Loading...
Agent team 4 ตัว 29 Skill ทำหน้าที่แผนก R&D ส่องธุรกิจโลก คัดผ่านตะแกรง 6 ชั้น เสนอวันละ 1 ไอเดีย พร้อมแผนการเงิน 3 ปีและแผน GTM 90 วัน เรียนรู้รสนิยมเจ้าของได้ผ่าน rating ในแชท
เราเล่าจากการทดลองจริงในแล็บ ไม่ใช่ทฤษฎี — และให้หลักฐานพูดแทน
จุดเจ็บ: งานซ้ำ ๆ ในทีมกินเวลาคนเก่ง ทำให้ไม่มีเวลาคิดงานที่สำคัญกว่า
เดิมพัน: ถ้าไม่วางระบบให้ AI ช่วย คนก็จมอยู่กับงานจุกจิกจนธุรกิจไม่โต
สิ่งที่เราทำในแล็บ: Agent team 4 ตัว 29 Skill ทำหน้าที่แผนก R&D ส่องธุรกิจโลก คัดผ่านตะแกรง 6 ชั้น เสนอวันละ 1 ไอเดีย พร้อมแผนการเงิน 3 ปีและแผน GTM 90 วัน เรียนรู้รสนิยมเจ้าของได้ผ่าน rating ในแชท
สร้าง Agent 4 ตัว 29 Skill แทนแผนก R&D จริง — เสนอไอเดียที่ผ่าน 6-Gate ให้ทุกเช้า พร้อมเรียนรู้รสนิยมเจ้าของ
อัปเดตล่าสุด: 2026-04-14
ทำธุรกิจมา 30 ปี — เวลาอยากขยายสายธุรกิจใหม่ เคยคิดว่าต้องตั้งแผนก R&D ค่าแรงรวม 300K–500K บาทต่อเดือน แค่เงินเดือนก็ไม่เบา แถมหาคนที่ทั้งขยันอ่าน trend ได้ทั้งวัน ทั้งทำ financial model เป็น ทั้งวางแผน GTM (Go-to-Market — แผนเปิดตลาด) ได้ — **คนแบบนี้หายากมาก**
ตัดสินใจทำอีกแบบ — สร้าง AI Agent 4 ตัว กับ Skill รวม 29 ตัว ขึ้นมาเอง ให้ทำหน้าที่แผนก R&D ส่องธุรกิจน่าสนใจจากทั่วโลก คัดเฉพาะที่เอามาทำในไทยได้ ส่งมาให้ดูทุกเช้าเวลา 7:00 — วันละ 1 ไอเดีย พร้อมแผนการเงินกับแผนตลาดที่ใช้ได้จริง ลงทุนเริ่มต้น 500K–1M บาท
จ้างแผนกจริงเดือนละ 400K — สร้าง Agent ตัวเองค่าไฟกับค่า API รวมไม่ถึง 2K ต่อเดือน งานออกมาต่างกันตรงไหน? ต่างตรง Agent ทำได้ทุกวัน ไม่ลา ไม่ป่วย ไม่ลาออก.
