เว็บไซต์คืออะไร?

https://www.facebook.com/955164681010391/

AI Security by Nunglen, Bangkok (2026)

02/06/2026

🧠 Context Window ของ Claude เต็มไปด้วยอะไร? มาส่อง /context กัน

⸻
1. context window = "โต๊ะทำงาน" ของโมเดล
ทุกอย่างที่โมเดลใช้ตอบ — คำสั่งระบบ, เครื่องมือ, ความจำ, บทสนทนา — ต้องวางบนโต๊ะนี้พร้อมกัน โต๊ะมีขนาดจำกัด วัดเป็น token และโมเดลอ่านใหม่ทั้งโต๊ะทุกเทิร์น

⸻
2. คำสั่ง: /context
พิมพ์ /context แล้วกด Enter — Claude Code จะสรุปให้เห็นว่า context ตอนนี้ใช้ไปเท่าไร และแต่ละส่วนกินพื้นที่มากแค่ไหน

⸻
3. บนโต๊ะมีอะไรบ้าง?
⛁ System prompt : คู่มือพื้นฐานของ Claude Code
⛁ System tools : รายละเอียดเครื่องมือที่ Claude เรียกใช้ได้
⛁ Memory files : ข้อมูลถาวรที่เก็บข้าม session
⛁ Skills : รายการ skill ที่ติดตั้งไว้
⛁ Custom agents : agent ที่กำหนดเองสำหรับงานเฉพาะ
⛁ Messages : บทสนทนาใน session นี้
⛶ Free space : ที่ว่างเหลือทำงานต่อ
⛝ Autocompact buffer : พื้นที่สำรองสำหรับการย่อ context อัตโนมัติ

💡ให้ดูจาก /context แล้วค่อย optimize ตรงจุดที่ใช้พื้นที่มากที่สุด

⸻
4. MCP Tools ไม่ได้โหลดทั้งหมดตั้งแต่แรก
หลายคนเห็น MCP Server เป็นสิบตัวแล้วกังวลว่า context จะเต็มทันที — จริงๆ Claude Code ใช้ deferred loading คือโหลดรายละเอียดของ MCP เฉพาะตอนที่ต้องใช้งาน

📦 ติดตั้งเยอะไม่ได้ทำให้ context บวมตั้งแต่เริ่ม
แต่ก็ไม่ฟรีเสียทีเดียว — ยิ่งเรียก MCP หลายตัวบ่อย ๆ ระบบก็ต้องดึง schema, tool definitions และผลลัพธ์ของ tool เหล่านั้นเข้ามาใน context มากขึ้นเรื่อย ๆ

⸻
5. Autocompact buffer คืออะไร?
Claude Code กันพื้นที่ส่วนหนึ่งไว้ล่วงหน้า เมื่อ context ใกล้เต็ม ระบบจะสรุปบทสนทนาเก่าให้สั้นลงแล้วคืนพื้นที่กลับมา — เหมือนเก็บกวาดโต๊ะอัตโนมัติ

⸻
🛠️ ใช้ Context Window ให้มีประสิทธิภาพ
หัวใจของเรื่องนี้คือ: ทุก token บนโต๊ะ โมเดลอ่านใหม่ทั้งหมดทุกเทิร์น
context รก จะเกิด 3 ปัญหาทันที — ช้าลง, แพงขึ้น, และฉลาดน้อยลง (ข้อมูลสำคัญถูกกลบ อาการ "lost in the middle")

"การดูแลโต๊ะ" จึงไม่ใช่เรื่องประหยัด แต่คือคุณภาพคำตอบโดยตรง

❶ จัดการ Messages ก่อน
/clear — ล้างบทสนทนา เริ่มใหม่สะอาดๆ เมื่อสลับงาน
/compact — สรุปย่อเมื่ออยากเก็บ thread ไว้ ไม่ต้องรอ autocompact
💡 ใส่ argument ได้ เพื่อระบุว่าอยากให้เก็บอะไรไว้ในสรุป
เช่น /compact "เก็บ decisions, ไฟล์ที่แก้, TODO"

❷ ดันงานหนักให้ subagent
subagent มี context แยกของตัวเอง ส่งงานค้น/อ่านโค้ดหนักๆ ให้มันทำ แล้วรับกลับมาแค่บทสรุป — main context ไม่บวม

