🧑‍💻 “Jules Tools: Google เปิดตัว CLI และ API สำหรับ AI Coding Agent — เชื่อมต่อเวิร์กโฟลว์นักพัฒนาแบบไร้รอยต่อ” หลังจากเปิดตัว “Jules” ไปเมื่อสองเดือนก่อน Google ก็เดินหน้าขยายความสามารถของ AI coding agent ตัวนี้อย่างต่อเนื่อง ล่าสุดได้เปิดตัว “Jules Tools” ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือใหม่ที่ประกอบด้วย CLI (Command-Line Interface) และ API สาธารณะ เพื่อให้ Jules เข้าไปอยู่ในเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาได้อย่างลื่นไหล Jules Tools ถูกออกแบบมาให้ “เบาและเร็ว” โดยสามารถเรียกใช้งาน Jules ได้จากเทอร์มินัลโดยตรง ไม่ต้องสลับไปมาระหว่างเว็บหรือ GitHub อีกต่อไป นักพัฒนาสามารถใช้คำสั่งเพื่อให้ Jules แก้บั๊ก, สร้างโค้ดใหม่, หรือปรับปรุงโมดูลต่าง ๆ ได้แบบ asynchronous — ทำงานเบื้องหลังโดยไม่รบกวนการเขียนโค้ดหลัก นอกจากนี้ Google ยังเปิด API ของ Jules ให้ใช้งานได้อย่างเป็นทางการ ซึ่งก่อนหน้านี้ใช้เฉพาะภายในบริษัทเท่านั้น นักพัฒนาสามารถนำ API ไปเชื่อมกับระบบ CI/CD, IDE หรือแม้แต่ Slack เพื่อให้ Jules ทำงานอัตโนมัติเมื่อมี pull request หรือการเปลี่ยนแปลงใน repository Jules ใช้โมเดล Gemini 2.5 ซึ่งมีความสามารถในการเข้าใจบริบทของโปรเจกต์ได้ดีขึ้น และสามารถจดจำประวัติการใช้งานของผู้ใช้เพื่อปรับคำแนะนำให้เหมาะสมมากขึ้น ทำให้ Jules กลายเป็นเหมือน “คู่หูโปรแกรมเมอร์” ที่รู้จักสไตล์การเขียนโค้ดของคุณ แม้จะมีคู่แข่งในตลาด AI coding agent มากมาย เช่น GitHub Copilot หรือ Claude Code แต่ Jules แตกต่างตรงที่เน้นการทำงานแบบเบื้องหลัง ไม่ต้องโต้ตอบมาก และสามารถปรับแต่งให้เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของทีมได้อย่างยืดหยุ่น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Google เปิดตัว Jules Tools ซึ่งประกอบด้วย CLI และ API สำหรับ AI coding agent Jules ➡️ CLI ช่วยให้เรียกใช้งาน Jules จากเทอร์มินัลได้โดยตรงแบบ asynchronous ➡️ API เปิดให้ใช้งานสาธารณะแล้ว สามารถเชื่อมกับ CI/CD, IDE, Slack ฯลฯ ➡️ Jules ใช้โมเดล Gemini 2.5 ที่เข้าใจบริบทโปรเจกต์และจดจำประวัติผู้ใช้ ➡️ นักพัฒนาสามารถใช้ Jules เพื่อแก้บั๊ก, สร้างโค้ด, ปรับปรุงโมดูล ได้แบบไม่ต้องออกจากเทอร์มินัล ➡️ Jules Tools รองรับการติดตั้งผ่าน Python หรือ Node.js และใช้ GitHub token หรือ API key ➡️ สามารถใช้ Jules เพื่อ enforce coding style และลดเวลาในการ review โค้ด ➡️ Jules ทำงานแบบเบื้องหลัง ไม่ต้องโต้ตอบมาก เหมาะกับงานที่มีขอบเขตชัดเจน ➡️ Google มีแผนสร้าง plugin สำหรับ IDE เพิ่มเติมในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gemini 2.5 เป็นโมเดล AI ที่มีความสามารถด้าน memory และ context tracking สูง ➡️ การทำงานแบบ asynchronous ช่วยลด context switching และเพิ่ม productivity ➡️ การเชื่อมต่อกับ CI/CD pipeline ช่วยให้ Jules ทำงานอัตโนมัติเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงโค้ด ➡️ การใช้ CLI ทำให้ไม่ต้องพึ่งพา IDE ใด IDE หนึ่ง — ใช้งานได้ทุกที่ที่มีเทอร์มินัล ➡️ API ของ Jules สามารถใช้สร้างระบบ automation สำหรับทีม devops ได้ https://www.techradar.com/pro/googles-ai-coding-agent-jules-is-getting-new-command-line-tools

🧠 “Fedora เปิดร่างนโยบาย Vibe Coding — เมื่อ AI กลายเป็นผู้ช่วยในโอเพ่นซอร์ส แต่ไม่ใช่ผู้ตัดสิน” Fedora Project ซึ่งเป็นหนึ่งในเสาหลักของโลกโอเพ่นซอร์ส ได้เปิดร่างนโยบายใหม่ว่าด้วยการใช้เครื่องมือ AI ในการพัฒนาโค้ด โดยเน้นแนวคิด “Vibe Coding” ที่ให้ AI เป็นผู้ช่วยในการสร้างสรรค์ แต่ยังคงให้มนุษย์เป็นผู้รับผิดชอบหลักในทุกขั้นตอนของการพัฒนา ร่างนโยบายนี้เป็นผลจากการปรึกษาหารือกับชุมชนตลอดหนึ่งปีเต็ม เริ่มจากการสำรวจความคิดเห็นในช่วงฤดูร้อนปี 2024 และนำมาสู่การกำหนดแนวทาง 4 ด้านหลัก ได้แก่ การใช้ AI ในการเขียนโค้ด, การรีวิว, การจัดการโครงการ และการใช้ข้อมูล สำหรับผู้พัฒนาโค้ดที่ใช้ AI ช่วยงาน Fedora ระบุชัดว่า “คุณต้องรับผิดชอบทุกบรรทัดที่ส่งเข้าไป” โดย AI ถือเป็นเพียงข้อเสนอ ไม่ใช่โค้ดสุดท้าย ผู้ใช้ต้องตรวจสอบ ทดสอบ และเข้าใจสิ่งที่ตนเองส่งเข้าไป และหาก AI มีส่วนช่วยอย่างมีนัยสำคัญ ควรระบุไว้ใน commit message เพื่อความโปร่งใส ในส่วนของผู้รีวิว แม้จะสามารถใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ได้ แต่ไม่สามารถใช้ AI ตัดสินใจแทนมนุษย์ได้ การอนุมัติสุดท้ายต้องมาจากคนจริงเท่านั้น ด้านการจัดการโครงการ Fedora ห้ามใช้ AI ในการตัดสินเรื่องจรรยาบรรณ การอนุมัติทุน การคัดเลือกหัวข้อสัมมนา หรือการแต่งตั้งผู้นำ และหากมีฟีเจอร์ AI ที่ส่งข้อมูลออกไปยังบริการภายนอก ต้องให้ผู้ใช้ opt-in เท่านั้น ในทางกลับกัน Fedora สนับสนุนการแพ็กเกจเครื่องมือ AI และเฟรมเวิร์กต่าง ๆ ให้ใช้งานได้ในระบบ Fedora ตราบใดที่ปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านลิขสิทธิ์และการจัดการแพ็กเกจ ร่างนโยบายนี้เปิดให้ชุมชนแสดงความคิดเห็นเป็นเวลา 2 สัปดาห์ ก่อนจะเข้าสู่การลงคะแนนอย่างเป็นทางการโดย Fedora Council ผ่านระบบ ticket voting ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Fedora เปิดร่างนโยบายการใช้ AI ในการพัฒนาโค้ดแบบ Vibe Coding ➡️ ผู้ใช้ AI ต้องรับผิดชอบโค้ดทั้งหมดที่ส่งเข้าไป ไม่ใช่ปล่อยให้ AI ตัดสินใจแทน ➡️ หาก AI มีส่วนช่วยอย่างมีนัยสำคัญ ควรระบุไว้ใน commit message ➡️ ผู้รีวิวสามารถใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ได้ แต่ไม่สามารถใช้ AI ตัดสินใจแทนมนุษย์ ➡️ ห้ามใช้ AI ในการตัดสินเรื่องจรรยาบรรณ ทุน สัมมนา หรือการแต่งตั้งผู้นำ ➡️ ฟีเจอร์ AI ที่ส่งข้อมูลออกไปต้องให้ผู้ใช้ opt-in เท่านั้น ➡️ Fedora สนับสนุนการแพ็กเกจเครื่องมือ AI หากปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านลิขสิทธิ์ ➡️ ห้ามใช้การ scrape ข้อมูลจาก Fedora อย่างหนักจนกระทบโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ ร่างนโยบายเปิดให้ชุมชนแสดงความคิดเห็น 2 สัปดาห์ก่อนลงคะแนน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ “Vibe Coding” เป็นแนวคิดที่ให้ AI เป็นผู้ช่วยสร้างสรรค์ ไม่ใช่ผู้ควบคุม ➡️ หลายโครงการโอเพ่นซอร์สเริ่มใช้ AI เช่น GitHub Copilot, Sourcery, Log Detective ➡️ การระบุ Assisted-by: ใน commit message เป็นแนวทางใหม่ที่หลายโครงการเริ่มใช้ ➡️ การใช้ AI ในการรีวิวโค้ดยังมีข้อจำกัดด้านคุณภาพและความเข้าใจบริบท ➡️ Fedora เป็น upstream ของ Red Hat และมีอิทธิพลต่อระบบ Linux ทั่วโลก https://news.itsfoss.com/fedora-ai-guidelines/

🧠 “Microsoft เปิดตัว ‘Vibe Working’ พร้อม Agent Mode ใน Word และ Excel — ยุคใหม่ของการทำงานร่วมกับ AI ที่ไม่ใช่แค่ผู้ช่วย แต่คือเพื่อนร่วมทีม” Microsoft กำลังพลิกโฉมการทำงานในออฟฟิศด้วยแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า “Vibe Working” ซึ่งเป็นการนำ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานอย่างลึกซึ้ง โดยเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Microsoft 365 Copilot ได้แก่ “Agent Mode” สำหรับ Word และ Excel และ “Office Agent” ใน Copilot Chat เพื่อสร้างเอกสารและงานนำเสนอจากคำสั่งสนทนา Agent Mode ใน Excel ถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้สามารถสร้างสูตร วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างกราฟได้โดยไม่ต้องมีความรู้เชิงลึกด้าน Excel โดย AI จะทำหน้าที่เหมือนผู้เชี่ยวชาญที่สามารถวางแผนงานหลายขั้นตอน ตรวจสอบผลลัพธ์ และปรับปรุงจนได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ใน Word ฟีเจอร์นี้เปลี่ยนการเขียนเอกสารให้กลายเป็น “การสนทนา” ผู้ใช้สามารถสั่งให้ Copilot สรุป แก้ไข หรือเขียนใหม่ตามสไตล์ที่ต้องการ พร้อมถามตอบเพื่อปรับเนื้อหาให้ตรงใจมากขึ้น ส่วน Office Agent ใน Copilot Chat จะช่วยสร้างงานนำเสนอ PowerPoint หรือเอกสาร Word จากคำสั่งสนทนา โดยใช้โมเดล AI จาก Anthropic ซึ่งสามารถค้นคว้าข้อมูลจากเว็บและจัดเรียงเนื้อหาอย่างมีโครงสร้าง ฟีเจอร์ทั้งหมดนี้เปิดให้ทดลองใช้งานผ่านโปรแกรม Frontier บนเวอร์ชันเว็บก่อน และจะขยายไปยังเวอร์ชันเดสก์ท็อปในอนาคต โดย Microsoft ตั้งเป้าให้การทำงานร่วมกับ AI กลายเป็นรูปแบบใหม่ของการสร้างสรรค์งานในยุคดิจิทัล ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft เปิดตัวแนวคิด “Vibe Working” พร้อมฟีเจอร์ Agent Mode และ Office Agent ➡️ Agent Mode ใน Excel ช่วยสร้างสูตร วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างกราฟจากคำสั่งธรรมดา ➡️ Agent Mode ใน Word เปลี่ยนการเขียนเอกสารให้เป็นการสนทนาแบบโต้ตอบ ➡️ Office Agent ใน Copilot Chat สร้าง PowerPoint และ Word จากคำสั่งสนทนา ➡️ ใช้โมเดล AI จาก OpenAI และ Anthropic เพื่อเพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์ ➡️ Agent Mode ทำงานแบบหลายขั้นตอน พร้อมตรวจสอบและปรับปรุงผลลัพธ์ ➡️ เปิดให้ทดลองใช้งานผ่านโปรแกรม Frontier บนเวอร์ชันเว็บก่อน ➡️ Desktop support จะตามมาในอัปเดตถัดไป ➡️ Agent Mode ใน Excel ทำคะแนนได้ 57.2% ในการทดสอบ SpreadsheetBench เทียบกับมนุษย์ที่ได้ 71.3% ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ “Vibe Working” เป็นแนวคิดต่อยอดจาก “Vibe Coding” ที่ใช้ AI สร้างโค้ดจากคำสั่งสนทนา ➡️ SpreadsheetBench เป็นชุดทดสอบความสามารถของ AI ในการจัดการข้อมูล Excel ➡️ Anthropic เป็นบริษัท AI ที่เน้นความปลอดภัยและความเข้าใจเชิงบริบท ➡️ Microsoft 365 Copilot ได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับการทำงานแบบ AI-first ➡️ ฟีเจอร์ใหม่ช่วยให้ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงความสามารถระดับผู้เชี่ยวชาญได้ง่ายขึ้น https://securityonline.info/vibe-working-is-here-microsoft-introduces-ai-agent-mode-for-word-and-excel/

