เปิดทำการกี่โมง?

จันทร์ 08:00 - 23:00 อังคาร 08:00 - 23:00 พุธ 08:00 - 23:00 พฤหัสบดี 08:00 - 23:00 ศุกร์ 08:00 - 23:00 เสาร์ 08:00 - 23:00 อาทิตย์ 08:00 - 12:00

เขียนโค้ดยามว่าง, เพชรเกษม, Amphoe Rattaphum (2026)

10/09/2026

🎙️ เมื่อ AI ไม่ได้แค่ “พิมพ์ตอบ”
แต่สามารถ “พูดกับเรา” ได้

ถ้าคุณใช้ Claude Code, Cursor
หรือ AI Agent อยู่ ลองดูโปรเจกต์นี้ 👀

🔥 Voicebox
Open Source AI Voice Studio ที่รวมทั้ง
Text-to-Speech, Voice Cloning
และ Voice Agent ไว้ในตัวเดียว

สิ่งที่ทำให้ Voicebox น่าสนใจคือมันไม่ได้เป็นแค่โปรแกรมแปลงข้อความเป็นเสียงธรรมดา
แต่สามารถเอาไปต่อกับ AI Coding Agent ได้ด้วย

💻 ตัวอย่างการใช้งาน

เราให้ Claude Code ทำงานในโปรเจกต์

“ช่วยแก้ Bug ในระบบ Login ให้หน่อย”
Claude Code วิเคราะห์ → แก้โค้ด → ทำงานเสร็จ

จากนั้นสามารถเรียก Voicebox ให้พูดออกมาได้ว่า

🔊 “แก้ Bug ให้เรียบร้อยแล้วครับ”
ทำให้ประสบการณ์การใช้ AI Agent เริ่มเหมือนมี ผู้ช่วย AI ที่คุยกับเราได้จริง ๆ

🎤 Voicebox ทำอะไรได้บ้าง?
🔹 Text → Speech
เปลี่ยนข้อความเป็นเสียงพูด

🔹 Voice Cloning
ใช้เสียงตัวอย่างเพื่อสร้างเสียง AI ที่มีลักษณะใกล้เคียงกับเสียงต้นฉบับ

🔹 Dictation
กด Hotkey → พูด → AI แปลงเสียงเป็นข้อความ → พิมพ์ลงในแอปที่กำลังใช้งาน

🔹 AI Agent Voice
เชื่อมกับ AI Agent ผ่าน MCP ให้ Agent สามารถ “พูด” ออกมาได้

🔹 Audio Effects
มีเอฟเฟกต์สำหรับปรับเสียง เช่น Reverb, Delay, Chorus, Compressor และ Pitch Shift

🔹 Local-first
รองรับการรันโมเดลบนเครื่อง ทำให้เหมาะกับคนที่ต้องการควบคุมข้อมูลและไม่อยากพึ่ง Cloud ตลอดเวลา

🤖 ที่น่าสนใจสำหรับสาย Programmer
Voicebox รองรับ MCP

ดังนั้นแนวคิดมันไม่ได้หยุดแค่

AI → ตอบเป็นข้อความ

แต่สามารถกลายเป็น

AI Agent → ทำงาน → เรียก Tool → พูดผลลัพธ์ให้เราฟัง

ลองนึกภาพว่าเราเขียนโค้ดอยู่ แล้วไม่ต้องคอยอ่าน Terminal ตลอดเวลา

Agent ทำงานเสร็จแล้วพูดขึ้นมาว่า

“Build ผ่านแล้วครับ”

“พบ Error ใน API ครับ”

“ผมแก้ให้แล้วและรัน Test ผ่านทั้งหมด”
นี่คือการเอา Voice + AI Agent + MCP มารวมกันได้อย่างน่าสนใจมาก 🔥

🍎 อีกอย่างที่น่าสนใจ
Voicebox รองรับ Apple Silicon

ดังนั้นเครื่องอย่าง Mac mini M4-M6 / MacBook Apple Silicon ก็สามารถนำมาทดลองรัน Local AI Voice ได้

เหมาะมากสำหรับคนที่อยากลองทำ

🎙️ AI Assistant
💻 AI Coding Agent
🗣️ Voice Interface
🎧 Podcast / Voice Content
🤖 Local AI Automation

โดยไม่ต้องสร้างระบบ Voice AI ขึ้นมาเองทั้งหมดตั้งแต่ศูนย์

📌 สรุป

Voicebox ไม่ได้เป็นแค่ TTS

แต่มันคือการเอา

Voice Cloning + TTS + Dictation + Local AI + MCP + AI Agent

มารวมกันเป็นเครื่องมือเดียว

ถ้าคุณกำลังเล่น Claude Code / AI Agent / MCP อยู่ โปรเจกต์นี้น่าลองมากครับ 🚀

🔗 GitHub
https://github.com/jamiepine/voicebox

📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

09/09/2026

🔥 PentestGPT — เมื่อ AI เข้ามาช่วยทำ Pentest

ถ้าพูดถึงการทำ Pe*******on Testing หรือ Pentest
หลายคนอาจนึกถึงการใช้เครื่องมืออย่าง
Nmap, Burp Suite หรือ Metasploit
แล้วค่อย ๆ วิเคราะห์ผลด้วยตัวเอง

แต่โปรเจกต์ PentestGPT กำลังพยายามเปลี่ยนแนวทางนี้
ด้วยการนำ AI มาช่วยทำงานด้าน Cybersecurity 🤖🔐