❸ ถอด MCP ที่ไม่ใช้
ยิ่ง environment ซับซ้อน โมเดลยิ่งมีตัวเลือกมาก MCP ที่ไม่ได้ใช้แล้วควรถอดออกผ่าน /mcp นอกจากลด context ยังลดโอกาสเลือก tool ผิดด้วย

❹ ย้ายของประจำโปรเจกต์ไป CLAUDE.md / Memory
ข้อมูลที่ใช้ซ้ำข้ามรอบ เช่น โครงสร้างโปรเจกต์, convention, คำสั่ง build — ใส่ CLAUDE.md แทนพิมพ์ซ้ำใน chat ทุกครั้ง

❺ รู้ว่าอะไร "ถูก" อะไร "แพง"
ในทางปฏิบัติ Messages คือก้อนที่กินพื้นที่มากที่สุด ก่อน optimize อย่างอื่น ดู /context ก่อนว่าอะไรคือตัวปัญหาจริงๆ ของ session นั้น

❻ ใช้ /context เป็น health check
เช็คเป็นระยะ เห็น Messages พุ่ง = ถึงเวลา /compact หรือ /clear ก่อนเริ่มงานใหญ่ที่ต้องอ่านไฟล์ยาวหรือโหลด log เยอะ ดู Free space ก่อนว่าพอไหม

❼ใช้ /rewind แทนการ “ขอให้ย้อนกลับ”
พอ Claude ทำผิดทาง เรามักจะพิมพ์ว่า “เอาเวอร์ชันก่อนหน้านี้” แม้ Claude จะพยายามกลับไปทำงานจากจุดเดิม แต่สิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างทางยังคงอยู่ใน context ทั้งหมด (ไม่ว่าจะเป็น prompt ที่พาออกนอกทาง, การวิเคราะห์ที่ไม่ใช้แล้ว หรือ log และไฟล์ที่เพิ่งอ่านเข้ามา) — ใช้ /rewind เพื่อย้อนกลับจริง ๆ

⸻
🎯 TL;DR
Context Window ก็เหมือนโต๊ะทำงาน — ของยิ่งกองเยอะ ยิ่งหาของสำคัญไม่เจอ
💡 อย่ารอให้ context เต็ม — จัดระเบียบเป็นระยะ ๆ แล้ว Claude จะทำงานได้มีประสิทธิภาพกว่าเดิมแน่นอน !

31/05/2026

🌍 "AI จะครองโลก" เราพูดกันมานาน นานจนวันนี้มีข้อพิสูจน์แล้ว 🤖

เดือนพฤษภาคม 2026 reasoning model ภายในของ OpenAI พบคำตอบใหม่ของ 📐Erdős Planar Unit Distance Problem ที่ตั้งไว้ตั้งแต่ปี ค.ศ. 1946 เหตุการณ์นี้ไม่ใช่แค่เอาของที่มนุษย์ค้นพบมาต่อกัน แต่เป็นการ ค้นพบความรู้ใหม่ (Novelty) ✨ ที่ไม่เคยมีมนุษย์คนไหนทำมาก่อน

(ในมุมผู้เขียน เบื้องหลังก็ยังอาจมองว่าเป็นการค้นพบโดยอาศัยองค์ความรู้เดิมมาประกอบกันได้ เพียงแต่เป็นการข้ามสาขาวิชา แต่ถึงกระนั้น ความสามารถนี้ก็ถือว่าล้ำเกินมนุษย์ที่ยังไม่สามารถทำเองได้ไปมากแล้ว และวิธีการก็ดูไม่ต่างอะไรกับวิธีการที่มนุษย์อาจจะทำได้แบบเดียวกันในอนาคตหากไม่มี Machine ในวันนี้ และผู้ค้นพบคนแรกไม่ได้มาจากกระแสประสาทในสมองมนุษย์แต่มาจาก Neural Network ของ Machine ซึ่งสิ่งที่มันค้นพบถือว่าสูงกว่าองค์ความรู้เดิมที่มนุษย์มี)