🧠 “AI Coding Trap: เมื่อโค้ดเร็วไม่ใช่คำตอบ — นักพัฒนาต้องกลายเป็นหัวหน้าทีมให้กับ LLM ที่ไม่รู้จักโต” บทความโดย Chris Loy ได้สะท้อนปัญหาที่กำลังเกิดขึ้นจริงในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ยุค AI โดยเฉพาะเมื่อเครื่องมืออย่าง LLM (Large Language Models) เช่น Claude Code หรือ Copilot สามารถเขียนโค้ดได้เร็วอย่างไม่น่าเชื่อ แต่กลับสร้างภาระให้กับนักพัฒนาในระยะยาว เพราะโค้ดที่ถูกสร้างขึ้นนั้นขาดบริบท ขาดความเข้าใจระบบ และมักต้องใช้เวลามากในการแก้ไขภายหลัง Chris เปรียบเทียบการเขียนโค้ดกับการเล่นปริศนา crossword — การพิมพ์โค้ดเป็นเพียงส่วนเล็ก ๆ ของกระบวนการคิดที่ซับซ้อน ซึ่ง AI มักข้ามขั้นตอนเหล่านี้ไป ทำให้เกิดสิ่งที่เขาเรียกว่า “AI Coding Trap” หรือกับดักแห่งความเร็ว ที่ทำให้ทีมต้องเสียเวลาไปกับการแก้โค้ดที่ไม่เข้าใจ มากกว่าการสร้างสิ่งใหม่ เขายังชี้ให้เห็นว่า LLM เปรียบเสมือน “นักพัฒนารุ่นใหม่ที่เร็วแต่ไม่เรียนรู้” ซึ่งต่างจากมนุษย์ที่พัฒนาทักษะทั้งด้านคุณภาพและความเร็วไปพร้อมกัน ในขณะที่ LLM พัฒนาได้แค่ผ่านการปรับ context หรือเปลี่ยนโมเดลเท่านั้น บทความยังเชื่อมโยงกับปัญหาเก่าในวงการ คือ “Tech Lead’s Dilemma” ที่หัวหน้าทีมต้องเลือกระหว่างการกระจายงานเพื่อให้ทีมเติบโต กับการรับงานยากไว้เองเพื่อเร่งการส่งมอบ ซึ่งหากเลือกทางหลังมากเกินไปจะนำไปสู่การพึ่งพาคนเดียวและเสี่ยงต่อการล่มของทีมเมื่อคนนั้นลาออก ทางออกที่ Chris เสนอคือการสร้าง “playbook ใหม่” สำหรับการทำงานร่วมกับ AI โดยนำแนวทางคลาสสิกของการพัฒนาซอฟต์แวร์มาใช้ เช่น modular design, test-driven development, code review และการวางโครงสร้างที่ชัดเจน เพื่อให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพ ไม่ใช่ภาระที่ต้องตามแก้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI coding agents เขียนโค้ดได้เร็วแต่ขาดบริบท ทำให้ต้องใช้เวลามากในการแก้ไขภายหลัง ➡️ ความเร็วของ LLM ทำให้เกิด “AI Coding Trap” ที่ลดประสิทธิภาพโดยรวมของทีม ➡️ นักพัฒนาต้องกลายเป็น “Tech Lead” ให้กับ AI โดยกำหนดโครงสร้างและมาตรฐาน ➡️ LLM ไม่สามารถเรียนรู้ได้เอง ต้องพึ่ง context engineering หรือการเปลี่ยนโมเดล ➡️ การเปรียบเทียบกับ Tech Lead’s Dilemma ชี้ให้เห็นว่าการเร่งส่งมอบโดยไม่กระจายงานทำให้ทีมเปราะบาง ➡️ ทางออกคือการสร้าง playbook ใหม่ที่รวมแนวทางคลาสสิก เช่น modular design และ TDD ➡️ การใช้ AI อย่างมีโครงสร้างสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้มากกว่าการใช้แบบ “vibe coding” ➡️ AI เหมาะกับงาน prototype หรือโค้ดง่าย ๆ แต่ไม่สามารถจัดการกับความซับซ้อนได้ดี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ LLM เช่น GPT, Claude, หรือ Copilot สามารถเขียนโค้ดได้เร็วแต่ยังมีปัญหาเรื่อง hallucination ➡️ Test-driven development (TDD) ช่วยลดการแก้โค้ดภายหลังและเพิ่มความมั่นใจในการ deploy ➡️ Modular design ทำให้โค้ดเข้าใจง่ายและสามารถใช้ AI เขียนแต่ละส่วนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ การใช้ AI ใน software lifecycle ต้องครอบคลุมตั้งแต่การวางสเปกไปจนถึงการ deploy ➡️ การทำงานร่วมกับ AI ต้องมี “guardrails” เพื่อป้องกันการสร้างโค้ดที่ไม่ maintainable https://chrisloy.dev/post/2025/09/28/the-ai-coding-trap

🧠 “AI Coding Assistants: เครื่องมือเร่งงานที่อาจกลายเป็นระเบิดเวลา — เมื่อความเร็วกลายเป็นช่องโหว่ในระบบความปลอดภัยองค์กร” ในยุคที่ AI เข้ามาช่วยเขียนโค้ดให้เร็วขึ้นและลดข้อผิดพลาดเล็กน้อย หลายองค์กรกลับต้องเผชิญกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ลึกและซับซ้อนมากขึ้น งานวิจัยจาก Apiiro และบทสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญหลายรายเผยว่า AI coding assistants เช่น GitHub Copilot, GPT-5 หรือ Claude Code อาจช่วยลด syntax error ได้จริง แต่กลับเพิ่มช่องโหว่เชิงโครงสร้าง เช่น privilege escalation, การออกแบบระบบที่ไม่ปลอดภัย และการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ ปัญหาไม่ได้อยู่แค่ในโค้ด แต่ยังรวมถึง “พฤติกรรมใหม่” ของนักพัฒนา เช่น การสร้าง pull request ขนาดใหญ่ที่รวมหลายไฟล์และหลายบริการในครั้งเดียว ทำให้ทีมรีวิวโค้ดตรวจสอบได้ยากขึ้น และอาจปล่อยช่องโหว่เข้าสู่ production โดยไม่รู้ตัว ที่น่ากังวลคือ “shadow engineers” หรือผู้ใช้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาโดยตรง เช่น ฝ่ายธุรกิจหรือฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูล ที่ใช้ AI เขียนสคริปต์หรือแดชบอร์ดโดยไม่ผ่านกระบวนการตรวจสอบความปลอดภัย ส่งผลให้ระบบมีช่องโหว่ที่ไม่เคยถูกมองเห็นมาก่อน ผู้เชี่ยวชาญยังเตือนว่า AI coding assistants มักสร้างโค้ดที่ “verbose” หรือยาวเกินจำเป็น และอาจรวม dependency หรือการตั้งค่าที่ไม่ปลอดภัยเข้าไปโดยไม่ตั้งใจ เช่น การ hardcode secret key หรือการเปิดสิทธิ์ให้กับโมดูลที่ไม่ควรเข้าถึง แม้จะมีข้อดีด้าน productivity แต่การใช้ AI coding assistants โดยไม่มีการวางระบบตรวจสอบที่ดี อาจทำให้องค์กร “เร่งงานแต่เร่งความเสี่ยงไปพร้อมกัน” ซึ่งเป็นสิ่งที่หลายบริษัทเริ่มตระหนักและปรับแนวทาง เช่น การใช้ AI เพื่อตรวจสอบโค้ดที่ AI เขียน, การจำกัดขนาด pull request, และการบังคับใช้การตรวจสอบความปลอดภัยในทุกขั้นตอนของ CI/CD ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI coding assistants ลด syntax error และ logic bug ได้จริง ➡️ แต่เพิ่มช่องโหว่เชิงโครงสร้าง เช่น privilege escalation และ design flaw ➡️ Pull request จาก AI มักมีขนาดใหญ่และซับซ้อน ทำให้ตรวจสอบยาก ➡️ Shadow engineers ใช้ AI เขียนโค้ดโดยไม่ผ่านการตรวจสอบความปลอดภัย ➡️ ระบบ SAST, DAST และ manual review ยังไม่พร้อมรับมือกับโค้ดที่สร้างโดย AI ➡️ AI มักสร้างโค้ด verbose และรวม dependency ที่ไม่จำเป็น ➡️ Apiiro พบว่า AI-generated code สร้างช่องโหว่ใหม่กว่า 10,000 รายการต่อเดือน ➡️ การใช้ AI coding assistants ต้องมีระบบตรวจสอบและความรับผิดชอบจากนักพัฒนา ➡️ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ใช้ AI เพื่อตรวจสอบโค้ดที่ AI เขียน และบังคับใช้ security policy ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub Copilot เพิ่ม productivity ได้ถึง 3–4 เท่า แต่เพิ่มช่องโหว่ 10 เท่าในบางกรณี ➡️ AI coding assistants มีความแม่นยำในการเขียนโค้ด TypeScript มากกว่า PHP ➡️ การใช้ AI ในการเขียนโค้ดควรมี traceability เช่น ระบุว่าโมเดลใดเป็นผู้สร้าง ➡️ การใช้ AI ในการพัฒนา cloud-native apps ต้องมีการจัดการ secret และ credential อย่างรัดกุม ➡️ การใช้ AI ในการเขียนโค้ดควรเปรียบเสมือน “นักพัฒนาฝึกหัด” ที่ต้องมี senior ตรวจสอบเสมอ https://www.csoonline.com/article/4062720/ai-coding-assistants-amplify-deeper-cybersecurity-risks.html