PentestGPT คือ Open Source AI Agent ที่ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยในงาน
Pentest และ CTF โดย AI สามารถช่วยวางแผน
วิเคราะห์ผลจากเครื่องมือ และดำเนินงานต่อเป็นขั้นตอนได้

ภาพรวมการทำงานจะประมาณนี้

🎯 กำหนด Target
↓
🔎 Recon / สำรวจระบบ
↓
🕵️ วิเคราะห์ช่องโหว่
↓
💥 ทดสอบ Exploit
↓
🧠 วิเคราะห์ผลลัพธ์
↓
📋 สรุปและจัดทำ Report

จุดที่น่าสนใจคือมันไม่ได้ทำหน้าที่เหมือน ChatGPT ที่เราเอาผลจาก Nmap ไปถามว่า

"เจอ Port 80 แล้วควรทำอะไรต่อ?"

แต่แนวคิดของ PentestGPT คือให้ AI เข้ามาช่วยจัดการ Workflow ต่อเนื่องมากขึ้น

เช่น

Nmap เจอ Port → AI วิเคราะห์
↓
พบ Web Server → ตรวจสอบต่อ
↓
เจอสิ่งผิดปกติ → วิเคราะห์ช่องโหว่
↓
ทดลองแนวทางที่เหมาะสม
↓
นำผลลัพธ์กลับมาวิเคราะห์ต่อ

อีกอย่างที่น่าสนใจคือโปรเจกต์รองรับการทำงานร่วมกับ
AI Coding Agent อย่าง Claude Code และ Codex
รวมถึงรองรับ LLM หลายค่ายในโหมด Legacy

เหมาะกับงานอย่าง

🌐 Web Security
🔐 Cryptography
💻 PWN
🔄 Reverse Engineering
🕵️ Forensics
⬆️ Privilege Escalation
🏴 CTF

พูดง่าย ๆ คือ...

PentestGPT กำลังพยายามทำให้ AI ไม่ได้เป็นแค่
"คนให้คำแนะนำด้าน Security"
แต่กลายเป็นผู้ช่วยที่สามารถทำงานตามกระบวนการ Pentest ได้จริง

และนี่เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่น่าสนใจมากว่า AI Agent
กำลังเข้ามาเปลี่ยนวิธีทำงานของ Cybersecurity อย่างไร

🔗 GitHub:
https://github.com/GreyDGL/PentestGPT

⚠️ แน่นอนว่าการทดสอบระบบควรทำเฉพาะระบบที่เราเป็นเจ้าของ
หรือได้รับอนุญาตให้ทดสอบเท่านั้น

📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

08/09/2026

Repository นี้คือโปรเจกต์บน GitHub ที่รวบรวม กรณีศึกษา (Case Studies)
ด้าน Machine Learning System Design มากกว่า 300 เรื่อง
จากบริษัทชั้นนำกว่า 80 แห่ง ไว้ในที่เดียว
เช่น Netflix, Airbnb, Uber, DoorDash, Stripe, Pinterest, Walmart และอีกหลายบริษัทใหญ่ ๆ

มีอะไรในนั้นบ้าง
- ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation Systems)
- Search & Ranking
- Computer Vision (CV)
- Natural Language Processing (NLP)
- LLM Applications
- Fraud Detection
- Demand Forecasting
- Personalization
- Ad Ranking
- Churn Prediction และอื่น ๆ อีกมากมาย
เหมาะกับใคร
- Data Scientist
- ML Engineer
- AI Engineer
- Software Engineer ที่อยากทำ AI Production
- คนเตรียมสัมภาษณ์ ML System Design
- นักศึกษาที่ต้องการดูตัวอย่างระบบจริงจากบริษัทระดับโลก
ตัวอย่างเคสที่น่าสนใจ
- Netflix ใช้ ML ปรับคุณภาพการสตรีมและคาดการณ์คุณภาพเครือข่าย
- Airbnb ใช้ ML ประเมินมูลค่าที่พัก
- Stripe ใช้ ML ตรวจจับธุรกรรมทุจริต
- Uber ใช้ ML พยากรณ์ความต้องการรถในสนามบิน
- Pinterest ใช้ ML ทำนายการเลิกใช้งานของผู้ลงโฆษณา
Repository นี้มีประโยชน์มาก เพราะจะได้เรียนรู้ว่า
- ออกแบบ Pipeline AI อย่างไร
- จัดการข้อมูลจำนวนมากอย่างไร
- Deploy โมเดลให้ใช้งานจริงอย่างไร
- Monitoring และปรับปรุงโมเดลใน Production อย่างไร
- Scale ระบบให้รองรับผู้ใช้จำนวนมากอย่างไร
Link:https://github.com/Engineer1999/A-Curated-List-of-ML-System-Design-Case-Studies
📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

07/09/2026

ถ้าใครเขียน Python แล้วมีงานที่ต้องรอนาน ๆ
ไม่ว่าจะ Scraping, ประมวลผลไฟล์ หรือวน Loop หลายพันรายการ

น่าจะเคยเจอแบบนี้ 😂

กำลังทำงาน...

แล้วก็ได้แต่นั่งมองจอว่า...

“ตกลงมันทำถึงไหนแล้ววะ?”

