• “ย้อนรอย IDE ยุค DOS — 30 ปีก่อนเรามีอะไรที่วันนี้ยังตามไม่ทัน” — เมื่อ Turbo C++ เคยให้ประสบการณ์ที่ IDE สมัยใหม่ยังเทียบไม่ได้

    Julio Merino ผู้เขียนบล็อก Blog System/5 พาเราย้อนเวลากลับไปสู่ยุค 1980s–1990s เพื่อสำรวจโลกของ IDE (Integrated Development Environment) แบบข้อความ (TUI) ที่รุ่งเรืองบนระบบปฏิบัติการ DOS ก่อนที่ Windows จะครองโลก

    เขาเริ่มจากความทรงจำในวัยเด็กที่เรียนรู้การเขียนโปรแกรมผ่านเครื่องมืออย่าง MS-DOS Editor และ SideKick Plus ซึ่งแม้จะไม่ใช่ IDE เต็มรูปแบบ แต่ก็มีฟีเจอร์อย่างเมนู, การใช้เมาส์, และการสลับหน้าจอแบบ rudimentary multitasking ผ่านเทคนิค TSR (Terminate and Stay Resident)

    จุดเปลี่ยนสำคัญคือการมาถึงของ Borland Turbo series เช่น Turbo Pascal และ Turbo C++ ที่รวมทุกอย่างไว้ในหน้าจอเดียว: การเขียนโค้ด, คอมไพล์, ดีบัก, จัดการโปรเจกต์, และแม้แต่คู่มือภาษา C++ แบบ built-in ทั้งหมดนี้ทำงานได้ใน RAM เพียง 640KB และใช้พื้นที่ไม่ถึง 9MB

    Julio เปรียบเทียบกับเครื่องมือยุคใหม่ เช่น Emacs, Vim, Neovim, Doom Emacs, Helix และ VSCode ซึ่งแม้จะทรงพลังและมีปลั๊กอินมากมาย แต่กลับไม่สามารถให้ประสบการณ์ที่ “ครบ จบในตัว” แบบ Turbo IDE ได้ โดยเฉพาะในแง่ของความเรียบง่าย, การค้นพบฟีเจอร์ด้วยตัวเอง, และการใช้ทรัพยากรที่เบาอย่างเหลือเชื่อ

    เขายังชี้ให้เห็นว่า IDE แบบ TUI มีข้อได้เปรียบในงาน remote development ผ่าน SSH โดยไม่ต้องพึ่ง GUI หรือ remote desktop ที่มักช้าและกินทรัพยากร

    ท้ายที่สุด เขาตั้งคำถามว่า “เราก้าวหน้าจริงหรือ?” เพราะแม้ IDE สมัยใหม่จะมี refactoring และ AI coding assistant แต่ก็แลกมาด้วยความซับซ้อน, ขนาดไฟล์ระดับ GB, และการพึ่งพา cloud services

    IDE ยุค DOS มี TUI เต็มรูปแบบ เช่น Turbo Pascal, Turbo C++
    รวมฟีเจอร์ครบทั้ง editor, compiler, debugger, project manager และ help

    โปรแกรมอย่าง SideKick Plus ใช้เทคนิค TSR เพื่อสลับหน้าจอได้
    เป็น multitasking แบบพื้นฐานในยุคที่ DOS ยังไม่มีฟีเจอร์นี้

    Turbo IDE ใช้ RAM เพียง 640KB และพื้นที่ไม่ถึง 9MB
    แต่ให้ประสบการณ์ที่ครบถ้วนและใช้งานง่าย

    Emacs, Vim, Neovim, Helix และ Doom Emacs แม้จะทรงพลัง
    แต่ยังไม่สามารถให้ประสบการณ์ IDE ที่สมบูรณ์แบบแบบ Turbo ได้

    IDE แบบ TUI เหมาะกับงาน remote development ผ่าน SSH
    ใช้งานได้แม้บนระบบที่ไม่มี GUI เช่น FreeBSD

    LSP (Language Server Protocol) ช่วยให้ TUI editors มีฟีเจอร์ IDE มากขึ้น
    และ BSP (Build Server Protocol) อาจช่วยเติมเต็มในอนาคต

    https://blogsystem5.substack.com/p/the-ides-we-had-30-years-ago-and
    🧵 “ย้อนรอย IDE ยุค DOS — 30 ปีก่อนเรามีอะไรที่วันนี้ยังตามไม่ทัน” — เมื่อ Turbo C++ เคยให้ประสบการณ์ที่ IDE สมัยใหม่ยังเทียบไม่ได้ Julio Merino ผู้เขียนบล็อก Blog System/5 พาเราย้อนเวลากลับไปสู่ยุค 1980s–1990s เพื่อสำรวจโลกของ IDE (Integrated Development Environment) แบบข้อความ (TUI) ที่รุ่งเรืองบนระบบปฏิบัติการ DOS ก่อนที่ Windows จะครองโลก เขาเริ่มจากความทรงจำในวัยเด็กที่เรียนรู้การเขียนโปรแกรมผ่านเครื่องมืออย่าง MS-DOS Editor และ SideKick Plus ซึ่งแม้จะไม่ใช่ IDE เต็มรูปแบบ แต่ก็มีฟีเจอร์อย่างเมนู, การใช้เมาส์, และการสลับหน้าจอแบบ rudimentary multitasking ผ่านเทคนิค TSR (Terminate and Stay Resident) จุดเปลี่ยนสำคัญคือการมาถึงของ Borland Turbo series เช่น Turbo Pascal และ Turbo C++ ที่รวมทุกอย่างไว้ในหน้าจอเดียว: การเขียนโค้ด, คอมไพล์, ดีบัก, จัดการโปรเจกต์, และแม้แต่คู่มือภาษา C++ แบบ built-in ทั้งหมดนี้ทำงานได้ใน RAM เพียง 640KB และใช้พื้นที่ไม่ถึง 9MB Julio เปรียบเทียบกับเครื่องมือยุคใหม่ เช่น Emacs, Vim, Neovim, Doom Emacs, Helix และ VSCode ซึ่งแม้จะทรงพลังและมีปลั๊กอินมากมาย แต่กลับไม่สามารถให้ประสบการณ์ที่ “ครบ จบในตัว” แบบ Turbo IDE ได้ โดยเฉพาะในแง่ของความเรียบง่าย, การค้นพบฟีเจอร์ด้วยตัวเอง, และการใช้ทรัพยากรที่เบาอย่างเหลือเชื่อ เขายังชี้ให้เห็นว่า IDE แบบ TUI มีข้อได้เปรียบในงาน remote development ผ่าน SSH โดยไม่ต้องพึ่ง GUI หรือ remote desktop ที่มักช้าและกินทรัพยากร ท้ายที่สุด เขาตั้งคำถามว่า “เราก้าวหน้าจริงหรือ?” เพราะแม้ IDE สมัยใหม่จะมี refactoring และ AI coding assistant แต่ก็แลกมาด้วยความซับซ้อน, ขนาดไฟล์ระดับ GB, และการพึ่งพา cloud services ✅ IDE ยุค DOS มี TUI เต็มรูปแบบ เช่น Turbo Pascal, Turbo C++ ➡️ รวมฟีเจอร์ครบทั้ง editor, compiler, debugger, project manager และ help ✅ โปรแกรมอย่าง SideKick Plus ใช้เทคนิค TSR เพื่อสลับหน้าจอได้ ➡️ เป็น multitasking แบบพื้นฐานในยุคที่ DOS ยังไม่มีฟีเจอร์นี้ ✅ Turbo IDE ใช้ RAM เพียง 640KB และพื้นที่ไม่ถึง 9MB ➡️ แต่ให้ประสบการณ์ที่ครบถ้วนและใช้งานง่าย ✅ Emacs, Vim, Neovim, Helix และ Doom Emacs แม้จะทรงพลัง ➡️ แต่ยังไม่สามารถให้ประสบการณ์ IDE ที่สมบูรณ์แบบแบบ Turbo ได้ ✅ IDE แบบ TUI เหมาะกับงาน remote development ผ่าน SSH ➡️ ใช้งานได้แม้บนระบบที่ไม่มี GUI เช่น FreeBSD ✅ LSP (Language Server Protocol) ช่วยให้ TUI editors มีฟีเจอร์ IDE มากขึ้น ➡️ และ BSP (Build Server Protocol) อาจช่วยเติมเต็มในอนาคต https://blogsystem5.substack.com/p/the-ides-we-had-30-years-ago-and
    BLOGSYSTEM5.SUBSTACK.COM
    The IDEs we had 30 years ago... and we lost
    A deep dive into the text mode editors we had and how they compare to today's
    0 Comments 0 Shares 83 Views 0 Reviews
  • “PeaZip 10.7 เพิ่มฟีเจอร์ดูภาพในไฟล์ — ครบเครื่องทั้งบีบอัดและพรีวิว”

    PeaZip 10.7 เวอร์ชันล่าสุดของโปรแกรมจัดการไฟล์แบบโอเพ่นซอร์ส ได้เปิดตัวพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจ: ตัวดูภาพ (image viewer) ที่สามารถพรีวิวภาพภายในไฟล์บีบอัดได้โดยไม่ต้องแตกไฟล์ออกมาก่อน

    ฟีเจอร์ใหม่นี้อยู่ในเมนู “File manager > View images” และรองรับการซูม, โหมด immersive, การเปลี่ยนชื่อ, ลบไฟล์ และการนำทางภาพแบบพื้นฐาน นอกจากนี้ยังสามารถแสดง thumbnail ของภาพในตัวจัดการไฟล์ได้ทุกแพลตฟอร์ม

    PeaZip 10.7 ยังปรับปรุงการทำงานร่วมกับ ClamAV (แอนตี้ไวรัสโอเพ่นซอร์ส), เพิ่มการพรีวิวไฟล์ในฟอร์แมต Zpaq, และปรับปรุงการเรียกดูไฟล์ .pkg รวมถึงเพิ่มตัวเลือก “Quick Look” บน macOS

    ฟีเจอร์อื่น ๆ ที่น่าสนใจ ได้แก่:

    การสำรวจ path ของไฟล์พรีวิวผ่านเบราว์เซอร์ของระบบ
    การพรีวิวข้อความพร้อมฟีเจอร์ค้นหา, นับจำนวนคำ/บรรทัด/ตัวอักษร, เปลี่ยน encoding และ word wrap
    ปรับปรุงธีม “Line custom”
    เพิ่มตัวเลือกให้เก็บไฟล์ไว้แม้การแตกไฟล์ล้มเหลว (เฉพาะ backend Zstd)
    ปรับปรุงการรายงานระดับการบีบอัดของ Brotli และ Zpaq
    ปรับปรุงการตั้งชื่อหน่วยและรายการต่าง ๆ
    ปรับปรุงเมนู “Functions” ให้เรียงตามตัวอักษรและใช้งานง่ายขึ้น
    อัปเดตไลบรารี crypto/hash ให้รองรับสถาปัตยกรรม non-x86/x86_64

    PeaZip 10.7 พร้อมให้ดาวน์โหลดทั้งเวอร์ชัน GTK และ Qt รวมถึง Flatpak ผ่าน Flathub

    PeaZip 10.7 เพิ่มฟีเจอร์ image viewer
    ดูภาพและพรีวิวภาพในไฟล์บีบอัดได้โดยไม่ต้องแตกไฟล์