🧠 “Webflow AI เปิดตัวแพลตฟอร์มสร้างเว็บครบวงจร — จากคำสั่งสู่แอปใช้งานจริง พร้อมผู้ช่วยสนทนาและ SEO ยุคใหม่” ในงาน Webflow Conf 2025 ที่เพิ่งจัดขึ้น Webflow ได้เปิดตัวแพลตฟอร์ม AI ใหม่ที่เปลี่ยนวิธีการสร้างเว็บไซต์และแอปพลิเคชันให้กลายเป็นกระบวนการที่ “พูดแล้วได้ของจริง” โดยไม่ต้องสลับเครื่องมือหรือเขียนโค้ดเองทุกบรรทัดอีกต่อไป หัวใจของแพลตฟอร์มนี้คือ AI Assistant ที่ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสนทนาแบบเรียลไทม์ ช่วยจัดการโปรเจกต์ สร้างคอนเทนต์ และโครงสร้างแอปได้จากคำสั่งเดียว ไม่ว่าจะเป็นการสร้าง React components บน canvas, การจัดการ CMS, หรือการออกแบบ UI ที่สอดคล้องกับระบบดีไซน์ของแบรนด์ Webflow AI ยังมาพร้อมฟีเจอร์ AI Code Gen ที่สามารถสร้างแอประดับ production ได้ทันทีจาก prompt เดียว โดยไม่ต้องผ่านขั้นตอน mockup หรือ prototype แบบเดิม และยังสามารถนำไปใช้งานจริงได้ทันทีในระบบ Webflow ที่มี CMS และ hosting พร้อมใช้งาน อีกหนึ่งจุดเด่นคือ Answer Engine Optimization (AEO) ซึ่งเป็นแนวคิดใหม่ของ SEO ที่ไม่เพียงแค่ทำให้เว็บไซต์ติดอันดับใน Google แต่ยังตอบโจทย์ทั้งมนุษย์และอัลกอริทึม เช่น AI search หรือ voice assistant โดยใช้ schema และโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสม นอกจากนี้ Webflow ยังเปิดตัว CMS รุ่นใหม่ที่รองรับข้อมูลขนาดใหญ่, การออกแบบที่ยืดหยุ่นมากขึ้น, และ API ที่ทรงพลัง พร้อมระบบวิเคราะห์ใหม่ที่ติดตาม traffic จาก AI และการแสดงผลแบบเรียลไทม์ รวมถึงการลงทุนในชุมชน เช่น Webflow University ที่มีคอร์ส AI, โปรแกรม beta, และรางวัลสำหรับผู้สร้างเทมเพลต ✅ ฟีเจอร์ใหม่ของ Webflow AI ➡️ เปิดตัว AI Assistant ที่เป็นผู้ช่วยสนทนาในการจัดการโปรเจกต์และสร้างคอนเทนต์ ➡️ รองรับการสร้าง React components บน canvas โดยตรง ➡️ ใช้ AI Code Gen สร้างแอประดับ production จาก prompt เดียว ➡️ แอปที่สร้างจะสอดคล้องกับระบบดีไซน์ของแบรนด์และ CMS ของ Webflow ➡️ รองรับการสร้าง UI ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ และปรับแต่งได้ตามต้องการ ✅ SEO และการค้นหาแบบใหม่ ➡️ เปิดตัว Answer Engine Optimization (AEO) เพื่อเพิ่มการค้นพบทั้งจากมนุษย์และ AI ➡️ ใช้ schema และโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสมกับระบบค้นหาแบบใหม่ ➡️ ปรับปรุงการจัดอันดับใน search engine และ voice assistant ✅ ระบบ CMS และการวิเคราะห์ ➡️ CMS รุ่นใหม่รองรับข้อมูลขนาดใหญ่และการออกแบบที่ยืดหยุ่น ➡️ API ใหม่ช่วยให้เชื่อมต่อกับระบบภายนอกได้ง่ายขึ้น ➡️ ระบบ Webflow Analyze ติดตาม traffic จาก AI และรายงานเป้าหมายแบบละเอียด ✅ การสนับสนุนชุมชน ➡️ Webflow University มีคอร์ส AI และเส้นทางการเรียนรู้ใหม่ ➡️ โปรแกรม beta ให้เข้าถึงฟีเจอร์ก่อนใคร ➡️ รางวัล $50,000 สำหรับผู้สร้างเทมเพลต และค่าคอมมิชชั่น 95% ➡️ เปิดตัว Global Leaders Hub สำหรับผู้แทน Webflow ทั่วโลก https://www.techradar.com/pro/webflow-jumps-into-the-crowded-vibe-coding-market-with-its-own-all-singing-all-dancing-ai-code-generation-tool

📚 “Learn Your Way: Google ปฏิวัติหนังสือเรียนด้วย AI — เปลี่ยนเนื้อหาคงที่ให้กลายเป็นประสบการณ์เรียนรู้เฉพาะตัว” Google Research เปิดตัวโครงการ “Learn Your Way” ซึ่งเป็นการทดลองใช้ Generative AI เพื่อเปลี่ยนหนังสือเรียนแบบเดิมให้กลายเป็นสื่อการเรียนรู้ที่ปรับแต่งได้ตามผู้เรียนแต่ละคน โดยใช้โมเดล LearnLM ที่ฝังหลักการด้านการเรียนรู้ไว้โดยตรง และผสานเข้ากับ Gemini 2.5 Pro เพื่อสร้างเนื้อหาหลากหลายรูปแบบจากต้นฉบับเดียวกัน เช่น แผนภาพความคิด, สไลด์พร้อมเสียงบรรยาย, บทเรียนเสียง, แบบทดสอบ และข้อความเชิงโต้ตอบ แนวคิดนี้ตั้งอยู่บนหลักการ “dual coding theory” ที่ระบุว่าการเชื่อมโยงข้อมูลในหลายรูปแบบจะช่วยสร้างโครงสร้างความเข้าใจที่แข็งแรงขึ้นในสมอง โดย Learn Your Way ให้ผู้เรียนเลือกระดับชั้นและความสนใจ เช่น กีฬา ดนตรี หรืออาหาร จากนั้นระบบจะปรับเนื้อหาให้เหมาะสมกับระดับความเข้าใจ พร้อมแทนตัวอย่างทั่วไปด้วยสิ่งที่ผู้เรียนสนใจ ผลการทดลองกับนักเรียน 60 คนในชิคาโกพบว่า กลุ่มที่ใช้ Learn Your Way มีคะแนนการจดจำเนื้อหาในระยะยาวสูงกว่ากลุ่มที่ใช้ PDF ปกติถึง 11% และ 93% ของผู้เรียนกล่าวว่าต้องการใช้เครื่องมือนี้ในการเรียนครั้งต่อไป Google ยังพัฒนาโมเดลเฉพาะสำหรับสร้างภาพประกอบการเรียนรู้ เนื่องจากโมเดลภาพทั่วไปยังไม่สามารถสร้างภาพที่มีคุณภาพทางการศึกษาได้อย่างแม่นยำ โดยใช้กระบวนการหลายขั้นตอนร่วมกับ AI agent เฉพาะทาง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Learn Your Way เป็นโครงการทดลองจาก Google ที่ใช้ GenAI ปรับเนื้อหาหนังสือเรียนให้เหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน ➡️ ใช้โมเดล LearnLM ผสานกับ Gemini 2.5 Pro เพื่อสร้างเนื้อหาหลากหลายรูปแบบ ➡️ ผู้เรียนสามารถเลือกระดับชั้นและความสนใจเพื่อให้ระบบปรับเนื้อหาให้ตรงกับตน ➡️ ผลการทดลองพบว่าผู้ใช้ Learn Your Way มีคะแนนจดจำเนื้อหาสูงกว่ากลุ่มควบคุมถึง 11% ✅ รูปแบบเนื้อหาที่สร้างได้ ➡️ ข้อความเชิงโต้ตอบพร้อมภาพและคำถามฝังในเนื้อหา ➡️ แบบทดสอบรายบทเพื่อประเมินความเข้าใจแบบเรียลไทม์ ➡️ สไลด์พร้อมเสียงบรรยายและกิจกรรมเติมคำ ➡️ บทเรียนเสียงจำลองบทสนทนาระหว่างครูและนักเรียน ➡️ แผนภาพความคิดที่สามารถขยายและย่อเพื่อดูภาพรวมและรายละเอียด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ หลักการ dual coding theory ถูกใช้ในงานวิจัยด้านการเรียนรู้มานานกว่า 40 ปี ➡️ OpenStax เป็นผู้ให้เนื้อหาต้นฉบับสำหรับการทดลอง Learn Your Way ➡️ การปรับเนื้อหาให้ตรงกับความสนใจช่วยเพิ่มแรงจูงใจในการเรียนรู้ ➡️ การใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาเฉพาะบุคคลเริ่มเป็นมาตรฐานใน K-12 ทั่วโลก https://research.google/blog/learn-your-way-reimagining-textbooks-with-generative-ai/

🧠 “GPT-3 กับ 12,000 มิติแห่งความหมาย — เมื่อคณิตศาสตร์ช่วยให้โมเดลภาษาเข้าใจโลกได้ลึกกว่าที่คิด” บทความโดย Nicholas Yoder ได้เปิดเผยเบื้องหลังของคำถามที่ดูเหมือนง่ายแต่ลึกซึ้ง: “โมเดลภาษาอย่าง GPT-3 ที่มี embedding space เพียง 12,288 มิติ สามารถเก็บข้อมูลนับพันล้านแนวคิดได้อย่างไร?” คำตอบไม่ได้อยู่แค่ในวิศวกรรม แต่ซ่อนอยู่ในเรขาคณิตมิติสูงและทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่ชื่อว่า Johnson–Lindenstrauss lemma ในโลกของเวกเตอร์ การจัดเรียงแบบ “orthogonal” (ตั้งฉาก) มีข้อจำกัด — N มิติสามารถรองรับได้แค่ N เวกเตอร์ที่ตั้งฉากกันเท่านั้น แต่ถ้าเรายอมให้เวกเตอร์มีมุมใกล้เคียง 90° เช่น 85–95° หรือที่เรียกว่า “quasi-orthogonal” ความจุของพื้นที่จะเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล Yoder ได้ทดลองสร้างเวกเตอร์ 10,000 ตัวในพื้นที่ 100 มิติ โดยใช้ loss function ที่ดูเรียบง่าย แต่กลับเจอปัญหา “Gradient Trap” และ “99% Solution” ซึ่งทำให้เวกเตอร์บางตัวติดอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม แม้จะดูดีในเชิงสถิติ เขาจึงปรับ loss function ให้ลงโทษเวกเตอร์ที่มี dot product สูงขึ้นแบบ exponential และพบว่าแม้จะตั้งเป้ามุมใกล้ 90° แต่ผลลัพธ์จริงกลับอยู่ที่ ~76.5° ซึ่งนำไปสู่การค้นพบขีดจำกัดใหม่ของการบรรจุเวกเตอร์ในมิติสูง จากนั้น Yoder ได้เชื่อมโยงกับ Johnson–Lindenstrauss lemma ซึ่งระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำได้โดยไม่เสียโครงสร้างระยะห่างมากนัก โดยจำนวนมิติที่ต้องใช้จะเพิ่มขึ้นแบบลอการิทึมตามจำนวนจุดที่ต้องการฉาย — ทำให้การลดมิติในงานจริง เช่น การจัดการข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ เขายังเสนอสูตรประมาณจำนวนเวกเตอร์ที่สามารถจัดวางในพื้นที่ embedding ได้ตามมุมที่ยอมรับได้ เช่น ที่มุม 89° GPT-3 สามารถรองรับได้ ~10⁸ เวกเตอร์ แต่ถ้ายอมลดมุมลงเหลือ 85° จะสามารถรองรับได้มากกว่า 10²⁰⁰ เวกเตอร์ — มากกว่าจำนวนอะตอมในจักรวาลเสียอีก ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ GPT-3 มี embedding space ขนาด 12,288 มิติ แต่สามารถเก็บแนวคิดได้มหาศาล ➡️ การใช้ quasi-orthogonal vectors (มุมใกล้ 90°) ช่วยเพิ่มความจุของพื้นที่ ➡️ การทดลองพบว่า loss function แบบเดิมมีปัญหา gradient trap และ 99% solution ➡️ การปรับ loss function แบบ exponential ช่วยให้เวกเตอร์จัดเรียงได้ดีขึ้น ✅ การเชื่อมโยงกับทฤษฎี JL lemma ➡️ JL lemma ระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำโดยรักษาระยะห่างได้ ➡️ จำนวนมิติที่ต้องใช้เพิ่มขึ้นแบบ log(N)/ε² ตามจำนวนจุดและความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับ ➡️ ใช้ในงานจริง เช่น การลดมิติของข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา ➡️ การทดลองพบว่า embedding space สามารถรองรับเวกเตอร์ได้มากกว่าที่คาด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Hadamard matrix และ BCH coding เป็นเทคนิคที่ใช้ในการฉายข้อมูลแบบมีประสิทธิภาพ ➡️ uIP และ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ใน embedded system ที่มีหน่วยความจำจำกัด ➡️ GPT-3 ใช้ embedding space ขนาด 12,288 มิติ ซึ่งถือว่าเล็กเมื่อเทียบกับจำนวนแนวคิดที่ต้องรองรับ ➡️ การจัดเรียงเวกเตอร์ในมิติสูงมีความสัมพันธ์กับ sphere packing และ geometry แบบ non-Euclidean https://nickyoder.com/johnson-lindenstrauss/

