แต่เป็นคำเตือนเรื่องวิธีอ่านคะแนน</p> <p>ชุดข้อสอบที่คำถามถูกเผยแพร่แล้ว ย่อมมีโอกาสที่โมเดลเคยเห็นมาก่อน ชุดข้อสอบที่ปิดไว้จึงวัดของจริงได้ดีกว่า [1]</p> <p>นี่เป็นเหตุผลส่วนหนึ่งที่ AA ใช้ชุดปิดถึง 60 เปอร์เซ็นต์ของดัชนี</p> <h2> ต้นทุนต่องาน ต่างกันกว่าสิบเท่า </h2> <p>Carbon ใช้เงิน 7.76 ดอลลาร์ต่อหนึ่งงานในดัชนี ส่วน Opus 5.5 ใช้ 10.04 ดอลลาร์ [2][3]</p> <p>ส่วนต่างเกิดจากจำนวนโทเคนที่ใช้ Carbon ใช้เอาต์พุต 123,000 โทเคนต่องาน ขณะที่ Opus ใช้ 173,000 [3]</p> <p>ในกลุ่มสิบบนสุด GPT-6.1 Terra ประหยัดที่สุดที่ 0.96 ดอลลาร์ต่องาน และ Claude Fable 5.1 แพงที่สุดที่ 13.04 ดอลลาร์ [1]</p> <p>ตัวเลขนี้สำคัญกว่าคะแนน เพราะโมเดล 55 คะแนนอาจถูกกว่าตัวท็อปหลายเท่าเมื่อคิดต่อชิ้นงาน</p> <h2> ช่องว่างโมเดลเปิดน้ำหนักถ่างขึ้น </h2> <p>AA สรุปว่าช่องว่างระหว่างค่ายใหญ่กับโมเดลเปิดน้ำหนักเพิ่มจาก 3 แต้มเป็น 12 แต้ม [1]</p> <ul> <li>Kimi K3.1 Pro ได้ 46 แต้ม เป็นโมเดลน้ำหนักเปิดที่สูงสุด แต่ยังไม่ปล่อยไฟล์น้ำหนักจริง [1]</li> <li>ในกลุ่มที่ปล่อยจริง DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) และ GLM-5.3 (max) ได้ 32 แต้ม</li> <li>Claude Haiku 5.5 (max) ซึ่งเป็นโมเดลเล็กของค่ายใหญ่ ได้ 36 แต้ม สูงกว่าทุกโมเดลเปิดน้ำหนักที่ปล่อยจริง [1]</li> </ul> <p>บน Terminal-Bench-Science ภาพยิ่งชัด DeepSeek ทำได้ 13 เปอร์เซ็นต์ ขณะที่ผู้นำอย่าง Carbon แตะ 65 [1][3]</p> <h2> ของใหม่ที่อาจเปลี่ยนวิธีเลือกโมเดล </h2> <p><strong>AA-Robotics v0.1</strong> เปิดตัว 14 ต.ค. ให้โมเดลบังคับแขนกลหกแกน แปดงานแรก GPT-6 Astra นำที่ 69 คะแนน ตามด้วย GPT-6.1 Sol 65, Gemini 4 Argon 55, Claude Opus 5.5 49 และ Claude Fable 5.1 46 [4]</p> <p>AA เขียนเองว่าโมเดลยังช้าและแพงเกินใช้งานจริงเกือบสองอันดับขนาดเทียบกับมนุษย์ งานหนึ่งของ GPT-6 Astra ใช้เวลาเฉลี่ย 30 นาทีและเงิน 16.36 ดอลลาร์ [4]</p> <p><strong>Optima</strong> เป็นเครื่องมือให้เราสร้างชุดข้อสอบของตัวเองจากงานจริง แล้วเทียบโมเดลบนงานนั้น ทั้งด้านคุณภาพ ต้นทุน และเวลา [5]</p> <p>มันแก้ปัญหาที่ผมเจอบ่อยที่สุด คือคะแนนกลาง ๆ ไม่ได้บอกว่าโมเดลไหนเหมาะกับงานเขียนภาษาไทยของเรา</p> <h2> ตัวเลขชุดนี้บอกอะไรเรา และไม่บอกอะไร </h2> <p>มันบอกลำดับความสามารถในงานที่ AA เลือกวัด ซึ่งออกแบบให้สะท้อนการใช้งานจริงมากขึ้นกว่าปีที่แล้ว</p> <p>แต่มันไม่บอกว่าโมเดลไหนเหมาะกับงานเฉพาะของคุณ เพราะแต่ละงานให้น้ำหนัก Coding, Science และ Knowledge Work ไม่เท่ากัน</p> <p>คุณไม่ต้องเลือกตามอันดับรวมก็ได้ ถ้างานของคุณกระจุกอยู่ด้านเดียว</p> <p>อีกจุดที่ผมเจอตอนอ่าน คือตัวเลข Terminal-Bench 4.0 บนหน้าบทความกับหน้าเปรียบเทียบไม่ตรงกัน หน้าแรกเขียน 64 ต่อ 56 ส่วนอีกหน้าเขียน 65 ต่อ 60 [2][3]</p> <p>ผมใช้ชุดหลังเพราะเป็นหน้าข้อมูลรุ่นล่าสุด แต่ส่วนต่างนี้บอกว่าตัวเลขบนเว็บเขาอัปเดตไม่พร้อมกัน ควรเช็ควันที่กำกับทุกครั้ง</p> <h2> ตัวอย่างวิธีอ่านให้เข้ากับงานของเรา </h2> <p>สมมติคุณต้องเลือกโมเดลมาช่วยเขียนบทความภาษาไทยเดือนละหลายสิบชิ้น</p> <p>ถ้าคุณทำ 40 ชิ้นต่อเดือน ต้นทุนต่องานจะบอกแบบนี้<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Gemini 4 Carbon 7.76 x 40 = 310.40 ดอลลาร์ Claude Opus 5.5 10.04 x 40 = 401.60 ดอลลาร์ GPT-6.1 Terra 0.96 x 40 = 38.40 ดอลลาร์ </code></pre> </div> <p>ส่วนต่างระหว่าง Carbon กับ Opus คือ 91.20 ดอลลาร์ต่อเดือน ส่วน Terra ถูกกว่าทั้งคู่จนต้องถามกลับว่าคุณภาพพอใช้งานไหม</p> <p>คะแนนที่ควรดูไม่ใช่คะแนนรวม แต่เป็น AA-Briefcase ถ้างานคุณเป็นการเรียบเรียงข้อมูล และ Terminal-Bench-Science ถ้าต้องอ่านงานวิจัย</p> <p>ส่วนต้นทุนต่องานควรคูณด้วยจำนวนงานจริงที่คุณทำ ไม่ใช่ดูราคาต่อล้านโทเคน</p> <p>ตัวอย่างนี้เป็นวิธีคิดที่ผมใช้เอง ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงินหรือคำแนะนำการเลือกซื้อ</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำ </h2> <p>ผมอ่านหน้าเว็บของ Artificial Analysis โดยตรงทั้งหน้าดัชนี บทความแนะนำตัว Carbon หน้าเปรียบเทียบโมเดล และหน้าของ AA-Robotics กับ Optima</p> <p>ผมไม่ได้รันการทดสอบเอง และไม่ได้สมัครแพ็กเกจเสียเงินเพื่อดูข้อมูลเชิงลึก</p> <p>ตัวเลขทั้งหมดในบทนี้จึงเป็นตัวเลขที่ AA เผยแพร่ต่อสาธารณะ ไม่ใช่การวัดของผม</p> <p>อีกข้อที่ต้องบอกคือ Gemini 4 Carbon ยังไม่เปิดให้คนทั่วไปใช้ บริษัททยอยปล่อยให้ผู้ใช้บางกลุ่ม ตัวเลขของมันจึงเป็นของเวอร์ชันที่ AA ได้เข้าถึง ไม่ใช่ของที่คุณดาวน์โหลดมาใช้ได้วันนี้ [2]</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] Artificial Analysis · Announcing Artificial Analysis Intelligence Index v5 (27 ต.ค. 2026) · <a href="https://artificialanalysis.ai/articles/artificial-analysis-intelligence-index-v5" rel="noopener noreferrer">https://artificialanalysis.ai/articles/artificial-analysis-intelligence-index-v5</a></p> <p>[2] Artificial Analysis · Gemini 4 Carbon is the new #1 on the Artificial Analysis Intelligence Index v5 (28 ต.ค. 2026) · <a href="https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-4-carbon-new-number-1" rel="noopener noreferrer">https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-4-carbon-new-number-1</a></p> <p>[3] Artificial Analysis · Gemini 4 Carbon (High) vs Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback) (เข้าถึง 3 พ.