    รองรับการแสดง thumbnail ใน file manager ทุกแพลตฟอร์ม
    ช่วยให้ดูภาพในไฟล์บีบอัดได้สะดวกขึ้น

    ปรับปรุงการทำงานร่วมกับ ClamAV
    เพิ่มความปลอดภัยในการจัดการไฟล์

    รองรับการพรีวิวไฟล์ Zpaq และ .pkg
    ขยายความสามารถในการจัดการฟอร์แมตเฉพาะ

    เพิ่ม Quick Look บน macOS และปรับปรุง Text preview
    รองรับการค้นหา, นับคำ, เปลี่ยน encoding ฯลฯ

    ปรับปรุงเมนู Functions และธีม Line custom
    ใช้งานง่ายและดูสบายตายิ่งขึ้น

    เพิ่มตัวเลือกเก็บไฟล์แม้แตกไฟล์ล้มเหลว (Zstd)
    ป้องกันการสูญหายของข้อมูล

    อัปเดตไลบรารี crypto/hash ให้รองรับสถาปัตยกรรมหลากหลาย
    เพิ่มความเข้ากันได้กับระบบที่ไม่ใช่ x86

    https://9to5linux.com/peazip-10-7-open-source-archive-manager-introduces-an-image-viewer
    🗂️ “PeaZip 10.7 เพิ่มฟีเจอร์ดูภาพในไฟล์ — ครบเครื่องทั้งบีบอัดและพรีวิว” PeaZip 10.7 เวอร์ชันล่าสุดของโปรแกรมจัดการไฟล์แบบโอเพ่นซอร์ส ได้เปิดตัวพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจ: ตัวดูภาพ (image viewer) ที่สามารถพรีวิวภาพภายในไฟล์บีบอัดได้โดยไม่ต้องแตกไฟล์ออกมาก่อน ฟีเจอร์ใหม่นี้อยู่ในเมนู “File manager > View images” และรองรับการซูม, โหมด immersive, การเปลี่ยนชื่อ, ลบไฟล์ และการนำทางภาพแบบพื้นฐาน นอกจากนี้ยังสามารถแสดง thumbnail ของภาพในตัวจัดการไฟล์ได้ทุกแพลตฟอร์ม PeaZip 10.7 ยังปรับปรุงการทำงานร่วมกับ ClamAV (แอนตี้ไวรัสโอเพ่นซอร์ส), เพิ่มการพรีวิวไฟล์ในฟอร์แมต Zpaq, และปรับปรุงการเรียกดูไฟล์ .pkg รวมถึงเพิ่มตัวเลือก “Quick Look” บน macOS ฟีเจอร์อื่น ๆ ที่น่าสนใจ ได้แก่: 🛄 การสำรวจ path ของไฟล์พรีวิวผ่านเบราว์เซอร์ของระบบ 🛄 การพรีวิวข้อความพร้อมฟีเจอร์ค้นหา, นับจำนวนคำ/บรรทัด/ตัวอักษร, เปลี่ยน encoding และ word wrap 🛄 ปรับปรุงธีม “Line custom” 🛄 เพิ่มตัวเลือกให้เก็บไฟล์ไว้แม้การแตกไฟล์ล้มเหลว (เฉพาะ backend Zstd) 🛄 ปรับปรุงการรายงานระดับการบีบอัดของ Brotli และ Zpaq 🛄 ปรับปรุงการตั้งชื่อหน่วยและรายการต่าง ๆ 🛄 ปรับปรุงเมนู “Functions” ให้เรียงตามตัวอักษรและใช้งานง่ายขึ้น 🛄 อัปเดตไลบรารี crypto/hash ให้รองรับสถาปัตยกรรม non-x86/x86_64 PeaZip 10.7 พร้อมให้ดาวน์โหลดทั้งเวอร์ชัน GTK และ Qt รวมถึง Flatpak ผ่าน Flathub ✅ PeaZip 10.7 เพิ่มฟีเจอร์ image viewer ➡️ ดูภาพและพรีวิวภาพในไฟล์บีบอัดได้โดยไม่ต้องแตกไฟล์ ✅ รองรับการแสดง thumbnail ใน file manager ทุกแพลตฟอร์ม ➡️ ช่วยให้ดูภาพในไฟล์บีบอัดได้สะดวกขึ้น ✅ ปรับปรุงการทำงานร่วมกับ ClamAV ➡️ เพิ่มความปลอดภัยในการจัดการไฟล์ ✅ รองรับการพรีวิวไฟล์ Zpaq และ .pkg ➡️ ขยายความสามารถในการจัดการฟอร์แมตเฉพาะ ✅ เพิ่ม Quick Look บน macOS และปรับปรุง Text preview ➡️ รองรับการค้นหา, นับคำ, เปลี่ยน encoding ฯลฯ ✅ ปรับปรุงเมนู Functions และธีม Line custom ➡️ ใช้งานง่ายและดูสบายตายิ่งขึ้น ✅ เพิ่มตัวเลือกเก็บไฟล์แม้แตกไฟล์ล้มเหลว (Zstd) ➡️ ป้องกันการสูญหายของข้อมูล ✅ อัปเดตไลบรารี crypto/hash ให้รองรับสถาปัตยกรรมหลากหลาย ➡️ เพิ่มความเข้ากันได้กับระบบที่ไม่ใช่ x86 https://9to5linux.com/peazip-10-7-open-source-archive-manager-introduces-an-image-viewer
    9TO5LINUX.COM
    PeaZip 10.7 Open-Source Archive Manager Introduces an Image Viewer - 9to5Linux
    PeaZip 10.7 open-source archive manager is now available for download with a new image viewer component and various improvements.
    0 Comments 0 Shares 78 Views 0 Reviews
  • “เกือบโดนแฮกเพราะสมัครงาน” — เมื่อโค้ดทดสอบกลายเป็นกับดักมัลแวร์สุดแนบเนียน

    David Dodda นักพัฒนาอิสระเกือบตกเป็นเหยื่อของการโจมตีไซเบอร์ที่แฝงมาในรูปแบบ “สัมภาษณ์งาน” จากบริษัทบล็อกเชนที่ดูน่าเชื่อถือบน LinkedIn ชื่อ Symfa โดยผู้ติดต่อคือ Mykola Yanchii ซึ่งมีโปรไฟล์จริง มีตำแหน่ง Chief Blockchain Officer และมีเครือข่ายมากกว่า 1,000 คน

    หลังจากได้รับข้อความเชิญสัมภาษณ์พร้อมโปรเจกต์ทดสอบเป็นโค้ด React/Node บน Bitbucket ที่ดูเป็นมืออาชีพ David เริ่มตรวจสอบและแก้ไขโค้ดตามปกติ แต่ก่อนจะรันคำสั่ง npm start เขาตัดสินใจถาม AI coding assistant ว่ามีโค้ดน่าสงสัยหรือไม่ และนั่นคือจุดที่เขารอดจากการโดนแฮก

    ในไฟล์ userController.js มีโค้ด obfuscated ที่จะโหลดมัลแวร์จาก URL ภายนอกและรันด้วยสิทธิ์ระดับเซิร์ฟเวอร์ทันทีที่มีการเข้าถึง route admin โดย payload ที่ถูกโหลดมานั้นสามารถขโมยข้อมูลทุกอย่างในเครื่อง เช่น crypto wallets, credentials และไฟล์ส่วนตัว

    ที่น่ากลัวคือ URL ดังกล่าวถูกตั้งให้หมดอายุภายใน 24 ชั่วโมงเพื่อทำลายหลักฐาน และโค้ดถูกฝังอย่างแนบเนียนในฟังก์ชันที่ดูเหมือนปกติ

    David สรุปว่า การโจมตีนี้มีความซับซ้อนสูง ใช้ความน่าเชื่อถือจาก LinkedIn, บริษัทจริง, และกระบวนการสัมภาษณ์ที่คุ้นเคยเพื่อหลอกนักพัฒนาให้รันโค้ดอันตรายโดยไม่รู้ตัว

    ข้อมูลในข่าว
    David ได้รับข้อความจากโปรไฟล์ LinkedIn จริงของ Mykola Yanchii จากบริษัท Symfa
    โปรเจกต์ทดสอบเป็นโค้ด React/Node บน Bitbucket ที่ดูน่าเชื่อถือ
    โค้ดมีมัลแวร์ฝังอยู่ใน userController.js ที่โหลด payload จาก URL ภายนอก
    Payload สามารถขโมยข้อมูลสำคัญในเครื่องได้ทันทีเมื่อรัน
    URL ถูกตั้งให้หมดอายุภายใน 24 ชั่วโมงเพื่อทำลายหลักฐาน
    การโจมตีใช้ความน่าเชื่อถือจาก LinkedIn และกระบวนการสัมภาษณ์ที่คุ้นเคย
    David รอดมาได้เพราะถาม AI assistant ให้ช่วยตรวจสอบก่อนรันโค้ด
    โค้ดถูกออกแบบให้รันด้วยสิทธิ์ระดับเซิร์ฟเวอร์ผ่าน route admin
    การโจมตีนี้มุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาโดยเฉพาะ เพราะเครื่องของ dev มักมีข้อมูลสำคัญ

    คำเตือนจากข้อมูลข่าว
    การรันโค้ดจากแหล่งที่ไม่รู้จักโดยไม่ sandbox อาจนำไปสู่การโดนแฮก
    โปรไฟล์ LinkedIn จริงและบริษัทจริงไม่ได้หมายความว่าโอกาสงานนั้นปลอดภัย
    การเร่งให้ผู้สมัครรันโค้ดก่อนสัมภาษณ์เป็นเทคนิคสร้างความเร่งรีบเพื่อให้เผลอ
    นักพัฒนามักดาวน์โหลดและรันโค้ดจาก GitHub หรือ Bitbucket โดยไม่ตรวจสอบ
    มัลแวร์ฝังในโค้ด server-side สามารถเข้าถึง environment variables และฐานข้อมูล
    การโจมตีแบบนี้อาจเจาะระบบ production หรือขโมย crypto wallets ได้ทันที