บทความนี้เล่าโครงสร้างระบบทั้งหมด — ไม่ลงรหัสใคร ไม่ลง IP server ไม่ลง credential — แต่จะบอกว่า **4 role แต่ละตัวทำอะไร, Skill 29 ตัวแบ่งหน้าที่ยังไง, ตะแกรง 6 ชั้นกรองของขยะยังไง, และระบบเรียนรู้รสนิยมเจ้าของทำงานแบบไหน** — ใครอยากสร้าง Agent team ของตัวเองก็หยิบโครงนี้ไปใช้ได้เลย
Agent team ในระบบนี้มี 4 ตัว — ออกแบบให้เหมือนทีม R&D จริงในบริษัท ที่ต้องมีคนหาโอกาส คนคำนวณตัวเลข คนวางแผนเปิดตลาด และคนที่ต่อท่อทุกอย่างเข้าด้วยกัน — แต่ละตัวมีบทบาทชัด ไม่ก้าวก่ายงานกัน แต่คุยกันผ่าน Chief of Staff
สแกน global trend จากแหล่งน่าเชื่อถือ (ProductHunt, Y Combinator, Crunchbase, Tech in Asia, ฯลฯ) เทียบกับตลาดไทย คัดเฉพาะของที่ยังไม่มีในไทย หรือมีน้อยกว่า 3 ราย พร้อมให้คะแนน opportunity 0-100 ตามตะแกรง 6 ชั้น
ทำ Unit Economics (CAC · LTV · payback · margin), Financial Model 36 เดือน (P&L + Cashflow), Pricing strategy, Break-even simulation แบบ Monte Carlo 3 scenario (base / bull / bear) — ตัวเลขทุกตัวต้องบอกได้ว่าวัดจากอะไร
สร้าง ICP (Ideal Customer Profile — ลูกค้าเป้าหมายหลัก) 3 persona, Brand positioning, GTM 90-day plan สัปดาห์ต่อสัปดาห์, Channel mix (paid + organic + offline + partnership) ถ่วงน้ำหนักแบบไทย + SEA, Content calendar 30 วัน พร้อม hook + CTA ต่อช่อง
สั่ง pipeline ทุกเช้า, ต่อท่อระหว่าง 3 agent, sync ข้อมูลเข้าฐาน, ส่งการ์ดไอเดียเข้า chat ให้กด rate, อัปเดต preference memory ทุกครั้ง, สรุป Weekly Learning Digest ทุกวันอาทิตย์ — เป็น orchestrator ไม่ใช่ผู้ลงมือเอง
Role ไม่ใช่ชื่อเท่ — แบ่งตามหน้าที่ที่คนทำงานจริงในบริษัทใหญ่ใช้ เวลาแบ่ง role ตรงกับโลกจริง agent team ก็ทำงานเหมือนทีมจริงมากขึ้น
Skill คือ capability เล็กๆ ที่ agent หยิบมาใช้เฉพาะงาน — ไม่ใช่ให้ agent เดาเอง แต่เขียนไว้เป็น instruction ชัดเจนว่าขั้นตอนไหน ใส่ input อะไร คาดหวัง output แบบไหน — เหมือนหนังสือคู่มือพนักงาน แต่ agent หยิบมาอ่านเองทุกครั้งที่ต้องลงมือ
รวม 29 Skill แบ่งตามถนัดของ role — Scout 7 ตัว, Finance 7 ตัว, GTM 7 ตัว, Chief of Staff 8 ตัว (มากสุดเพราะงาน orchestration + learning เยอะ)
ตัวอย่าง Skill ที่ Scout ใช้ส่อง trend โลก: trend-radar ดึง signal จากแหล่งน่าเชื่อถือ, gap-scanner-th เทียบกับตลาดไทย, moat-analyzer ตรวจว่าลอกยากแค่ไหน (moat = กำแพงกันคู่แข่ง), five-forces-scan วิเคราะห์ Porter 5 Forces อัตโนมัติ, ai-augment-check บอกว่าเอา AI ช่วยตรงไหนได้บ้าง, opportunity-score คำนวณคะแนนรวม 0-100, offline-scout-th ส่อง field การจริง (ตลาด แฟรนไชส์ trade show)
Finance มี 7 Skill เน้นตัวเลขใช้จริง — unit-economics, financial-model-3yr, pricing-strategy, break-even-sim, capital-plan, risk-matrix (15 risk × impact × probability), th-regulatory-check ตรวจใบอนุญาต VAT BOI FDA DBD ของไทย