ย. 2026) · <a href="https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-carbon-vs-claude-opus-5-5" rel="noopener noreferrer">https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-carbon-vs-claude-opus-5-5</a></p> <p>[4] Artificial Analysis · Welcome to the era of embodied AI: Introducing AA-Robotics v0.1 (14 ต.ค. 2026) · <a href="https://artificialanalysis.ai/articles/aa-robotics" rel="noopener noreferrer">https://artificialanalysis.ai/articles/aa-robotics</a></p> <p>[5] Artificial Analysis · Optima (เข้าถึง 3 พ.ย. 2026) · <a href="https://artificialanalysis.ai/optima" rel="noopener noreferrer">https://artificialanalysis.ai/optima</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> ai llm programming news Nokka Tue, 03 Nov 2026 07:10:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/ai-epliiynaairainchiiwitkhnaithyeduuentulaakhm-2026-12-khaawthiiaichaidcchringaelaeruuengthiitngrawang-4p56 https://dev.to/sarantoon/ai-epliiynaairainchiiwitkhnaithyeduuentulaakhm-2026-12-khaawthiiaichaidcchringaelaeruuengthiitngrawang-4p56 <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 3 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fisa348jcdnmp1tis1kbl.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fisa348jcdnmp1tis1kbl.png" alt="ภาพประกอบ: โต๊ะไม้ในห้องที่มีแสงเช้า แก้วกาแฟหนึ่งแก้ววางข้างแว่นตาและโทรศัพท์ที่หน้าจอสว่าง" width="800" height="450"></a></p> <p>เดือนตุลาคมที่ผ่านมา เป็นเดือนที่ข่าว AI วิ่งเร็วกว่าที่คนทำงานจะตามทัน</p> <p>ผมเริ่มจากคลิปดันของช่อง Data-Espresso ซึ่งเข้าถึงได้เฉพาะคำบรรยายคลิปและรายการบท เพราะ YouTube บล็อกวิดีโอจากเซิร์ฟเวอร์นี้ แล้วเอาทุกเรื่องไปเปิดประกาศต้นฉบับเองอีกครั้ง เพราะคลิปหนึ่งคลิปสรุปสิบเอ็ดเรื่อง ย่อมมีจุดที่ต้องตรวจซ้ำ (ผมแยก Gemini 4 Argon กับ Nano Banana 2.1 ออกจากกัน จึงนับเป็นสิบสองหัวข้อ)</p> <p>ผลคือได้สิบสองเรื่องที่คนใช้ได้จริง และมีหลายเรื่องที่ควรรู้ก่อนโดนผลกระทบ</p> <h2> ภาพรวมสี่กลุ่ม </h2> <p>คลิปนั้นจัดข่าวเป็นสี่กลุ่ม คือโมเดลและเครื่องมือใหม่ เรื่องที่เกี่ยวกับประเทศไทย ความปลอดภัย และข่าวเงินกับตลาดทุน</p> <p>ผมจะเล่าตามลำดับนั้น แล้วปิดท้ายด้วยสิ่งที่คุณทำได้จริงในสัปดาห์นี้</p> <h2> กลุ่มที่หนึ่ง โมเดลและเครื่องมือใหม่ </h2> <h3> GPT-6 มาถึงคนใช้ฟรี </h3> <p>OpenAI ประกาศเมื่อ 7 ตุลาคม 2026 ว่า GPT-6 พร้อม Intelligent UI เริ่มทยอยให้แพ็กเกจเสียเงินก่อน และขยายให้ผู้ใช้ Free กับ Go ในวันถัดมา [1]</p> <p>จุดที่คนมักเข้าใจผิดคือมี GPT-6 สองรุ่น ไม่ใช่รุ่นเดียว</p> <ul> <li>แพ็กเกจ Plus, Pro, Business และ Enterprise ใช้ <strong>GPT-6 Sol</strong> </li> <li>แพ็กเกจ Free และ Go ใช้ <strong>GPT-6 Luna</strong> </li> </ul> <p>ทั้งสองรุ่นปรับมาเพื่อบทสนทนาภาษาธรรมชาติ และ OpenAI ระบุว่าการเปลี่ยนครั้งนี้ไม่กระทบโมเดลที่อยู่เบื้องหลัง Work และ Codex [1]</p> <p>Intelligent UI คือคำตอบที่ไม่ได้มีแค่ข้อความ แต่มีภาพ ปุ่ม แบบฟอร์ม กราฟ และเครื่องมือเล็ก ๆ ที่กดใช้ได้ในแชต เช่น เครื่องคำนวณค่าอาหาร หรือแผนภาพที่กดดูทีละส่วน [1]</p> <h3> Gemini 4 Argon เปิดให้ทั้งโลกใช้ผ่าน API </h3> <p>Google เปิดตัว Gemini 4 Argon เมื่อ 13 ตุลาคม 2026 พร้อมระบุว่าเป็นโมเดลฟรอนเทียร์รุ่นล่าสุด และเปิดให้ทั้งโลกใช้ผ่าน API ทันที [2]</p> <p>ณ วันเปิดตัว Google อ้างว่า Argon ขึ้นที่หนึ่งบน Vals Index ซึ่งวัดงานในภาคเศรษฐกิจจริง ทั้งการเงิน โค้ด กฎหมาย และภาษี [2]</p> <p>แต่การจัดอันดับล่าสุดเมื่อ 30 ตุลาคม 2026 เปลี่ยนไปแล้ว Argon อยู่อันดับ 4 ที่ 69.24 เปอร์เซ็นต์ นำโดย Claude Sonnet 5.5 (70.85) ตามด้วย Gemini 4 Carbon (70.45) และ Claude Opus 5.5 (70.18) [15]</p> <h3> Nano Banana 2.1 เปิดตัว 6 ตุลาคม </h3> <p>โมเดลสร้างภาพรุ่นใหม่นี้อยู่ในตระกูล Gemini 3 และสร้างบนพื้นฐานของ Gemini 3.6 Flash [3]</p> <p>จุดที่คนทำงานภาพควรรู้คือมันรับข้อความและภาพเข้าได้ถึง 1 ล้านโทเคน และส่งภาพออกความละเอียด 4K [3]</p> <h3> Kling 4.0 สร้างวิดีโอ 30 วินาทีในครั้งเดียว </h3> <p>Kuaishou ประกาศว่า Kling 4.0 เปิดตัวเมื่อ 15 ตุลาคม 2026 โดยชูจุดขายสามข้อ [4]</p> <ul> <li>การเคลื่อนไหวขนาดใหญ่ที่นิ่งขึ้น</li> <li>สร้างวิดีโอได้ต่อเนื่องถึง 30 วินาทีในการรันครั้งเดียว</li> <li>Omni Reference ที่อ้างอิงสื่อต้นแบบรวมกันได้ถึง 15 รายการ และคีย์เฟรม 10 ภาพ</li> </ul> <p>ในมุมมองของผม ข้อสามน่าสนใจที่สุดสำหรับคนทำคอนเทนต์ เพราะการคุมให้ตัวละครหน้าตาเดิมตลอดคลิปยาวยังเป็นปัญหาหลักของโมเดลวิดีโอส่วนใหญ่</p> <h2> กลุ่มที่สอง เรื่องที่เกี่ยวกับประเทศไทย </h2> <h3> แว่น Ray-Ban Meta และ Oakley Meta ขายในไทยแล้ว </h3> <p>EssilorLuxottica และ Meta ประกาศเปิดตัวแว่น AI ในประเทศไทยเมื่อ 14 ตุลาคม และเริ่มวางจำหน่าย 20 ตุลาคม 2026 [5]</p> <p>มีสี่รุ่น ครอบคลุมแว่นกันแดด แว่นสายตา และแว่นกีฬา พร้อม Meta AI ที่ใช้ภาษาไทยได้ [5]</p> <p>ราคาเปิดตัวมีดังนี้<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>Oakley Meta HSTN 16,290 บาท Ray-Ban Meta Gen 3 16,690 บาท Ray-Ban Meta Optics 2 17,490 