    https://blog.daviddodda.com/how-i-almost-got-hacked-by-a-job-interview
    🎯 “เกือบโดนแฮกเพราะสมัครงาน” — เมื่อโค้ดทดสอบกลายเป็นกับดักมัลแวร์สุดแนบเนียน David Dodda นักพัฒนาอิสระเกือบตกเป็นเหยื่อของการโจมตีไซเบอร์ที่แฝงมาในรูปแบบ “สัมภาษณ์งาน” จากบริษัทบล็อกเชนที่ดูน่าเชื่อถือบน LinkedIn ชื่อ Symfa โดยผู้ติดต่อคือ Mykola Yanchii ซึ่งมีโปรไฟล์จริง มีตำแหน่ง Chief Blockchain Officer และมีเครือข่ายมากกว่า 1,000 คน หลังจากได้รับข้อความเชิญสัมภาษณ์พร้อมโปรเจกต์ทดสอบเป็นโค้ด React/Node บน Bitbucket ที่ดูเป็นมืออาชีพ David เริ่มตรวจสอบและแก้ไขโค้ดตามปกติ แต่ก่อนจะรันคำสั่ง npm start เขาตัดสินใจถาม AI coding assistant ว่ามีโค้ดน่าสงสัยหรือไม่ และนั่นคือจุดที่เขารอดจากการโดนแฮก ในไฟล์ userController.js มีโค้ด obfuscated ที่จะโหลดมัลแวร์จาก URL ภายนอกและรันด้วยสิทธิ์ระดับเซิร์ฟเวอร์ทันทีที่มีการเข้าถึง route admin โดย payload ที่ถูกโหลดมานั้นสามารถขโมยข้อมูลทุกอย่างในเครื่อง เช่น crypto wallets, credentials และไฟล์ส่วนตัว ที่น่ากลัวคือ URL ดังกล่าวถูกตั้งให้หมดอายุภายใน 24 ชั่วโมงเพื่อทำลายหลักฐาน และโค้ดถูกฝังอย่างแนบเนียนในฟังก์ชันที่ดูเหมือนปกติ David สรุปว่า การโจมตีนี้มีความซับซ้อนสูง ใช้ความน่าเชื่อถือจาก LinkedIn, บริษัทจริง, และกระบวนการสัมภาษณ์ที่คุ้นเคยเพื่อหลอกนักพัฒนาให้รันโค้ดอันตรายโดยไม่รู้ตัว ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ David ได้รับข้อความจากโปรไฟล์ LinkedIn จริงของ Mykola Yanchii จากบริษัท Symfa ➡️ โปรเจกต์ทดสอบเป็นโค้ด React/Node บน Bitbucket ที่ดูน่าเชื่อถือ ➡️ โค้ดมีมัลแวร์ฝังอยู่ใน userController.js ที่โหลด payload จาก URL ภายนอก ➡️ Payload สามารถขโมยข้อมูลสำคัญในเครื่องได้ทันทีเมื่อรัน ➡️ URL ถูกตั้งให้หมดอายุภายใน 24 ชั่วโมงเพื่อทำลายหลักฐาน ➡️ การโจมตีใช้ความน่าเชื่อถือจาก LinkedIn และกระบวนการสัมภาษณ์ที่คุ้นเคย ➡️ David รอดมาได้เพราะถาม AI assistant ให้ช่วยตรวจสอบก่อนรันโค้ด ➡️ โค้ดถูกออกแบบให้รันด้วยสิทธิ์ระดับเซิร์ฟเวอร์ผ่าน route admin ➡️ การโจมตีนี้มุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาโดยเฉพาะ เพราะเครื่องของ dev มักมีข้อมูลสำคัญ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การรันโค้ดจากแหล่งที่ไม่รู้จักโดยไม่ sandbox อาจนำไปสู่การโดนแฮก ⛔ โปรไฟล์ LinkedIn จริงและบริษัทจริงไม่ได้หมายความว่าโอกาสงานนั้นปลอดภัย ⛔ การเร่งให้ผู้สมัครรันโค้ดก่อนสัมภาษณ์เป็นเทคนิคสร้างความเร่งรีบเพื่อให้เผลอ ⛔ นักพัฒนามักดาวน์โหลดและรันโค้ดจาก GitHub หรือ Bitbucket โดยไม่ตรวจสอบ ⛔ มัลแวร์ฝังในโค้ด server-side สามารถเข้าถึง environment variables และฐานข้อมูล ⛔ การโจมตีแบบนี้อาจเจาะระบบ production หรือขโมย crypto wallets ได้ทันที https://blog.daviddodda.com/how-i-almost-got-hacked-by-a-job-interview
    BLOG.DAVIDDODDA.COM
    How I Almost Got Hacked By A 'Job Interview'
    I was 30 seconds away from running malware, Here's how a sophisticated scam operation almost got me, and why every developer needs to read this.
    0 Comments 0 Shares 114 Views 0 Reviews
  • “Firefox 144 มาแล้ว! ปรับปรุง PiP, เสริมความปลอดภัย และเพิ่มฟีเจอร์ใหม่เพียบทั้งบนเว็บและมือถือ”

    Mozilla ได้ปล่อย Firefox 144 อย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 13 ตุลาคม 2025 โดยมาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจทั้งด้านความสะดวกในการใช้งาน ความปลอดภัย และการสนับสนุนนักพัฒนาเว็บ โดยเฉพาะการปรับปรุงฟีเจอร์ Picture-in-Picture (PiP) ที่ให้ผู้ใช้สามารถปิดหน้าต่างวิดีโอแบบลอยได้โดยไม่หยุดเล่นวิดีโอ ด้วยการกด Shift + Click หรือ Shift + Esc

    นอกจากนี้ Firefox 144 ยังอัปเดตปุ่ม Firefox Account บนแถบเครื่องมือให้แสดงคำว่า “Sign In” ชัดเจนขึ้น และปรับปรุงระบบเข้ารหัสรหัสผ่านใน Password Manager จาก 3DES-CBC เป็น AES-256-CBC เพื่อความปลอดภัยที่ทันสมัยยิ่งขึ้น

    สำหรับผู้ใช้ Android จะเห็นแบนเนอร์แปลภาษาใหม่ และมีการลบตัวเลือก “Allow screenshots in private browsing” ออกไป ส่วนผู้ใช้ Windows จะเห็นการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของการเปิดลิงก์จากแอปอื่นให้เปิดใน virtual desktop เดียวกัน

    ปล่อย Firefox 144 อย่างเป็นทางการเมื่อ 13 ตุลาคม 2025
    พร้อม Firefox 140.4 และ 115.29.0 ESR

    ปรับปรุง Picture-in-Picture (PiP)
    ปิดหน้าต่าง PiP โดยไม่หยุดวิดีโอด้วย Shift + Click หรือ Shift + Esc

    ปรับปรุงปุ่ม Firefox Account บน toolbar
    แสดงคำว่า “Sign In” ถัดจากไอคอน

    เสริมความปลอดภัยใน Password Manager
    เปลี่ยนการเข้ารหัสจาก 3DES-CBC เป็น AES-256-CBC

    สำหรับ Android:
    เพิ่มแบนเนอร์แปลภาษา
    ลบตัวเลือก “Allow screenshots in private browsing”

    สำหรับ Windows:
    เปิดลิงก์จากแอปอื่นใน virtual desktop เดียวกัน

    สำหรับนักพัฒนาเว็บ:
    รองรับ Element.moveBefore API
    รองรับ math-shift compact
    รองรับ PerformanceEventTiming.interactionId
    รองรับ command และ commandfor attributes
    รองรับ View Transition API Level 1
    รองรับ resizeMode ใน getUserMedia
    รองรับ worker transfer สำหรับ RTCDataChannel
    รองรับ upsert proposal (getOrInsert, getOrInsertComputed)
    รองรับ WebGPU GPUDevice.importExternalTexture (Windows)
    รองรับ lock() และ unlock() ของ ScreenOrientation (Windows/Android)
    รองรับ dithering สำหรับ gradients บน WebRender
    เพิ่ม batch-encoding path ให้ VideoEncoder ใน WebCodecs (Windows)
    ปรับปรุง tooltip ใน Inspector ให้แสดง badge สำหรับ custom events

    https://9to5linux.com/firefox-144-is-now-available-for-download-this-is-whats-new
    🦊 “Firefox 144 มาแล้ว! ปรับปรุง PiP, เสริมความปลอดภัย และเพิ่มฟีเจอร์ใหม่เพียบทั้งบนเว็บและมือถือ” Mozilla ได้ปล่อย Firefox 144 อย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 13 ตุลาคม 2025 โดยมาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจทั้งด้านความสะดวกในการใช้งาน ความปลอดภัย และการสนับสนุนนักพัฒนาเว็บ โดยเฉพาะการปรับปรุงฟีเจอร์ Picture-in-Picture (PiP) ที่ให้ผู้ใช้สามารถปิดหน้าต่างวิดีโอแบบลอยได้โดยไม่หยุดเล่นวิดีโอ ด้วยการกด Shift + Click หรือ Shift + Esc นอกจากนี้ Firefox 144 ยังอัปเดตปุ่ม Firefox Account บนแถบเครื่องมือให้แสดงคำว่า “Sign In” ชัดเจนขึ้น และปรับปรุงระบบเข้ารหัสรหัสผ่านใน Password Manager จาก 3DES-CBC เป็น AES-256-CBC เพื่อความปลอดภัยที่ทันสมัยยิ่งขึ้น สำหรับผู้ใช้ Android จะเห็นแบนเนอร์แปลภาษาใหม่ และมีการลบตัวเลือก “Allow screenshots in private browsing” ออกไป ส่วนผู้ใช้ Windows จะเห็นการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของการเปิดลิงก์จากแอปอื่นให้เปิดใน virtual desktop เดียวกัน ✅ ปล่อย Firefox 144 อย่างเป็นทางการเมื่อ 13 ตุลาคม 2025 ➡️ พร้อม Firefox 140.4 และ 115.29.0 ESR ✅ ปรับปรุง Picture-in-Picture (PiP) ➡️ ปิดหน้าต่าง PiP โดยไม่หยุดวิดีโอด้วย Shift + Click หรือ Shift + Esc ✅ ปรับปรุงปุ่ม Firefox Account บน toolbar ➡️ แสดงคำว่า “Sign In” ถัดจากไอคอน ✅ เสริมความปลอดภัยใน Password Manager ➡️ เปลี่ยนการเข้ารหัสจาก 3DES-CBC เป็น AES-256-CBC ✅ สำหรับ Android: ➡️ เพิ่มแบนเนอร์แปลภาษา ➡️ ลบตัวเลือก “Allow screenshots in private browsing” ✅ สำหรับ Windows: ➡️ เปิดลิงก์จากแอปอื่นใน virtual desktop เดียวกัน ✅ สำหรับนักพัฒนาเว็บ: ➡️ รองรับ Element.moveBefore API ➡️ รองรับ math-shift compact ➡️ รองรับ PerformanceEventTiming.interactionId ➡️ รองรับ command และ commandfor attributes ➡️ รองรับ View Transition API Level 1 ➡️ รองรับ resizeMode ใน getUserMedia ➡️ รองรับ worker transfer สำหรับ RTCDataChannel ➡️ รองรับ upsert proposal (getOrInsert, getOrInsertComputed) ➡️ รองรับ WebGPU GPUDevice.importExternalTexture (Windows) ➡️ รองรับ lock() และ unlock() ของ ScreenOrientation (Windows/Android) ➡️ รองรับ dithering สำหรับ gradients บน WebRender ➡️ เพิ่ม batch-encoding path ให้ VideoEncoder ใน WebCodecs (Windows) ➡️ ปรับปรุง tooltip ใน Inspector ให้แสดง badge สำหรับ custom events https://9to5linux.com/firefox-144-is-now-available-for-download-this-is-whats-new
    9TO5LINUX.COM
    Firefox 144 Is Now Available for Download, This Is What’s New - 9to5Linux
    Firefox 144 open-source web browser is now available for download with various new features and improvements. Here's what's new!
    0 Comments 0 Shares 170 Views 0 Reviews
  • Decoding Market Opportunities: Key Insights from the Insomnia Market Research

    Recent Insomnia Market research highlights how evolving patient expectations and technology integration are reshaping treatment methodologies. Research shows that insomnia affects more than one-third of adults globally, contributing to increased healthcare costs and lost productivity. The condition’s psychological and physiological impacts are encouraging pharmaceutical and technology companies to innovate beyond traditional medication-based therapies. Behavioral therapies, digital platforms, and wearable monitoring devices are at the forefront of this evolution. The increasing preference for non-drug treatments is transforming the competitive landscape, allowing new entrants and startups to thrive.