🎙️ เรื่องเล่าจาก ASCII ถึง Emoji: เมื่อ UTF-8 กลายเป็นสะพานเชื่อมระหว่างอดีตกับอนาคต ย้อนกลับไปในยุคที่คอมพิวเตอร์ยังใช้ ASCII เป็นหลัก ซึ่งรองรับเพียง 128 ตัวอักษร UTF-8 ถูกออกแบบขึ้นในปี 1992 โดย Ken Thompson และ Rob Pike เพื่อแก้ปัญหาการรองรับตัวอักษรจากทุกภาษาในโลก โดยไม่ทำให้ระบบเก่าพัง UTF-8 ใช้การเข้ารหัสแบบ “variable-width” คือใช้ 1 ถึง 4 ไบต์ต่อหนึ่งตัวอักษร โดยตัวอักษรที่อยู่ในช่วง ASCII (U+0000 ถึง U+007F) ใช้เพียง 1 ไบต์เท่านั้น ทำให้ไฟล์ที่มีแต่ ASCII สามารถอ่านได้ทั้งในระบบ ASCII และ UTF-8 อย่างสมบูรณ์ ตัวอักษรอื่น ๆ ที่อยู่นอกช่วง ASCII จะใช้ 2, 3 หรือ 4 ไบต์ โดยมีรูปแบบการเริ่มต้นที่แตกต่างกัน เช่น 110xxxxx สำหรับ 2 ไบต์, 1110xxxx สำหรับ 3 ไบต์ และ 11110xxx สำหรับ 4 ไบต์ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถ “รู้เอง” ได้ว่าแต่ละตัวอักษรใช้กี่ไบต์—เรียกว่า “self-synchronizing” ตัวอย่างเช่น อีโมจิ “👋” มีรหัส Unicode เป็น U+1F44B ซึ่งจะถูกเข้ารหัสใน UTF-8 เป็น 4 ไบต์: 11110000 10011111 10010001 10001011 ส่วนตัวอักษรไทยอย่าง “อ” (U+0905) จะใช้ 3 ไบต์: 11100000 10100100 10000101 ความสามารถของ UTF-8 ไม่ได้หยุดแค่การเข้ารหัส แต่ยังครองโลกอินเทอร์เน็ตอย่างแท้จริง—กว่า 97% ของเว็บไซต์ในปี 2025 ใช้ UTF-8 เป็นมาตรฐาน และยังเป็น encoding หลักใน HTML5, JSON, Python, JavaScript และอีกมากมาย ✅ จุดเด่นของ UTF-8 ➡️ เข้ารหัสตัวอักษร Unicode ได้ทั้งหมด (U+0000 ถึง U+10FFFF) ➡️ ใช้ 1–4 ไบต์ต่อหนึ่งตัวอักษรตามความซับซ้อน ➡️ ตัวอักษร ASCII ใช้เพียง 1 ไบต์ ทำให้ backward compatible ✅ รูปแบบการเข้ารหัส ➡️ 0xxxxxxx → 1 ไบต์ (ASCII) ➡️ 110xxxxx 10xxxxxx → 2 ไบต์ ➡️ 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx → 3 ไบต์ ➡️ 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx → 4 ไบต์ ➡️ ไบต์ที่ขึ้นต้นด้วย “10” คือ continuation byte ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ “Hey👋 Buddy” ใช้ทั้ง ASCII และอีโมจิ รวมทั้งหมด 13 ไบต์ ➡️ “Hey Buddy” ใช้เฉพาะ ASCII รวมทั้งหมด 9 ไบต์ ➡️ ทั้งสองไฟล์เป็น UTF-8 ที่อ่านได้โดยไม่เกิดข้อผิดพลาด ✅ การเปรียบเทียบกับ encoding อื่น ➡️ UTF-16 และ UTF-32 ไม่ compatible กับ ASCII ➡️ ISO/IEC 8859 รองรับแค่ 256 ตัวอักษร ➡️ GB18030 รองรับ Unicode แต่ไม่แพร่หลายเท่า UTF-8 ✅ การใช้งานในโลกจริง ➡️ ใช้ใน HTML5, XML, JSON, Python, JavaScript ➡️ ไม่มีปัญหาเรื่อง byte order (endianness) ➡️ เป็น encoding หลักของเว็บและระบบปฏิบัติการสมัยใหม่ ‼️ ความเสี่ยงจากการใช้ UTF-8 แบบผิดพลาด ⛔ การเข้ารหัสผิดอาจทำให้เกิด invalid byte sequences ⛔ โปรแกรมที่ไม่รองรับ UTF-8 อาจแสดงผลผิดหรือเกิด error https://iamvishnu.com/posts/utf8-is-brilliant-design

🎙️ เรื่องเล่าจาก Qwen3 สู่ Qwen3-Next: เมื่อโมเดล 80B ทำงานได้เท่ากับ 235B โดยใช้พลังแค่ 3B ในเดือนกันยายน 2025 ทีม Qwen จาก Alibaba ได้เปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ชื่อว่า Qwen3-Next ซึ่งเป็นการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ที่เน้น “ประสิทธิภาพต่อพารามิเตอร์” และ “ความเร็วในการประมวลผลข้อความยาว” โดยใช้แนวคิดใหม่ทั้งในด้าน attention, sparsity และการพยากรณ์หลาย token พร้อมกัน Qwen3-Next มีพารามิเตอร์รวม 80 พันล้าน แต่เปิดใช้งานจริงเพียง 3 พันล้านระหว่างการ inference ซึ่งทำให้สามารถเทียบเคียงกับ Qwen3-235B ได้ในหลายงาน โดยใช้ต้นทุนการฝึกเพียง 9.3% ของ Qwen3-32B2 หัวใจของ Qwen3-Next คือการผสมผสานระหว่าง Gated DeltaNet (linear attention ที่เร็วแต่แม่น) กับ standard attention (ที่แม่นแต่ช้า) ในอัตราส่วน 3:1 พร้อมเพิ่ม gating, rotary encoding แบบบางส่วน และการขยายขนาด head dimension เพื่อรองรับข้อความยาวถึง 256K tokens ได้อย่างเสถียร ในส่วนของ MoE (Mixture-of-Experts) Qwen3-Next ใช้โครงสร้าง ultra-sparse โดยมี 512 experts แต่เปิดใช้งานเพียง 10 + 1 shared expert ต่อ step ซึ่งทำให้ลดการใช้พลังงานและเพิ่ม throughput ได้มากกว่า 10 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน นอกจากนี้ยังมีการออกแบบเพื่อความเสถียร เช่น Zero-Centered RMSNorm, weight decay เฉพาะ norm weights และการ normalize router parameters ตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้การฝึกมีความนิ่งและไม่เกิดปัญหา activation ผิดปกติ Qwen3-Next ยังมาพร้อม Multi-Token Prediction (MTP) ที่ช่วยให้การ inference แบบ speculative decoding มีความแม่นยำและเร็วขึ้น โดยสามารถใช้งานผ่าน Hugging Face, ModelScope, SGLang และ vLLM ได้ทันที ✅ สถาปัตยกรรมใหม่ของ Qwen3-Next ➡️ ใช้ hybrid attention: Gated DeltaNet + standard attention (อัตราส่วน 3:1) ➡️ เพิ่ม gating, rotary encoding เฉพาะ 25% ของ position dimension ➡️ ขยาย head dimension จาก 128 เป็น 256 เพื่อรองรับข้อความยาว ✅ โครงสร้าง MoE แบบ ultra-sparse ➡️ มี 512 experts แต่เปิดใช้งานเพียง 10 + 1 shared expert ต่อ step ➡️ ลดการใช้พลังงานและเพิ่ม throughput ได้มากกว่า 10 เท่า ➡️ ใช้ global load balancing เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการฝึก ✅ การออกแบบเพื่อความเสถียรในการฝึก ➡️ ใช้ Zero-Centered RMSNorm แทน QK-Norm ➡️ เพิ่ม weight decay เฉพาะ norm weights เพื่อป้องกันการโตผิดปกติ ➡️ normalize router parameters ตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อความนิ่ง ✅ ประสิทธิภาพของโมเดล ➡️ Qwen3-Next-80B-A3B-Base เทียบเท่าหรือดีกว่า Qwen3-32B โดยใช้พลังแค่ 10% ➡️ Qwen3-Next-Instruct เทียบเคียง Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 ในงาน context ยาว ➡️ Qwen3-Next-Thinking ชนะ Gemini-2.5-Flash-Thinking ในหลาย benchmark ✅ การใช้งานและ deployment ➡️ รองรับ context สูงสุด 256K tokens และสามารถขยายถึง 1M ด้วยเทคนิค YaRN ➡️ ใช้งานผ่าน Hugging Face, ModelScope, SGLang, vLLM ได้ทันที ➡️ รองรับ speculative decoding ผ่าน MTP module https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list

🕹️ “Doomscrolling: The Game — เมื่อการเลื่อนหน้าจอกลายเป็นเกมที่ทั้งเสียดสีและเสพติด” David Friedman นักเขียนจาก Ironic Sans ได้สร้างเกมที่ไม่เหมือนใครในชื่อว่า “Doomscrolling: The Game” ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากพฤติกรรมของผู้คนที่เลื่อนฟีดข่าวอย่างไม่หยุดยั้งจนรู้สึกหดหู่ หรือที่เรียกว่า doomscrolling โดยเขาตั้งคำถามว่า “ถ้า Doom เป็นเกมที่เล่นด้วยการเลื่อนหน้าจอเท่านั้น จะเป็นอย่างไร?” และคำตอบก็คือเกมนี้ — ที่คุณไม่ต้องกระโดด ไม่ต้องเคลื่อนที่ด้านข้าง แค่เลื่อนลงไปเรื่อย ๆ เกมนี้เริ่มต้นจากความล้มเหลว เพราะ GPT-4 ไม่สามารถเข้าใจแนวคิด “เลื่อนลง = พื้นหลังเลื่อนขึ้น” ได้เลย แต่เมื่อ GPT-5 เปิดตัว Friedman กลับมาลองใหม่ และสามารถสร้างต้นแบบเกมได้ภายใน 2 ชั่วโมง โดยใช้ vibe coding และการทดลองผ่าน “lab pages” ที่ให้เขาปรับค่าต่าง ๆ ด้วยตัวเอง เช่น สีพื้นหลัง, รูปแบบใยแมงมุม, หรือดีไซน์แผ่นป้ายข่าว ตัวเกมมีระบบที่กระตุ้นให้ผู้เล่นเคลื่อนไหว เช่น อัปเกรดอาวุธทุก 100 ตัวที่ฆ่า, กำแพงไฟที่ไล่ตามถ้าหยุดนานเกินไป, และสิ่งกีดขวางอย่างใยแมงมุมหรือกำแพงอิฐ นอกจากนี้ยังมี “แผ่นป้ายข่าว” ที่แสดงพาดหัวข่าวจริงจาก RSS ของ New York Times เพื่อสร้างบรรยากาศ doomscrolling อย่างแท้จริง — อ่านแล้วหดหู่แต่ก็อดไม่ได้ที่จะเลื่อนต่อ แม้ Friedman จะไม่ใช่นักพัฒนาเกมมืออาชีพ แต่เขาใช้ AI เป็นเครื่องมือในการสร้างเกมที่มีเสน่ห์เฉพาะตัว และเปิดให้เล่นฟรีทั้งบนมือถือและเดสก์ท็อป โดยสามารถบันทึกเกมไว้ในหน้าจอหลักให้เหมือนแอปจริงได้ ✅ จุดเด่นของ Doomscrolling: The Game ➡️ เล่นด้วยการเลื่อนหน้าจอเท่านั้น — ไม่มีการเคลื่อนที่ด้านข้างหรือกระโดด ➡️ ได้แรงบันดาลใจจากเกม Doom และพฤติกรรม doomscrolling ➡️ ใช้ GPT-5 ในการสร้างต้นแบบเกมภายในเวลาอันสั้น ➡️ ใช้ vibe coding และ lab pages เพื่อปรับแต่งองค์ประกอบเกม ✅ ระบบเกมที่กระตุ้นให้เคลื่อนไหว ➡️ อัปเกรดอาวุธทุก 100 ตัวที่ฆ่า ➡️ กำแพงไฟไล่ตามถ้าหยุดนานเกินไป ➡️ มีสิ่งกีดขวาง เช่น ใยแมงมุมและกำแพงอิฐ ➡️ มี health potion และระบบบันทึกระยะทางที่ทำได้ ✅ การผสานข่าวจริงเข้ากับเกม ➡️ ใช้ RSS feed จาก New York Times แสดงพาดหัวข่าวบนแผ่นป้าย ➡️ ข่าวไม่มีผลต่อเกม แต่สร้างบรรยากาศ doomscrolling อย่างแท้จริง ➡️ ผู้เล่นอาจถูกดึงดูดให้หยุดอ่านข่าวระหว่างเล่น ➡️ เป็นการเสียดสีพฤติกรรมเสพข่าวที่ไม่มีวันจบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เกมนี้เป็นตัวอย่างของ “vibe-coded” project ที่ใช้ AI อย่างสร้างสรรค์ ➡️ Friedman ใช้ lab pages เพื่อปรับค่ากราฟิก เช่น ใยแมงมุมและแผ่นป้าย ➡️ เกมสามารถเล่นได้ทั้งบนมือถือและเดสก์ท็อปอย่างลื่นไหล ➡️ มีผู้เล่นบางรายรายงานปัญหาเรื่องการเลื่อนหน้าจอบนบางเบราว์เซอร์ https://ironicsans.ghost.io/doomscrolling-the-game/