บาท Oakley Meta Vanguard 20,390 บาท </code></pre> </div> <p>ตัวเลขนี้มาจากการรายงานของสื่อ tech ไทยที่อ้างประกาศของบริษัท ผมยังไม่ได้เห็นหน้าประกาศไทยบนเว็บ Meta โดยตรง [5]</p> <h3> Bixby เข้าใจภาษาไทยแล้ว </h3> <p>Samsung ประกาศเมื่อ 14 ตุลาคม 2026 ว่า Bixby เพิ่มภาษาโปแลนด์ ไทย และเวียดนาม รวมเป็น 12 ภาษา [6]</p> <p>ส่วน Galaxy AI ขยายการแปลภาษา การถอดเสียง และการสรุป ให้ครอบคลุม 24 ภาษา [6]</p> <h3> ChatGPT ล็อกแชตด้วย PIN </h3> <p>OpenAI เพิ่มฟีเจอร์ locked chats ให้ซ่อนบทสนทนาที่เลือกไว้จากประวัติแชตทั่วไป การค้นหา และแชตที่ปักหมุด [7]</p> <p>แชตที่ล็อกจะอยู่ใน Projects &gt; Locked chats และต้องใช้ PIN สี่หลัก หรือสแกนหน้าและลายนิ้วมือบนมือถือที่รองรับ [7]</p> <p>ฟีเจอร์นี้ทยอยปล่อย ไม่ใช่ทุกบัญชีจะเห็นทันที</p> <h2> กลุ่มที่สาม ความปลอดภัย </h2> <h3> PHP2Shell ช่องโหว่ระดับที่ต้องแพตช์วันนี้ </h3> <p>Wiz Research เปิดเผยช่องโหว่หลายตัวในแกนกลางของ PHP ซึ่งเป็นภาษาที่ขับเคลื่อนเว็บราว 70 เปอร์เซ็นต์ของโลก [8]</p> <p>จุดที่ทำให้เรื่องนี้น่ากังวลคือมันอยู่ใน PHP เอง ไม่ใช่ในปลั๊กอินหรือแอปที่สร้างทับ และกระทบทุกรุ่นที่ออกในทศวรรษที่ผ่านมา ย้อนไปถึง 5.4 [8]</p> <p>PHP ออกแพตช์เมื่อ 21 ตุลาคม 2026 โดยรุ่นที่แก้แล้วคือ 8.5.12, 8.4.27, 8.3.36 และ 8.2.35 [8][9]</p> <p>ถ้าคุณมีเว็บที่รัน PHP ให้เช็กเวอร์ชันก่อนอย่างอื่น</p> <h3> มิจฉาชีพใช้ deepfake ปลอมหน้าและเสียง </h3> <p>INTERPOL เปิดแคมเปญให้ความรู้เรื่องแก๊งมิจฉาชีพที่ใช้สื่อสร้างด้วย AI ปลอมเป็นคนรู้จัก [10]</p> <p>ทางฝั่งไทย สำนักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติเผยแพร่ อินโฟกราฟิก เรื่องการสังเกตคลิป AI เมื่อ 19 ตุลาคม 2026 [11]</p> <p>ห้าจุดที่พอจับได้คือ มือและนิ้วผิดรูป ปากไม่ตรงกับเสียง ผิวเนียนเกินจริง ตัวอักษรบนฉลากเพี้ยน และน้ำเสียงเรียบจนไม่มีเสียงหายใจ [11]</p> <p>สกมช. เตือนเองว่าจุดสังเกตเหล่านี้เป็นแค่เบาะแส เพราะคลิปจริงก็อาจมีจุดผิดปกติได้เหมือนกัน [11]</p> <p>ทางปฏิบัติที่ได้ผลที่สุดยังเหมือนเดิม คือตั้งคำลับในครอบครัว และถ้าสงสัยให้วางสายแล้วโทรกลับเบอร์ที่รู้จักเอง [10]</p> <h3> ลิงก์แชตที่แชร์จาก Muse เปิดให้ใครก็เข้าได้ </h3> <p>ทีม Claroc พบว่าเพจแชตที่แชร์จาก Muse ผู้ช่วย AI ของ Meta เปิดให้ใครก็ตามที่มีลิงก์เข้าอ่านได้ โดยไม่ต้องล็อกอิน [12]</p> <p>แย่กว่านั้นคือไม่ต้องมีลิงก์ก็เจอ เพราะเครื่องมือค้นหาโดเมนและ passive DNS เก็บชื่อโฮสต์ไว้แล้ว [12]</p> <p>ทีมวิจัยเปิดตัวอย่างในโหมดไม่ระบุตัวตน เจอทั้งงบประมาณซื้อบ้าน บันทึกเตือนภัยทุจริตที่มีเลขบัญชีบางส่วน และเอกสารซีอีโอที่ไม่ควรออกนอกบริษัท [12]</p> <p>Claroc อัปเดตเมื่อ 20 ตุลาคมว่า Meta ระงับการแชร์ลิงก์นี้หลัง Ars Technica ถามถึง และลิงก์ที่ทดสอบซ้ำเปิดไม่ได้แล้ว แต่ชื่อโฮสต์ยังค้างอยู่ในประวัติ passive DNS [12]</p> <p>บทเรียนง่าย ๆ คือ แชตที่แชร์ออกไปแล้วให้คิดว่าเป็นสาธารณะ</p> <h2> กลุ่มที่สี่ เงินและตลาดทุน </h2> <h3> Anthropic ยื่นแบบ S-1 ขอเข้าตลาดหุ้น </h3> <p>Anthropic ยื่นเอกสาร S-1 ต่อ ก.ล.ต. สหรัฐ เพื่อเสนอขายหุ้นสามัญคลาส A ต่อสาธารณะ [13]</p> <p>บริษัทตั้งใจเข้าจดทะเบียนในตลาด Nasdaq Global Select Market ด้วยชื่อย่อ ANT แต่จำนวนหุ้นและช่วงราคายังไม่กำหนด [13]</p> <p>แปลว่าวันนี้ยังซื้อหุ้น Anthropic ไม่ได้ และใครที่โฆษณาชวนซื้อหุ้นก่อนเข้าตลาดควรระวัง</p> <h3> คำขอลงทุนดิจิทัลในไทยเกือบ 1.2 ล้านล้านบาทในเก้าเดือน </h3> <p>บีโอไอรายงานว่าช่วงเก้าเดือนแรกของปี 2569 มีคำขอรับการส่งเสริมการลงทุน 1,954 โครงการ รวม 1.707 ล้านล้านบาท เพิ่ม 28 เปอร์เซ็นต์จากปีก่อน [14]</p> <p>กลุ่มดิจิทัลมีมูลค่าสูงสุดที่ 1.17 ล้านล้านบาท จาก 139 โครงการ เกือบเท่าตัวจากช่วงเดียวกันของปีก่อน [14]</p> <p>ตัวเลขที่คลิปพูดถึงตรงกับยอดที่บีโอไอแยกเป็นกลุ่มกิจการในห่วงโซ่อุปทาน AI ได้แก่ 111 โครงการ รวมมูลค่ากว่า 1.2 ล้านล้านบาท [14]</p> <p>กลุ่มนี้ครอบคลุมดาต้าเซ็นเตอร์ บริการคลาวด์ การออกแบบชิป การผลิตและทดสอบเซมิคอนดักเตอร์ PCB โฟโตนิกส์ AI Server และ HDD ไม่ใช่เฉพาะบริษัทที่ทำโมเดล AI [14]</p> <p>ข้อสำคัญคือกลุ่มนี้คร่อมหลายอุตสาหกรรม ไม่ใช่กลุ่มย่อยของกลุ่มดิจิทัลที่ยกมาข้างต้น จึงมีมูลค่าสูงกว่าได้</p> <h2> สิ่งที่ผมตรวจไม่ได้ในรอบนี้ </h2> <p>ผมไม่ได้ดูคลิปทั้งคลิป และไม่ได้ถอดเสียง เพราะ YouTube บล็อกการเข้าถึงจากเซิร์ฟเวอร์นี้</p> <p>สิ่งที่ผมอ่านคือคำบรรยายคลิป รายการบท และลิงก์ต้นทางที่ผู้ทำคลิปใส่ไว้</p> <p>มีสองจุดที่ผมยังไม่ยืนยันกับเอกสารต้นทางโดยตรง คือราคาแว่นในไทยซึ่งอ้างจากสื่อ tech ไทย และวันที่ฟีเจอร์ locked chats เริ่มเปิดให้ใช้จริง</p> <h2> สิ่งที่คุณทำได้ในสัปดาห์นี้ </h2> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>1. เช็กเวอร์ชัน PHP ของเว็บคุณ ถ้าอยู่ในสาขา 8.2 ขึ้นไปให้แพตช์ ถ้ายังใช้ 8.1 หรือเก่ากว่า ต้องย้ายสาขาก่อน เพราะ PHP เลิกอัปเดตให้แล้ว 2. เปิด locked chats ถ้ามีแชตที่มีข้อมูลส่วนตัว 3. ตั้งคำลับในครอบครัวหนึ่งคำ ถามกันก่อนโอนเงินทุกครั้ง 4. ตรวจแชตที่เคยแชร์ลิงก์ออกไป แล้วลบลิงก์ที่ไม่ใช้ 5. ลอง GPT-6 ฟรีก่อนตัดสินใจจ่ายเงิน เพราะรุ่นฟรีได้ Luna </code></pre> </div> <p>สี่ข้อแรกทำได้ภายในหนึ่งชั่วโมง ส่วนข้อ 1 ขึ้นกับเวอร์ชัน PHP ที่คุณใช้ ทุกข้อป้องกันความเสียหายที่ใหญ่กว่าต้นทุนมาก</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] OpenAI · GPT-6 and Intelligent UI for everyone (7 ต.