GTM มี 7 Skill เน้นเอาของออกตลาดได้ใน 90 วัน — gtm-90day แผนสัปดาห์ต่อสัปดาห์, channel-mix ถ่วงน้ำหนักช่อง, icp-builder 3 persona + JTBD (Jobs To Be Done — งานที่ลูกค้าจ้างให้ทำ), brand-positioning, content-calendar-30d, growth-loop-design, partnership-map-sea แผนที่ partner ในไทย+SEA
Chief of Staff มี 8 Skill เน้น orchestration + learning — daily-pipeline, base-sync, chat-notify, openclaw-bridge, webhook-handler, preference-memory, weekly-learning-digest, html-dashboard-gen
ของขยะที่กรองไม่ดีจะกินเวลา Finance กับ GTM ไปเปล่าๆ — ตัดสินใจให้ทุกไอเดียต้องผ่าน Gate 6 ชั้น ได้คะแนน ≥ 70/100 ถึงจะไปต่อ ถ้าไม่ถึง Scout จะคัดใหม่ ถ้าวันนั้นไม่มีของดีก็ส่งรายงานว่า "วันนี้ยังไม่มีตัวที่คุ้มจะลงแรงต่อ"
เกณฑ์ 6 ชั้น ถ่วงน้ำหนักต่างกันตามความสำคัญ — รวม 100 คะแนน ช่องที่ถ่วงเยอะสุดคือ ยังไม่มีในไทย กับ ลอกยาก (20 คะแนนเท่ากัน) เพราะ 2 ข้อนี้คือข้อได้เปรียบจริง ไม่ใช่แค่ของดูดี
| ชั้น | เกณฑ์ | น้ำหนัก | ผ่านเมื่อไหร่ |
|---|---|---|---|
| 1 | ยังไม่มีในไทย | 20% | ไม่มี หรือมี < 3 ราย |
| 2 | Global trend กำลังขึ้น | 15% | Signal ขึ้น 2-3 ปี (search / funding / news) |
| 3 | ทุนเริ่มต่ำ | 15% | 500K – 1M บาท |
| 4 | Moat / ลอกยาก | 20% | Network / data / brand / licensing / supply lock |
| 5 | 5 Forces ดี | 15% | Supplier/Buyer power ต่ำ · Entry barrier สูง |
| 6 | AI / Tech augment ได้ | 15% | มีจุดที่ AI ช่วยสร้าง unfair advantage ชัด |
เกณฑ์ ≥ 70 ไม่ได้ลอยมา — มาจากการลองวิ่ง pipeline ในโหมด dry-run แล้วพบว่าไอเดียที่ผ่าน 70+ จบลงที่ shortlist ได้ราว 40% ส่วนต่ำกว่า 70 เกือบทั้งหมดโดน reject ไม่มีใครสนใจ
Pipeline รันเช้าทุกวัน 7:00 ตามเวลาไทย — ใช้เวลาราว 55-60 นาที จบก่อน 8:00 ได้ดูระหว่างกินกาแฟ — ไม่ต้องคอยเปิด dashboard ตัวเองทุก 5 นาที เพราะสุดท้ายจะได้การ์ดไอเดียเข้า chat พร้อมปุ่มให้กด rate ได้เลย
ระบบปลุก Chief of Staff → เรียก Scout ทำงานทันที ดึง preference ที่เรียนรู้มา (ถ้ามี) ไปถ่วงน้ำหนักก่อนคัด
trend-radar ดึง signal 20+ candidate จากแหล่งต่างๆ → gap-scanner-th คัดที่ยังไม่มีในไทย → moat-analyzer + five-forces-scan + ai-augment-check ให้คะแนนแยก
รวมคะแนน — คัดเหลือตัว Top 1 ที่ ≥70 ถ้าไม่มี Scout ลองอีกรอบ (เผื่อ source รอบ 2 มีของใหม่) ถ้ารอบ 2 ก็ไม่เจอ → ส่ง "วันนี้ไม่มีของคุ้มพอ"
Chief of Staff ส่ง idea ไป 2 ทางพร้อมกัน — Finance ทำ model 36 เดือน + Monte Carlo 3 scenario / GTM ทำ 90-day plan + channel mix + content calendar 30 วัน
Chief of Staff รวมผล → บันทึกฐานกลาง → ส่งการ์ดไอเดียเข้า chat พร้อมปุ่ม rate 0 / 1 / 2 / 3 + ช่อง comment — จบ pipeline ~1 ชั่วโมง
ไม่ต้องเปิด dashboard ไปเฝ้า — การ์ดพร้อมปุ่มเข้ามาหาเอง กดปุ่มเดียวในมือถือ ระบบจำแล้วนำไปปรับรอบหน้า.