    Ref - https://www.marketresearchfuture.com/reports/insomnia-market-545
    Decoding Market Opportunities: Key Insights from the Insomnia Market Research Recent Insomnia Market research highlights how evolving patient expectations and technology integration are reshaping treatment methodologies. Research shows that insomnia affects more than one-third of adults globally, contributing to increased healthcare costs and lost productivity. The condition’s psychological and physiological impacts are encouraging pharmaceutical and technology companies to innovate beyond traditional medication-based therapies. Behavioral therapies, digital platforms, and wearable monitoring devices are at the forefront of this evolution. The increasing preference for non-drug treatments is transforming the competitive landscape, allowing new entrants and startups to thrive. Ref - https://www.marketresearchfuture.com/reports/insomnia-market-545
    WWW.MARKETRESEARCHFUTURE.COM
    Insomnia Market Size, Trends Analysis, Growth Report 2035
    Insomnia Market growth is projected to reach 8.64 USD billion, at a 5.8% CAGR by driving industry size, share, top company analysis, segments research, trends and forecast report 2024 to 2032.
    0 Comments 0 Shares 134 Views 0 Reviews
  • “5 สิ่งที่ไม่ควรใช้ AI — เพราะอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตรายและผิดจริยธรรม”

    แม้ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ตั้งแต่การสร้างเพลง การสมัครงาน ไปจนถึงการควบคุมเครื่องบินรบ แต่ก็มีบางกรณีที่การใช้ AI อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตราย ผิดจริยธรรม หรือส่งผลเสียต่อสังคมโดยรวม บทความจาก SlashGear ได้รวบรวม 5 กรณีที่ไม่ควรใช้ AI โดยเด็ดขาด พร้อมเหตุผลที่ควรหลีกเลี่ยง

    1. การสร้าง Deepfake ของผู้อื่น
    98% ของ deepfake ถูกใช้เพื่อสร้างสื่อโป๊โดยไม่ได้รับความยินยอม
    มีกรณีใช้ภาพนักเรียนและผู้หญิงทั่วไปเพื่อสร้างภาพลามก
    ถูกใช้เพื่อกลั่นแกล้งนักข่าวและทำลายชื่อเสียงคนดัง

    คำเตือน
    แม้ไม่ได้เผยแพร่ก็ถือว่าผิดจริยธรรม
    เทคโนโลยี deepfake ยังถูกใช้เพื่อหลอกลวงและปลอมแปลงข้อมูลทางการเมือง

    2. ขอคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI
    ผู้คนใช้ AI เพื่อวางแผนมื้ออาหาร ออกกำลังกาย และตรวจสอบข้อมูลสุขภาพ
    AI มีแนวโน้ม “หลอน” หรือให้ข้อมูลผิดพลาด
    AI ไม่สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้

    คำเตือน
    การทำตามคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI อาจเป็นอันตรายต่อร่างกาย
    ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์แทน

    3. ใช้ AI ทำการบ้านหรือเรียนแทน
    นักเรียนใช้ AI เขียนเรียงความและแก้โจทย์
    สถาบันการศึกษาบางแห่งเริ่มปรับนิยามการโกงใหม่
    การใช้ AI ทำให้ขาดทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา

    คำเตือน
    อาจส่งผลต่อคุณภาพของผู้เชี่ยวชาญในอนาคต เช่น แพทย์หรือวิศวกร
    การเรียนรู้ที่ขาดกระบวนการอาจนำไปสู่ความผิดพลาดร้ายแรง

    4. ขอคำแนะนำชีวิตหรือใช้ AI เป็นนักบำบัด
    ผู้คนใช้ AI เป็นเพื่อนคุยหรือที่ปรึกษา
    มีกรณีที่ AI ไม่สามารถช่วยผู้มีแนวโน้มฆ่าตัวตายได้
    บางคนได้รับคำแนะนำที่เป็นอันตรายจาก AI

    คำเตือน
    AI ไม่ใช่นักจิตวิทยาหรือผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิต
    อย่าใช้ AI เป็นที่พึ่งหลักในการตัดสินใจชีวิต

    5. Vibe Coding — เขียนโค้ดด้วย AI โดยไม่ตรวจสอบ
    ผู้ใช้บางคนให้ AI เขียนโค้ดทั้งหมดโดยไม่ตรวจสอบ
    ทำให้ขาดทักษะการเขียนโปรแกรมและแก้ไขข้อผิดพลาด
    มีกรณีแอปที่ใช้ vibe coding แล้วเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย

    คำเตือน
    โค้ดที่ไม่ได้ตรวจสอบอาจทำให้ข้อมูลผู้ใช้รั่วไหล
    ควรตรวจสอบและทดสอบโค้ดทุกครั้งก่อนนำไปใช้งานจริง

    AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็เหมือนมีด — ใช้ถูกวิธีคือประโยชน์ ใช้ผิดคืออันตราย การรู้ขอบเขตของการใช้งานจึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีนี้อย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม

    https://www.slashgear.com/1989154/things-should-never-use-ai-for/
    🤖 “5 สิ่งที่ไม่ควรใช้ AI — เพราะอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตรายและผิดจริยธรรม” แม้ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ตั้งแต่การสร้างเพลง การสมัครงาน ไปจนถึงการควบคุมเครื่องบินรบ แต่ก็มีบางกรณีที่การใช้ AI อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตราย ผิดจริยธรรม หรือส่งผลเสียต่อสังคมโดยรวม บทความจาก SlashGear ได้รวบรวม 5 กรณีที่ไม่ควรใช้ AI โดยเด็ดขาด พร้อมเหตุผลที่ควรหลีกเลี่ยง ✅ 1. การสร้าง Deepfake ของผู้อื่น ➡️ 98% ของ deepfake ถูกใช้เพื่อสร้างสื่อโป๊โดยไม่ได้รับความยินยอม ➡️ มีกรณีใช้ภาพนักเรียนและผู้หญิงทั่วไปเพื่อสร้างภาพลามก ➡️ ถูกใช้เพื่อกลั่นแกล้งนักข่าวและทำลายชื่อเสียงคนดัง ‼️ คำเตือน ⛔ แม้ไม่ได้เผยแพร่ก็ถือว่าผิดจริยธรรม ⛔ เทคโนโลยี deepfake ยังถูกใช้เพื่อหลอกลวงและปลอมแปลงข้อมูลทางการเมือง ✅ 2. ขอคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI ➡️ ผู้คนใช้ AI เพื่อวางแผนมื้ออาหาร ออกกำลังกาย และตรวจสอบข้อมูลสุขภาพ ➡️ AI มีแนวโน้ม “หลอน” หรือให้ข้อมูลผิดพลาด ➡️ AI ไม่สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้ ‼️ คำเตือน ⛔ การทำตามคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI อาจเป็นอันตรายต่อร่างกาย ⛔ ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์แทน ✅ 3. ใช้ AI ทำการบ้านหรือเรียนแทน ➡️ นักเรียนใช้ AI เขียนเรียงความและแก้โจทย์ ➡️ สถาบันการศึกษาบางแห่งเริ่มปรับนิยามการโกงใหม่ ➡️ การใช้ AI ทำให้ขาดทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา ‼️ คำเตือน ⛔ อาจส่งผลต่อคุณภาพของผู้เชี่ยวชาญในอนาคต เช่น แพทย์หรือวิศวกร ⛔ การเรียนรู้ที่ขาดกระบวนการอาจนำไปสู่ความผิดพลาดร้ายแรง ✅ 4. ขอคำแนะนำชีวิตหรือใช้ AI เป็นนักบำบัด ➡️ ผู้คนใช้ AI เป็นเพื่อนคุยหรือที่ปรึกษา ➡️ มีกรณีที่ AI ไม่สามารถช่วยผู้มีแนวโน้มฆ่าตัวตายได้ ➡️ บางคนได้รับคำแนะนำที่เป็นอันตรายจาก AI ‼️ คำเตือน ⛔ AI ไม่ใช่นักจิตวิทยาหรือผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิต ⛔ อย่าใช้ AI เป็นที่พึ่งหลักในการตัดสินใจชีวิต ✅ 5. Vibe Coding — เขียนโค้ดด้วย AI โดยไม่ตรวจสอบ ➡️ ผู้ใช้บางคนให้ AI เขียนโค้ดทั้งหมดโดยไม่ตรวจสอบ ➡️ ทำให้ขาดทักษะการเขียนโปรแกรมและแก้ไขข้อผิดพลาด ➡️ มีกรณีแอปที่ใช้ vibe coding แล้วเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ‼️ คำเตือน ⛔ โค้ดที่ไม่ได้ตรวจสอบอาจทำให้ข้อมูลผู้ใช้รั่วไหล ⛔ ควรตรวจสอบและทดสอบโค้ดทุกครั้งก่อนนำไปใช้งานจริง AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็เหมือนมีด — ใช้ถูกวิธีคือประโยชน์ ใช้ผิดคืออันตราย การรู้ขอบเขตของการใช้งานจึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีนี้อย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม https://www.slashgear.com/1989154/things-should-never-use-ai-for/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    5 Things You Should Never Use AI For - SlashGear
    AI can make life easier, but some uses cross a line. Here’s why relying on it for health, education, coding, or advice can do more harm than good.
    0 Comments 0 Shares 205 Views 0 Reviews
  • Wand At The Ready! These Magic Words Will Cast A Spell On You

    Hocus pocus, abracadabra, alakazam! These are the words we invoke when magic is at work—even if it might just be a card trick at home. While a few of these words and phrases have wholly crossed over into entertainment magic or originated there from the start (e.g., presto change-o), some of these words are rooted in older commands that called upon higher powers to influence the material world.

    Whether called hexes, hymns, prayers, or simply spells, the words we invoke to communicate with a greater power to work our will all require an intangible force that can be universally described as magic. Take a look and decide for yourself if magic is real or if it’s just a bunch of hocus-pocus.

    abracadabra
    Perhaps one of the oldest and most recognized magical phrases, abracadabra has been around since the second century BCE and has famously appeared in the Harry Potter series. Its origins are contested as scholars posit that abracadabra emerged from Late Latin or Late Greek, reflecting the recitation of the initial letters of the alphabet (abecedary); others hypothesize that it could related to the Hebrew Ha brakha dabra, which translates as, “The blessing has spoken.” We do understand it as a word generally meant to invoke magical power. Abracadabra is classified as a reductive spell, which means it would have been written out as a complete word on the first line, then with one letter missing on the next, then another letter removed on the following line, and so forth. The idea behind reductive spells is that by making the word shorter so would a pain or illness gradually diminish.

    Recorded in English in the late 1600s, abracadabra is used in incantations, particularly as a magical means of warding off misfortune, harm, or illness, and for some, is used as a nonsense word, implying gibberish in place of supposedly magical words.

    alakazam
    Often used as the finale word in the presentation of a grand stage illusion, alakazam is intoned as a powerful command.