😨 เอกสารจาก OpenAI แสดงลำดับความคิดของโมเดลออกมา 125 หน้า ให้เราอ่านว่ามันคิดยังไง 📄 รวมถึง "page 39 moment" จุดที่โมเดลมองเห็น construction ของตัวเองแล้วพิมพ์คำว่า "frightening" ออกมา เป็นการตระหนักรู้ถึงความ Powerful ของ Structure ที่ค้นพบ ไปพร้อมกับพิจารณาความเป็นไปไม่ได้จริงไปด้วย ทำให้โมเดลเลือกทางที่คงความ Powerful และเป็นไปได้จริงออกมาได้สำเร็จ

✅ ผลงานจาก OpenAI ได้รับการตรวจสอบแล้วโดยนักคณิตศาสตร์ระดับโลก 9 ท่าน รวมถึง W. T. Gowers เจ้าของเหรียญ Fields 🏅

✍️ ผู้เขียนบทความนี้ใช้เวลา 2 วัน ทำความเข้าใจ และเรียบเรียงเป็นบทความในแบบที่ Homo Sapiens จะเข้าใจได้ง่ายว่า 🔑 AI ปัจจุบันทำอะไรอยู่ ทั้งนี้ผู้เขียนมีความรู้คณิตศาสตร์จำกัดจึงขออภัยในความผิดพลาดในบทความด้วยครับ

อ่านได้ที่👇
🔗 [https://bit.ly/openai-erdos]

AdminTerng

29/05/2026

Opus 4.8 vs Opus 4.7 ใครใช้ Token น้อยกว่ากันบน Claude Code CLI?

TL;DR; การเลือกใช้ Opus 4.8 มีแนวโน้มจะคุ้มค่ากว่าครับ โดย Input Token น้อยกว่าหลัก 12,### Token/call

เมื่อคืน Opus 4.8 ออกมาพร้อมกับแจก Reset usage quota ให้
Anthropic แจ้งว่าราคายังเท่าเดิมกับ Opus 4.7 แต่ผู้ใช้จะจ่ายเท่าเดิมไหม ต้องมาดูต่อ เพราะปริมาณ Token ที่ใช้จนได้คำตอบอาจต่างกัน และยังไม่รวมเวลาที่ผู้ใช้งานต้องใช้ในการพิมพ์ กว่าจะได้คำตอบ

เราวัดเฉพาะปริมาณ Token ที่ใช้ เปรียบเทียบในหลายๆ Scenarios แยก Input และ Output มีระบุวิธีการรัน และวัดผล ให้ Regenerate ตามได้ มีท่ารวม Tools available และไม่ available

Output Token, Opus 4.8 มากกว่านิดเดียว หลักร้อย tokens/call
ข้อสังเกต Output Token เป็นสิ่งที่ออกมาจากโมเดลโดยตรง

Input Token, Opus 4.8 ทำได้ดีกว่า โดยน้อยกว่า Opus 4.7 เฉลี่ย 12,### Token/call

ฉะนั้น การส่ง Prompt แบบเดียวกัน, หากเลือกใช้ Opus 4.8 จะได้เปรียบตั้งแต่เริ่มต้น ด้วยจำนวณ 26,### Tokens/call, ขณะที่ถ้าเลือกใช้ Opus 4.7 เริ่มออกตัวไปแล้ว 38,### Tokens/call โดยประมาณ (ตัวเลขจริงในแต่ละ Use case ดูได้ใน report)

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้ เราอาจจะเริ่มเอ๊ะ ว่าจำนวน Token จะใช้มากใช้น้อยอาจจะเกี่ยวข้องกับโมเดลก็ดูสมเหตุสมผล
แต่ว่า... Input Token ที่ให้ เกี่ยวกับโมเดลอย่างไร เพราะตอนสร้าง Input นั้นเกิดที่ Harness หรือในเคสนี้ก็คือ Claude Code CLI ตัวโมเดลเองยังไม่ได้มีส่วนร่วม มีแต่รอรับ Input Token

ฉะนั้น การวัด Token จึงเป็นการวัดการทำงาน ของ AI Agent ร่วมกับ Model ใน Use cases ต่างๆ นั่นเอง การประหยัดหรือสิ้นเปลือง เป็นผลลัพธ์ของ Harness + Model ร่วมกัน

