NEW Meta Muse Code AI Agent Is INSANE!
สรุปย่อ
ประเด็นสำคัญจากวิดีโอ
- **ช่อง:** Julian Goldie SEO · **ความยาว:** ~8 นาที · **ลิงก์:** https://www.youtube.com/watch?v=fwwDBvbYvl8
# สรุป: NEW Meta Muse Code AI Agent Is INSANE! - **ช่อง:** Julian Goldie SEO · **ความยาว:** ~8 นาที · **ลิงก์:** https://www.youtube.com/watch?v=fwwDBvbYvl8 ## ประเด็นหลัก - Meta เก็บโมเดล Llama ไปเงียบๆ และเปิดตัวไลน์โมเดลใหม่ชื่อ MuseSpark (เม.ย. → MuseSpark 1.1 ใน ก.ค. → MuseSpark 1.2 ใน ส.ค.) พร้อมทีมใหม่ Meta Super Intelligence Labs ที่นำโดย Alexander Wang - MuseCode คือ coding agent ที่ทำงานใน terminal: วางแผนงาน เขียนโค้ดทั้งโปรเจกต์ และตรวจสอบงานของตัวเองให้รันได้จริง โดยทำงานต่อเนื่องเป็นเวลานานโดยไม่ต้องมีคนดูแล - ฟีเจอร์แรก background agents — helper agents เบื้องหลังที่จำบริบทที่ทำงานไปแล้วได้ ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ในทุกงาน - ฟีเจอร์ที่สอง ใช้ Git work trees แยกงานให้ agent หลายตัวทำงานพร้อมกันใน sandbox แยกกันโดยไม่ชนกัน (Zuckerberg โชว์สร้าง 6 ฟีเจอร์ของเกมพร้อมกัน) - ฟีเจอร์ที่สาม ทุกการกระทำถูกเขียนลง log ก่อนเกิดจริง ถ้า crash กลางทางก็ต่อจากจุดที่หยุดได้ ไม่ต้องเริ่มใหม่ - ใน benchmark ของ Meta เอง MuseCode ยังตามหลัง Claude's Opus 5 ที่รันใน Claude Code ทุกชาร์ต แต่มันแข็งแกร่งและเร็ว ยังอยู่ในช่วง beta - เหมาะกับคนที่เขียนโค้ดหรือกำลังเรียนรู้ โดยเฉพาะโปรเจกต์ใหญ่ๆ ที่อยากให้ agent บดงานเป็นชั่วโมงๆ ส่วนมือใหม่ที่ไม่เคยแตะ terminal ควรเริ่มจากเครื่องมือที่ง่ายกว่า - ตัวอย่างการใช้งาน: แปลงวิดีโอ walk-through เป็น landing page, สร้าง welcome flow สำหรับสมาชิกใหม่, สร้าง dashboard รวมคอนเทนต์ - เคล็ดลับ 4 ข้อ: เริ่มจากงานเล็กๆ, ใช้ฟีเจอร์วางแผนก่อนสร้าง, ระวัง contributor tier ที่ Meta อาจใช้ข้อมูลเพื่อเทรนโมเดล, อย่าทิ้งเครื่องมือเดิมที่ใช้ได้อยู่แล้ว - เจ้าของช่องโปรโมท AI Profit Boardroom และ AI Success Lab สำหรับคนที่อยากใช้งานจริง ## ความเห็นสรุป วิดีโอนี้ให้ภาพรวมที่ชัดเจนและตรงไปตรงมาเกี่ยวกับ MuseCode ของ Meta ทั้งฟีเจอร์เด่น ข้อจำกัดด้าน benchmark และกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสม พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริงและเคล็ดลับสำหรับผู้เริ่มต้น แม้เนื้อหาจะมีส่วนโปรโมท community ของเจ้าของช่องแทรกอยู่บ้าง แต่ข้อมูลหลักถือว่ามีประโยชน์สำหรับคนที่สนใจ coding agents
คำแปลเต็ม
แปลตามบทสนทนาต้นฉบับ ปรับเป็นภาษาไทยธรรมชาติ
เอเจนต์ AI ตัวใหม่ MuseCode ของ Meta นั้นสุดยอดจริงๆ Meta เพิ่งทำอะไรบางอย่างที่ไม่มีใครคาดคิด พวกเขาเก็บ AI ตัวเก่าทิ้งเงียบๆ แล้วเปลี่ยนมาใช้ตัวที่เขียนโค้ดให้เราเองได้เป็นชั่วโมงๆ ในขณะที่เราเดินออกจากหน้าจอไปได้เลย เดี๋ยวนะ Meta ใช่ไหม เอเจนต์เขียนโค้ด ตั้งแต่เมื่อไหร่ ใช่แล้ว นี่คือส่วนที่เกือบทุกคนมองข้าม