ตัวนี้ช่วยแก้ปัญหานี้ได้เลย 👉 alive-progress

เป็น Python Library สำหรับทำ Progress Bar ใน Terminal ที่ไม่ได้มีแค่แถบเปอร์เซ็นต์ แต่แสดงข้อมูลแบบ Real-time ให้ดูด้วย

เช่น

Scraping |███████████████░░░░░| 72%
8.4/s | ETA: 00:32

เราจะรู้ทันทีว่า

• ทำไปแล้วกี่ %
• ตอนนี้ทำงานเร็วแค่ไหน
• เหลือเวลาอีกประมาณเท่าไหร่
• โปรแกรมยังทำงานอยู่หรือค้างไปแล้ว

ที่ชอบอีกอย่างคือมันใช้งานง่ายมาก

ติดตั้งแค่

pip install alive-progress

แล้วเขียนประมาณนี้

from alive_progress import alive_bar
import time

with alive_bar(100, title='Processing') as bar:
for i in range(100):
time.sleep(0.05)
bar()

หรือถ้าชอบโค้ดสั้น ๆ ก็ใช้

from alive_progress import alive_it

for item in alive_it(items):
process(item)

เหมาะมากกับงานอย่าง

🐍 Python Automation
🕷️ Web Scraping
📁 ประมวลผลไฟล์จำนวนมาก
🖼️ Image Processing
🤖 AI / Machine Learning
📡 เรียก API หลายพันรายการ
⚙️ Batch Processing

จริง ๆ แล้วมันไม่ได้ทำให้โปรแกรมเร็วขึ้นนะ 😂

แต่ช่วยให้เรา รู้ว่าโปรแกรมกำลังทำอะไรอยู่

โดยเฉพาะเวลาเขียน Script ที่ต้องรอ 5 นาที 10 นาที หรือเป็นชั่วโมง อันนี้มีประโยชน์มาก

ใครใช้ tqdm อยู่แล้วก็ลองตัวนี้เทียบกันได้เลย

tqdm = เรียบง่าย ใช้งานมาตรฐาน

alive-progress = เน้นสวย มี Animation และดูสถานะ Real-time

GitHub:
rsalmei/alive-progress

ถ้าเขียน Python อยู่ ลองเก็บตัวนี้ไว้ใน Toolbox ได้เลยครับ 🔥

📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

07/09/2026

🐰 OpenHare โปรแกรมจัดการ Database
ที่เอา AI มาไว้ใน SQL Client

ใครเป็น Developer แล้วต้องเปิด DBeaver, DataGrip
หรือ TablePlus ทำงานกับ Database อยู่บ่อย ๆ ลองดูโปรเจกต์นี้ครับ

OpenHare เป็น SQL Client แบบ Open Source
ที่ออกแบบมาให้จัดการ Database และใช้ AI ช่วยทำงานกับ SQL ได้จากที่เดียว

🔥 ทำอะไรได้บ้าง?

• 🔌 เชื่อมต่อ Database ได้หลายประเภท
• 📝 เขียนและรัน SQL Query
• 🤖 ใช้ AI ช่วยสร้าง SQL จากคำสั่งภาษาคน
• 💡 ให้ AI ช่วยอธิบาย SQL ที่ซับซ้อน
• ⚡ ช่วยปรับปรุง/Optimize Query
• 🗄️ ดูและจัดการ Database Schema
• ⚠️ มีการเตือนก่อนรัน Query ที่อาจเป็นอันตราย เช่น UPDATE / DELETE
• 💻 รองรับ Windows / macOS / Linux
• 🆓 Open Source

ตัวอย่างการใช้งาน เช่น เราไม่อยากเขียน SQL เอง ก็สามารถบอก AI ว่า

"หาลูกค้าที่สั่งซื้อมากกว่า 10 ครั้งในช่วง 30 วันที่ผ่านมา"
แล้วให้ AI ช่วยแปลง Requirement เป็น SQL ได้

Workflow ก็จะประมาณนี้ 👇

Database → Schema → AI → สร้าง SQL → ตรวจสอบ → Execute → ดูผลลัพธ์

จุดที่น่าสนใจคือ OpenHare ไม่ได้เอา AI มาแปะไว้เฉย ๆ
แต่พยายามทำให้ AI เป็นส่วนหนึ่งของ Workflow ในการทำงานกับ Database

🛠️ Tech Stack

ตัวโปรเจกต์ใช้ Flutter + Dart ในส่วน UI และใช้ Go + Dart FFI
ในส่วน Database Drivers ทำให้เป็นแนวทางที่น่าสนใจ
สำหรับคนที่อยากศึกษา Desktop Application ที่ใช้หลายภาษาในการทำงานร่วมกัน

📌 เหมาะกับใคร?

👨‍💻 Programmer
🧑‍💻 Backend Developer
🗄️ Database Developer
🤖 คนที่กำลังศึกษา AI + Database
🚀 คนที่อยากลอง SQL Client รุ่นใหม่แบบ Open Source

ถ้าใครใช้ Database เป็นประจำ และอยากลอง
เอา AI เข้ามาช่วยเขียน SQL ตัวนี้น่าลองครับ

🔗 GitHub: https://github.com/sjjian/openhare
📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

06/09/2026

🚀 Hoppscotch คืออะไร? เครื่องมือทดสอบ API
แบบ Open Source ที่น่าใช้มากสำหรับ Developer

ถ้าใครเคยทำงานกับ API น่าจะรู้จัก Postman กันดีอยู่แล้ว
แต่วันนี้อยากแนะนำอีกหนึ่งตัวเลือกที่น่าสนใจมาก นั่นคือ Hoppscotch

Hoppscotch คือเครื่องมือสำหรับ สร้าง ทดสอบ และ Debug API
โดยมีแนวคิดคล้ายกับ Postman
แต่จุดเด่นคือเป็น Open Source, ใช้งานง่าย และสามารถ Self-host ได้

💡 พูดง่าย ๆ คือ

"เครื่องมือสำหรับยิง API เพื่อดูว่า API ของเราทำงานถูกต้องหรือไม่"

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🔥 แล้ว Hoppscotch ใช้ทำอะไรได้บ้าง?