ระบบ Preference Memory แบ่งเป็น 3 ชั้น — ตามลักษณะข้อมูลที่ agent รู้ได้ต่างกัน: Fact (ข้อเท็จจริงจาก rating ตรงๆ), Pattern (รูปแบบที่ระบบสังเกตเอง), Rule (กฎที่เจ้าของพิมพ์มาเอง)
| ชั้น | เก็บอะไร | ใครใส่ | น้ำหนัก |
|---|---|---|---|
| Fact | idea + คะแนน rating 0-3 + comment | เจ้าของกด rate | +3 (3) · +1 (2) · 0 (1) · −3 (0) |
| Pattern | แนวโน้มที่ดึงได้ เช่น "ชอบ margin สูง · ไม่เอา B2C food" | ระบบ extract เอง | อิงจาก fact สะสม |
| Rule | กฎตรงๆ เช่น "ห้ามเสนอ crypto · ไม่เอา MLM" | เจ้าของพิมพ์เอง | override ทั้งหมด |
ที่น่าสนใจคือ Rule override Pattern — ถ้าเจ้าของบอกว่า "ห้ามเสนอ crypto" ถึงแม้เคย rate crypto ได้ 3 คะแนน agent ก็ต้องเลิกเสนอทันที — เพราะรสนิยมเปลี่ยนได้ ความเชื่อก็เปลี่ยนได้ ระบบต้องเคารพคำสั่งล่าสุดจากเจ้าของก่อนเสมอ
Fact = ข้อมูลดิบ · Pattern = สิ่งที่ระบบสังเกต · Rule = สิ่งที่เจ้าของยืนยัน — ลำดับความน่าเชื่อถือกลับด้านกับลำดับที่ agent ได้ข้อมูลมา
ทุกวันอาทิตย์ Chief of Staff จะรวม 7 วันที่ผ่านมา ส่ง Weekly Learning Digest เข้า chat — ตัวอย่างเนื้อหา "สัปดาห์นี้เห็น pattern ว่าเจ้าของชอบไอเดียที่มี subscription model มากกว่า one-time sale — ปรับ weight ช่อง Pricing Type ขึ้น 15% สำหรับสัปดาห์หน้า ยืนยันมาถ้าเข้าใจถูก" — ให้โอกาสเจ้าของแก้ความเข้าใจของระบบก่อน ไม่ใช่ agent แอบปรับแล้วไม่บอก
ระบบไม่ใช่เดาทิศเอง — เจ้าของยืนยันว่าสังเกตถูกไหม ก่อนจะเดินต่อ การเรียนรู้ที่ไม่มีใครคุมเส้นทาง จะพาหลงได้
ระบบนี้ใช้ platform จัดการ agent ที่รันบน Mac ในบ้าน ทำหน้าที่เป็น orchestration layer สำหรับ role + skill — ส่วนงานหนักที่ platform หลักทำไม่ได้ เช่น scrape เว็บลึกๆ หรือ generate PDF ยาวๆ จะส่งต่อให้ บริการ long-task ที่รันบน VPS — ทั้งสองตัวคุยกันผ่าน workflow engine ที่เป็น hub กลาง
Output ทั้งหมดเข้าระบบ chat + base ตัวเดียว — ให้การ์ดเข้าแชท กดปุ่ม rate ในมือถือได้เลย ไม่ต้องเปิด app อื่น — ฐานข้อมูลเก็บทุกอย่างไว้ให้ย้อนกลับดูได้ ตั้งแต่ idea แรกของเดือนจนถึงตัวล่าสุด
หา idea · คัด Gate 6 ชั้น
Model 36 เดือน · Monte Carlo
Plan 90 วัน · Channel mix
ต่อท่อ · เรียนรู้ · รายงาน
cron ทุกเช้า · webhook รับ rating
scrape ลึก · generate PDF
เก็บ idea · rating · pattern · rule