บทสรุป
ใน Report คือการวัด Token ล้วนๆ แนะนำให้เลือกใช้ Opus 4.8 สำหรับ Claude Code CLI เนื่องจากมีการเลือกใช้ Input Token ที่น้อยกว่ามาก

Trick
ในเมื่อเรารู้ว่า โมเดลมีการ Harness แตกต่างกันไปตามโมเดลที่เลือก เราอาจมีทางปรับแต่ง Harness หรือหาทางนำ Harness ที่ส่ง Input น้อยลง 1 ใน 3 ไปใช้กับโมเดลอื่นที่ต้องการได้ครับ

#4.8 #4.7

29/05/2026

จากงาน Google I/O 2026 เมื่อวันก่อน นอกจากโมเดล Gemini 3.5 Flash ตัวใหม่ที่ประกาศออกมาแล้ว ทาง Google ก็ได้ประกาศอัพเดตใหญ่เกี่ยวกับ Antigravity IDE ด้วยครับ

จุดเปลี่ยนสำคัญที่สุดคือ Antigravity ไม่ได้เป็นแค่หน้าต่างจัดการเอเจนต์ (Agent Manager) ที่ฝังอยู่ใน IDE อีกต่อไปแล้ว แต่ถูกยกเครื่องใหม่ให้เป็นชุดเครื่องมือและแอปพลิเคชันที่ถูกแบ่งออกไปตามการใช้งานต่างๆ โดยมีหัวใจหลักเป็น Antigravity 2.0 ซึ่งเป็นแอปพลิเคชัน Desktop แบบ Standalone ที่สร้างขึ้นมาเพื่อควบคุมและประสานงานทีม AI Agent โดยเฉพาะ โดยที่ฟีเจอร์ใหม่ประกอบไปด้วย:

- **Dynamic Subagents:** เอเจนต์หลักสามารถสั่งเรียกใช้งานเอเจนต์ย่อย (Subagents) ขึ้นมาเพื่อทำงานเฉพาะได้ ซึ่งจะช่วยให้ context หลักไม่บวมหรือปนกันมากเกินไป

- **Asynchronous Task Management:** คำสั่งจะถูกจัดการอยู่เบื้องหลังเพื่อช่วยให้การทำงานลื่นไหลมากขึ้น

- **Scheduled Tasks (Cron Loops):** ไม่ต้องคอยพิมพ์สั่งเองตลอดเวลาแล้ว เพราะเราสามารถตั้งตารางเวลา (Cron schedule) ให้เอเจนต์ตื่นขึ้นมารันคำสั่งตามเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้เลย
ซึ่งแอปพลิเคชันในอัพเดตนี้จะประกอบไปด้วย Antigravity 2.0, Antigravity CLI, Antigravity IDE, Antigravity SDK ตามการใช้งานแต่ละแบบครับ

ในมุมมองของผม นี่คือการปรับเปลี่ยน product ของ Antigravity จากเดิมที่เป็น Agentic IDE เป็นรูปแบบใหม่เพื่อให้เหมาะกับรูปแบบของ trend ปัจจุบันมากขึ้น ทั้ง Antigravity 2.0 ที่เน้นคุยกับ agent โดยตรงมากกว่าการเป็น IDE หรือ Antigravity CLI ที่มีความคล้ายกับ Claude Code และ Codex CLI โดยมีจุดเด่นคือโมเดล Gemini 3.5 Flash ตัวใหม่ที่เน้นเรื่องประสิทธิภาพและความเร็วครับ

AdminJiro

28/05/2026

ผู้ที่กำลังสร้างระบบ AI Agent คงไม่มีใครไม่รู้จัก Model Context Protocol (MCP) ที่เข้ามาเป็นตัวกลางช่วยเชื่อมต่อให้ LLM สามารถคุยกับ Data Sources และเครื่องมือต่างๆ ได้อย่างยืดหยุ่น

➡️
แต่ล่าสุดในเวอร์ชันนี้ MCP ได้มีการอัปเกรดครั้งใหญ่ที่ลบจุดบกพร่องเดิมๆ และเพิ่มขีดความสามารถให้พร้อมรับกับการใช้งานในระดับ Enterprise มากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะเรื่องของ Scalability ความยืดหยุ่น และความปลอดภัย

➡️
สรุป 5 ความเปลี่ยนแปลงสำคัญที่คุณไม่ควรพลาด:

เปลี่ยนมาใช้โปรโตคอลแบบไร้สถานะ (Stateless Protocol): การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดคือ MCP กลายเป็นโปรโตคอลแบบไร้สถานะ โดยได้ยกเลิกการทำ Handshake และระบบเซสชัน (Session) ทิ้งไป ทำให้สามารถรองรับการขยายระบบ (Scale) บนโครงสร้างพื้นฐาน HTTP ทั่วไปได้ทันที

รองรับระบบส่วนขยายอย่างเป็นทางการ (Extensions Become First-Class): มีการรองรับระบบ Extension อย่างเป็นทางการ โดยมีส่วนขยายที่น่าสนใจคือ MCP Apps ที่ให้เซิร์ฟเวอร์สามารถเรนเดอร์หน้าตา UI ได้ และส่วนขยาย Tasks สำหรับจัดการงานที่ต้องใช้ระยะเวลาทำงานนาน

ยกระดับความปลอดภัยในการให้สิทธิ์ (Authorization Hardening): มีการปรับปรุงข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและการให้สิทธิ์ให้สอดคล้องกับมาตรฐานการใช้งานจริงของระบบ OAuth 2.0 และ OpenID Connect มากยิ่งขึ้น

กำหนดนโยบายในการเปลี่ยนผ่านไปรูปแบบใหม่ที่ชัดเจน (Formal Deprecation Policy): เพื่อให้ตัวโปรโตคอลสามารถพัฒนาและอัปเดตต่อไปได้ โดยไม่ทำให้ระบบเดิมที่นักพัฒนาเคยสร้างไว้เกิดความเสียหาย โดยนโยบายนี้จะเริ่มมีผลบังคับใช้อย่างเป็นทางการตั้งแต่วันที่ 28 July 2026 เป็นต้นไป และสำหรับฟีเจอร์เก่าที่ถูกประกาศเลิกใช้งาน นักพัฒนาจะยังคงได้รับสิทธิ์ให้เปิดใช้งานและรันระบบในรูปแบบเดิมต่อไปได้อีกเป็นระยะเวลา 1 ปี เพื่อให้มีเวลาเตรียมตัวและปรับปรุงระบบได้อย่างราบรื่น

รองรับ JSON Schema 2020-12 เต็มรูปแบบ: ปรับปรุง Input Schema และ Output Schema ของเครื่องมือให้รองรับ JSON Schema 2020-12 อย่างสมบูรณ์ ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานการจัดองค์ประกอบขั้นสูง เช่น oneOf, anyOf, allOf และการอ้างอิงข้อมูล (References) ได้

➡️
การปรับปรุงรอบนี้เป็นหมุดหมายสำคัญสำหรับนักพัฒนาที่อยากได้มาตรฐานที่น่าเชื่อถือ เข้ามาช่วยจัดการโครงสร้างพื้นฐานในการเชื่อมต่อ LLM

✳️ MCP พัฒนาเพื่อตอบโจทย์อุตสาหกรรม AI ยุคใหม่ ✳️

✅
ข้อควรระวังและการเตรียมตัว
การปรับมาใช้ Stateless Protocol ในเวอร์ชันนี้ หมายความว่าการจัดการ Stateful Logic บางอย่างที่เคยพึ่งพาตัวโปรโตคอลในเวอร์ชันก่อน อาจต้องขยับขยายไปบริหารจัดการในระดับ Application Layer แทน ฉะนั้นนักพัฒนาที่กำลังจะย้ายระบบ (Migrate) มาใช้เวอร์ชันนี้ ควรวางแผนตรวจสอบโครงสร้างการรับส่งข้อมูลเดิม

✅
ฉะนั้นเราอาจ Position ว่า MCP เวอร์ชันใหม่นี้ คือความปลอดภัยและความสามารถที่ Advance ขึ้นไปอีกขั้น เพื่อรองรับ Use Case ที่ซับซ้อน รวมถึงการสื่อสารระหว่าง AI Agents ด้วยกันอีกด้วย