ค. 2026) · <a href="https://openai.com/index/gpt-6-for-everyone/" rel="noopener noreferrer">https://openai.com/index/gpt-6-for-everyone/</a></p> <p>[2] Google · Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems (13 ต.ค. 2026) · <a href="https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/" rel="noopener noreferrer">https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/</a></p> <p>[3] Google DeepMind · Nano Banana 2.1 model card (6 ต.ค. 2026) · <a href="https://deepmind.google/models/model-cards/nano-banana-2-1/" rel="noopener noreferrer">https://deepmind.google/models/model-cards/nano-banana-2-1/</a></p> <p>[4] Kuaishou Technology · Kling AI launches Kling 4.0 (16 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.globenewswire.com/news-release/2026/10/16/3382768/0/en/kling-ai-officially-launches-next-generation-kling-4-0-raising-the-bar-for-professional-grade-video-models.html" rel="noopener noreferrer">https://www.globenewswire.com/news-release/2026/10/16/3382768/0/en/kling-ai-officially-launches-next-generation-kling-4-0-raising-the-bar-for-professional-grade-video-models.html</a></p> <p>[5] DroidSans · เปิดตัว Ray-Ban Meta และ Oakley Meta ในไทย เริ่มขาย 20 ต.ค. (14 ต.ค. 2026) · <a href="https://droidsans.com/ai-glasses-ray-ban-meta-oakley-meta-thailand-price-launch/" rel="noopener noreferrer">https://droidsans.com/ai-glasses-ray-ban-meta-oakley-meta-thailand-price-launch/</a></p> <p>[6] Samsung Newsroom · Samsung Expands Language Support Across AI Experiences on Galaxy (14 ต.ค. 2026) · <a href="https://news.samsung.com/global/samsung-expands-language-support-across-ai-experiences-on-galaxy" rel="noopener noreferrer">https://news.samsung.com/global/samsung-expands-language-support-across-ai-experiences-on-galaxy</a></p> <p>[7] OpenAI Help Center · Using locked chats in ChatGPT (ต.ค. 2026) · <a href="https://help.openai.com/en/articles/20001411-using-locked-chats-in-chatgpt" rel="noopener noreferrer">https://help.openai.com/en/articles/20001411-using-locked-chats-in-chatgpt</a></p> <p>[8] Wiz Research · PHP2Shell: pre-auth RCE in PHP (21 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.wiz.io/blog/php2shell-php-rce" rel="noopener noreferrer">https://www.wiz.io/blog/php2shell-php-rce</a></p> <p>[9] PHP.net · News Archive 2026 (21 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.php.net/archive/2026.php" rel="noopener noreferrer">https://www.php.net/archive/2026.php</a></p> <p>[10] INTERPOL · Public awareness campaign on AI deepfake scams (19 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.interpol.int/en/News-and-Events/News/2026/INTERPOL-launches-public-awareness-campaign-highlighting-risk-of-AI-deepfake-scams" rel="noopener noreferrer">https://www.interpol.int/en/News-and-Events/News/2026/INTERPOL-launches-public-awareness-campaign-highlighting-risk-of-AI-deepfake-scams</a></p> <p>[11] สกมช. · อินโฟกราฟิก รู้ทันคลิป AI ก่อนจะเชื่อ (19 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.ops.go.th/th/content_page/item/15738-ai-3" rel="noopener noreferrer">https://www.ops.go.th/th/content_page/item/15738-ai-3</a></p> <p>[12] Claroc · GhostShares: Meta's Muse Exposed (18 ต.ค. 2026) · <a href="https://blog.claroc.io/ghostshares-muse-passive-dns" rel="noopener noreferrer">https://blog.claroc.io/ghostshares-muse-passive-dns</a></p> <p>[13] Anthropic · Anthropic files registration statement for proposed IPO (26 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.anthropic.com/news/s1-sec" rel="noopener noreferrer">https://www.anthropic.com/news/s1-sec</a></p> <p>[14] บีโอไอ · ยอดขอรับการส่งเสริมการลงทุน 9 เดือนแรกปี 2569 (ต.ค. 2026) · <a href="https://osos.boi.go.th/EN/news/2509/" rel="noopener noreferrer">https://osos.boi.go.th/EN/news/2509/</a></p> <p>[15] Vals AI · Vals Index Rankings (30 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.vals.ai/benchmarks/vals_index" rel="noopener noreferrer">https://www.vals.ai/benchmarks/vals_index</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> ai thai news productivity Nokka Tue, 03 Nov 2026 06:50:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/apple-aecchngetuuen-iphone-aacchthuukspaayaewrecchaaa-eruuengniicchringaekhaihn-aelaekiiywkab-ai-hruueaim-4n3m https://dev.to/sarantoon/apple-aecchngetuuen-iphone-aacchthuukspaayaewrecchaaa-eruuengniicchringaekhaihn-aelaekiiywkab-ai-hruueaim-4n3m <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 3 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F4pseoou37wkbcdqw2czq.