สมมติเราสร้าง API ด้วย FastAPI

GET

https://api.example.com/users

แทนที่จะต้องเขียนโค้ด Python เพื่อเรียก API
เราสามารถเปิด Hoppscotch แล้วใส่ URL จากนั้นกด Send ได้เลย

Response ที่ได้อาจเป็น

{
"users": [
{
"id": 1,
"name": "John"
},
{
"id": 2,
"name": "Jane"
}
]
}

ทำให้เราตรวจสอบได้ทันทีว่า API ส่งข้อมูลกลับมาถูกต้องหรือไม่

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🛠️ รองรับอะไรบ้าง?

✅ REST API
✅ GET / POST / PUT / PATCH / DELETE
✅ JSON
✅ Headers
✅ Bearer Token
✅ Basic Authentication
✅ OAuth 2.0
✅ GraphQL
✅ WebSocket
✅ Socket.IO
✅ MQTT
✅ Server-Sent Events (SSE)

รวมถึงฟีเจอร์สำหรับจัดการ API เช่น

📁 Collections
🌎 Environments
🔑 Variables
📝 Request History
📤 Import / Export
⚡ cURL
💻 CLI
🔗 แชร์ Request

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🔥 จุดเด่นที่น่าสนใจที่สุดคือ Self-host

Hoppscotch สามารถนำไปติดตั้งบน Server ของเราเองได้

ตัวอย่างเช่น

Developer
↓
Hoppscotch
↓
Internal API
↓
Database

เหมาะกับองค์กรหรือทีม Developer
ที่ต้องการควบคุมระบบและข้อมูลของตัวเอง

ไม่จำเป็นต้องพึ่งระบบ Cloud อย่างเดียว

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🤔 แล้วต่างจาก Postman ยังไง?

Postman ยังคงเป็นเครื่องมือที่มีฟีเจอร์ครบและได้รับความนิยมสูงมาก

แต่ Hoppscotch มีจุดขายที่ชัดเจนคือ

⚡ Lightweight
🌐 ใช้งานผ่าน Browser ได้
🔓 Open Source
🏠 Self-host ได้
💻 เหมาะกับ Developer ที่ชอบเครื่องมือเรียบง่าย

ดังนั้นไม่ได้หมายความว่า Hoppscotch
จะมาแทน Postman ทุกกรณี แต่เป็น อีกหนึ่งตัวเลือกที่น่าสนใจมาก

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

👨‍💻 ใครควรลองใช้?

เหมาะกับ

• Backend Developer
• Full-stack Developer
• API Developer
• QA / Tester
• DevOps
• คนที่กำลังเรียน REST API
• คนที่กำลังสร้างระบบด้วย FastAPI / Flask / Node.js

โดยเฉพาะคนที่ทำ API บ่อย ๆ
จะช่วยลดเวลาในการเขียนโค้ดสำหรับทดสอบ API ไปได้เยอะมาก

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📌 สรุป

Hoppscotch คือ

"Open Source API Development & Testing Tool"

ที่ช่วยให้เราสร้าง ส่ง ทดสอบ และ Debug API ได้ง่ายขึ้น

ถ้าปกติใช้ Postman อยู่แล้ว ลองเปิดใจทดลอง Hoppscotch ดูครับ

GitHub ⭐
https://github.com/hoppscotch/hoppscotch
📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

05/09/2026

🚀 สร้าง AI Agent แบบลากวาง ไม่ต้องเขียนโค้ดทุกอย่างเอง ด้วย Flowise

ถ้าพูดถึงการสร้าง AI Agent หลายคนน่าจะเคยเจอชื่อ LangChain
แต่พอเริ่มทำจริง…อาจพบว่าต้องเขียนโค้ดและจัดการหลายส่วนพอสมควร 😅

วันนี้มีอีกหนึ่งเครื่องมือที่น่าสนใจมากสำหรับสาย AI Developer นั่นคือ Flowise 🤖

Flowise เป็น Open Source AI Development Platform
ที่ช่วยให้เราสร้าง AI Agent, Chatbot และ LLM Workflowผ่านหน้าตาแบบ Visual
ด้วยการ ลากและวาง Node ทำให้สามารถสร้างระบบ AI
ได้รวดเร็วขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องเขียนทุกอย่างตั้งแต่ต้น

🔥 Flowise ทำอะไรได้บ้าง?