การ์ดไอเดีย + ปุ่ม rate 0-3
dashboard 10 section · search + heatmap
การต่อท่อทุกชั้นคุยกันผ่าน REST + webhook — ไม่มีใครเป็นเจ้าของข้อมูลคนเดียว ฐานกลางเห็นทุกอย่าง ส่วนเครื่องมือแต่ละตัวเห็นเฉพาะ slice ที่ตัวเองทำงานด้วย — ลด single point of failure ลง และถ้าวันไหนอยากเปลี่ยน workflow engine หรือ chat platform ก็ทำได้โดยไม่กระทบ core
ส่วนที่คิดว่า "เท่เฉยๆ" ตอนแรก แต่ใช้จริงแล้วกลายเป็น killer feature — คือ Weekly Learning Digest — ไม่ใช่เพราะสวย หรือเพราะมีกราฟ — แต่เพราะระบบ สรุปให้อ่านเป็นภาษาคนว่าเรียนรู้อะไรใหม่ในสัปดาห์นั้น แล้วให้โอกาสยืนยันหรือแก้ก่อน
AI ช่วยเสนอให้ตัดสินใจเร็วขึ้น — ไม่ใช่ตัดสินใจแทน. ระบบที่เรียนรู้ได้แต่ไม่เคยถามว่า "เข้าใจถูกไหม" จะหลงทางโดยไม่รู้ตัว.
ประโยชน์ที่ใช้จริง — ทำให้รู้ว่าตัวเองชอบ/ไม่ชอบอะไรชัดขึ้น ไม่ใช่แค่ agent เรียนรู้ เจ้าของก็เรียนรู้ตัวเองไปด้วย — บางครั้งเห็นรายงานแล้วถึงรู้ว่า "เอ้า ชอบ subscription มากกว่า one-time จริงๆ ด้วย ไม่เคยคิดมาก่อน"
ไม่มีระบบไหนเก่งพอจะเดาใจเจ้าของได้ถูก 100% — ให้เจ้าของยืนยันก่อนปรับ ทำให้ระบบไม่หลงทาง และทำให้เจ้าของรู้จักตัวเองมากขึ้น
ก่อนสร้าง agent — เวลามีไอเดียธุรกิจใหม่ ต้องอ่าน trend เอง เทียบตลาดไทยเอง คำนวณต้นทุนเอง วางแผนเปิดตลาดเอง ใช้เวลาเฉลี่ยต่อ 1 ไอเดียราว 6-8 ชั่วโมง และมักจะค้างเพราะไม่มีเวลา — จบที่สัปดาห์ละ 1 ไอเดียก็เก่งแล้ว
หลังมี agent — การ์ดไอเดียพร้อม 3 แผนมาส่งทุกเช้า — ใช้เวลา review 10-15 นาที กด rate แล้วไปทำอย่างอื่นต่อ — สัปดาห์หนึ่งได้ 5-7 ไอเดีย ที่ผ่าน Gate มาแล้วทั้งหมด
ตัวเลขเปรียบเทียบข้างบนเป็นตัววัดเวลา review ต่อ 1 ไอเดีย เท่านั้น — ไม่ใช่เวลาที่ agent ใช้ประมวลผล (ระบบใช้เวลาราว 55-60 นาทีทุกเช้า ทำขณะที่เจ้าของยังหลับอยู่)
ของใหม่ไม่จำเป็นต้องเกิดในที่ใหม่ — บางทีเกิดในเมืองเก่า ด้วยมุมมองที่ยังไม่เคยมีใครคิด — agent ช่วยสังเกตจุดเหล่านี้
ถ้าอยากสร้างของทำนองนี้เอง — ไม่ต้องรอให้ระบบสมบูรณ์ 100% ก่อน เริ่มจากตัวเล็กสุด ขยายทีหลังได้ — ลำดับที่แนะนำคือเริ่มจาก Scout อย่างเดียวก่อน (1 agent, 3 skill) พอใช้งานได้แล้วค่อยต่อ Finance, GTM, Chief of Staff ทีละตัว
ใช้กับ: Claude / Cursor AI · ระดับ: กลาง
ช่วยออกแบบ AI Agent ชื่อ "Scout" สำหรับงาน R&D ธุรกิจ
โดยมี Skill 3 ตัว:
1. trend-radar — ดึง signal จาก {{sources}} แล้ว output JSON