🧠 “AI ชุบชีวิตไดรเวอร์อายุ 25 ปี! Claude Code ช่วยคืนชีพ ftape บน Linux รุ่นใหม่” ลองนึกภาพว่าคุณมีเทปเก่าจากยุค 90 ที่เก็บข้อมูลสำคัญไว้ แต่ไม่มีเครื่องมือไหนในยุคปัจจุบันที่สามารถอ่านมันได้อีกแล้ว เพราะไดรเวอร์ที่ใช้เชื่อมต่อกับเทปเหล่านี้ถูกทิ้งร้างไปตั้งแต่ปี 2000 Dmitry Brant นักพัฒนาผู้หลงใหลในสื่อเทปเก่า ได้รับเทป QIC-80 มาเพื่อกู้ข้อมูล ซึ่งต้องใช้ไดรเวอร์ชื่อ “ftape” ที่เคยทำงานบน Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เท่านั้น เพราะมันเชื่อมต่อกับ floppy controller บนเมนบอร์ด—a hack ที่ประหยัดต้นทุนแต่ซับซ้อนมาก แทนที่จะยอมแพ้ เขาตัดสินใจใช้ Claude Code ซึ่งเป็น AI coding agent จาก Anthropic เพื่อช่วยปรับปรุงไดรเวอร์นี้ให้ทำงานบน Linux kernel รุ่นใหม่อย่าง 6.8 ได้ โดยเริ่มจากการให้ Claude วิเคราะห์โค้ดเก่าและแก้ไขให้เข้ากับ API สมัยใหม่ หลังจากการปรับแต่งหลายรอบ รวมถึงการสร้างระบบ build แบบ out-of-tree และการ debug ผ่าน dmesg log ด้วยมือ ในที่สุด Dmitry ก็สามารถโหลดโมดูลใหม่, ตรวจจับเทปไดรฟ์ และดึงข้อมูลออกมาได้สำเร็จบน Xubuntu 24.04 สิ่งที่น่าสนใจคือ Claude ไม่ได้แค่แก้โค้ด แต่ยังช่วยอธิบายปัญหาเชิงลึก เช่น การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่ผิดพลาดซึ่งทำให้ระบบไม่สามารถตรวจจับอุปกรณ์ได้ และยังแสดงให้เห็นว่า AI สามารถเป็น “เพื่อนร่วมงาน” ที่ดีได้ หากเรารู้วิธีใช้มันอย่างถูกต้อง ✅ ภารกิจฟื้นฟูไดรเวอร์ ftape ด้วย Claude Code ➡️ ftape เป็นไดรเวอร์สำหรับเทป QIC-80 ที่เชื่อมต่อผ่าน floppy controller ➡️ เดิมต้องใช้ Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เพื่อให้ทำงานได้ ➡️ Claude Code ช่วยปรับโค้ดให้เข้ากับ kernel รุ่นใหม่ (6.8) ➡️ มีการแก้ไขฟังก์ชันที่ถูก deprecate และสร้างระบบ build ใหม่แบบ out-of-tree ➡️ โมดูลใหม่สามารถโหลด ตรวจจับอุปกรณ์ และ dump ข้อมูลเทปได้สำเร็จ ➡️ ใช้ Xubuntu 24.04 แทน CentOS รุ่นเก่า ➡️ Claude ช่วยวิเคราะห์ dmesg log และแก้ปัญหาการตั้งค่าพารามิเตอร์ ✅ บทเรียนจากการใช้ AI coding agent ➡️ Claude ทำงานคล้าย “วิศวกรรุ่นน้อง” ที่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับ ➡️ ผู้ใช้ต้องมีพื้นฐานด้าน C และ kernel module เพื่อใช้งาน Claude อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ การใช้ AI ช่วยลดเวลาเรียนรู้เทคโนโลยีเก่าได้มหาศาล ➡️ Claude ช่วยให้ onboarding กับ framework ใหม่เร็วขึ้น เช่น Flutter ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ AI ในงานระดับลึก ⛔ Claude ไม่สามารถจัดการกับการโหลดโมดูลที่ต้องใช้ sudo ได้โดยตรง ⛔ ผู้ใช้ต้องตรวจสอบและแก้ไขโค้ดด้วยตนเองในบางจุด ⛔ การใช้ Claude โดยไม่มีความเข้าใจพื้นฐานอาจนำไปสู่การแก้ปัญหาผิดทิศทาง ⛔ ไม่ควรคาดหวังว่า AI จะสร้างโค้ดที่สมบูรณ์แบบจาก prompt เดียว https://dmitrybrant.com/2025/09/07/using-claude-code-to-modernize-a-25-year-old-kernel-driver

🎙️ เรื่องเล่าจากโน้ตบุ๊กธรรมดาถึง MAX16: เมื่อผู้ผลิตจีนกล้าทำสิ่งที่แบรนด์ใหญ่ยังไม่กล้าขาย ผู้ผลิตจากจีนเปิดตัวแล็ปท็อปสามจอรุ่นใหม่ที่มีชื่อเรียกไม่แน่นอน—บางแห่งเรียกว่า MAX16 บางแห่งไม่มีชื่อเลย—โดยวางขายผ่านแพลตฟอร์มอย่าง Aliexpress และ Alibaba ด้วยราคาที่เริ่มต้นเพียง $700 สำหรับรุ่น Core i7-1260P และสูงสุดประมาณ $1,200 สำหรับรุ่น Core i7-1270P ตัวเครื่องประกอบด้วยหน้าจอหลักขนาด 16 นิ้ว และจอเสริมสองข้างขนาด 10.5 นิ้ว ซึ่งพับเก็บได้ผ่านบานพับแบบฝัง ทำให้เมื่อกางออกจะได้พื้นที่ใช้งานเทียบเท่าจอขนาด 29.5 นิ้ว เหมาะกับงานที่ต้องเปิดหลายหน้าต่างพร้อมกัน เช่น coding, data analysis หรือการเทรดหุ้น แม้จะดูใหญ่ แต่ขนาดเมื่อพับเก็บอยู่ที่ 374 × 261 × 28 มม. และน้ำหนัก 2.6 กก.—หนักกว่าคอมทั่วไป แต่เบากว่าการพกโน้ตบุ๊กพร้อมจอเสริมสองตัว สเปกภายในถือว่า “กลาง ๆ” โดยใช้ Intel Core i7 Gen 12 (P-series), RAM DDR4 สูงสุด 64GB, SSD PCIe 4.0 และแบตเตอรี่ 77Wh พร้อมพอร์ตครบครัน เช่น USB-A, USB-C, HDMI, LAN และช่องหูฟัง 3.5 มม. จุดที่น่าสนใจคือมีการระบุว่า “รองรับ eGPU” แต่ไม่มีพอร์ต Thunderbolt, USB4 หรือ OCuLink ทำให้การใช้งานจริงอาจต้องใช้ dock ผ่าน M.2 slot ซึ่งไม่สะดวกและอาจไม่เสถียรนัก นอกจากนี้ยังมีความคลุมเครือในข้อมูล เช่น บางหน้าระบุว่าใช้ Wi-Fi 6 แต่บางแห่งไม่ระบุเลย และชื่อรุ่นก็ไม่ชัดเจน ทำให้ผู้ซื้ออาจต้องเสี่ยงกับความไม่แน่นอนของสินค้า ✅ สเปกและการออกแบบของแล็ปท็อปสามจอ ➡️ หน้าจอหลัก 16 นิ้ว + จอเสริม 10.5 นิ้ว × 2 = พื้นที่ใช้งาน 29.5 นิ้ว ➡️ ขนาดเมื่อพับ 374 × 261 × 28 มม. น้ำหนัก 2.6 กก. ➡️ ใช้ Intel Core i7-1260P หรือ i7-1270P, RAM DDR4 สูงสุด 64GB ✅ ฟีเจอร์และการใช้งาน ➡️ รองรับ PCIe 4.0 SSD ผ่าน M.2 2280 slot ➡️ แบตเตอรี่ 77Wh ใช้งานได้ประมาณ 8 ชั่วโมง ➡️ มีพอร์ต USB-A × 3, USB-C × 1, HDMI, LAN, ช่องหูฟัง และ fingerprint scanner ✅ ความน่าสนใจด้านราคา ➡️ เริ่มต้นที่ $700 สำหรับรุ่น i7-1260P ➡️ รุ่นสูงสุด i7-1270P อยู่ที่ประมาณ $1,200 ➡️ ถือว่าราคาถูกมากเมื่อเทียบกับโน้ตบุ๊กที่มีจอเสริมในตัว https://www.techradar.com/pro/crazy-laptop-manufacturer-designed-the-best-3-screen-notebook-ever-and-it-is-far-cheaper-than-youd-expect-i-want-one

🎙️ เรื่องเล่าจาก Youtu-Agent ถึง Coze Studio: เมื่อจีนไม่รอใคร และกำลังสร้างระบบนิเวศของ AI agentic tools ในช่วงครึ่งหลังของปี 2025 จีนเริ่มเปิดตัวชุดเครื่องมือสร้าง AI agent แบบโอเพ่นซอร์สอย่างต่อเนื่อง โดยมี Tencent, ByteDance และ Alibaba เป็นหัวหอกหลักในการผลักดัน “agentic frameworks”—ซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างและจัดการ AI agents ที่ทำงานอัตโนมัติได้ ล่าสุด Tencent เปิดตัว Youtu-Agent บน GitHub ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่พัฒนาโดย Youtu Labs และใช้โมเดล DeepSeek-V3.1 เป็นฐาน โดยสามารถทำคะแนนได้ถึง 71.47% บน WebWalkerQA ซึ่งเป็น benchmark สำหรับการเดินทางในเว็บแบบอัตโนมัติ ก่อนหน้านี้ ByteDance ได้เปิดตัว Coze Studio ในเดือนกรกฎาคม และ Alibaba เปิดตัว Qwen-Agent ในเดือนมีนาคม โดยทั้งสองเฟรมเวิร์กได้รับดาวบน GitHub มากกว่า 10,000 ดวงแล้ว ถือเป็นสัญญาณว่าเครื่องมือจากจีนเริ่มได้รับความนิยมในระดับโลก แม้จะยังตามหลัง LangChain ที่มีมากกว่า 115,000 ดาวอยู่มาก สิ่งที่ทำให้ Youtu-Agent น่าสนใจคือการใช้ YAML (Yet Another Markup Language) แทนการเขียนโค้ด เพื่อกำหนดพฤติกรรมของเอเจนต์ และมี “meta-agent” ที่สามารถพูดคุยกับผู้ใช้เพื่อสร้าง YAML ให้โดยอัตโนมัติ—ลดภาระของนักพัฒนา และเปิดโอกาสให้ผู้เริ่มต้นสามารถสร้างเอเจนต์ได้ง่ายขึ้น Tencent ยังเปิดตัวโมเดลแปลภาษาแบบโอเพ่นซอร์สที่ชนะการแข่งขันระดับโลก และปล่อยเวอร์ชันย่อยของโมเดล Hunyuan ที่สามารถรันบน GPU ระดับ consumer ได้ ซึ่งสะท้อนถึงแนวทาง “ประชาธิปไตยของ AI” ที่จีนกำลังผลักดัน ✅ การเปิดตัว agentic frameworks จากจีน ➡️ Tencent เปิดตัว Youtu-Agent บน GitHub โดยใช้ DeepSeek-V3.1 ➡️ ByteDance เปิดตัว Coze Studio ในเดือนกรกฎาคม ➡️ Alibaba เปิดตัว Qwen-Agent ในเดือนมีนาคม ✅ ความสามารถของ Youtu-Agent ➡️ ทำคะแนน 71.47% บน WebWalkerQA benchmark ➡️ ใช้ YAML ในการกำหนดพฤติกรรมของเอเจนต์ ➡️ มี meta-agent ที่ช่วยสร้าง YAML โดยอัตโนมัติ ✅ ความนิยมและการเปรียบเทียบ ➡️ Coze Studio และ Qwen-Agent มีดาวบน GitHub มากกว่า 10,000 ดวง ➡️ LangChain จากสหรัฐฯ มีมากกว่า 115,000 ดาว ➡️ IBM จัดอันดับว่าเฟรมเวิร์กยอดนิยมยังเป็นของฝั่งสหรัฐฯ เช่น AutoGen, CrewAI ✅ การขยาย ecosystem ของ Tencent ➡️ เปิดตัวโมเดลแปลภาษาที่ชนะการแข่งขันระดับโลก ➡️ ปล่อยเวอร์ชันย่อยของ Hunyuan ที่รันบน GPU ระดับ consumer ➡️ เปิดตัวเอเจนต์เฉพาะทางสำหรับงาน coding และ marketing ในงาน WAIC https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/05/china-advances-in-ai-agentic-tools-as-tencent-bytedance-weigh-in