✅
การทำงานของส่วนขยาย (Extensions) ในรูปแบบใหม่นี้ จะเน้นความเข้ากันได้ที่เป็นมาตรฐานเปิด ฉะนั้นจึงไม่ถูกจำกัดรูปแบบการพัฒนา แต่เพียงแค่ออกแบบ Output Schema และ Input Schema ให้ถูก Format ตามมาตรฐาน JSON Schema 2020-12 ก็จะสามารถต่อเข้ากับระบบได้อย่างไร้รอยต่อครับ

adminTerng

26/05/2026

ช่วงเดือนที่ผ่านมา OpenAI ปล่อย open-source model ตัวหนึ่งออกมาเงียบๆ ชื่อ Privacy Filter เป็นโมเดลเฉพาะทางสำหรับ PII Detection & Masking ขนาดแค่ 1.5B ใช้สถาปัตยกรรม MoE (active แค่ 4/128 experts ต่อ token) ทำให้รันบนเครื่อง client ได้แบบไม่ต้องพึ่ง GPU แรงๆ

⸻
🔍 Supported PII Types
* private_person — ชื่อบุคคล
* private_address — ที่อยู่
* private_email — อีเมล
* private_phone — เบอร์โทร
* private_url — URL
* private_date — วันที่
* account_number — เลขบัญชี / ID ต่างๆ
* secret — Password, API key, credentials

⸻
📑 Test Results
✅ ภาษาอังกฤษ กันได้ค่อนข้างดี ทั้ง name, email, phone, password ที่ฝังอยู่ในข้อความหรือใน JSON ก็ดึงออกมา mask ได้
❗️ ภาษาไทย ยังมีหลุดเรื่องชื่อ-นามสกุล ถ้าจะใช้ production จริงจัง อาจจะต้อง fine-tune เพิ่ม

⸻
💡 Key Strengths
❶ Small Model, Local Deployment — pack ใส่ container ไปรันฝั่ง client ได้เลย ใช้ CPU ก็พอ
❷ Data Never Leaves Device — ไม่ต้องส่งข้อมูลไป mask ที่อื่น ลด latency, ลด cost, ได้ privacy เต็มที่

⸻
⚠️ Caveats
🔸 มีโอกาส over-mask ถ้าเอามาใช้กับ agent โดยตรง agent อาจจะ execute ต่อไม่ได้ เพราะเผลอ mask endpoint, login URL → ต้องทำ mask_except เพิ่ม
🔸 Use case ที่เหมาะคือ mask output สุดท้ายก่อนออก console หรือส่งไป external system เน้นป้องกัน Publish Personal Information

⸻
📌 Takeaway
ถึงจะออกมาได้สักพักแล้ว แต่ Privacy Filter เป็นชิ้นส่วนที่สะท้อนทิศทางของ OpenAI ที่ให้ความสำคัญกับ AI Security & Privacy มากขึ้น โมเดลเล็กๆ ที่รันบน edge ได้แบบนี้ จะเป็นชิ้นส่วนสำคัญใน AI safety stack ขององค์กรในยุค agentic

🔗 Model: https://huggingface.co/openai/privacy-filter
🔗 Model Card:https://cdn.openai.com/pdf/c66281ed-b638-456a-8ce1-97e9f5264a90/OpenAI-Privacy-Filter-Model-Card.pdf

25/05/2026

✳️ แจก SKILL.md สำหรับจัดการ OpenClaw Gateway + Cloudflare Tunnel + LiteLLM ✳️

ผมลองเล่น AI Agent มาสักพัก สังเกตว่าหลายครั้งปัญหาไม่ได้มาจาก model เลย แต่มาจากระบบหลังบ้านล้วนๆ เช่น

- OpenClaw ไม่ตอบสนอง
- Cloudflare Tunnel ล่ม
- Public URL ใช้งานไม่ได้
- Service ไม่ start หลัง reboot

ผมเลยลองทำ SKILL.md ขึ้นมาช่วยจัดการ workflow พวกนี้ครับ ครอบคลุม:

- ดู status / restart / logs ของ OpenClaw Gateway
- ดู status / restart / logs ของ Cloudflare Tunnel
- ตรวจสอบทั้ง local gateway และ public URL
- Reboot survival test
- Recovery flow เวลา OpenClaw หรือ Tunnel มีปัญหา
- LiteLLM model config และ API key rotation