2. gap-scanner-th — เทียบกับตลาดไทย หาสิ่งที่ยังไม่มี
3. opportunity-score — รวมคะแนน 6 เกณฑ์ 0-100
แต่ละ Skill ให้เขียนเป็นไฟล์ markdown แยก มี input schema,
output schema, เงื่อนไขผ่าน/ไม่ผ่าน และตัวอย่าง 1 case
Output: folder โครง agent พร้อม AGENTS.md + 3 SKILL.md
Variables: {{sources}} = รายการแหล่ง trend เช่น ProductHunt, YC, Crunchbase, Tech in Asia
Output ที่คาดหวัง: folder โครง agent 1 ตัว พร้อม instruction ครบ
Token Tip: ใส่ template variable แทนลิสต์ยาวๆ ประหยัด ~40%
ใช้กับ: Claude / Cursor AI · ระดับ: ขั้นสูง
สร้าง skill ชื่อ "daily-pipeline" สำหรับ Chief of Staff เรียก sequence: Scout → ถ้า score ≥70 → Finance + GTM (ขนาน) → compile → save base → ส่ง card พร้อมปุ่ม rate 0-3 เขียนเป็น pseudocode ละเอียด แต่ละ step มี: - input/output schema - error handling (timeout, agent fail, empty result) - logging format ให้เป็น skill ที่ agent อื่นอ่านแล้วทำตามได้ทันที ห้ามใช้ library ภายนอก
Output ที่คาดหวัง: ไฟล์ SKILL.md ราว 80-120 บรรทัด
Token Tip: ระบุ "ห้าม library" ทำให้ AI ไม่โม้ import เกินจำเป็น ประหยัด ~25%
หลังได้ Scout กับ daily-pipeline แล้ว step ต่อไปคือเชื่อม chat ไว้รับการ์ด — ทำเป็น endpoint รับ webhook จาก workflow engine ก็พอ ไม่ต้องเริ่มจากระบบใหญ่
ระบบสมบูรณ์ใน 1 สัปดาห์ไม่ได้ — แต่ MVP ใช้งานได้ใน 1 วันเป็นไปได้ ขยายทีละชิ้นดีกว่ารอเสร็จทั้งก้อน
ไม่ต้องเก่ง — ใช้ Vibe Code ได้ทั้งหมด สั่ง AI ให้เขียน agent + skill + workflow แล้ว review ผลลัพธ์ ถ้ามี error ส่ง error ให้ AI แก้ให้ — หน้าที่จริงๆ คือตัดสินใจว่าจะใส่ skill อะไรบ้าง filter ใช้เกณฑ์ไหน ไม่ใช่การเขียน syntax
ค่า LLM API ราว 1,000-1,500 บาท/เดือน (ขึ้นกับ volume) + ค่า VPS (ถ้ามีอยู่แล้วไม่ต้องเพิ่ม) — รวมไม่ถึง 2K บาท/เดือน เทียบกับการจ้างแผนก R&D จริงที่ 300-500K บาท/เดือน ต่างกันหลายเท่า
ใช้ Preference Memory ชั้น Rule — พิมพ์ข้อห้าม/ข้อที่ชอบเฉพาะเจาะจงเข้าไป เช่น "ห้ามเสนอธุรกิจที่ทุนเกิน 1M" หรือ "เน้น margin > 40%" — Rule override Pattern ทันที ไม่ต้องรอ agent เรียนรู้จาก rating อย่างเดียว
ไม่ — ไม่มีระบบไหนเดาใจคนถูก 100% ได้ ถ้าเห็น Weekly Digest แล้วรู้สึกว่า agent เข้าใจผิด ให้แก้ Rule ทันที — ออกแบบมาให้เจ้าของยืนยันก่อนปรับตัวเอง ไม่ใช่ให้ระบบแอบปรับเอง