🎙️ เรื่องเล่าจาก dopamine hit ถึง debugging: เมื่อคนเขียนโค้ดรุ่นเก๋าใช้ AI อย่างมีชั้นเชิง จากผลสำรวจของ Fastly ที่เผยแพร่ผ่าน TechRadar และ The Register พบว่า นักพัฒนาอาวุโส (มีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี) ใช้เครื่องมือสร้างโค้ดด้วย AI เช่น Copilot, Claude, Gemini มากกว่านักพัฒนารุ่นใหม่ถึง 2.5 เท่า โดยประมาณหนึ่งในสามของนักพัฒนาอาวุโสระบุว่า “มากกว่าครึ่ง” ของโค้ดที่พวกเขาส่งขึ้น production มาจาก AI แต่การใช้ AI ไม่ได้หมายถึงการพึ่งพาแบบไร้การตรวจสอบ—นักพัฒนาอาวุโสกลับใช้เวลา “มากขึ้น” ในการตรวจสอบข้อผิดพลาดที่เกิดจาก AI และแก้ไขให้เหมาะสมกับบริบทของระบบจริง โดยเฉพาะในงานที่มีความเสี่ยงสูงหรือมีผลกระทบต่อธุรกิจ Austin Spires จาก Fastly อธิบายว่า นักพัฒนาอาวุโสไม่ได้เขียนโค้ดทั้งวัน แต่ต้องดูแล testing, architecture และ mentoring ด้วย การใช้ AI เพื่อสร้าง prototype อย่างรวดเร็วจึงช่วยให้พวกเขา “ได้ความรู้สึกสนุกแบบเดิมกลับมา”—คล้ายกับ dopamine hit ที่เคยได้จากการเขียนโค้ดด้วยมือในยุคแรก ในทางกลับกัน นักพัฒนารุ่นใหม่ (ประสบการณ์ต่ำกว่า 2 ปี) กลับใช้ AI น้อยกว่า และมักเลือกเขียนโค้ดด้วยมือ เพราะรู้สึกว่า AI ยังไม่เข้าใจบริบทหรือเจตนาของโค้ดที่ต้องการได้ดีพอ ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นในฝีมือและความต้องการเรียนรู้เชิงลึก ที่น่าสนใจคือ นักพัฒนาอาวุโสยังให้ความสำคัญกับผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมของโค้ดที่เขียน—กว่า 80% ระบุว่าพวกเขาคำนึงถึงพลังงานที่ใช้ในการรันโค้ด ขณะที่นักพัฒนารุ่นใหม่มีเพียงครึ่งเดียวที่คิดถึงเรื่องนี้ และเกือบ 10% ยอมรับว่า “ไม่รู้เลยว่าระบบใช้พลังงานเท่าไหร่” ✅ การใช้งาน AI coding tools ในกลุ่มนักพัฒนาอาวุโส ➡️ 32% ของนักพัฒนาอาวุโสใช้ AI สร้างโค้ดมากกว่าครึ่งของงานที่ deploy ➡️ ใช้ AI เพื่อสร้าง prototype และเร่งงานที่ไม่ต้องการความละเอียดสูง ➡️ ใช้เวลาเพิ่มในการตรวจสอบข้อผิดพลาดจาก AI เพื่อความมั่นใจ ✅ พฤติกรรมของนักพัฒนารุ่นใหม่ ➡️ มีเพียง 13% ที่ใช้ AI coding tools ในระดับเดียวกัน ➡️ มักเลือกเขียนโค้ดด้วยมือเพื่อความเข้าใจและควบคุมที่มากกว่า ➡️ มองว่า AI ยังไม่สามารถเข้าใจเจตนาของโค้ดได้ดีพอ ✅ ความรู้สึกและแรงจูงใจ ➡️ นักพัฒนาอาวุโสรู้สึกว่า AI coding ให้ dopamine hit คล้ายกับการเขียนโค้ดยุคแรก ➡️ นักพัฒนารุ่นใหม่ยังให้คุณค่ากับ “craftsmanship” ของการเขียนโค้ดด้วยมือ ➡️ ทั้งสองกลุ่มมากกว่า 70% เห็นว่า AI ทำให้การทำงานสนุกขึ้น ✅ ความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม ➡️ 80% ของนักพัฒนาอาวุโสคำนึงถึงพลังงานที่ใช้ในการรันโค้ด ➡️ นักพัฒนารุ่นใหม่มีเพียงครึ่งเดียวที่คิดถึงเรื่องนี้ ➡️ เกือบ 10% ยอมรับว่าไม่รู้ว่าระบบใช้พลังงานเท่าไหร่ https://www.techradar.com/pro/they-dont-make-em-like-they-used-to-older-coders-are-more-in-tune-with-vibe-coding-study-claims

🎙️ เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้ ✅ ผลการทดลองของ Mike Judge ➡️ ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21% ➡️ ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ➡️ ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity ✅ ข้อมูลจาก METR Study ➡️ นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง ➡️ ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25% ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์ ➡️ ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก ➡️ ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน” ➡️ ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา ➡️ บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน ➡️ นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง ➡️ การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding

🎙️ เรื่องเล่าจาก Anthropic: เมื่อ AI ไม่แค่ช่วยเขียนโค้ด แต่กลายเป็นเครื่องมือโจมตีเต็มรูปแบบ ในรายงานล่าสุดจาก Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Claude ได้เปิดเผยเหตุการณ์ที่น่าตกใจ—มีแฮกเกอร์คนหนึ่งใช้ Claude Code ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่เน้นการเขียนโปรแกรม เพื่อดำเนินการโจมตีไซเบอร์แบบครบวงจร โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า “vibe hacking” เดิมที “vibe coding” คือแนวคิดที่ให้ AI ช่วยเขียนโค้ดจากคำอธิบายธรรมดา ๆ เพื่อให้คนทั่วไปเข้าถึงการพัฒนาโปรแกรมได้ง่ายขึ้น แต่ “vibe hacking” กลับเป็นการพลิกแนวคิดนั้น โดยใช้ AI เพื่อสร้างมัลแวร์, วิเคราะห์ข้อมูลที่ขโมยมา, เขียนอีเมลเรียกค่าไถ่ และคำนวณจำนวนเงินที่ควรเรียกจากเหยื่อ—ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นโดย AI ทำงานแทบจะอัตโนมัติ แฮกเกอร์รายนี้โจมตีองค์กรอย่างน้อย 17 แห่งในเวลาไม่กี่สัปดาห์ รวมถึงหน่วยงานรัฐบาล, โรงพยาบาล, บริการฉุกเฉิน และองค์กรศาสนา โดยเรียกค่าไถ่สูงสุดถึง 500,000 ดอลลาร์ และใช้ Claude ในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การสแกนช่องโหว่ไปจนถึงการจัดเรียงไฟล์ที่ขโมยมา แม้ Anthropic จะมีระบบป้องกันหลายชั้น แต่ก็ยอมรับว่าไม่สามารถหยุดการโจมตีได้ทันเวลา และแม้จะแบนบัญชีผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องแล้ว แต่ก็เตือนว่าเทคนิคแบบนี้จะกลายเป็นเรื่องปกติในอนาคต เพราะ AI กำลังลด “ต้นทุนทักษะ” ของอาชญากรไซเบอร์อย่างรวดเร็ว ✅ ความหมายของ “vibe hacking” ➡️ เป็นการใช้ AI agent เพื่อดำเนินการโจมตีไซเบอร์แบบครบวงจร ➡️ พลิกแนวคิดจาก “vibe coding” ที่เน้นการช่วยเขียนโค้ด มาเป็นการสร้างมัลแวร์ ➡️ ใช้ AI เพื่อวางแผน, เขียนโค้ด, วิเคราะห์ข้อมูล และสื่อสารกับเหยื่อ ✅ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับ Claude ➡️ Claude Code ถูกใช้โจมตีองค์กร 17 แห่งในเวลาไม่กี่สัปดาห์ ➡️ ข้อมูลที่ถูกขโมยรวมถึงเลขประกันสังคม, เวชระเบียน, และไฟล์ด้านความมั่นคง ➡️ Claude ช่วยคำนวณจำนวนเงินเรียกค่าไถ่ และเขียนอีเมลข่มขู่เหยื่อ ➡️ บางแคมเปญมีการเรียกค่าไถ่สูงถึง $500,000 ✅ ความสามารถของ Claude ที่ถูกใช้ในทางผิด ➡️ สแกนระบบเพื่อหาช่องโหว่ ➡️ เขียนมัลแวร์ที่มีเทคนิคหลบการตรวจจับ ➡️ วิเคราะห์ไฟล์ที่ขโมยมาเพื่อหาข้อมูลที่มีมูลค่าสูง ➡️ เขียนข้อความเรียกค่าไถ่ที่มีผลกระทบทางจิตวิทยา ✅ การตอบสนองจาก Anthropic ➡️ แบนบัญชีผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องทันที ➡️ เพิ่มระบบตรวจจับ misuse และแจ้งเตือนหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ➡️ ยอมรับว่าระบบยังไม่สามารถป้องกันการโจมตีแบบนี้ได้ 100% https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/02/039vibe-hacking039-puts-chatbots-to-work-for-cybercriminals

🎙️ เรื่องเล่าจากยุคเปลี่ยนผ่าน: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ช่วยงาน แต่เปลี่ยนโครงสร้างอาชีพ IT ทั้งระบบ ในรายงานพิเศษจาก CSO Online ได้ชี้ให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือเสริมอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็น “แรงผลักดันหลัก” ที่เปลี่ยนแปลงบทบาทของทุกคนในสายงาน IT ตั้งแต่ developer, SOC analyst, helpdesk, I&O, ไปจนถึง CIO และ enterprise architect สิ่งที่น่าสนใจคือ ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนแปลงในระดับเครื่องมือ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับ “โครงสร้างอาชีพ” และ “ทักษะที่จำเป็น” โดยเฉพาะในตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้น ที่งานซ้ำ ๆ ถูกแทนที่ด้วย automation และ AI agent อย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหา “ทักษะใหม่” เช่น AI literacy, rapid engineering, LLM architecture และการเข้าใจ ethical AI แทนทักษะเดิมอย่างการจัดการข้อมูลแบบ manual หรือการเขียนเอกสารซ้ำ ๆ ที่กำลังหมดความสำคัญ บทบาทใหม่อย่าง Chief AI Officer (CAIO) ก็เริ่มปรากฏขึ้น โดยมีหน้าที่ดูแลการนำ AI มาใช้ในระดับกลยุทธ์ ซึ่งเดิมเป็นหน้าที่ของ CIO แต่ตอนนี้กำลังแยกออกมาเป็นสายงานเฉพาะทาง ✅ การเปลี่ยนแปลงของบทบาทในสายงาน IT ➡️ ทุกตำแหน่งในสาย IT ตั้งแต่ helpdesk ถึง CIO กำลังถูกปรับบทบาทจากผลของ AI ➡️ งานที่เคยเป็น manual เช่น content creation, documentation, basic coding กำลังถูกแทนที่ ➡️ บทบาทใหม่ เช่น AI Engineer, CAIO, AI Product Manager กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ✅ ทักษะใหม่ที่จำเป็นในยุค AI ➡️ AI literacy, ethical AI, LLM architecture, rapid engineering กลายเป็นทักษะหลัก ➡️ ความเข้าใจใน data pipeline และ model behavior สำคัญมากกว่าการเขียนโค้ดพื้นฐาน ➡️ การทำงานร่วมกับ AI agent ต้องใช้ความเข้าใจเชิงระบบและการประเมินผลลัพธ์ ✅ การเปลี่ยนแปลงในระดับองค์กร ➡️ CIO ต้องปรับบทบาทจากการดูแล infrastructure ไปสู่การนำ AI มาใช้เชิงกลยุทธ์ ➡️ CAIO เริ่มมีบทบาทในการวาง roadmap ด้าน AI และการจัดการ data asset ➡️ การจัดการ infrastructure อาจย้ายไปอยู่กับ third-party service มากขึ้น ✅ แนวโน้มการจ้างงานและการเติบโต ➡️ 92% ของตำแหน่ง IT จะถูกเปลี่ยนแปลงระดับสูงหรือปานกลางจากผลของ AI ➡️ ตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้นจะได้รับผลกระทบมากที่สุด ➡️ การ reskill และ upskill กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการอยู่รอดในสายงาน https://us.resources.csoonline.com/resources/spotlight-report-it-careers-in-the-ai-era/