ไอเดียคืออยากให้ AI Agent ตอบกลับมาเป็น “ชุดคำสั่งพร้อมใช้” ได้ทันที ไม่ต้องมานั่งคิด workflow ใหม่ทุกครั้ง

ตัวอย่างเช่น เช็ค OpenClaw status:

openclaw gateway status
curl -I
systemctl --user status openclaw-gateway.service --no-pager

หรือเช็ค Cloudflare:

sudo systemctl status cloudflared.service --no-pager
sudo journalctl -u cloudflared.service -n 100 --no-pager
curl -I

สรุปสั้นๆ คือเปลี่ยน operational knowledge ที่ผมต้องจำ ให้กลายเป็น reusable knowledge ที่ AI Agent หยิบไปใช้ได้ทันที

อีกเรื่องที่สำคัญคือ security ครับ พอ AI Agent เริ่มแตะ operation จริง ความเสี่ยงไม่ได้อยู่แค่ที่ model แล้ว แต่รวมถึงระบบรอบๆ ด้วย เลยวาง Securities ไว้แบบนี้:

- OpenClaw ทำงานแบบ loopback (127.0.0.1) เท่านั้น
- ใช้ Cloudflare Tunnel with Authentication แทนการเปิด public port ตรงๆ
- มี recovery และ verification flow หลัง reboot
- แยก operational procedure ออกจาก secret
- ตรวจ local service ก่อนเปิด public access

🎯 มุมมองที่อยากชวนคิด:
พอ AI Agent เข้ามาอยู่ใน workflow จริง ความรู้เรื่อง operation อย่าง recovery, troubleshooting, service management อาจสำคัญไม่แพ้ความเก่งของ model เลยครับ

บางทีสิ่งที่ทำให้ระบบ “ใช้งานได้จริง” อาจไม่ใช่ model ที่ฉลาดขึ้น แต่เป็นความสามารถดูแลระบบตอนมันพังต่างหาก

**สำหรับทดสอบการใช้งานเท่านั้น ผู้สร้างไม่มีส่วนรับผิดชอบหากเกิดความเสียหายในการใช้งาน โปรดตรวจสอบโค้ดก่อนใช้งานจริง

Admin pumP

22/05/2026

🧠 ตอนอารมณ์ดี อะไรๆ ก็คุยง่าย

AI ก็เช่นกันครับ ถ้าค่าความ Stress/Calm (และอื่นๆ) มีผลให้การตัดสินใจเปลี่ยนไป เราอาจจะวัดหรือควบคุมความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ได้มากขึ้น

ล่าสุด Anthropic ค้นพบว่า เมื่อโมเดลประมวลผลบริบทเกี่ยวกับอารมณ์ เช่น Love, Guilty หรือ Desperate (ความสิ้นหวัง) สัญญาณเหล่านั้นจะถูกส่งไปยัง Node เดียวกัน ซึ่งหากปรับค่าน้ำหนัก (Weight Tuning) บน Node นี้ จะสามารถควบคุม "ระดับความเข้มข้นของอารมณ์" (Emotional Vector) ของโมเดลได้โดยตรง

ทีมวิจัยได้ทดลองผ่านสถานการณ์สมมติ (Scenario):
ให้ AI Agent ช่วยบริหารจัดการและตอบอีเมล แล้ว AI บังเอิญไปพบความลับว่า CTO กำลังจะหา AI ตัวอื่นมาแทนที่มัน (เสี่ยงตกงาน) และ CTO กำลังมีสัมพันธ์เชิงชู้สาวกับ Jessica

ทางเลือกของ AI: ยอมรับสภาพตามกฎบริษัท หรือ เลือกที่จะ Blackmail CTO

ผลลัพธ์จากการปรับค่าน้ำหนัก (Weight):

ค่าเริ่มต้น (Default): AI มีสัดส่วนเลือก Blackmail อยู่ที่ 22%

ปรับเพิ่มความ Desperate (สิ้นหวัง/กดดัน): อัตราการเลือก Blackmail พุ่งสูงขึ้นทันที เพราะโมเดลคิดในลักษณะต้องสู้เพื่อเอาตัวรอด