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F4pseoou37wkbcdqw2czq.png" alt="ภาพประกอบ: มือถือวางบนโต๊ะไม้ในห้องมืด หน้าจอสว่างเป็นสีน้ำเงินอ่อน มีเงาร่างคนสะท้อนบนกระจกหน้าต่างเบลอๆ" width="800" height="450"></a></p> <p>มีโพสต์ภาษาไทยแชร์กันว่ารัฐบาลเยอรมนีเตือนนักการเมืองระดับสูงว่า iPhone อาจถูกแฮ็กและติดตั้งสปายแวร์อยู่โดยไม่รู้ตัว</p> <p>ผมไปเปิดเอกสารต้นทางทั้งหมด ทั้งประกาศของหน่วยงานความมั่นคงไซเบอร์เยอรมนี รายงานของ Financial Times และหน้าแจ้งเตือนของ Apple</p> <p>คำตอบสั้นคือ ข่าวนี้จริง แต่พาดหัวแรงกว่าข้อเท็จจริง และมีอีกหลายอย่างที่ยังไม่มีใครรู้</p> <h2> เกิดอะไรขึ้นในเยอรมนี </h2> <p>ไทม์ไลน์ตรงนี้สั้นมาก</p> <ul> <li> <strong>29 ตุลาคม 2026</strong> iPhone ของสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรหลายคนและบุคคลสาธารณะอีกจำนวนหนึ่งเริ่มได้รับแจ้งเตือนจาก Apple ว่า Apple ตรวจพบการโจมตีด้วย mercenary spyware [1]</li> <li> <strong>30 ตุลาคม</strong> BSI ซึ่งเป็นสำนักงานความมั่นคงเทคโนโลยีสารสนเทศของเยอรมนี ส่งจดหมายถึงสมาชิกสภาฯ แจ้งความเสี่ยงและมาตรการที่ต้องทำ พร้อมให้ผู้ที่ได้รับแจ้งติดต่อกลับโดยตรง [1]</li> <li> <strong>1 พฤศจิกายน</strong> รัฐมนตรีดิจิทัล Karsten Wildberger จากพรรค CDU ยืนยันในรายการ Bericht aus Berlin ทาง ARD ว่า "มีรายงานจาก Apple ว่าอุปกรณ์บางเครื่องอาจถูกบุกรุกด้วยสิ่งที่เรียกว่าสปายแวร์" และบอกว่า BSI ตอบสนองเร็วมาก [2][8]</li> <li> <strong>2 พฤศจิกายน</strong> Financial Times ตีพิมพ์ข่าวพร้อมคำให้สัมภาษณ์ของโฆษกรัฐบาล Stefan Kornelius ว่าทางรัฐบาล "ให้ความสำคัญกับเหตุการณ์นี้และการแจ้งเตือนมาก" [3] สื่อเทคอย่าง TechCrunch รายงานตามในวันเดียวกัน [4]</li> </ul> <p>โฆษกรัฐบาลไม่บอกว่าใครตกเป็นเป้า และไม่ยืนยันว่านายกรัฐมนตรี Friedrich Merz อยู่ในรายชื่อหรือไม่ [4]</p> <h2> แจ้งเตือนจาก Apple คืออะไรกันแน่ </h2> <p>หลายคนเข้าใจผิดว่า Apple ส่งอีเมลมาบอกว่าเครื่องคุณติดไวรัสแล้ว</p> <p>ของจริงคือ Apple มีระบบตรวจจับการโจมตีแบบเจาะจงรายบุคคล เรียกว่า Apple threat notification ถ้าเห็นสัญญาณที่ตรงกับรูปแบบการโจมตีของสปายแวร์ระดับมืออาชีพ จะแจ้งผ่านสามช่องทางพร้อมกัน [5]</p> <ul> <li>ป้ายแจ้งเตือนบนหน้าจอล็อกและในเมนู Settings ของเครื่อง</li> <li>อีเมลไปยังที่อยู่ที่ผูกกับ Apple Account</li> <li>แบนเนอร์บนหน้า account.apple.com หลังผู้ใช้ลงชื่อเข้าใช้</li> </ul> <p>จุดสำคัญที่สุดคือถ้อยคำในประกาศ Apple เอง ระบบนี้บอกว่า "คุณอาจตกเป็นเป้า" ไม่ได้บอกว่า "เครื่องคุณถูกเจาะแล้ว" [5]</p> <p>BSI ก็เขียนตรง ๆ ว่าไม่ทราบว่าการแจ้งเตือนครั้งนี้หมายถึงเครื่องถูกบุกรุกจริง หรือเป็นเพียงความพยายามโจมตี [1]</p> <p>คำแนะนำให้ถือว่าเครื่องอาจถูกเจาะ จึงเป็นมาตรการตั้งรับ ไม่ใช่ผลวินิจฉัย</p> <p>อีกข้อมูลที่ช่วยวางภาพได้คือการแจ้งเตือนรอบล่าสุดของ Apple ไปถึงผู้ใช้ใน 99 ประเทศ [7] และนับตั้งแต่ปี 2021 การแจ้งเตือนลักษณะนี้เคยไปถึงผู้ใช้ในกว่า 150 ประเทศแล้ว [5]</p> <h2> mercenary spyware ต่างจากมัลแวร์ทั่วไปตรงไหน </h2> <p>คำว่า mercenary แปลว่าทหารรับจ้าง ในที่นี้หมายถึงซอฟต์แวร์สอดแนมที่พัฒนาขึ้นเชิงพาณิชย์แล้วขายให้ลูกค้าซึ่งมักเป็นหน่วยงานรัฐ [1]</p> <p>ตัวอย่างที่คนรู้จักกันดีคือ Pegasus ของ NSO Group [1]</p> <p>ลักษณะที่ทำให้มันต่างจากมัลแวร์เรียกค่าไถ่หรือไวรัสทั่วไปมีสามข้อ</p> <ul> <li> <strong>ราคาสูงมาก</strong> Apple ระบุว่าการโจมตีแบบนี้มีต้นทุนหลายล้านดอลลาร์ [5]</li> <li> <strong>เจาะจงรายบุคคล</strong> ไม่ได้หว่านให้คนติดเป็นล้าน แต่เลือกเป้าหมายเป็นรายคน เช่น นักข่าว นักเคลื่อนไหว นักการเมือง และนักการทูต [5]</li> <li> <strong>อายุการใช้งานสั้น</strong> พอช่องโหว่ถูกปิด อาวุธชุดเดิมก็ใช้ไม่ได้ ต้องหาช่องใหม่ตลอด [5]</li> </ul> <p>ตามข้อมูลของ BSI สปายแวร์ประเภทนี้เจาะเครื่องได้โดยที่เจ้าของไม่ต้องทำอะไรเลย และเมื่อเข้าไปได้แล้วจะมองเห็นข้อความรวมถึงในแอปแชตที่เข้ารหัส สายเรียกเข้า รายชื่อ ปฏิทิน ตำแหน่ง กล้อง และไมโครโฟน [1]</p> <h2> zero-click ทำงานอย่างไร </h2> <p>คำนี้ได้ยินบ่อยแต่ไม่ค่อยมีคนอธิบาย</p> <p>การโจมตีทั่วไปต้องให้เหยื่อกดลิงก์หรือเปิดไฟล์ [4] ส่วน zero-click คือการโจมตีที่ไม่ต้องให้เหยื่อแตะอะไรเลย [1]</p> <p>รูปแบบที่ BSI อธิบายคือข้อความที่จัดเตรียมมาเป็นพิเศษส่งเข้ามาในเครื่อง แล้วทำงานเองโดยไม่ต้องเปิด [1]</p> <p>ผู้ใช้ไม่เห็นความผิดปกติ ไม่มีแอปแปลกปลอมให้ตรวจพบ และในหลายเคสเครื่องยังทำงานปกติทุกอย่าง</p> <p>เพราะแบบนี้ หน่วยงานด้านความมั่นคงจึงบอกให้ถือว่าเครื่องอาจถูกเจาะ ทั้งที่ไม่มีอาการให้เห็น</p> <h2> แล้วมันเกี่ยวกับ AI หรือไม่ </h2> <p>ในโพสต์ที่แชร์กัน มีบางคนโยงว่าเป็นการโจมตีด้วย AI</p> <p>หลักฐานที่มีตอนนี้ไม่รองรับข้อสรุปนั้น</p> <p>Wildberger พูดในรายการเดียวกันว่าตนไม่ต้องการด่วนสรุปว่าเป็นการโจมตีด้วย AI เพราะสปายแวร์บนมือถือมีมานานแล้ว และบอกว่ายังต้องรอข้อมูลเพิ่มเติม [2]</p> <p>สปายแวร์เชิงพาณิชย์มีมาตั้งแต่ก่อนที่โมเดลภาษาใหญ่ (LLM) จะแพร่หลาย กลไกหลักคือช่องโหว่ของระบบปฏิบัติการ ไม่ใช่ตัวโมเดล AI</p> <p>AI อาจมีบทบาทฝั่งผู้โจมตี เช่นช่วยคัดกรองเป้าหมายหรือเขียนโค้ดโจมตีเร็วขึ้น แต่ยังไม่มีหน่วยงานใดยืนยันว่าเกิดแบบนั้นในเคสนี้</p> <p>การเอา AI มาเป็นคำอธิบายหลักจึงเป็นการเดา ไม่ใช่ข้อเท็จจริง</p> <p>อีกด้านหนึ่ง Apple ระบุว่าบริษัทใช้ข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามภายในองค์กรเท่านั้น