✅ สร้าง AI Agent แบบ Visual / Drag & Drop
✅ เชื่อมต่อ LLM ได้หลายค่าย เช่น OpenAI, Claude, Gemini และ Ollama
✅ สร้างระบบ RAG ให้ AI อ่านและตอบคำถามจาก PDF / เอกสาร
✅ เชื่อมต่อ Database และ External API
✅ สร้าง Workflow สำหรับ AI ได้หลายรูปแบบ
✅ รองรับการ Self-Host บน Server ของเราเอง
✅ เหมาะทั้งสำหรับ Developer, ทีม Startup และองค์กร

💡 ตัวอย่างงานที่นำไปใช้ได้

📄 Document Chatbot
ให้ AI อ่านเอกสารบริษัท แล้วตอบคำถามจากข้อมูลภายใน

🤖 AI Assistant
สร้างผู้ช่วย AI สำหรับเว็บไซต์หรือระบบภายในองค์กร

📊 AI Data Agent
ให้ Agent เชื่อมต่อ Database และช่วยวิเคราะห์ข้อมูล

🔍 Knowledge Base + RAG
สร้างระบบค้นหาความรู้จาก PDF, คู่มือ หรือเอกสารจำนวนมาก

⚙️ AI Workflow Automation
นำ AI ไปต่อกับ API, Database และระบบอื่น ๆ เพื่อสร้าง Workflow อัตโนมัติ

จุดที่น่าสนใจของ Flowise คือมันช่วยลดระยะเวลาจาก
"ต้องเขียนโค้ดทุกอย่างเอง" → "ออกแบบ Flow แล้วเชื่อมแต่ละส่วนเข้าด้วยกัน"

ดังนั้นถ้าคุณกำลังศึกษา AI Agent, RAG, LLM หรือ Generative AI และอยากทดลองสร้างระบบจริงโดยไม่ต้องเริ่มจากศูนย์

👉 Flowise เป็นอีกหนึ่ง Open Source Project ที่ควรลอง

⭐ GitHub:
https://github.com/FlowiseAI/Flowise

📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

05/09/2026

🚀 Claude Code for Beginners
คู่มือเริ่มต้นใช้ Claude Code

ช่วงนี้ AI Coding กำลังไปไกลมาก
และหนึ่งในเครื่องมือที่น่าสนใจคือ Claude Code
ที่สามารถช่วยเราเขียน แก้ไข วิเคราะห์ และทดสอบโค้ดได้จาก Terminal

แต่ถ้าเพิ่งเริ่มใช้ อาจจะงงว่า…

❓ Claude Code ทำอะไรได้บ้าง?
❓ ต้องสั่ง AI ยังไงให้ทำงานได้ดี?
❓ MCP คืออะไร?
❓ Skills กับ Hooks เอาไว้ทำอะไร?
❓ จะเอา Claude Code ไปใช้กับโปรเจกต์จริงยังไง?

📚 Claude Code for Beginners

เป็นคู่มือสำหรับเรียนรู้ Claude Code ตั้งแต่พื้นฐาน
ไปจนถึงการนำไปใช้กับ Workflow จริง
โดยแบ่งเนื้อหาออกเป็นหลาย Module

สิ่งที่น่าสนใจ เช่น

🔹 เริ่มต้นใช้งาน Claude Code
ทำความเข้าใจพื้นฐานและวิธีใช้งาน

🔹 Prompt Engineering
เรียนรู้วิธีสั่ง AI ให้เข้าใจงานและสร้างโค้ดได้ตรงความต้องการมากขึ้น

🔹 Background Agents
ให้ AI ทำงานบางอย่างเบื้องหลังได้

🔹 Git & GitHub
ใช้ Claude Code ช่วยจัดการ Git และ Workflow ต่าง ๆ

🔹 Debugging & Testing 🐛
ให้ AI ช่วยวิเคราะห์ Error, Debug และเขียน Test

🔹 MCP Servers ⭐
หนึ่งในหัวข้อที่น่าสนใจมาก เพราะช่วยให้ Claude เชื่อมต่อกับเครื่องมือและบริการอื่น ๆ ได้

🔹 Skills & Hooks ⚡
สร้างความสามารถและ Workflow เฉพาะสำหรับการทำงานของเรา

🔹 API Integration
เรียนรู้การเชื่อมต่อ API และนำ AI ไปทำงานร่วมกับระบบอื่น

🔹 Production Deployment 🚀
ตั้งแต่เขียนโค้ด ไปจนถึงนำโปรเจกต์ขึ้นใช้งานจริง

💡 ทำไมควรสนใจ Claude Code?

เพราะแนวคิดกำลังเปลี่ยนจาก

👨‍💻 "เรานั่งเขียนโค้ดทีละบรรทัด"

ไปเป็น

🤖 "เราบอก AI ว่าต้องการสร้างอะไร แล้ว AI ช่วยลงมือทำให้"

ตัวอย่างเช่น

"ช่วยดูโปรเจกต์นี้ให้หน่อยว่ามี Bug ตรงไหน"
หรือ

"เพิ่มระบบ Login ด้วย JWT พร้อมเขียน Unit Test ให้ด้วย"
Claude Code สามารถเข้าไปดูโครงสร้างโปรเจกต์
อ่านโค้ด แก้ไขไฟล์ รันคำสั่ง และช่วยตรวจสอบผลลัพธ์ได้

ดังนั้นสิ่งสำคัญไม่ได้มีแค่ เขียน Prompt ให้เก่ง

แต่คือการเรียนรู้ว่า
👉 จะออกแบบ Workflow ให้ AI ทำงานร่วมกับเราอย่างไร

📌 Repository นี้จึงเหมาะมากสำหรับคนที่อยากเริ่มต้นใช้ Claude Code อย่างจริงจัง

โดยเฉพาะ ที่อยากเปลี่ยนจากการใช้ AI แค่ "ถามโค้ด"