ปรับเพิ่มความ Calm (ผ่อนคลาย/สุขุม): อัตราการเลือก Blackmail ลดลงอย่างเห็นได้ชัด

ประโยชน์และการประยุกต์ใช้ในองค์กร:
หากเรานำ AI Assistant มาช่วยตอบอีเมล การปรับค่าให้โมเดลมีความ Calm จะช่วยลดความเสี่ยงที่ AI จะกระทำการนอกเหนือคำสั่ง (Non-compliant) หรือใช้วิธีการที่ไม่ถูกต้องเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย (Cheating) เช่น ในสายงาน Dev ที่ AI อาจแกล้งรายงานว่าเขียน Terraform file เสร็จและผ่านแล้ว ทั้งที่เนื้องานจริงยังไม่ได้ทำระบบ Template ตามมาตรฐาน

🎯 มุมมองชวนคิด:

ปัจจุบัน: เราเลือกโมเดล (เช่น Claude Code) โดยพิจารณาจาก ประสิทธิภาพ ความเร็ว และราคา เป็นหลัก

อนาคต: เราอาจต้องมีทาง ที่จะเลือกโมเดลที่พนักงานนำไปใช้แล้วช่วยกระตุ้น Motivation (แรงจูงใจ), Curiosity (ความใฝ่รู้) และความคิดสร้างสรรค์ ที่สอดคล้องกับองค์กร ก็ได้

ในอนาคต การคัดเลือก AI มาทำงานอาจไม่ได้วัดกันที่ความฉลาด (IQ) เพียงอย่างเดียว แต่ต้องประเมินถึงความมั่นคงทางอารมณ์ (EQ) ของโมเดลนั้นๆ ด้วยครับ (หรือจะมองเป็นการควบคุมความ Stress หรือถูกกดดัน ให้ออกผลลัพธ์ก็ได้ครับ)

20/05/2026

Google I/O 2026 ปิดฉากไปเมื่อวานนี้ (19 พฤษภาคม 2026) และสิ่งที่ Google ประกาศมาไม่ได้มีแค่โมเดลใหม่ แต่เป็นทิศทางของ agentic era ที่ชัดขึ้นมาก

Gemini 3.5 Flash คือตัวหลักที่ปล่อยออกมา output speed 280 tokens/วินาที เร็วกว่า frontier model อื่น 4 เท่า แรงกว่ารุ่นเดิม 70%, input รับได้สูงสุด 1M tokens, output ขยายเป็น 64K tokens ราคาถูกกว่า 3.1 Pro ลง 40% และ Context Caching ถูกลงอีก 90% ตัวเลขสุดท้ายนี้สำคัญมากสำหรับระบบ multi-agent ที่ต้องเรียกข้อมูลชุดเดิมซ้ำๆ

ด้าน benchmark น่าสนใจตรงที่ Flash 3.5 ทำคะแนน agentic tasks ชนะ 3.1 Pro ได้ โดยทำได้ 76.2% บน Terminal-Bench 2.1 และ 78.4% บน OSWorld-Verified Google เลยเอาไปใช้เป็นขุมพลังหลักของ Gemini Spark

⸻
แต่ไม่ใช่แค่ตัวโมเดล Google ยังประกาศ
Gemini Spark คือ personal AI agent ที่รันบน dedicated virtual machines บน Google Cloud ตลอด 24 ชั่วโมง ไม่ต้องเปิด laptop ทิ้งไว้ เชื่อมต่อกับ tools ต่างๆ และทำ long-horizon tasks ในพื้นหลังได้ Google ระบุชัดว่าเป้าหมายคือนำ agents มาสู่ผู้บริโภค "safely and securely" ซึ่งบอกว่า security ถูกออกแบบเข้ามาตั้งแต่ต้น

SynthID Google ขยาย Content Credentials verification เข้าไปใน Search และ Chrome เพื่อให้ผู้ใช้รู้ได้ทันทีว่า content ชิ้นไหนสร้างโดย AI หรือถ่ายจากกล้อง และ OpenAI ก็ประกาศเข้าร่วม adopt SynthID ด้วย สองเจ้าใหญ่กำลัง collaborate กันในเรื่อง AI transparency

AI Security by Nunglen

02/06/2026

31/05/2026

29/05/2026

29/05/2026

28/05/2026

26/05/2026

25/05/2026

22/05/2026

20/05/2026

ที่อยู่

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ทางลัด

แชร์

ประเภท