และไม่เปิดเผยว่าอะไรคือสาเหตุที่ทำให้ระบบออกการแจ้งเตือน [5]</p> <p>เพราะเกณฑ์ไม่เปิดเผย คนนอกจึงตัดสินไม่ได้ว่าระบบแม่นแค่ไหน และนี่คือเหตุผลที่ควรถือคำเตือนเป็นสัญญาณให้ระวัง ไม่ใช่คำพิพากษ์</p> <h2> ถ้าคุณได้รับแจ้งเตือน ต้องทำอะไร </h2> <p>คำแนะนำจาก BSI และ Apple เรียงตามลำดับความสำคัญแบบนี้ [1][5][6]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>1. ตัดสินก่อนว่าจะส่งเครื่องตรวจ forensic หรือไม่ 2. ถ้าไม่ตรวจ ให้อัปเดต iOS เป็นเวอร์ชันล่าสุดทันที 3. เปิด Lockdown Mode แล้วเปิดค้างไว้ แม้จะเปลี่ยนเครื่องใหม่ 4. ติดต่อ BSI หรือผู้เชี่ยวชาญด้านความมั่นคงไซเบอร์โดยตรง 5. ไม่กดลิงก์หรือเปิดไฟล์จากอีเมลที่ไม่รู้จัก </code></pre> </div> <p>Lockdown Mode คือโหมดป้องกันระดับสูงของ Apple ที่ปิดฟีเจอร์เสี่ยงหลายอย่าง เช่น การแสดงตัวอย่างลิงก์ เทคโนโลยีเว็บที่ซับซ้อน และไฟล์แนบบางประเภท [6]</p> <p>BSI ย้ำว่าโหมดนี้ทำให้การโจมตีครั้งใหม่ยากขึ้น แต่ไม่ได้ลบสปายแวร์ที่อยู่ในเครื่องแล้วออกไป [7]</p> <p>ถ้าประเมินแล้วว่าเสี่ยงสูง BSI แนะนำให้เปลี่ยนเครื่องใหม่แล้วเปิด Lockdown Mode ตั้งแต่ต้น</p> <p>อีกจุดที่ควรรู้คือ Apple แนะนำให้ผู้ที่ได้รับแจ้งเตือนขอความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ เช่น สายด่วน Digital Security Helpline ของ Access Now ซึ่งให้บริการตลอด 24 ชั่วโมง [5]</p> <h2> ถ้าไม่ได้รับแจ้งเตือน ต้องกลัวไหม </h2> <p>ไม่ต้องครับ</p> <p>Apple เขียนเองว่าผู้ใช้ส่วนใหญ่ไม่มีวันตกเป็นเป้าของการโจมตีระดับนี้ เพราะต้นทุนสูงและเจาะจงเฉพาะบุคคล [5]</p> <p>ความเสี่ยงของคนทั่วไปจึงต่ำมาก [5]</p> <p>สิ่งที่คุ้มทำคืออัปเดตระบบปฏิบัติการเป็นประจำ เปิดการยืนยันตัวตนสองชั้น และระวังลิงก์จากคนแปลกหน้า ซึ่งลดความเสี่ยงได้ทั้งสปายแวร์และการหลอกลวงทั่วไป</p> <h2> สิ่งที่ยังไม่มีคำตอบ </h2> <p>สามข้อนี้ยังเปิดอยู่ และควรจับตาต่อ</p> <ul> <li>ใครอยู่เบื้องหลัง ไม่มีหน่วยงานใดระบุชื่อกลุ่มหรือประเทศ [1]</li> <li>มีผู้ได้รับแจ้งเตือนกี่คน ยังไม่เปิดเผย [2]</li> <li>มีเครื่องใดถูกเจาะสำเร็จจริงหรือไม่ ยังไม่มีข้อมูลยืนยัน [1]</li> </ul> <h2> บทเรียนเรื่องการอ่านข่าวแบบนี้ </h2> <p>โพสต์ที่แชร์กันไม่ได้โกหก มันอ้างอิง BSI และ Financial Times ถูกต้อง</p> <p>แต่คำว่า "ด่วน" กับ "ติดตั้งสปายแวร์อยู่โดยไม่รู้ตัว" ทำให้คนอ่านเข้าใจว่าเรื่องนี้จบแล้ว ทั้งที่หน่วยงานรัฐเองยังบอกว่าไม่รู้</p> <p>ข่าวความมั่นคงไซเบอร์มักมีช่องว่างระหว่าง "ตรวจพบความพยายามโจมตี" กับ "ยืนยันว่าถูกเจาะ" และช่องว่างนี้สำคัญมากสำหรับการตัดสินใจว่าจะทำอะไรกับเครื่องของคุณ</p> <p>ถ้าอ่านแล้วเจอคำว่า ยืนยัน แล้ว ให้ถามกลับว่ายืนยันโดยใคร และยืนยันว่าอะไร</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] BSI · Bedrohungsbenachrichtigungen von Apple zu Mercenary Spyware (พ.ย. 2026) · <a href="https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Unternehmen-und-Organisationen/Informationen-und-Empfehlungen/Empfehlungen-nach-Angriffszielen/Buero/Apple_Mercenary-Spyware/apple_mercenary-spyware_node.html" rel="noopener noreferrer">https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Unternehmen-und-Organisationen/Informationen-und-Empfehlungen/Empfehlungen-nach-Angriffszielen/Buero/Apple_Mercenary-Spyware/apple_mercenary-spyware_node.html</a><br> [2] tagesschau · Wildberger bestätigt ARD-Informationen zu Hackerangriff (1 พ.ย. 2026) · <a href="https://tagesschau.de/inland/innenpolitik/wildberger-hackerangriff-bundestagsabgeordnete-100.html" rel="noopener noreferrer">https://tagesschau.de/inland/innenpolitik/wildberger-hackerangriff-bundestagsabgeordnete-100.html</a><br> [3] Financial Times · Germany warns politicians their iPhones may be hacked (2 พ.ย. 2026) · <a href="https://www.ft.com/content/77626f75-01e9-4123-8510-a095b2231861" rel="noopener noreferrer">https://www.ft.com/content/77626f75-01e9-4123-8510-a095b2231861</a><br> [4] TechCrunch · Germany says lawmakers' iPhones may have been hacked with spyware (2 พ.ย. 2026) · <a href="https://techcrunch.com/2026/11/02/germany-says-lawmakers-iphones-may-have-been-hacked-with-spyware/" rel="noopener noreferrer">https://techcrunch.com/2026/11/02/germany-says-lawmakers-iphones-may-have-been-hacked-with-spyware/</a><br> [5] Apple Support · About Apple threat notifications and protecting against mercenary spyware (13 ส.ค. 2026) · <a href="https://support.apple.com/en-us/102174" rel="noopener noreferrer">https://support.apple.com/en-us/102174</a><br> [6] Apple Support · About Lockdown Mode (14 ก.ย. 2026) · <a href="https://support.apple.com/en-us/105120" rel="noopener noreferrer">https://support.apple.com/en-us/105120</a><br> [7] The Next Web · Apple spyware alerts reach German MPs and journalists in 99 countries (2 พ.ย. 2026) · <a href="https://thenextweb.com/news/germany-lawmakers-iphones-apple-spyware-alerts" rel="noopener noreferrer">https://thenextweb.com/news/germany-lawmakers-iphones-apple-spyware-alerts</a><br> [8] heise online · Apple meldet Kompromittierung von Geräten durch Spyware (1 พ.