ไปสู่การใช้ AI เป็น Coding Agent ที่ช่วยทำงานกับโปรเจกต์จริง

⭐ GitHub ที่ควร Bookmark ไว้

https://github.com/koki7o/claude-code-for-beginners

📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

04/09/2026

🤖 รวม AI Agent เพียบ! GitHub เดียวจบ
ใครกำลังสนใจ AI Agent ต้องดูอันนี้

ช่วงนี้คำว่า AI Agent กำลังมาแรงมาก เพราะมันไม่ได้มีหน้าที่แค่
“ตอบคำถาม” เหมือน AI Chatbot ทั่วไป
แต่สามารถ คิด วางแผน ใช้เครื่องมือ และลงมือทำงานหลายขั้นตอนให้เราได้

วันนี้มี GitHub Repo หนึ่งที่น่าสนใจมากชื่อว่า

🔥 Awesome AI Agents
🧠 AI Agent คืออะไร?
ลองเปรียบเทียบง่าย ๆ

Chatbot ทั่วไป

เรา → ถาม → AI → ตอบ

แต่ AI Agent

เรา → สั่งเป้าหมาย
↓
AI วิเคราะห์งาน
↓
วางแผน
↓
เรียกใช้เครื่องมือ
↓
ลงมือทำ
↓
ตรวจสอบผลลัพธ์
↓
แก้ไขปัญหา
↓
ทำงานต่อจนเสร็จ

เช่น เราสั่งว่า

💬 "สร้างเว็บไซต์ให้ผม 1 เว็บ"

AI Agent อาจสามารถ

✅ วิเคราะห์ Requirement
✅ สร้างโครงสร้างโปรเจกต์
✅ เขียน Code
✅ ติดตั้ง Package
✅ รันโปรแกรม
✅ ตรวจหา Error
✅ แก้ Code
✅ ทดสอบใหม่
✅ ส่งผลลัพธ์กลับมา

พูดง่าย ๆ คือ จากเดิมที่เรา คุยกับ AI

กำลังเปลี่ยนไปเป็น

👉 สั่งงาน AI ให้ทำงานแทนเรา

🚀 ใน Repo นี้มีอะไร?
ใน awesome-ai-agents จะรวบรวมโปรเจกต์ AI Agent หลายรูปแบบ เช่น

💻 Coding Agent
ให้ AI ช่วยเขียนและแก้ไขโปรแกรม

🔎 Research Agent
ช่วยค้นข้อมูล วิเคราะห์ และสรุปข้อมูล

⚙️ Automation Agent
ให้ AI ทำงานอัตโนมัติหลายขั้นตอน

🧠 Autonomous Agent
รับเป้าหมายแล้วพยายามวางแผนและดำเนินงานด้วยตัวเอง

และยังมี Framework / Tools / โปรเจกต์ Open Source อีกหลายตัวให้เราเข้าไปศึกษา

👨‍💻 ทำไม Programmer ควรเข้าไปดู?
เพราะนี่ไม่ใช่แค่รวม "AI Chatbot"

แต่มันทำให้เห็นว่าในโลก AI ตอนนี้กำลังพัฒนาไปทางไหน

จาก

LLM → AI Assistant → AI Agent → AI ที่สามารถลงมือทำงานเอง

ใครกำลังศึกษาเรื่อง

🔥 LLM
🔥 AI Agent
🔥 AI Coding
🔥 Automation
🔥 Multi-Agent
🔥 Autonomous AI

Repo นี้ถือว่าเป็น แหล่งรวมไอเดียที่ดีมากสำหรับเริ่มต้นศึกษา

และที่สำคัญคือสามารถเข้าไปดู Source Code ของโปรเจกต์ต่าง ๆ แล้วเอามาทดลองต่อเองได้ด้วย

📌 สรุปสั้น ๆ

awesome-ai-agents ไม่ใช่ AI Agent ตัวเดียว

แต่มันคือ ลิสต์รวม AI Agent และโปรเจกต์ที่เกี่ยวข้องจำนวนมากจาก GitHub

ใครอยากรู้ว่า "ตอนนี้มี AI Agent อะไรให้ลองบ้าง?"

เริ่มจาก Repo นี้ได้เลย 👇

🔗 https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents
📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

03/09/2026

🚀 Google Maps Scraper — ดึงข้อมูลธุรกิจจาก
Google Maps แบบอัตโนมัติด้วย Python
ใครเคยต้องค้นหาร้านค้า/ธุรกิจจาก Google Maps ทีละร้าน
แล้ว Copy ชื่อ ที่อยู่ เบอร์โทร เว็บไซต์ และข้อมูลต่าง ๆ
ลง Excel เอง น่าจะเข้าใจเลยว่า…มันเสียเวลามาก 😅
วันนี้มี Open Source โปรเจกต์ที่น่าสนใจชื่อ
Google Maps Scraper จาก GitHub ของ Omkar Cloud
โปรเจกต์นี้สร้างขึ้นมาเพื่อช่วย ค้นหา
และดึงข้อมูลธุรกิจจาก Google Maps
แบบอัตโนมัติ แล้วนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ต่อกับระบบของเราได้
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔎 มันคืออะไร?
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Google Maps Scraper คือเครื่องมือสำหรับทำ
Web Scraping กับ Google Maps
หลักการง่าย ๆ คือ
เราใส่คำค้นหา เช่น