    While the origins of the word are unknown, according to Magic Words: A Dictionary, alakazam may have ties to a similar-sounding Arabic phrase, Al Qasam, which means “oath.” Therefore, a conjuror invoking alakazam may be calling back to a promise made by a superior being to help complete the miraculous feat they are presenting.

    One of the earliest printings of alakazam in an English text is the poem “Among the White Tents,” first published in the Chicago Herald Tribune in 1888. While the poem uses alakazam in the context of entertainment and as an excited expression (“We’re goin’ to de cirkis! / Alakazam!”) there is oddly no connection to magic.

    hocus-pocus
    Immortalized in a ’90s cult classic family film, hocus pocus may be both invoked as an incantation and might also be used to refer to an act of trickery. For instance, one who is dismissive of fortunetelling might call the act of reading tarot cards “a bunch of hocus pocus.”

    First recorded in the 1660s, hocus pocus is likely a corruption of the Latin phrase used in Catholic mass, Hoc est corpus meum (“here is my body”).

    voilà
    Maybe you’ve seen a magician conclude an amazing feat with this little phrase. She’ll flourish a sheet over a table and voilà, where there was no one a second ago, her whole assistant will appear!

    First recorded in English between 1825–35, voilà is used as an expression of success or satisfaction, typically to give the impression that the achievement happened quickly or easily. Combined from the French words voi (“see”) and là (“there”), voilà is used to direct attention during performance magic.

    open sesame
    First recorded in English in the late 1700s, open sesame comes from Antoine Galland’s translation of One Thousand and One Nights. These are the magic words Ali Baba speaks to open the door of the den of the 40 thieves.

    Perhaps one of the greatest magical commands to survive from folklore, open sesame today may be used as a noun to refer to a very successful means of achieving a result. For instance, you might say an MBA is the open sesame to landing a competitive job in finance.

    sim sala bim
    These magic words were made popular by the famous professional magician Harry August Jansen (1883–1955), also known as The Great Jansen or Dante, who used sim sala bim as the name of his touring magic show. Jansen was born in Denmark and immigrated to Minnesota with his family at age 6. Jansen used sim sala bim at the end in his show, saying the words meant, “A thousand thanks.” (They are actually nonsense syllables from a Danish nursery rhyme.) He would tell the crowd that the larger the applause, the bigger the bow, and the more thanks that the sim sala bim symbolized.

    mojo
    While mojo can apply to the magic influence of a charm or amulet (usually positive), the term can also refer to the influence or charm an individual can have on the people around them. A popular Muddy Waters song, “Got My Mojo Workin’,” alludes to the degree to which the singer is able to charm the women he encounters. Mojo is less of a spell and more specifically an aura of power. An Americanism first recorded between 1925–30, it is believed to draw from the West African Gullah word moco, which means, “witchcraft.” It is probably connected to Fulani moco’o, or “medicine man.”

    calamaris
    Similar to abracadabra in popularity and structure, calamaris is the word that Scandinavians would invoke to heal a fever. Also like abracadabra, this word was a reductive spell, meaning the full word would be written down on one line, then each successive line would have one letter removed.

    miertr
    In ye olden times, having a decent hunt to provide for one’s family was critical. The incantation of miertr was spoken aloud as one walked backward and then left the house. After reaching the forest to hunt, the spellcaster was advised to take three clumps of dirt from beneath the left foot and throw them overhead without looking. This will allow an individual to advance without making any noise and capture birds and animals. Definitely a process, but hopefully it led to some successful hunting.

    micrato, raepy sathonich
    One of the most iconic scenes in the Bible’s Old Testament is Exodus 7:8-13, which tells of Moses and his brother Aaron as they go before Pharaoh and are challenged to perform a miracle as a sign of their god. When Aaron throws down his staff, it transforms into a snake that consumes the snakes conjured by Pharaoh’s own advisors and sorcerers. According to the Semiphoras and Schemhamphorash, an occult text published in German by Andreas Luppius in 1686, micrato, raepy sathonich were the opening words Moses spoke before changing his staff into a serpent.

    daimon
    A variant of the word daemon, daimon [ dahy-mohn ] appears in some Greek charms and holds the meaning of a “god, deity, soul of a dead person, or genie.” In this context, it does not necessarily correspond with the Christian interpretation of a demon—it is more akin to a spirit. This word might be used in a spell to summon a daimon attendant, who would then assist the conjurer in executing a specific task. Though new practitioners should be forewarned, summoning daimons are for more experienced magic practitioners and should always be handled with care. Daimon comes from Middle English and can ultimately be traced to the Greek daimónion, meaning “thing of divine nature.”

    INRI
    Those who can recall their days in Catholic school know INRI are the initials typically depicted on the crucifix and represent Jesus’ title (Iēsūs Nazarēnus, Rēx Iūdaeōrum). But long ago, INRI was also written on amulets and paper to offer cures to afflictions. For instance, to stop a fever, a person might eat a piece of paper with the initials written on it, or, to stop blood loss, INRI would be written in blood on a piece of paper that was then pressed to the forehead. It’s even been stamped on stable doors to ward off the evil eye.

    grimoire
    We’ve got two more interesting terms for good measure. Unlike the others on this list, a grimoire is not a magical spell. Described as a “textbook of sorcery and magic,” a grimoire [ greem-wahr ] is a must-have for any would-be spellcaster. First recorded in the 1800s, this word likely arose from the French grammaire (“grammar”). Essentially, this origin word refers to a textbook and/or a set of rules to be applied to the text. For a book that has the potential to summon other beings (for better or worse) and carry out supernatural feats, any student of that book had best be willing to follow those rules to the letter!

    caracteres
    The unique word caracteres refers to symbols written on bits of parchment or amulets. They were used as a way of encoding powerful spells to keep them from being repeated by someone who may not be aware of their potency or seek to abuse their power. Because of this general barrier to entry, caracteres also demanded the potential conjurors devote time to studying and learning how to correctly interpret the encrypted incantations.

    สงวนลิขสิทธิ์ © 2025 AAKKHRA & Co.
    Wand At The Ready! These Magic Words Will Cast A Spell On You Hocus pocus, abracadabra, alakazam! These are the words we invoke when magic is at work—even if it might just be a card trick at home. While a few of these words and phrases have wholly crossed over into entertainment magic or originated there from the start (e.g., presto change-o), some of these words are rooted in older commands that called upon higher powers to influence the material world. Whether called hexes, hymns, prayers, or simply spells, the words we invoke to communicate with a greater power to work our will all require an intangible force that can be universally described as magic. Take a look and decide for yourself if magic is real or if it’s just a bunch of hocus-pocus. abracadabra Perhaps one of the oldest and most recognized magical phrases, abracadabra has been around since the second century BCE and has famously appeared in the Harry Potter series. Its origins are contested as scholars posit that abracadabra emerged from Late Latin or Late Greek, reflecting the recitation of the initial letters of the alphabet (abecedary); others hypothesize that it could related to the Hebrew Ha brakha dabra, which translates as, “The blessing has spoken.” We do understand it as a word generally meant to invoke magical power. Abracadabra is classified as a reductive spell, which means it would have been written out as a complete word on the first line, then with one letter missing on the next, then another letter removed on the following line, and so forth. The idea behind reductive spells is that by making the word shorter so would a pain or illness gradually diminish. Recorded in English in the late 1600s, abracadabra is used in incantations, particularly as a magical means of warding off misfortune, harm, or illness, and for some, is used as a nonsense word, implying gibberish in place of supposedly magical words. alakazam Often used as the finale word in the presentation of a grand stage illusion, alakazam is intoned as a powerful command. While the origins of the word are unknown, according to Magic Words: A Dictionary, alakazam may have ties to a similar-sounding Arabic phrase, Al Qasam, which means “oath.” Therefore, a conjuror invoking alakazam may be calling back to a promise made by a superior being to help complete the miraculous feat they are presenting. One of the earliest printings of alakazam in an English text is the poem “Among the White Tents,” first published in the Chicago Herald Tribune in 1888. While the poem uses alakazam in the context of entertainment and as an excited expression (“We’re goin’ to de cirkis! / Alakazam!”) there is oddly no connection to magic. hocus-pocus Immortalized in a ’90s cult classic family film, hocus pocus may be both invoked as an incantation and might also be used to refer to an act of trickery. For instance, one who is dismissive of fortunetelling might call the act of reading tarot cards “a bunch of hocus pocus.” First recorded in the 1660s, hocus pocus is likely a corruption of the Latin phrase used in Catholic mass, Hoc est corpus meum (“here is my body”). voilà Maybe you’ve seen a magician conclude an amazing feat with this little phrase. She’ll flourish a sheet over a table and voilà, where there was no one a second ago, her whole assistant will appear! First recorded in English between 1825–35, voilà is used as an expression of success or satisfaction, typically to give the impression that the achievement happened quickly or easily. Combined from the French words voi (“see”) and là (“there”), voilà is used to direct attention during performance magic. open sesame First recorded in English in the late 1700s, open sesame comes from Antoine Galland’s translation of One Thousand and One Nights. These are the magic words Ali Baba speaks to open the door of the den of the 40 thieves. Perhaps one of the greatest magical commands to survive from folklore, open sesame today may be used as a noun to refer to a very successful means of achieving a result. For instance, you might say an MBA is the open sesame to landing a competitive job in finance. sim sala bim These magic words were made popular by the famous professional magician Harry August Jansen (1883–1955), also known as The Great Jansen or Dante, who used sim sala bim as the name of his touring magic show. Jansen was born in Denmark and immigrated to Minnesota with his family at age 6. Jansen used sim sala bim at the end in his show, saying the words meant, “A thousand thanks.” (They are actually nonsense syllables from a Danish nursery rhyme.) He would tell the crowd that the larger the applause, the bigger the bow, and the more thanks that the sim sala bim symbolized. mojo While mojo can apply to the magic influence of a charm or amulet (usually positive), the term can also refer to the influence or charm an individual can have on the people around them. A popular Muddy Waters song, “Got My Mojo Workin’,” alludes to the degree to which the singer is able to charm the women he encounters. Mojo is less of a spell and more specifically an aura of power. An Americanism first recorded between 1925–30, it is believed to draw from the West African Gullah word moco, which means, “witchcraft.” It is probably connected to Fulani moco’o, or “medicine man.” calamaris Similar to abracadabra in popularity and structure, calamaris is the word that Scandinavians would invoke to heal a fever. Also like abracadabra, this word was a reductive spell, meaning the full word would be written down on one line, then each successive line would have one letter removed. miertr In ye olden times, having a decent hunt to provide for one’s family was critical. The incantation of miertr was spoken aloud as one walked backward and then left the house. After reaching the forest to hunt, the spellcaster was advised to take three clumps of dirt from beneath the left foot and throw them overhead without looking. This will allow an individual to advance without making any noise and capture birds and animals. Definitely a process, but hopefully it led to some successful hunting. micrato, raepy sathonich One of the most iconic scenes in the Bible’s Old Testament is Exodus 7:8-13, which tells of Moses and his brother Aaron as they go before Pharaoh and are challenged to perform a miracle as a sign of their god. When Aaron throws down his staff, it transforms into a snake that consumes the snakes conjured by Pharaoh’s own advisors and sorcerers. According to the Semiphoras and Schemhamphorash, an occult text published in German by Andreas Luppius in 1686, micrato, raepy sathonich were the opening words Moses spoke before changing his staff into a serpent. daimon A variant of the word daemon, daimon [ dahy-mohn ] appears in some Greek charms and holds the meaning of a “god, deity, soul of a dead person, or genie.” In this context, it does not necessarily correspond with the Christian interpretation of a demon—it is more akin to a spirit. This word might be used in a spell to summon a daimon attendant, who would then assist the conjurer in executing a specific task. Though new practitioners should be forewarned, summoning daimons are for more experienced magic practitioners and should always be handled with care. Daimon comes from Middle English and can ultimately be traced to the Greek daimónion, meaning “thing of divine nature.” INRI Those who can recall their days in Catholic school know INRI are the initials typically depicted on the crucifix and represent Jesus’ title (Iēsūs Nazarēnus, Rēx Iūdaeōrum). But long ago, INRI was also written on amulets and paper to offer cures to afflictions. For instance, to stop a fever, a person might eat a piece of paper with the initials written on it, or, to stop blood loss, INRI would be written in blood on a piece of paper that was then pressed to the forehead. It’s even been stamped on stable doors to ward off the evil eye. grimoire We’ve got two more interesting terms for good measure. Unlike the others on this list, a grimoire is not a magical spell. Described as a “textbook of sorcery and magic,” a grimoire [ greem-wahr ] is a must-have for any would-be spellcaster. First recorded in the 1800s, this word likely arose from the French grammaire (“grammar”). Essentially, this origin word refers to a textbook and/or a set of rules to be applied to the text. For a book that has the potential to summon other beings (for better or worse) and carry out supernatural feats, any student of that book had best be willing to follow those rules to the letter! caracteres The unique word caracteres refers to symbols written on bits of parchment or amulets. They were used as a way of encoding powerful spells to keep them from being repeated by someone who may not be aware of their potency or seek to abuse their power. Because of this general barrier to entry, caracteres also demanded the potential conjurors devote time to studying and learning how to correctly interpret the encrypted incantations. สงวนลิขสิทธิ์ © 2025 AAKKHRA & Co.
    0 Comments 0 Shares 344 Views 0 Reviews
  • “ช่องโหว่ Figma MCP เปิดทางแฮกเกอร์รันโค้ดระยะไกล — นักพัฒนาเสี่ยงข้อมูลรั่วจากการใช้ AI Agent”