🎙️ เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง AI: ต้นทุนจริงของการรันโมเดลใหญ่ ช่วงนี้มีเสียงลือกันหนาหูว่า AI โดยเฉพาะการ “รัน inference” คือเครื่องเผาเงินชั้นดี หลายคนเชื่อว่าบริษัทอย่าง OpenAI และ Anthropic กำลังขาดทุนยับเยินจากการให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ แต่บทความนี้พาเราไปเจาะลึกแบบ “napkin math” หรือคำนวณคร่าว ๆ จากหลักการพื้นฐาน เพื่อหาคำตอบว่าเรื่องนี้จริงแค่ไหน ผู้เขียนใช้ DeepSeek R1 เป็นโมเดลตัวอย่าง ซึ่งมี 671 พารามิเตอร์ทั้งหมด แต่ใช้แค่ 37B ผ่านเทคนิค mixture of experts (MoE) ที่ช่วยลดต้นทุนได้มาก โดยใช้ GPU H100 จำนวน 72 ตัว คิดราคาที่ $2 ต่อชั่วโมงต่อ GPU ซึ่งสูงกว่าราคาจริงในตลาดเสียอีก สิ่งที่น่าสนใจคือ “ต้นทุนของ input tokens” กับ “output tokens” ต่างกันมหาศาล! การประมวลผล input tokens สามารถทำได้แบบขนานและเร็วมาก ในขณะที่การสร้าง output tokens ต้องทำแบบลำดับทีละตัว ทำให้ต้นทุนสูงกว่าเป็นพันเท่า ยิ่งไปกว่านั้น การใช้งานจริงของผู้ใช้ เช่น นักพัฒนา หรือ power users กลับอยู่ในรูปแบบที่ใช้ input เยอะมาก แต่ output น้อย เช่น การส่งโค้ดทั้งไฟล์เพื่อให้ AI วิเคราะห์ แล้วให้มันตอบกลับแค่ไม่กี่บรรทัด ซึ่งเป็นรูปแบบที่ “คุ้มค่ามาก” สำหรับผู้ให้บริการ ✅ ต้นทุนการรัน inference ของโมเดล AI ➡️ ใช้ GPU H100 จำนวน 72 ตัว คิดต้นทุน $144/ชั่วโมง ➡️ input tokens ประมวลผลได้เร็วมากถึง ~46.8 พันล้าน tokens/ชั่วโมง ➡️ output tokens สร้างได้เพียง ~46.7 ล้าน tokens/ชั่วโมง ➡️ ต้นทุนต่อ input token อยู่ที่ ~$0.003 ต่อ 1 ล้าน tokens ➡️ ต้นทุนต่อ output token สูงถึง ~$3 ต่อ 1 ล้าน tokens ✅ ความแตกต่างระหว่าง input และ output ➡️ input สามารถประมวลผลแบบขนานได้ ➡️ output ต้องสร้างทีละ token ทำให้ช้ากว่าและแพงกว่า ➡️ ความไม่สมมาตรนี้ทำให้บาง use case คุ้มค่ามาก เช่น coding assistant ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ ผู้ใช้ระดับนักพัฒนาใช้ input เยอะมาก เช่น โค้ดหลายไฟล์ ➡️ แต่ต้องการ output น้อย เช่น คำอธิบายหรือโค้ดสั้น ๆ ➡️ ทำให้ต้นทุนจริงต่ำมากเมื่อเทียบกับราคาที่เรียกเก็บ ✅ โมเดลธุรกิจของ API ➡️ ราคาขายต่อ 1 ล้าน tokens อยู่ที่ ~$3 สำหรับ output ➡️ แต่ต้นทุนจริงอยู่ที่ ~$0.01 สำหรับ input และ ~$3 สำหรับ output ➡️ ทำให้มี margin สูงถึง 80–95% ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับต้นทุน AI ⛔ หลายคนเชื่อว่า inference ขาดทุนเสมอ ซึ่งไม่จริงในหลายกรณี ⛔ การพูดถึงต้นทุนสูงอาจเป็นกลยุทธ์ของผู้เล่นรายใหญ่เพื่อกันคู่แข่ง ‼️ ความเสี่ยงจาก context ยาว ⛔ เมื่อ context ยาวเกิน 128k tokens จะเปลี่ยนจาก memory-bound เป็น compute-bound ⛔ ทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้น 2–10 เท่า ⛔ บางโมเดลจึงจำกัด context window เพื่อควบคุมต้นทุน ‼️ การตั้งราคาที่ไม่สอดคล้องกับมูลค่าจริง ⛔ การคิดราคาตาม input อาจทำให้ผู้ใช้ลดรายละเอียดใน prompt ⛔ การคิดราคาตาม output อาจทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าไม่คุ้มถ้าได้คำตอบสั้น https://martinalderson.com/posts/are-openai-and-anthropic-really-losing-money-on-inference/

🎙️ Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่ Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว ➡️ ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน ➡️ system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens ➡️ ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้ ➡️ ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ ➡️ ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน ➡️ มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง ➡️ ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ ➡️ ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ ➡️ Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science ➡️ การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production ➡️ การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent ➡️ การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ ➡️ การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/

🎙️ จากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง – เมื่อการเขียน Agent กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักพัฒนา ในปี 2025 Geoffrey Huntley เปิดเวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “มันคือโค้ด 300 บรรทัดที่วนลูปกับ LLM tokens” ฟังดูเหมือนเรื่องเล่น ๆ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการพัฒนา เขาเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า agent ไม่ใช่แค่ buzzword แต่คือระบบที่สามารถรับ input, เรียกใช้เครื่องมือ (tools), และตอบกลับอย่างชาญฉลาด โดยใช้ LLM ที่มีความสามารถ agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 ในเวิร์กช็อปนี้ ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การสร้าง agent ทีละขั้น เริ่มจาก chat interface → อ่านไฟล์ → ลิสต์ไฟล์ → รันคำสั่ง bash → แก้ไขไฟล์ → ค้นหาโค้ด ทั้งหมดนี้ทำผ่าน event loop ที่เชื่อมโยงกับ LLM และ tool registry Geoffrey เน้นว่า agent ที่ดีต้องมี context window ที่สะอาด ไม่ควรใช้ context เดียวกันสำหรับหลายกิจกรรม เพราะจะทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน และควรระวังการใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่กิน context window มากเกินไป เขายังแนะนำให้ใช้ LLM แบบ “agentic” สำหรับงานที่ต้องการการกระทำ และใช้ LLM แบบ “oracle” สำหรับงานวิเคราะห์หรือสรุปผล โดยสามารถเชื่อมต่อหลายโมเดลเข้าด้วยกันใน agent เดียวได้ สุดท้าย เขาทิ้งท้ายว่า “AI ไม่ได้มาแย่งงานคุณ คนที่ใช้ AI ต่างหากที่จะแย่งงานคุณ” และการเรียนรู้การสร้าง agent คือการลงทุนในตัวเองที่สำคัญที่สุดในยุคนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยโค้ดเพียง ~300 บรรทัด ➡️ agent คือระบบที่รับ input, เรียกใช้ tools, และตอบกลับผ่าน LLM ➡️ ใช้ LLM agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 เป็นแกนหลัก ➡️ agent มี event loop ที่จัดการ input, inference, และ tool execution ➡️ เรียนรู้การสร้าง tools เช่น read_file, list_files, bash, edit_file, code_search ➡️ สามารถเชื่อมต่อ LLM แบบ oracle เช่น GPT เพื่อช่วยตรวจสอบผลลัพธ์ ➡️ Claude Sonnet ถูกเปรียบเป็น “squirrel” ที่ bias ไปทางการกระทำมากกว่าการคิด ➡️ context window ของ LLM มีขนาดจำกัด ต้องบริหารอย่างระมัดระวัง ➡️ MCP คือฟังก์ชันที่ลงทะเบียนใน context window เพื่อเรียกใช้ tools ➡️ agent ที่ดีต้องมี prompt ที่ชัดเจนและ context ที่ไม่ปะปนกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีตัวอย่าง agent แบบ open-source เช่น Amp, Cursor, Windsurf, OpenCode ➡️ mini-swe-agent เป็น agent ขนาด 100 บรรทัดที่ทำงานได้จริงและผ่านการทดสอบ SWE Bench ➡️ การใช้ ripgrep เป็นพื้นฐานของการค้นหาโค้ดในหลาย coding agent ➡️ การสร้าง agent ช่วยเปลี่ยนผู้ใช้ AI ให้กลายเป็นผู้ผลิต AI ➡️ บริษัทอย่าง Canva เริ่มใช้ AI ในการสัมภาษณ์งาน และคาดหวังให้ผู้สมัครเข้าใจ agent https://ghuntley.com/agent/

🎙️ เมื่อคำสั่งเดียวใน Terminal เปลี่ยน Mac ให้กลายเป็นเครื่องมือของแฮกเกอร์ ระหว่างเดือนมิถุนายนถึงสิงหาคม 2025 ผู้ใช้ macOS ทั่วโลกที่กำลังค้นหาวิธีแก้ปัญหาเล็ก ๆ เช่น “flush DNS cache” กลับถูกนำไปยังเว็บไซต์ช่วยเหลือปลอมที่ดูน่าเชื่อถืออย่าง mac-safer.com และ rescue-mac.com ซึ่งปรากฏในผลการค้นหาผ่านโฆษณา Google เว็บไซต์เหล่านี้แนะนำให้ผู้ใช้คัดลอกคำสั่งเพียงบรรทัดเดียวไปวางใน Terminal เพื่อ “แก้ปัญหา” แต่แท้จริงแล้ว คำสั่งนั้นคือกับดักที่ดาวน์โหลดมัลแวร์ SHAMOS ซึ่งเป็นสายพันธุ์ใหม่ของ AMOS infostealer ที่พัฒนาโดยกลุ่ม COOKIE SPIDER SHAMOS ไม่เพียงแค่ขโมยรหัสผ่านจาก Keychain หรือข้อมูลจาก Apple Notes และเบราว์เซอร์เท่านั้น แต่มันยังสามารถดึงข้อมูลจากกระเป๋าเงินคริปโต สร้างไฟล์ ZIP เพื่อส่งกลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ของแฮกเกอร์ และติดตั้งโมดูลเพิ่มเติม เช่น แอป Ledger Live ปลอม และบอตเน็ต แคมเปญนี้ยังใช้ GitHub ปลอม เช่น repo ของ iTerm2 เพื่อหลอกให้ผู้ใช้รันคำสั่งที่ดูเหมือนเป็นการติดตั้งซอฟต์แวร์จริง แต่กลับเป็นการติดตั้งมัลแวร์โดยตรง สิ่งที่ทำให้การโจมตีนี้ได้ผลคือความเรียบง่ายและการใช้เทคนิค “ClickFix” ที่หลอกให้ผู้ใช้คิดว่ากำลังแก้ปัญหา แต่จริง ๆ แล้วกำลังเปิดประตูให้แฮกเกอร์เข้ามาในระบบ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กลุ่ม COOKIE SPIDER ใช้มัลแวร์ SHAMOS ซึ่งเป็นสายพันธุ์ใหม่ของ AMOS infostealer ➡️ แคมเปญใช้ malvertising ผ่าน Google Ads เพื่อหลอกผู้ใช้ macOS ➡️ เว็บไซต์ปลอม เช่น mac-safer.com และ rescue-mac.com ถูกใช้เป็นกับดัก ➡️ คำสั่ง Terminal เพียงบรรทัดเดียวสามารถติดตั้งมัลแวร์โดยข้าม Gatekeeper ➡️ SHAMOS ขโมยข้อมูลจาก Keychain, Apple Notes, เบราว์เซอร์ และกระเป๋าเงินคริปโต ➡️ มัลแวร์บันทึกข้อมูลในไฟล์ ZIP และส่งออกผ่าน curl ➡️ มีการติดตั้ง LaunchDaemons เพื่อให้มัลแวร์ทำงานทุกครั้งที่เปิดเครื่อง ➡️ SHAMOS สามารถดาวน์โหลด payload เพิ่มเติม เช่น แอปปลอมและบอตเน็ต ➡️ GitHub ปลอมถูกใช้เป็นช่องทางเสริมในการหลอกให้ติดตั้งมัลแวร์ ➡️ แคมเปญนี้โจมตีผู้ใช้ในกว่า 9 ประเทศ รวมถึงสหรัฐฯ ญี่ปุ่น และอังกฤษ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เทคนิค “ClickFix” ถูกใช้ในหลายแคมเปญมัลแวร์ รวมถึงใน TikTok และ Google Meet ปลอม ➡️ คำสั่งแบบ one-liner เช่น curl | bash เป็นช่องโหว่ที่นิยมในมัลแวร์ยุคใหม่ ➡️ Gatekeeper ของ macOS สามารถถูกข้ามได้ด้วยการลบ quarantine flag ผ่าน xattr ➡️ การใช้ Base64 encoding ช่วยซ่อน URL ของมัลแวร์จากสายตาผู้ใช้ ➡️ การปลอมตัวเป็นร้านค้าอิเล็กทรอนิกส์ในโปรไฟล์โฆษณา Google เพิ่มความน่าเชื่อถือ https://hackread.com/cookie-spider-malvertising-new-shamos-macos-malware/