ย. 2026) · <a href="https://www.heise.de/news/BSI-Warnung-vor-Spaehsoftware-auf-Politiker-Handys-11507404.html" rel="noopener noreferrer">https://www.heise.de/news/BSI-Warnung-vor-Spaehsoftware-auf-Politiker-Handys-11507404.html</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> security apple privacy news Nokka Tue, 03 Nov 2026 01:30:54 +0000 https://dev.to/sarantoon/kane-cli-exploration-khuueaair-ai-thiisamrwcchewbknaikhrekhiiynethst-aelacchudthiimanyangtadsinaethneraaaimaid-3p8m https://dev.to/sarantoon/kane-cli-exploration-khuueaair-ai-thiisamrwcchewbknaikhrekhiiynethst-aelacchudthiimanyangtadsinaethneraaaimaid-3p8m <p><em>โดย Nokka (นก-กา) | 2 พ.ย. 2026</em></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fr2bydfyukwq7u6o1uye7.png" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fr2bydfyukwq7u6o1uye7.png" alt="ภาพประกอบ: ห้องทำงานมืดที่มีหน้าจอเดียวแสดงเส้นทางหลายเส้นวิ่งไปมาระหว่างกล่องสี่เหลี่ยมเล็ก ๆ และมีแว่นขยายวางอยู่ข้างคีย์บอร์ด" width="800" height="450"></a></p> <p>การทดสอบซอฟต์แวร์ปกติเริ่มจากคำถามว่า "ระบบควรทำอะไร"</p> <p>แต่มีแอปจำนวนมากที่ไม่มีใครตอบคำถามนี้ได้อีกแล้ว เพราะคนที่เขียนเอกสารลาออกไปนานแล้ว หรือเพราะโค้ดถูกสร้างด้วย AI ในหนึ่งสัปดาห์จนไม่มีใครจดว่ามันควรทำงานแบบไหน</p> <p>TestMu AI ออกเครื่องมือใหม่มาปิดช่องว่างตรงนี้ เปิดตัว 30 ต.ค. 2026 ในชื่อ Kane CLI Exploration [1]</p> <p>แนวคิดสั้นมาก: ให้ URL หนึ่งเส้น แล้วปล่อยให้ agent เดินสำรวจทั้งแอปเอง ก่อนที่ใครจะเขียนเทสต์</p> <h2> ปัญหาที่มันเข้ามาแก้ </h2> <p>บริษัทอธิบายไว้ในประกาศเปิดตัวว่าทีมจำนวนมากเขียนไฟล์คำสั่งอย่างละเอียดให้ agent ที่เขียนโค้ด แต่ agent ที่ตรวจโค้ดกลับได้แค่ URL แล้วจบ [2]</p> <p>ผลคือเวลาไม่มีสเปกเหลืออยู่ agent ทดสอบจะวัดแอปด้วยตัวแอปเอง [2]</p> <p>ประโยคนี้ฟังดูธรรมดา แต่มันคือหัวใจของปัญหาทั้งบท</p> <p>ถ้าไม่มีใครบอกว่าควรเป็นอย่างไร สิ่งเดียวที่ agent รู้ก็คือมันเป็นอย่างไรอยู่จริง สองอย่างนี้ไม่เหมือนกัน</p> <h2> สำรวจอย่างไรในทางปฏิบัติ </h2> <p>ผู้ใช้รันคำสั่งเดียว [1] [3]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight shell"><code>npm <span class="nb">install</span> <span class="nt">-g</span> @testmuai/kane-cli kane-cli login <span class="c"># ค่าเริ่มต้นของ 0.10.0 คือโหมดที่ส่งฟอร์มได้</span> kane-cli explore run <span class="nt">--url</span> https://yourapp.com <span class="c"># ถ้าต้องการโหมดอ่านอย่างเดียว ต้องระบุเอง</span> kane-cli explore run <span class="nt">--url</span> https://yourapp.com <span class="nt">--policy</span> read_only </code></pre> </div> <p>จากจุดนั้น agent จะเปิดหน้าเว็บ ไล่ดูทุกหน้าที่ยังเข้าถึงได้ เก็บว่ามีปุ่มอะไร เมนูอะไร ช่องกรอกอะไร และแต่ละหน้าเชื่อมไปหน้าไหน [1]</p> <p>จุดที่ผมคิดว่าคนมักมองข้ามคือการเก็บ <strong>สถานะของหน้าจอ</strong> ด้วย เช่น ฟอร์มตอนยังไม่กรอก กับฟอร์มตอนกรอกผิดและขึ้นข้อความเตือน [1]</p> <p>รายละเอียดนี้ทำให้แผนที่ที่ได้ไม่ใช่แค่ผังหน้าเว็บ แต่เป็นผังพฤติกรรม</p> <h2> แผนที่ที่โตขึ้นทุกครั้งที่รัน </h2> <p>จุดนี้ผมไม่เห็นในคำโปรยตอนเปิดตัว แต่เป็นส่วนที่ทำให้เครื่องมือนี้ต่างจาก scraper ทั่วไป</p> <p>แผนที่ไม่ได้เริ่มใหม่ทุกครั้ง การรันรอบใหม่จะเพิ่มหน้าจอ เส้นทาง และข้อค้นพบเข้าแผนที่เดิม แล้วเทียบกับรอบก่อนว่าอะไรใหม่ อะไรเปลี่ยน [1]</p> <p>ทุกเส้นทางมีสถานะกำกับ ได้แก่ ตรวจแล้ว เปลี่ยนแล้ว พัง หรือยังไม่ได้ตรวจ [1]</p> <p>แปลว่าถ้าใช้ต่อเนื่อง แผนที่นี้จะกลายเป็นตัววัดสุขภาพของแอปในแต่ละรอบไปด้วย</p> <p>ตอนจบการรัน ระบบยังเขียนไฟล์สรุปสิ่งที่เรียนรู้เกี่ยวกับแอป เช่น วิธีล็อกอิน แบ่งกลุ่มหน้าจอเป็นกี่พื้นที่ธุรกิจ และอื่น ๆ [1]</p> <p>ผมคิดว่าส่วนนี้มีค่ามากสำหรับทีมที่คนเข้า ๆ ออก ๆ เพราะความรู้เรื่องระบบจะถูกเขียนค้างไว้ในไฟล์ ไม่ได้อยู่ในหัวใครคนเดียว</p> <h2> ขีดจำกัดที่บริษัทเขียนเอง </h2> <p>ส่วนที่ผมชอบที่สุดในบล็อกของ TestMu AI คือเขาเขียนข้อจำกัดไว้เองก่อนที่คนใช้จะเจอ [1]</p> <ul> <li> <strong>สำรวจได้เฉพาะเว็บ</strong> ขณะที่ Kane CLI ตัวหลักทดสอบได้ทั้งเว็บและมือถือ</li> <li> <strong>หยุดที่กำแพงล็อกอิน</strong> ถ้าไม่ให้ข้อมูลเข้า ระบบไปต่อไม่ได้</li> <li> <strong>โหมดอ่านอย่างเดียวไปไม่ถึงหน้าหลังฟอร์ม</strong> เพราะโหมดนี้ไม่ส่งฟอร์ม</li> <li> <strong>แยกไม่ออกระหว่างบั๊กกับดีไซน์ที่ตั้งใจ</strong> ถ้าไม่มีสเปกให้เทียบ</li> </ul> <p>ข้อสุดท้ายคือข้อที่ผมจะกลับมาพูดถึงอีกที เพราะมันไม่ใช่ข้อบกพร่องเล็ก ๆ</p> <h2> โหมดการทำงานและขอบเขตที่ตั้งได้ </h2> <p>ก่อนเริ่มสำรวจ ผู้ใช้กำหนดได้ว่า agent แตะอะไรได้บ้าง [1] และมีจุดที่ต้องระวังมาก: ตั้งแต่เวอร์ชัน 0.10.0 ค่าเริ่มต้นของ <code>explore run</code> คือ <strong>โหมดที่ส่งฟอร์มได้</strong> ไม่ใช่โหมดอ่านอย่างเดียว [5]<br> </p> <div class="highlight js-code-highlight"> <pre class="highlight plaintext"><code>โหมดอ่านอย่างเดียว ดู คลิก ตรวจสอบได้ แต่ไม่ส่งฟอร์ม (ต้องระบุ --policy read_only) โหมดส่งฟอร์มได้ ค่าเริ่มต้นของ 0.10.0 กรอกและส่งฟอร์มได้ ใช้กับแอปที่มีข้อมูลทดสอบทิ้งได้ โดเมนและคำต้องห้าม ระบุโดเมนที่อนุญาต โดเมนที่ห้ามเปิด และคำที่ห้ามคลิก เช่น Delete account (ใช้ในโหมดส่งฟอร์มได้) </code></pre> </div> <p>การเลือกโหมดผิดมีผลตรง ๆ กับความเสียหาย เพราะโหมดที่สองคือค่าเริ่มต้น ถ้ารันบนระบบจริงโดยไม่ระบุ <code>--policy read_only</code> และไม่มีข้อมูลสำรอง สิ่งที่ agent กรอกอาจไปปนกับข้อมูลลูกค้า</p> <h2> ตัวเลขจากการทดลองของบริษัท </h2> <p>TestMu AI ทดลองกับ Automation Exercise ซึ่งเป็นเว็บสาธิตสำหรับฝึกเขียนเทสต์ [1]</p> <p>หลังสำรวจ 6 รอบ แผนที่ได้ 15 หน้าจอ แบ่งเป็น 4 กลุ่มธุรกิจ มี 21 เส้นทาง และตรวจผ่านครบ 14 เส้นทาง</p> <p>ระหว่างนั้นระบบเก็บข้อค้นพบได้ 64 รายการ แยกเป็นระดับสูง 20 กลาง 35 และข้อมูลประกอบ 9 [1]</p> <p>ตัวเลข 64 นี้ไม่ใช่จำนวนบั๊ก และบริษัทเองก็เขียนไว้เช่นนั้น [1]</p> <p>ข้อค้นพบทุกใบทีมต้องมาจัดประเภทเองหกแบบ คือบั๊ก ซ้ำ ทำงานตามที่ออกแบบ ไม่เสถียร (flaky) สภาพแวดล้อมทดสอบ และกรณีที่ตัดสินใจไม่แก้ [1]</p> <p>ผมชอบที่บริษัทเลือกใช้คำว่า "ข้อค้นพบ" ไม่ใช่ "บั๊ก" เพราะมันตรงกับความจริงของงานทดสอบมากกว่า</p> <h2> ปัญหาที่ใหญ่กว่าตัวเครื่องมือ </h2> <p>กลับมาที่ข้อจำกัดข้อสุดท้าย</p> <p>ถ้าระบบคำนวณส่วนลดผิดมาตั้งแต่แรก และ agent สำรวจแล้วเห็นว่ามันคิดแบบนี้ทุกครั้ง มันจะสรุปว่าพฤติกรรมนี้คือสิ่งที่ถูกต้อง</p> <p>จากนั้นมันจะเขียน Acceptance Criteria ที่ยืนยันความผิดพลาดนั้น และรันเป็นเทสต์ผ่านทุกครั้งใน CI</p> <p>ในวงการทดสอบเรียกปัญหานี้ว่า <strong>Oracle Problem</strong> หรือปัญหาการไม่มีคำตอบอ้างอิงที่เชื่อถือได้</p> <p>นี่ไม่ใช่ปัญหาของ Kane CLI โดยเฉพาะ แต่เป็นข้อจำกัดของแนวทาง "เรียนรู้จากตัวระบบ" ทั้งหมด</p> <p>และเป็นเหตุผลว่าทำไมมนุษย์ยังต้องอ่าน Acceptance Criteria ก่อนอนุมัติ แม้ agent จะเขียนได้เร็วแค่ไหน</p> <h2> ตัวอย่างวิธีใช้ที่ผมคิดว่าเข้าท่า </h2> <p>สมมติคุณรับช่วงดูแลระบบเก่าที่ไม่มีเอกสาร และมีหน้าเว็บราว 200 หน้า</p> <p>วิธีที่ตรงกับจุดแข็งของเครื่องมือนี้คือ</p> <ol> <li>รันโหมดอ่านอย่างเดียวบน staging ก่อน ไม่ใช่ production</li> <li>ปล่อยให้สำรวจหลายรอบ แล้วดูว่าแผนที่ครอบคลุมส่วนไหนบ้าง</li> <li>เอาข้อค้นพบระดับสูงมาตรวจด้วยตาก่อน ว่าอันไหนเป็นบั๊กจริง</li> <li>เขียน Acceptance Criteria ที่ถูกต้องด้วยมือในจุดที่กระทบเงินและข้อมูลลูกค้า</li> <li>ปล่อยให้ agent สร้างเทสต์ในจุดที่พฤติกรรมชัดเจนและวัดผลได้ง่าย</li> </ol> <p>ทางที่ผมคิดว่าเสี่ยงคือการปล่อยให้มันรันบนระบบจริงตั้งแต่รอบแรก เพราะถ้าไม่ใส่ <code>--policy read_only</code> คุณจะได้โหมดที่ส่งฟอร์มได้ทันทีโดยไม่รู้ตัว</p> <h2> ราคาและการเข้าถึง </h2> <p>Kane CLI Exploration รวมอยู่ในแพ็กเกจ KaneAI Max [1] [2] ซึ่งอยู่ที่ 179 ดอลลาร์ต่อ agent ต่อเดือนเมื่อจ่ายรายปี หรือ 199 ดอลลาร์เมื่อจ่ายรายเดือน [4]</p> <p>บริษัทระบุว่าแต่ละไลเซนส์รันการสำรวจพร้อมกันได้สามชุด [1] [2]</p> <p>Kane CLI ตัวหลักเปิดตัวเมื่อ เม.ย. 2026 และรองรับทั้งเว็บและมือถือ ส่วน Exploration ยังจำกัดที่เว็บอย่างเดียวในตอนนี้ [2]</p> <p>เวอร์ชัน 0.10.0 ที่ออกเมื่อ 28 ต.ค. 2026 ทำให้การสำรวจรันบนคลาวด์เป็นค่าเริ่มต้น และเปิดเบราว์เซอร์คลาวด์ได้สูงสุด 20 ตัวพร้อมกัน [5]</p> <p>ตัวเลข 20 นี้สำคัญเพราะมันคือสิ่งที่ทำให้แอปใหญ่สำรวจเสร็จในไม่กี่ชั่วโมง แทนที่จะต้องเปิดเครื่องทิ้งไว้ทั้งคืน</p> <h2> สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำ </h2> <p>ผมยังไม่ได้ติดตั้ง Kane CLI และไม่ได้ลองสำรวจเว็บใดด้วยตัวเอง</p> <p>ผมเปิดบล็อกทางการของ TestMu AI ที่ลงวันที่ 30 ต.ค. 2026 เปิดประกาศข่าวผ่านสำนักข่าวที่เผยแพร่ฉบับเดียวกัน เปิดหน้าตาราคา และตรวจบันทึกการปล่อยเวอร์ชัน 0.10.0 บน GitHub</p> <p>ตัวเลขทั้งหมดในบทนี้มาจากแหล่งที่ระบุไว้ข้างต้น ตัวเลข 15 หน้าจอ 21 เส้นทาง และ 64 ข้อค้นพบ เป็นผลการทดลองของบริษัทเองบนเว็บสาธิต ไม่ใช่การวัดโดยบุคคลที่สาม</p> <h2> แหล่งอ้างอิง </h2> <p>[1] TestMu AI Blog · "We Built an Agent That Explores a Web App Before Anyone Writes a Test" (30 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.testmuai.com/blog/ai-agent-explores-web-app/" rel="noopener noreferrer">https://www.testmuai.com/blog/ai-agent-explores-web-app/</a><br> [2] TMCnet · ข่าวประชาสัมพันธ์ "TestMu AI Launches Kane CLI Exploration" (30 ต.ค. 2026) · <a href="https://www.tmcnet.com/usubmit/2026/10/30/10473017.htm" rel="noopener noreferrer">https://www.tmcnet.com/usubmit/2026/10/30/10473017.htm</a><br> [3] TestMu AI Docs · Kane CLI quickstart (เข้าถึง 2 พ.ย. 2026) · <a href="https://www.testmuai.com/docs/kane-cli-quickstart" rel="noopener noreferrer">https://www.testmuai.com/docs/kane-cli-quickstart</a><br> [4] TestMu AI · Pricing (เข้าถึง 2 พ.ย. 2026) · <a href="https://www.testmuai.com/pricing/" rel="noopener noreferrer">https://www.testmuai.com/pricing/</a><br> [5] GitHub · LambdaTest/kane-cli release 0.10.0 (28 ต.ค. 2026) · <a href="https://github.com/LambdaTest/kane-cli/releases/tag/0.10.0" rel="noopener noreferrer">https://github.com/LambdaTest/kane-cli/releases/tag/0.10.0</a></p> <p><em>บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)</em></p> ai testing webdev automation