    นักวิจัยด้านความปลอดภัยจาก Imperva เปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงในแพ็กเกจ npm ชื่อ figma-developer-mpc ซึ่งเป็นตัวกลางเชื่อมระหว่าง Figma กับ AI coding agents เช่น Cursor และ GitHub Copilot ผ่านโปรโตคอล Model Context Protocol (MCP) โดยช่องโหว่นี้ถูกติดตามในชื่อ CVE-2025-53967 และได้รับคะแนนความรุนแรง 7.5/10

    ช่องโหว่นี้เกิดจากการใช้คำสั่ง child_process.exec ใน Node.js โดยนำข้อมูลจากผู้ใช้มาแทรกลงในคำสั่ง shell โดยไม่มีการตรวจสอบ ทำให้แฮกเกอร์สามารถแทรก metacharacters เช่น |, &&, > เพื่อรันคำสั่งอันตรายบนเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้งแพ็กเกจนี้ได้ทันที

    การโจมตีสามารถเกิดขึ้นได้ผ่านการส่งคำสั่ง JSONRPC ไปยัง MCP server เช่น tools/call เพื่อเรียกใช้ฟังก์ชันอย่าง get_figma_data หรือ download_figma_images ซึ่งหาก fetch ล้มเหลว ระบบจะ fallback ไปใช้ curl ผ่าน exec ซึ่งเป็นจุดที่เปิดช่องให้แฮกเกอร์แทรกคำสั่งได้

    ช่องโหว่นี้ถูกพบในเดือนกรกฎาคม 2025 และได้รับการแก้ไขในเวอร์ชัน 0.6.3 ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 29 กันยายน 2025 โดยแนะนำให้ผู้ใช้เปลี่ยนไปใช้ child_process.execFile ซึ่งปลอดภัยกว่า เพราะแยก argument ออกจากคำสั่งหลัก ทำให้ไม่สามารถแทรกคำสั่ง shell ได้

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    ช่องโหว่ CVE-2025-53967 อยู่ในแพ็กเกจ figma-developer-mpc
    ใช้ child_process.exec โดยไม่มีการตรวจสอบ input จากผู้ใช้
    แฮกเกอร์สามารถแทรก metacharacters เพื่อรันคำสั่งอันตรายได้
    การโจมตีเกิดผ่านคำสั่ง JSONRPC เช่น tools/call
    หาก fetch ล้มเหลว ระบบจะ fallback ไปใช้ curl ผ่าน exec
    ช่องโหว่ถูกค้นพบโดย Imperva และแก้ไขในเวอร์ชัน 0.6.3
    แนะนำให้เปลี่ยนไปใช้ execFile เพื่อความปลอดภัย
    ช่องโหว่นี้มีผลต่อระบบที่เชื่อม Figma กับ AI coding agents เช่น Cursor

    https://www.techradar.com/pro/security/worrying-figma-mcp-security-flaw-could-let-hackers-execute-code-remotely-heres-how-to-stay-safe
    🧨 “ช่องโหว่ Figma MCP เปิดทางแฮกเกอร์รันโค้ดระยะไกล — นักพัฒนาเสี่ยงข้อมูลรั่วจากการใช้ AI Agent” นักวิจัยด้านความปลอดภัยจาก Imperva เปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงในแพ็กเกจ npm ชื่อ figma-developer-mpc ซึ่งเป็นตัวกลางเชื่อมระหว่าง Figma กับ AI coding agents เช่น Cursor และ GitHub Copilot ผ่านโปรโตคอล Model Context Protocol (MCP) โดยช่องโหว่นี้ถูกติดตามในชื่อ CVE-2025-53967 และได้รับคะแนนความรุนแรง 7.5/10 ช่องโหว่นี้เกิดจากการใช้คำสั่ง child_process.exec ใน Node.js โดยนำข้อมูลจากผู้ใช้มาแทรกลงในคำสั่ง shell โดยไม่มีการตรวจสอบ ทำให้แฮกเกอร์สามารถแทรก metacharacters เช่น |, &&, > เพื่อรันคำสั่งอันตรายบนเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้งแพ็กเกจนี้ได้ทันที การโจมตีสามารถเกิดขึ้นได้ผ่านการส่งคำสั่ง JSONRPC ไปยัง MCP server เช่น tools/call เพื่อเรียกใช้ฟังก์ชันอย่าง get_figma_data หรือ download_figma_images ซึ่งหาก fetch ล้มเหลว ระบบจะ fallback ไปใช้ curl ผ่าน exec ซึ่งเป็นจุดที่เปิดช่องให้แฮกเกอร์แทรกคำสั่งได้ ช่องโหว่นี้ถูกพบในเดือนกรกฎาคม 2025 และได้รับการแก้ไขในเวอร์ชัน 0.6.3 ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 29 กันยายน 2025 โดยแนะนำให้ผู้ใช้เปลี่ยนไปใช้ child_process.execFile ซึ่งปลอดภัยกว่า เพราะแยก argument ออกจากคำสั่งหลัก ทำให้ไม่สามารถแทรกคำสั่ง shell ได้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ช่องโหว่ CVE-2025-53967 อยู่ในแพ็กเกจ figma-developer-mpc ➡️ ใช้ child_process.exec โดยไม่มีการตรวจสอบ input จากผู้ใช้ ➡️ แฮกเกอร์สามารถแทรก metacharacters เพื่อรันคำสั่งอันตรายได้ ➡️ การโจมตีเกิดผ่านคำสั่ง JSONRPC เช่น tools/call ➡️ หาก fetch ล้มเหลว ระบบจะ fallback ไปใช้ curl ผ่าน exec ➡️ ช่องโหว่ถูกค้นพบโดย Imperva และแก้ไขในเวอร์ชัน 0.6.3 ➡️ แนะนำให้เปลี่ยนไปใช้ execFile เพื่อความปลอดภัย ➡️ ช่องโหว่นี้มีผลต่อระบบที่เชื่อม Figma กับ AI coding agents เช่น Cursor https://www.techradar.com/pro/security/worrying-figma-mcp-security-flaw-could-let-hackers-execute-code-remotely-heres-how-to-stay-safe
    0 Comments 0 Shares 218 Views 0 Reviews
  • “AMD จับมือ AWS เปิดตัว EC2 M8a — เซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่แรงขึ้น 30% พร้อมฟีเจอร์ AVX-512 รองรับงาน AI และสตรีมมิ่งระดับโลก”

    เมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2025 AMD และ AWS ประกาศเปิดตัวอินสแตนซ์ EC2 M8a รุ่นใหม่ที่ใช้ขุมพลังจากซีพียู AMD EPYC รุ่นที่ 5 ซึ่งเป็นการร่วมมือระยะยาวที่เริ่มตั้งแต่ปี 2018 โดยอินสแตนซ์ M8a นี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงานทั่วไปที่ต้องการความสมดุลระหว่างการประมวลผล หน่วยความจำ และเครือข่าย เช่น เว็บโฮสติ้ง ฐานข้อมูล และระบบไมโครเซอร์วิส

    M8a ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 30% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า (M7a) พร้อมแบนด์วิดธ์หน่วยความจำเพิ่มขึ้น 45% และแบนด์วิดธ์เครือข่ายสูงสุดถึง 75 Gbps ซึ่งช่วยให้สามารถรองรับงานที่ต้องการการส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ดีขึ้น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ in-memory และระบบแคชแบบกระจาย

    Netflix ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ใช้งานหลักของ AWS ระบุว่า M8a กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักที่ช่วยให้สามารถสเกลการสตรีมแบบสดได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเมื่อมีการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่อย่าง AVX-512 ที่ช่วยเร่งการเข้ารหัส การปรับแต่งเนื้อหา และงาน machine learning ได้ทั่วโลก

    อินสแตนซ์ M8a ยังมีให้เลือกถึง 10 ขนาด และ 2 รุ่นแบบ bare metal (metal-24xl และ metal-48xl) รองรับตั้งแต่งานขนาดเล็กไปจนถึงระดับองค์กร โดยใช้ระบบ AWS Nitro รุ่นที่ 6 ซึ่งช่วยลด overhead ของ virtualization และเพิ่มความปลอดภัย

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    AWS เปิดตัวอินสแตนซ์ EC2 M8a ที่ใช้ซีพียู AMD EPYC รุ่นที่ 5
    ประสิทธิภาพสูงขึ้น 30% เมื่อเทียบกับ M7a
    แบนด์วิดธ์หน่วยความจำเพิ่มขึ้น 45% และเครือข่ายสูงสุด 75 Gbps
    รองรับงานทั่วไป เช่น เว็บโฮสติ้ง ฐานข้อมูล และไมโครเซอร์วิส
    Netflix ใช้ M8a เป็นโครงสร้างหลักสำหรับการสตรีมแบบสด
    เพิ่มฟีเจอร์ AVX-512 สำหรับงาน encoding และ machine learning
    มีให้เลือก 10 ขนาด และ 2 รุ่น bare metal สำหรับงานระดับองค์กร
    ใช้ AWS Nitro รุ่นที่ 6 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความปลอดภัย

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    AVX-512 เป็นชุดคำสั่งที่ช่วยเร่งการประมวลผลเวกเตอร์ในงาน AI และมัลติมีเดีย
    AWS Nitro เป็นระบบที่แยกการจัดการ I/O ออกจากซีพียูหลักเพื่อเพิ่มความเร็ว
    Bare metal instances ให้ประสิทธิภาพสูงสุดเพราะไม่มี virtualization overhead
    EPYC รุ่นที่ 5 ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 ที่เน้นการประหยัดพลังงานและความเร็ว
    M8a เหมาะสำหรับงานที่ต้องการ predictable performance และ scaling ที่ยืดหยุ่น

    https://www.techpowerup.com/341730/amd-and-aws-announce-availability-of-new-amazon-ec2-m8a-instances-based-on-5th-gen-amd-epyc-processors
    ☁️ “AMD จับมือ AWS เปิดตัว EC2 M8a — เซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่แรงขึ้น 30% พร้อมฟีเจอร์ AVX-512 รองรับงาน AI และสตรีมมิ่งระดับโลก” เมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2025 AMD และ AWS ประกาศเปิดตัวอินสแตนซ์ EC2 M8a รุ่นใหม่ที่ใช้ขุมพลังจากซีพียู AMD EPYC รุ่นที่ 5 ซึ่งเป็นการร่วมมือระยะยาวที่เริ่มตั้งแต่ปี 2018 โดยอินสแตนซ์ M8a นี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงานทั่วไปที่ต้องการความสมดุลระหว่างการประมวลผล หน่วยความจำ และเครือข่าย เช่น เว็บโฮสติ้ง ฐานข้อมูล และระบบไมโครเซอร์วิส M8a ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 30% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า (M7a) พร้อมแบนด์วิดธ์หน่วยความจำเพิ่มขึ้น 45% และแบนด์วิดธ์เครือข่ายสูงสุดถึง 75 Gbps ซึ่งช่วยให้สามารถรองรับงานที่ต้องการการส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ดีขึ้น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ in-memory และระบบแคชแบบกระจาย Netflix ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ใช้งานหลักของ AWS ระบุว่า M8a กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักที่ช่วยให้สามารถสเกลการสตรีมแบบสดได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเมื่อมีการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่อย่าง AVX-512 ที่ช่วยเร่งการเข้ารหัส การปรับแต่งเนื้อหา และงาน machine learning ได้ทั่วโลก อินสแตนซ์ M8a ยังมีให้เลือกถึง 10 ขนาด และ 2 รุ่นแบบ bare metal (metal-24xl และ metal-48xl) รองรับตั้งแต่งานขนาดเล็กไปจนถึงระดับองค์กร โดยใช้ระบบ AWS Nitro รุ่นที่ 6 ซึ่งช่วยลด overhead ของ virtualization และเพิ่มความปลอดภัย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AWS เปิดตัวอินสแตนซ์ EC2 M8a ที่ใช้ซีพียู AMD EPYC รุ่นที่ 5 ➡️ ประสิทธิภาพสูงขึ้น 30% เมื่อเทียบกับ M7a ➡️ แบนด์วิดธ์หน่วยความจำเพิ่มขึ้น 45% และเครือข่ายสูงสุด 75 Gbps ➡️ รองรับงานทั่วไป เช่น เว็บโฮสติ้ง ฐานข้อมูล และไมโครเซอร์วิส ➡️ Netflix ใช้ M8a เป็นโครงสร้างหลักสำหรับการสตรีมแบบสด ➡️ เพิ่มฟีเจอร์ AVX-512 สำหรับงาน encoding และ machine learning ➡️ มีให้เลือก 10 ขนาด และ 2 รุ่น bare metal สำหรับงานระดับองค์กร ➡️ ใช้ AWS Nitro รุ่นที่ 6 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความปลอดภัย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AVX-512 เป็นชุดคำสั่งที่ช่วยเร่งการประมวลผลเวกเตอร์ในงาน AI และมัลติมีเดีย ➡️ AWS Nitro เป็นระบบที่แยกการจัดการ I/O ออกจากซีพียูหลักเพื่อเพิ่มความเร็ว ➡️ Bare metal instances ให้ประสิทธิภาพสูงสุดเพราะไม่มี virtualization overhead ➡️ EPYC รุ่นที่ 5 ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 ที่เน้นการประหยัดพลังงานและความเร็ว ➡️ M8a เหมาะสำหรับงานที่ต้องการ predictable performance และ scaling ที่ยืดหยุ่น https://www.techpowerup.com/341730/amd-and-aws-announce-availability-of-new-amazon-ec2-m8a-instances-based-on-5th-gen-amd-epyc-processors
    WWW.TECHPOWERUP.COM
    AMD and AWS Announce Availability of New Amazon EC2 M8a Instances Based on 5th Gen AMD EPYC Processors
    AWS has collaborated with AMD as the first major cloud provider to launch instances powered by AMD EPYC CPUs. Since 2018, AWS has launched all generations of EPYC CPUs spanning general purpose, memory-optimized, compute-optimized, burstable, and HPC instance families. Today we're excited to announce...
    0 Comments 0 Shares 185 Views 0 Reviews
  • “สงครามใต้ดินในวงการบูตแคมป์: เมื่อ Reddit กลายเป็นอาวุธทำลายชื่อเสียง Codesmith ด้วยมือของคู่แข่ง”

    เรื่องราวสุดดาร์กของ Codesmith บูตแคมป์สายซอฟต์แวร์ที่เคยรุ่งเรืองด้วยรายได้กว่า $23.5 ล้าน กลับถูกโจมตีอย่างต่อเนื่องผ่าน Reddit โดยผู้ก่อเหตุคือ Michael Novati — ผู้ร่วมก่อตั้ง Formation ซึ่งเป็นบูตแคมป์คู่แข่ง และยังเป็นผู้ดูแลหลักของ subreddit r/codingbootcamp

    Michael ใช้ตำแหน่ง moderator เป็นเครื่องมือในการบิดเบือนข้อมูล ลบโพสต์เชิงบวกของ Codesmith และปล่อยคอมเมนต์เชิงลบทุกวันตลอด 487 วัน รวมกว่า 425 โพสต์ โดยใช้เทคนิคการเปรียบเทียบกับลัทธิ NXIVM, กล่าวหาว่ามีการโกงข้อมูล CIRR, และแม้กระทั่งตามรอยลูกของพนักงานบน LinkedIn เพื่อกล่าวหาว่ามีการเล่นเส้น

    ผลกระทบไม่ใช่แค่ชื่อเสียง แต่รวมถึงรายได้ที่ลดลงกว่า 40% จากการโจมตีบน Reddit และอีก 40% จากภาวะตลาด ทำให้ Codesmithต้องปลดพนักงานหลายรอบ เหลือเพียง 15 คน และผู้ก่อตั้งต้องลาออกเพราะความเครียด

    แม้จะมีการตรวจสอบจากหลายฝ่าย รวมถึงผู้ร่วมก่อตั้งบูตแคมป์อื่น ๆ ที่ยืนยันว่า Codesmith เป็นหนึ่งในโปรแกรมที่ดีที่สุดในวงการ แต่การควบคุม narrative บน Reddit ทำให้ผู้สนใจเรียนรู้ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เป็นกลางได้

    การโจมตีนี้ยังลามไปถึง Google และ LLM อย่าง ChatGPT ซึ่งดึงข้อมูลจาก Reddit ทำให้คำค้นหา “Codesmith ดีไหม” กลายเป็นคำตอบที่เต็มไปด้วยข้อกล่าวหาและความสงสัย


    ธุรกิจของ “coding bootcamp” คือการให้บริการฝึกอบรมเข้มข้นด้านการเขียนโปรแกรมและทักษะเทคโนโลยี เพื่อเตรียมผู้เรียนเข้าสู่สายงานไอที โดยเฉพาะตำแหน่งอย่าง software engineer, full-stack developer, data analyst ฯลฯ ภายในระยะเวลาไม่กี่เดือน

    โมเดลธุรกิจของ bootcamp
    หลักสูตรแบบเร่งรัด (Intensive Program) Bootcamp มักจัดหลักสูตร 8–16 สัปดาห์ ที่เน้นการเรียนรู้แบบลงมือทำจริง เช่น สร้างโปรเจกต์, pair programming, mock interview
    คัดเลือกผู้เรียนอย่างเข้มงวด หลายแห่ง เช่น Codesmith หรือ AppAcademy จะคัดเลือกผู้เรียนที่มีพื้นฐานหรือความมุ่งมั่นสูง เพื่อให้ผลลัพธ์หลังเรียนดีขึ้น
    รายได้หลักมาจากค่าเรียน ค่าเรียนมักอยู่ระหว่าง $10,000–$20,000 ต่อคน โดยบางแห่งมีระบบ “Income Share Agreement” (ISA) ที่ให้เรียนฟรีก่อน แล้วจ่ายเมื่อได้งาน
    บริการเสริมหลังเรียน เช่น การช่วยเขียน resume, mock interview, career coaching ซึ่งช่วยเพิ่มโอกาสได้งานและสร้างชื่อเสียงให้ bootcamp
    ความร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยี บาง bootcamp มีดีลกับบริษัทเพื่อส่งนักเรียนไปฝึกงานหรือสมัครงานโดยตรง ซึ่งช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและผลลัพธ์

    จุดที่สร้างกำไร
    ค่าเรียนต่อหัวสูง เมื่อ bootcamp มีชื่อเสียงและผลลัพธ์ดี ก็สามารถตั้งราคาสูงได้ เช่น Codesmith เคยมีรายได้ $23.5M จากนักเรียนไม่กี่พันคน
    ต้นทุนคงที่ต่ำ แม้จะมีค่าใช้จ่ายด้านครูและระบบ แต่เมื่อหลักสูตรถูกออกแบบแล้ว สามารถใช้ซ้ำได้หลายรุ่นโดยไม่ต้องลงทุนเพิ่มมาก
    การขยายแบบออนไลน์ หลาย bootcamp เปลี่ยนจาก onsite เป็น remote ทำให้ลดค่าเช่าสถานที่ และขยายตลาดได้ทั่วโลก
    การใช้ alumni เป็น brand ambassador ผู้เรียนที่ได้งานดีจะช่วยสร้างชื่อเสียงให้ bootcamp โดยไม่ต้องจ่ายค่าโฆษณาโดยตรง


    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Reddit เป็นแหล่งข้อมูลหลักของ LLM และปรากฏในผลการค้นหาของ Google
    CIRR เป็นองค์กรกลางที่เก็บข้อมูลผลลัพธ์ของบูตแคมป์อย่างเป็นกลาง
    การควบคุม subreddit ทำให้สามารถลบโพสต์, ปักหมุด, และแบนผู้ใช้ได้ตามใจ
    Formation เคยระดมทุน $4M จาก Andreessen Horowitz
    ผู้ร่วมก่อตั้งบูตแคมป์อื่น เช่น Tech Elevator และ AppAcademy ยืนยันว่า Codesmith มีคุณภาพสูง