10 ไอเดียต่อวัน = 70 ต่อสัปดาห์ — อ่านไม่ไหว จะเริ่ม skim แล้วสุดท้ายไม่ได้ decision ที่ดี 1 ต่อวันพอดีกับเวลา review 10-15 นาที และยังเหลือกำลังไปคิดต่อกับตัวที่ชอบจริงๆ — ถ้าอยากเพิ่มทีหลังก็ปรับ config ได้
Agent team ระบบนี้ไม่ใช่ของวิเศษ — เป็นแค่ทีม R&D version AI ที่ออกแบบให้แต่ละ role มีหน้าที่ชัด มี skill พอจะทำงานตัวเองได้ และต่อท่อคุยกันได้ผ่าน orchestrator กลาง — เหมือนทีมคนทำงานจริง แค่ไม่เหนื่อย ไม่ลา ไม่ลืม
จุดที่อยากให้จำไปใช้ — ออกแบบตะแกรงก่อนเขียน skill (ไม่งั้นของขยะจะผ่านตะแกรง), ให้เจ้าของยืนยันก่อนระบบปรับตัว (ไม่งั้น agent หลงทางโดยไม่รู้ตัว), เริ่มจาก 1 agent ก่อน (ไม่ต้องรอครบ 4 ตัว MVP วันเดียวพอ) — 3 ข้อนี้ต่างกันสิ้นเชิงกับการสร้างระบบเทพแต่ไม่ได้ใช้
ถ้าจะเริ่ม — Skill แรกควรเป็น opportunity-score เพราะมันคือหัวใจของระบบ ถ้าตัวนี้ดี ทั้งระบบก็ดีตามไปทั้งโซ่
#AIAgent #VibeCode #RnD #BusinessResearch #CursorAI #ClaudeAI #AgentTeam #SkillLibrary #GoToMarket #FinancialModel #ThaiBusiness #GlobalScout
บทความที่เกี่ยวข้อง: AI Content Factory — สร้างโรงงาน content ด้วย Agent · QA/QC 360° — 9 หมวด 75+ เครื่องมือ
สิ่งที่ได้ และหลักคิด
ของจริงที่เอาไปใช้ต่อได้ ไม่ใช่แค่ไอเดีย หลักคิดของเราคือทำให้เป็นระบบที่ทำซ้ำได้และไม่พึ่งความจำคน
อยากเห็นระบบแบบนี้ทำงานกับงานของคุณ — ดู ViberQC และลงชื่อรอรอบทดลองที่ onemanfleet.com
สมัครสมาชิก One Man Fleet เพื่อเข้าถึง Content, Template และ Community คุณภาพสูง
สมัครสมาชิก
เปรียบเทียบ 2 เครื่องมือ AI agent ที่มาแรงปี 2026 — Hermes Agent ทำให้ AI จำได้ Paperclip ทำให้ AI ทำงานเป็นทีม เลือกตัวไหนเหมาะกับเจ้าของ SaaS/ฟรีแลนซ์ที่คุมหลายโปรเจกต์พร้อมกัน พร้อมแผน 3 เดือนใช้ร่วมกัน
ระบบ QA/QC แบบ 360 องศา ครอบคลุม 9 หมวด 75+ เครื่องมือ 143 Checklist Items — ตั้งแต่ Code Quality, Security, Testing, Performance, Monitoring, AI, Infrastructure, Checklists จนถึง Foundation ดูทีเดียวจบ
แชร์ Master Fundamental Template สำหรับ Vibe Coding — Security 5 ชั้น, Quality Gate 360° (7 หมวด 100 คะแนน), AI Code Review ด้วย Claude, Anti-Lie Verification ที่ห้าม AI โกหก, 20 Shell Scripts automation พร้อมใช้ใน 15 นาที