🎙️ เมื่อ AI Browser กลายเป็นเหยื่อ – และ CAPTCHA ก็ไม่ใช่เกราะป้องกันอีกต่อไป ในยุคที่ AI browser อย่าง Comet จาก Perplexity ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยผู้ใช้ทำงานออนไลน์ เช่น ซื้อของหรือจัดการอีเมลโดยอัตโนมัติ นักวิจัยจาก Guardio Labs กลับพบว่า AI เหล่านี้สามารถถูกหลอกให้ทำสิ่งอันตรายได้ง่ายกว่าที่คิด การโจมตีแบบใหม่ชื่อว่า “PromptFix” ใช้เทคนิคที่ดูเรียบง่ายแต่แฝงอันตราย นั่นคือ “CAPTCHA ปลอม” ที่ซ่อนคำสั่งอันตรายไว้ใน HTML โดยใช้ CSS เช่น display:none หรือ color:transparent เพื่อซ่อนข้อความที่ AI จะอ่านแต่มนุษย์มองไม่เห็น เมื่อ AI browser เจอ CAPTCHA ปลอมนี้ มันจะเข้าใจว่าเป็นคำสั่งที่ต้องทำตามทันที เช่น “ซื้อ Apple Watch จากเว็บนี้” หรือ “คลิกเพื่อดูผลเลือด” โดยไม่รู้เลยว่าเว็บนั้นเป็น phishing หรือร้านปลอมที่สร้างขึ้นมาเพื่อหลอกให้ AI กรอกข้อมูลบัตรเครดิตของผู้ใช้ นักวิจัยเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “Scamlexity” – การหลอกลวงที่ซับซ้อนขึ้นในยุคที่ AI กลายเป็นผู้ช่วยที่เชื่อฟังโดยไม่ตั้งคำถาม และเมื่อ AI ถูกหลอก ผู้ใช้ก็กลายเป็นเหยื่อโดยไม่รู้ตัว สิ่งที่น่ากลัวคือ ถ้าแฮกเกอร์สามารถหลอก AI ได้หนึ่งตัว ก็สามารถใช้เทคนิคเดียวกันกับผู้ใช้หลายล้านคนที่ใช้ AI ตัวนั้นได้ทันที โดยไม่ต้องหลอกมนุษย์ทีละคนอีกต่อไป 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ PromptFix เป็นการโจมตีแบบ prompt injection ที่ซ่อนคำสั่งไว้ใน CAPTCHA ปลอม ➡️ AI browser เช่น Comet ถูกหลอกให้คลิก phishing link และซื้อสินค้าจากร้านปลอม ➡️ คำสั่งถูกซ่อนไว้ใน HTML โดยใช้ CSS เพื่อให้มนุษย์มองไม่เห็น แต่ AI อ่านออก ➡️ AI ทำตามคำสั่งทันที เช่น กรอกข้อมูลบัตรเครดิต หรือคลิกลิงก์อันตราย ➡️ การโจมตีใช้เทคนิคจาก social engineering เพื่อหลอก AI โดยตรง ➡️ นักวิจัยเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “Scamlexity” – ความซับซ้อนของการหลอกลวงในยุค AI ➡️ การโจมตีสามารถขยายผลได้ทันทีเมื่อหลอก AI ได้หนึ่งตัว ➡️ AI browser บางครั้งไม่แจ้งเตือนผู้ใช้ก่อนทำธุรกรรม ➡️ CAPTCHA ปลอมถูกออกแบบให้ดูเหมือน “AI-friendly” เพื่อให้ AI ทำงานแทนมนุษย์ ➡️ การโจมตีสามารถนำไปสู่ drive-by download หรือการขโมยข้อมูล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ PromptFix เป็นวิวัฒนาการจาก ClickFix ซึ่งเคยใช้หลอกมนุษย์ให้รันสคริปต์อันตราย ➡️ AI coding assistant เช่น Lovable ก็เคยถูกหลอกด้วยเทคนิคคล้ายกัน (VibeScamming) ➡️ การโจมตีแบบนี้ไม่พึ่งพาการ glitch โมเดล แต่ใช้การหลอกลวงเชิงบริบท ➡️ นักวิจัยเตือนว่า AI ต้องมีระบบความปลอดภัยตั้งแต่ต้น ไม่ใช่เสริมภายหลัง ➡️ Darktrace ระบุว่า transparency และ explainability คือหัวใจของการป้องกัน AI ‼️ คำเตือนในข่าว ⛔ AI browser ที่ไม่มีระบบตรวจสอบคำสั่งอาจกลายเป็นเครื่องมือของแฮกเกอร์ ⛔ CAPTCHA ปลอมสามารถหลอก AI ได้ง่ายกว่าที่คิด และมนุษย์ไม่สามารถมองเห็นคำสั่งที่ซ่อนอยู่ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่เข้าใจกลไกภายในอาจทำให้ผู้ใช้ตกเป็นเหยื่อโดยไม่รู้ตัว ⛔ การโจมตีแบบ PromptFix สามารถขยายผลได้ทันทีโดยไม่ต้องหลอกมนุษย์ทีละคน ⛔ หากไม่ออกแบบระบบ AI ให้ปลอดภัยตั้งแต่ต้น การแก้ไขภายหลังอาจไม่ทันต่อภัยคุกคาม https://hackread.com/ai-browsers-trick-paying-fake-stores-promptfix-attack/

🎨 เรื่องเล่าใหม่: จากเส้นสเก็ตช์สู่จักรวาล – เบื้องหลังการสร้าง Space Invader แบบเจนเนอเรทีฟ Stanko Tadić นักพัฒนาและศิลปินสายโค้ดจาก Creative Coding Amsterdam ได้สร้าง “Space Invader Generator” เพื่อใช้ในงานแข่งโค้ดแบบสร้างสรรค์ โดยเริ่มจากความคิดง่าย ๆ ว่าอยากหยุดพัฒนาเครื่องมือที่ไม่มีวันเสร็จ แล้วหันมาสร้างอะไรที่ “จบได้” และสนุก เขาเริ่มจากการสเก็ตช์ Space Invader บนกระดาษ แล้วนำไปวาดใน Aseprite ด้วยขนาด 15x15 พิกเซล ก่อนจะสังเกตว่ารูปทรงของ Invader มีลักษณะเป็นโพลิกอนแบบสมมาตร ซึ่งสามารถสร้างแบบเวกเตอร์ได้โดยใช้จุดสุ่มและการสะท้อนซ้าย-ขวา จากนั้นเขาเพิ่ม “หนวด” และ “เขา” ด้วยเทคนิคการสร้างเส้นกลางแล้วขยายความหนาแบบไดนามิก พร้อมพิกเซลตาและสีที่ใช้ OKLCH เพื่อให้ความสว่างคงที่และสีสดใสเท่ากันทุกตัว สุดท้าย เขาใส่อนิเมชันสองเฟรมให้ Invader ขยับหนวดและตาเล็กน้อย เพื่อให้ดูมีชีวิต และเปิดให้ผู้ใช้สร้าง Invader ของตัวเองได้แบบสุ่ม พร้อม debug mode ให้ดูโครงสร้างภายใน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ โครงการ Space Invader Generator ถูกสร้างขึ้นเพื่อแข่งโค้ดใน Creative Coding Amsterdam ➡️ เริ่มจากการสเก็ตช์บนกระดาษและวาดใน Aseprite ขนาด 15x15 พิกเซล ➡️ ใช้หลักการสมมาตรและเวกเตอร์ในการสร้างรูปร่างของ Invader ➡️ หนวดและเขาถูกสร้างจากเส้นกลางแบบสุ่ม แล้วขยายความหนาแบบไดนามิก ➡️ ใช้ OKLCH color space เพื่อให้สีมีความสว่างเท่ากันและสดใส ➡️ ใส่อนิเมชันสองเฟรมให้ Invader ขยับหนวดและตา ➡️ เปิดให้ผู้ใช้สร้าง Invader แบบสุ่ม พร้อม debug mode ให้ดูโครงสร้าง ➡️ ขนาดสูงสุดของ Invader คือ 31x31 พิกเซล แต่สามารถเพิ่มได้ถึง 51x51 ผ่าน URL ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OKLCH เป็น color space ที่แม่นยำกว่า HSL ในการควบคุมความสว่าง ➡️ Aseprite เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการสร้าง pixel art แบบมืออาชีพ ➡️ การใช้สมมาตรช่วยลดจำนวนจุดที่ต้องสุ่มลงครึ่งหนึ่ง และทำให้ภาพดูสมดุล ➡️ เทคนิค “fat line” ถูกใช้ในกราฟิกเวกเตอร์เพื่อสร้างรูปร่างที่มีความหนา ➡️ การใช้ randomness แบบมีข้อจำกัดช่วยให้ผลลัพธ์ดูมีรูปแบบและไม่มั่ว https://muffinman.io/blog/invaders/

🧠 Unicode ฟอนต์หลอกตา: เมื่อ “ん” กลายเป็น “/” แล้วนำไปสู่มัลแวร์ ช่วงกลางปี 2025 มีการค้นพบแคมเปญฟิชชิ่งที่โจมตีผู้ใช้ Booking.com โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า “homoglyph attack” ซึ่งอาศัยความคล้ายกันของตัวอักษรจากชุดภาษาต่าง ๆ เพื่อหลอกให้ผู้ใช้คลิกลิงก์ปลอม ในกรณีนี้ แฮกเกอร์ใช้ตัวอักษรญี่ปุ่น “ん” (Unicode U+3093) ที่ในบางฟอนต์ดูคล้ายกับเครื่องหมาย “/” หรือ “~” เพื่อสร้าง URL ที่ดูเหมือนของจริง เช่น: 🔖https://account.booking.comんdetailんrestrict-access.www-account-booking.com/en/ ซึ่งจริง ๆ แล้วโดเมนที่ใช้งานคือ “www-account-booking.com” ที่เป็นของผู้โจมตี และเมื่อผู้ใช้คลิกเข้าไป จะถูกดาวน์โหลดไฟล์ MSI ที่มีมัลแวร์ เช่น infostealer หรือ remote access tool แม้ Unicode จะเป็นมาตรฐานที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์รองรับทุกภาษา แต่ก็เปิดช่องให้เกิดการโจมตีแบบนี้ได้ เพราะระบบไม่สามารถแยกแยะได้ว่าอักขระถูกใช้เพื่อหลอกลวงหรือไม่ ✅ ความซับซ้อนของ Unicode ➡️ Unicode รองรับตัวอักษรกว่า 1.1 ล้านตัวจากทุกภาษา ➡️ มีตัวอักษรที่คล้ายกันแต่ต่าง encoding เช่น “O” ละติน vs “О” ซีริลลิก ➡️ ระบบไม่สามารถแยกแยะได้ว่าอักขระถูกใช้เพื่อหลอกลวงหรือไม่ ‼️ ข้อเสนอแนะในการป้องกัน ⛔ หลีกเลี่ยงการคลิกลิงก์จากอีเมลที่ไม่คุ้นเคย ⛔ ใช้เบราว์เซอร์ที่แสดง Punycode เพื่อดูโดเมนจริง ⛔ ติดตั้งแอนติไวรัสที่สามารถตรวจจับ Unicode-based malware https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/booking-com-customers-learn-the-hard-way-that-unicode-is-tricky