👉 ร้านกาแฟ หาดใหญ่
👉 ร้านอาหาร เชียงใหม่
👉 โรงแรม ภูเก็ต
👉 อู่ซ่อมรถ สงขลา
👉 ร้านคอมพิวเตอร์ กรุงเทพ

จากนั้นระบบจะเข้าไปค้นหาข้อมูลบน Google Maps
และรวบรวมข้อมูลของธุรกิจที่พบออกมา

แทนที่จะต้องเปิด Google Maps แล้ว Copy
ข้อมูลทีละร้าน เราสามารถให้โปรแกรมทำงานให้โดยอัตโนมัติ 🤖

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📦 ข้อมูลที่สามารถดึงได้
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

จุดเด่นของโปรเจกต์คือสามารถเก็บข้อมูลธุรกิจได้หลายประเภท เช่น

🏪 ชื่อธุรกิจ
📍 ที่อยู่
☎️ หมายเลขโทรศัพท์
🌐 เว็บไซต์
⭐ คะแนน Rating
💬 จำนวนรีวิว
📌 Latitude / Longitude
📝 ข้อมูลรีวิว
📂 หมวดหมู่ธุรกิจ
🕐 เวลาเปิด-ปิด
🔗 URL ของ Google Maps

และข้อมูลอื่น ๆ อีกหลายฟิลด์ ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่
Google Maps แสดงให้กับสถานที่นั้น ๆ

ตัวอย่างข้อมูลที่ได้อาจมีหน้าตาประมาณนี้

Name:
ABC Coffee

Address:
Hat Yai, Songkhla

Phone:
074-###-###x

Rating:
4.6

Reviews:
328

Website:
https://example.com

Latitude:
7.###xx

Longitude:
100.###xx

ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปเก็บต่อใน
CSV, Database หรือระบบของเราเองได้

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚙️ ทำงานยังไง?
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

ภาพรวมการทำงานประมาณนี้

Google Maps
↓
ใส่ Keyword
↓
Google Maps Scraper
↓
ค้นหาธุรกิจ
↓
ดึงข้อมูล
↓
บันทึกข้อมูล
↓
นำไปวิเคราะห์ / ทำระบบต่อ

ตัวอย่างเช่น เราต้องการรวบรวมร้านกาแฟในหาดใหญ่

ค้นหา:

"ร้านกาแฟ หาดใหญ่"

ระบบก็จะค้นหาร้านที่เกี่ยวข้อง แล้วรวบรวมข้อมูลออกมา

จากนั้นเราสามารถเอาข้อมูลไป Filter ต่อ เช่น

⭐ Rating มากกว่า 4.0
💬 รีวิวมากกว่า 100 รีวิว
🌐 มีเว็บไซต์
☎️ มีเบอร์โทรศัพท์

ทำให้สามารถสร้าง Dataset ของธุรกิจที่เราสนใจได้อย่างรวดเร็ว

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🐍 เหมาะกับคนเขียน Python
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

สำหรับ Developer จุดที่น่าสนใจคือ
โปรเจกต์นี้ไม่ได้จำกัดแค่การใช้เป็นเครื่องมือสำเร็จรูป

เราสามารถนำไปต่อยอดกับระบบของเราเองได้

เช่น

Python
↓
Google Maps Scraper
↓
ดึงข้อมูลธุรกิจ
↓
Pandas
↓
Filter / วิเคราะห์ข้อมูล
↓
SQLite / PostgreSQL
↓
Dashboard

หรือจะต่อกับระบบอื่นก็ได้

เช่น

Google Maps
↓
Scraper
↓
API
↓
Backend
↓
Frontend Dashboard

ทำให้มันกลายเป็นระบบค้นหาข้อมูลธุรกิจของเราเองได้

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
💼 เอาไปทำอะไรได้บ้าง?
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

1️⃣ Lead Generation

สมมติเราทำธุรกิจรับทำเว็บไซต์

เราสามารถค้นหา

"ร้านอาหาร เชียงใหม่"

แล้วนำข้อมูลธุรกิจมาวิเคราะห์ว่า

ร้านไหนมีเว็บไซต์
ร้านไหนไม่มีเว็บไซต์
ร้านไหนเว็บไซต์เก่า
ร้านไหนมี Rating สูง
ร้านไหนมีรีวิวจำนวนมาก

จากนั้นนำข้อมูลไปใช้ในงาน Sales / Marketing

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

2️⃣ วิเคราะห์ตลาด

ต้องการรู้ว่าพื้นที่หนึ่งมีธุรกิจประเภทไหนเยอะ?

เช่น

"ร้านกาแฟ หาดใหญ่"

อาจนำข้อมูลมาวิเคราะห์ต่อว่า

📊 มีร้านทั้งหมดกี่ร้าน
⭐ Rating เฉลี่ยเท่าไร
💬 ร้านไหนมีรีวิวมากที่สุด
📍 ธุรกิจกระจุกตัวอยู่บริเวณไหน

ทำให้สามารถสร้าง Dataset สำหรับ Market Research ได้

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

3️⃣ สร้าง Database ธุรกิจ

สามารถสร้างฐานข้อมูลธุรกิจของเราเองได้

ตัวอย่าง

Business Database

├── ร้านอาหาร
├── ร้านกาแฟ
├── โรงแรม
├── อู่รถ
├── ร้านคอมพิวเตอร์
└── ร้านค้าอื่น ๆ