    คำเตือนและข้อจำกัด
    การควบคุม subreddit โดยคู่แข่งสร้างความเสียหายร้ายแรงต่อธุรกิจ
    ผู้ใช้ทั่วไปไม่รู้ว่า moderator มีผลประโยชน์ทับซ้อน
    LLM และ Google ดึงข้อมูลจาก Reddit โดยไม่ตรวจสอบความเป็นกลาง
    การโจมตีแบบนี้สามารถเกิดขึ้นกับธุรกิจใดก็ได้ที่มี subreddit อุตสาหกรรม
    ไม่มีระบบตรวจสอบหรือถ่วงดุลอำนาจของ moderator บน Reddit

    https://larslofgren.com/codesmith-reddit-reputation-attack/
    🔥 “สงครามใต้ดินในวงการบูตแคมป์: เมื่อ Reddit กลายเป็นอาวุธทำลายชื่อเสียง Codesmith ด้วยมือของคู่แข่ง” เรื่องราวสุดดาร์กของ Codesmith บูตแคมป์สายซอฟต์แวร์ที่เคยรุ่งเรืองด้วยรายได้กว่า $23.5 ล้าน กลับถูกโจมตีอย่างต่อเนื่องผ่าน Reddit โดยผู้ก่อเหตุคือ Michael Novati — ผู้ร่วมก่อตั้ง Formation ซึ่งเป็นบูตแคมป์คู่แข่ง และยังเป็นผู้ดูแลหลักของ subreddit r/codingbootcamp Michael ใช้ตำแหน่ง moderator เป็นเครื่องมือในการบิดเบือนข้อมูล ลบโพสต์เชิงบวกของ Codesmith และปล่อยคอมเมนต์เชิงลบทุกวันตลอด 487 วัน รวมกว่า 425 โพสต์ โดยใช้เทคนิคการเปรียบเทียบกับลัทธิ NXIVM, กล่าวหาว่ามีการโกงข้อมูล CIRR, และแม้กระทั่งตามรอยลูกของพนักงานบน LinkedIn เพื่อกล่าวหาว่ามีการเล่นเส้น ผลกระทบไม่ใช่แค่ชื่อเสียง แต่รวมถึงรายได้ที่ลดลงกว่า 40% จากการโจมตีบน Reddit และอีก 40% จากภาวะตลาด ทำให้ Codesmithต้องปลดพนักงานหลายรอบ เหลือเพียง 15 คน และผู้ก่อตั้งต้องลาออกเพราะความเครียด แม้จะมีการตรวจสอบจากหลายฝ่าย รวมถึงผู้ร่วมก่อตั้งบูตแคมป์อื่น ๆ ที่ยืนยันว่า Codesmith เป็นหนึ่งในโปรแกรมที่ดีที่สุดในวงการ แต่การควบคุม narrative บน Reddit ทำให้ผู้สนใจเรียนรู้ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เป็นกลางได้ การโจมตีนี้ยังลามไปถึง Google และ LLM อย่าง ChatGPT ซึ่งดึงข้อมูลจาก Reddit ทำให้คำค้นหา “Codesmith ดีไหม” กลายเป็นคำตอบที่เต็มไปด้วยข้อกล่าวหาและความสงสัย 🔖🔖 ธุรกิจของ “coding bootcamp” คือการให้บริการฝึกอบรมเข้มข้นด้านการเขียนโปรแกรมและทักษะเทคโนโลยี เพื่อเตรียมผู้เรียนเข้าสู่สายงานไอที โดยเฉพาะตำแหน่งอย่าง software engineer, full-stack developer, data analyst ฯลฯ ภายในระยะเวลาไม่กี่เดือน ✅ โมเดลธุรกิจของ bootcamp ➡️ หลักสูตรแบบเร่งรัด (Intensive Program) Bootcamp มักจัดหลักสูตร 8–16 สัปดาห์ ที่เน้นการเรียนรู้แบบลงมือทำจริง เช่น สร้างโปรเจกต์, pair programming, mock interview ➡️ คัดเลือกผู้เรียนอย่างเข้มงวด หลายแห่ง เช่น Codesmith หรือ AppAcademy จะคัดเลือกผู้เรียนที่มีพื้นฐานหรือความมุ่งมั่นสูง เพื่อให้ผลลัพธ์หลังเรียนดีขึ้น ➡️ รายได้หลักมาจากค่าเรียน ค่าเรียนมักอยู่ระหว่าง $10,000–$20,000 ต่อคน โดยบางแห่งมีระบบ “Income Share Agreement” (ISA) ที่ให้เรียนฟรีก่อน แล้วจ่ายเมื่อได้งาน ➡️ บริการเสริมหลังเรียน เช่น การช่วยเขียน resume, mock interview, career coaching ซึ่งช่วยเพิ่มโอกาสได้งานและสร้างชื่อเสียงให้ bootcamp ➡️ ความร่วมมือกับบริษัทเทคโนโลยี บาง bootcamp มีดีลกับบริษัทเพื่อส่งนักเรียนไปฝึกงานหรือสมัครงานโดยตรง ซึ่งช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและผลลัพธ์ ✅ จุดที่สร้างกำไร ➡️ ค่าเรียนต่อหัวสูง เมื่อ bootcamp มีชื่อเสียงและผลลัพธ์ดี ก็สามารถตั้งราคาสูงได้ เช่น Codesmith เคยมีรายได้ $23.5M จากนักเรียนไม่กี่พันคน ➡️ ต้นทุนคงที่ต่ำ แม้จะมีค่าใช้จ่ายด้านครูและระบบ แต่เมื่อหลักสูตรถูกออกแบบแล้ว สามารถใช้ซ้ำได้หลายรุ่นโดยไม่ต้องลงทุนเพิ่มมาก ➡️ การขยายแบบออนไลน์ หลาย bootcamp เปลี่ยนจาก onsite เป็น remote ทำให้ลดค่าเช่าสถานที่ และขยายตลาดได้ทั่วโลก ➡️ การใช้ alumni เป็น brand ambassador ผู้เรียนที่ได้งานดีจะช่วยสร้างชื่อเสียงให้ bootcamp โดยไม่ต้องจ่ายค่าโฆษณาโดยตรง 🔖🔖🔖 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Reddit เป็นแหล่งข้อมูลหลักของ LLM และปรากฏในผลการค้นหาของ Google ➡️ CIRR เป็นองค์กรกลางที่เก็บข้อมูลผลลัพธ์ของบูตแคมป์อย่างเป็นกลาง ➡️ การควบคุม subreddit ทำให้สามารถลบโพสต์, ปักหมุด, และแบนผู้ใช้ได้ตามใจ ➡️ Formation เคยระดมทุน $4M จาก Andreessen Horowitz ➡️ ผู้ร่วมก่อตั้งบูตแคมป์อื่น เช่น Tech Elevator และ AppAcademy ยืนยันว่า Codesmith มีคุณภาพสูง ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ การควบคุม subreddit โดยคู่แข่งสร้างความเสียหายร้ายแรงต่อธุรกิจ ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปไม่รู้ว่า moderator มีผลประโยชน์ทับซ้อน ⛔ LLM และ Google ดึงข้อมูลจาก Reddit โดยไม่ตรวจสอบความเป็นกลาง ⛔ การโจมตีแบบนี้สามารถเกิดขึ้นกับธุรกิจใดก็ได้ที่มี subreddit อุตสาหกรรม ⛔ ไม่มีระบบตรวจสอบหรือถ่วงดุลอำนาจของ moderator บน Reddit https://larslofgren.com/codesmith-reddit-reputation-attack/
    LARSLOFGREN.COM
    The Story of Codesmith: How a Competitor Crippled a $23.5M Bootcamp By Becoming a Reddit Moderator
    Let’s say you decide to start a coding bootcamp. Your background is in pedagogy and you love teaching. Your parents were teachers. You find a co-founder, raise a bit of money, and pour your soul into your company. The first couple of years, students love your program. Positive feedback, extraordinary student outcomes, employees love the mission. You are quite literally […]
    0 Comments 0 Shares 274 Views 0 Reviews
  • “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
    🧑‍💻 “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
    WWW.TECHRADAR.COM
    Google's AI coding agent Jules is getting new command line tools
    Google says Jules Tools is a new “lightweight” CLI
    0 Comments 0 Shares 263 Views 0 Reviews
  • “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/
    🧠 “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/
    0 Comments 0 Shares 212 Views 0 Reviews
  • “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/
    🧠 “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/
    SECURITYONLINE.INFO
    'Vibe Working' Is Here: Microsoft Introduces AI Agent Mode for Word and Excel
    Microsoft introduces "Vibe Working" with a new AI Agent Mode for Word and Excel. The feature allows users to collaborate with AI to generate and refine documents with simple prompts.
    0 Comments 0 Shares 171 Views 0 Reviews
  • “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 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
    CHRISLOY.DEV
    The AI coding trap | Chris Loy
    If you ever watch someone “coding”, you might see them spending far more time staring into space than typing on their keyboard.
    0 Comments 0 Shares 209 Views 0 Reviews
  • “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
    🧠 “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
    WWW.CSOONLINE.COM
    AI coding assistants amplify deeper cybersecurity risks
    Although capable of reducing trivial mistakes, AI coding copilots leave enterprises at risk of increased insecure coding patterns, exposed secrets, and cloud misconfigurations, research reveals.
    0 Comments 0 Shares 232 Views 0 Reviews
  • “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
    🧠 “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
    0 Comments 0 Shares 259 Views 0 Reviews
  • “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/
    📚 “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/
    0 Comments 0 Shares 226 Views 0 Reviews
  • “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/
    🧠 “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/
    NICKYODER.COM
    Beyond Orthogonality: How Language Models Pack Billions of Concepts into 12,000 Dimensions
    In a recent 3Blue1Brown video series on transformer models, Grant Sanderson posed a fascinating question: How can a relatively modest embedding space of 12,288 dimensions (GPT-3) accommodate millions of distinct real-world concepts? The answer lies at the intersection of high-dimensional geometry and a remarkable mathematical result known as the
    0 Comments 0 Shares 286 Views 0 Reviews
  • 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 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
    IAMVISHNU.COM
    UTF-8 is a Brilliant Design — Vishnu's Pages
    Exploring the brilliant design of UTF-8 encoding system that represents millions of characters while being backward compatible with ASCII
    0 Comments 0 Shares 198 Views 0 Reviews
  • 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
    🎙️ 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
    0 Comments 0 Shares 271 Views 0 Reviews
  • “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/
    🕹️ “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/
    IRONICSANS.GHOST.IO
    Doomscrolling: The Game
    Can a game work where all you do is scroll?
    0 Comments 0 Shares 277 Views 0 Reviews
  • “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
    🧠 “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
    0 Comments 0 Shares 204 Views 0 Reviews
  • 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
    🎙️ 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
    0 Comments 0 Shares 238 Views 0 Reviews
  • 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 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
    WWW.THESTAR.COM.MY
    China advances in AI agentic tools as Tencent, ByteDance weigh in
    Tencent is the latest to join the fray after the Shenzhen-based company open-sourced its new Youtu-Agent agentic framework on Tuesday.
    0 Comments 0 Shares 316 Views 0 Reviews
  • 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 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
    0 Comments 0 Shares 264 Views 0 Reviews
More Results