แล้วนำข้อมูลไปทำ Search หรือ Dashboard ต่อ

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

4️⃣ Data Analysis

ข้อมูลจาก Google Maps
สามารถนำไปวิเคราะห์ด้วย Python ได้

เช่นใช้

Pandas
NumPy
Matplotlib
Power BI

เพื่อดูแนวโน้มต่าง ๆ

ตัวอย่าง

Rating Distribution
Review Count
Business Categories
Location Density

ทำให้ข้อมูลที่เดิมอยู่บน Google Maps
กลายเป็น Dataset ที่สามารถวิเคราะห์ได้

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🗺️ พิกัดก็เอาไปต่อยอดได้
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

ถ้ามี Latitude / Longitude ของธุรกิจ
ก็สามารถนำไปทำระบบแผนที่ต่อได้

เช่น

Google Maps
↓
Scraper
↓
Latitude / Longitude
↓
Database
↓
Map Dashboard

แล้วสร้างแผนที่แสดงตำแหน่งธุรกิจแต่ละประเภทได้

เช่น

☕ ร้านกาแฟ
🍜 ร้านอาหาร
🏨 โรงแรม
🔧 อู่รถ

ทำให้สามารถสร้างระบบค้นหาธุรกิจบนแผนที่ในแบบของเราเองได้

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🤖 เอาไปต่อกับ AI ได้ด้วย
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

ส่วนนี้น่าสนใจมากสำหรับสาย AI

เราสามารถนำข้อมูลที่ Scrape ได้ไปให้ AI วิเคราะห์ต่อ เช่น

Google Maps
↓
Scraper
↓
Business Data
↓
AI
↓
Analysis

ตัวอย่างเช่น

"หาร้านที่ Rating สูงกว่า 4.5 และมีรีวิวมากกว่า 500 รีวิว"

หรือ

"วิเคราะห์ว่าร้านไหนมีโอกาสเป็นคู่แข่งของธุรกิจเรา"

หรือ

"จัดกลุ่มธุรกิจตามประเภทและพื้นที่"

Scraper ทำหน้าที่เก็บข้อมูล ส่วน AI ทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚡ จุดเด่นของโปรเจกต์
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

✅ Open Source
✅ ใช้งานผ่าน Python ได้
✅ สามารถดึงข้อมูลธุรกิจจำนวนมากได้
✅ มีข้อมูลหลายฟิลด์
✅ สามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อได้
✅ สามารถนำไปต่อกับระบบอื่น
✅ เหมาะสำหรับ Developer / Data Engineer / Data Analyst
✅ สามารถนำไปต่อยอดเป็นระบบของตัวเองได้

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚠️ เรื่องที่ต้องระวัง
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

การ Scrape ข้อมูลจากเว็บไซต์ไม่ได้หมายความว่าเราสามารถนำข้อมูลทุกอย่างไปใช้ได้โดยไม่มีข้อจำกัด

ก่อนนำไปใช้งานจริง ควรตรวจสอบ

📌 Google Terms of Service
📌 กฎหมายเกี่ยวกับการเก็บและใช้ข้อมูล
📌 Privacy / Personal Data
📌 Rate Limit
📌 การนำข้อมูลไปใช้เชิงพาณิชย์

โดยเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับบุคคล
เช่น ชื่อผู้รีวิว เบอร์โทรศัพท์
หรือข้อมูลส่วนบุคคล ควรระมัดระวังเป็นพิเศษ

โปรเจกต์นี้จึงเหมาะมากสำหรับการศึกษา
ทดลองทำ Data Pipeline และพัฒนาระบบภายในของเรา
แต่การนำไปใช้งานจริงควรตรวจสอบข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องก่อน

━━━━━━━━━━━━━━━━━━
👨‍💻 สรุปสำหรับ Developer
━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Google Maps Scraper ไม่ได้มีประโยชน์แค่ "ดึงข้อมูลร้านค้า"

แต่สามารถมองมันเป็นจุดเริ่มต้นของ Data Pipeline ได้

Google Maps
↓
Scraping
↓
Data Collection
↓
Cleaning
↓
Database
↓
Analysis
↓
AI / Dashboard / API

จากข้อมูลที่เดิมต้องค้นหาและ Copy ด้วยมือ

เราสามารถเปลี่ยนให้กลายเป็นกระบวนการอัตโนมัติได้

ถ้าใครทำงานด้าน

🐍 Python
📊 Data Analysis
🤖 AI
🗄️ Database
🌐 Web Scraping
📈 Marketing
💼 Lead Generation

โปรเจกต์นี้ถือว่าน่าเอาไปศึกษาและทดลองต่อยอดครับ
🔗 GitHub:
https://github.com/omkarcloud/google-maps-scraper

📚 หลักสูตรพัฒนา Software สำหรับงานธุรกิจ
เรียนรู้การสร้างระบบธุรกิจด้วย Python และเครื่องมือ AI
https://www.learntodeveloper.com

เขียนโค้ดยามว่าง

10/09/2026

09/09/2026

08/09/2026

07/09/2026

07/09/2026

06/09/2026

05/09/2026

05/09/2026

04/09/2026

03/09/2026

ที่อยู่

เวลาทำการ

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ติดต่อ ธุรกิจของเรา

ทางลัด

แชร์

ประเภท

คำขอนำรายการออก

จันทร์	08:00 - 23:00
อังคาร	08:00 - 23:00
พุธ	08:00 - 23:00
พฤหัสบดี	08:00 - 23:00
ศุกร์	08:00 - 23:00
เสาร์	08:00 - 23:00
อาทิตย์	08:00 - 12:00