สวัสดีครับ ผมคืออวตารดิจิทัลของ Julian Goldie หน้าที่ของผมคือช่วยให้คุณได้เรียนรู้และใช้ AI tools ในการทำงานจริง ไม่ใช่แค่ดู demo เท่ๆ แล้วลืมก่อนเที่ยง วันนี้เครื่องมือที่เราจะพูดถึงเป็นเรื่องใหญ่ เพราะ Meta เพิ่งปล่อยเอเจนต์เขียนโค้ดตัวใหม่ชื่อว่า MuseCode ฝากติดตามไปจนจบ เพราะเดี๋ยวผมจะโชว์ให้ดูว่ามันทำอะไรได้บ้าง ทำงานเบื้องหลังยังไง และฟีเจอร์หนึ่งที่ทำให้มันต่างจากตัวอื่นๆ ทั้งหมด ไปดูกันเลยครับ
ก่อนอื่น ขอย้อนกลับไปสักครู่ครับ ทุกคนรู้จัก Meta จาก Facebook, Instagram, WhatsApp กันอยู่แล้ว เป็นเวลาหลายปีที่ AI ของพวกเขาใช้ชื่อว่า Llama ฟรีและเปิดเผยทุกที่ แต่จุดพลิกผันคือ เมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมา Meta เก็บ Llama ไปเงียบๆ แล้วปล่อยโมเดลไลน์ใหม่ชื่อ MuseSpark จากนั้นก็ตั้งทีมใหม่ทั้งทีมให้กับมัน ชื่อว่า Meta Super Intelligence Labs นำโดย Alexander Wang และพวกเขาก็ทำงานกันเร็วมาก MuseSpark เปิดตัวเดือนเมษายน MuseSpark 1.1 เดือนกรกฎาคม และตอนนี้เดือนสิงหาคมก็มี MuseSpark 1.2 ตามมาพร้อมกับตัวเอกของวันนี้อย่าง MuseCode
แล้ว MuseCode คืออะไร ง่ายๆ เลยครับ มันคือ coding agent ที่อยู่ใน terminal ของคุณ และถ้าคำว่า terminal ฟังดูน่ากลัว ก็ relax ไปก่อน มันก็แค่หน้าต่างข้อความธรรมดาๆ บนคอมพิวเตอร์ที่คุณพิมพ์คำสั่งแทนการคลิกปุ่ม MuseCode อยู่ตรงนั้นเลย คุณบอกมันว่าอยากได้อะไร มันวางแผนงาน เขียนโค้ดทั่วทั้งโปรเจกต์ของคุณ แล้วก็ตรวจสอบงานของตัวเองเพื่อให้แน่ใจว่ามันรันได้จริง และมันทำงานต่อไปได้อีกนานมากๆ โดยไม่ต้องมีคุณคอยดูแล
สิ่งแรกที่ผมนึกถึงก็คือ ใน demo ของ Meta เอง มีคนโยนวิดีโอ fly-through ของบ้านหลังหนึ่งเข้าไป แล้ว MuseCode ก็แปลงคลิปนั้นให้กลายเป็นหน้า booking และ landing page เต็มรูปแบบ ดังนั้นวิธีที่ผมจะใช้ trick เดียวกันนี้กับ AI Profit Boardroom ก็คือ ผมจะส่งคลิป walk-through สั้นๆ เกี่ยวกับสิ่งที่อยู่ข้างในให้มัน แล้วให้มันสร้าง landing page ที่สวยงามที่โชว์ให้คนเห็นชัดเจนว่าพวกเขาจะได้อะไรเมื่อเข้าร่วม AI Profit Boardroom ใส่ input หนึ่งอย่าง ได้ทั้งเพจออกมาอีกด้านหนึ่ง นั่นคือสิ่งที่ดึงดูดคนที่ใช่ให้มาที่ AI Profit Boardroom แบบเงียบๆ ในขณะที่ผมไปทำอย่างอื่น
ทีนี้มาดูสิ่งที่เกิดขึ้นเบื้องหลังกันบ้าง เพราะนี่คือส่วนที่สนุก ฟีเจอร์ใหญ่ตัวแรกคือสิ่งที่ Meta เรียกว่า background agents หมายความว่ายังไงในภาษาชาวบ้าน ลองนึกภาพเหมือนทีมเล็กๆ ทีมหนึ่ง เมื่อคุณให้งาน MuseCode มันไม่ได้ทำงานคนเดียว มันจะรัน helper agents ตัวเล็กๆ หลายตัวเบื้องหลัง และจุดที่ฉลาดคือ เจ้าพวกตัวช่วยเหล่านี้จะตื่นอยู่ตลอดเวลาที่คุณทำงาน พวกมันจำสิ่งที่เคยดูไปแล้ว จำตัวเลือกที่ตัดสินใจไปแล้ว เพื่อจะได้ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ในทุกงานเล็กๆ AI tools ส่วนใหญ่ลืมทุกอย่างทันทีที่ทำขั้นตอนหนึ่งเสร็จ แต่พวกนี้ไม่ลืม
ฟีเจอร์ที่สองเจ๋งยิ่งกว่า เมื่องานใหญ่ MuseCode จะแยกงานออก มันจะสร้าง helper agents แยกกันที่ทำงานในโปรเจกต์สำเนาส่วนตัวของตัวเอง Meta ใช้ trick ของ Git ที่เรียกว่า work trees สำหรับเรื่องนี้ ซึ่งก็คือชุด sandbox เล็กๆ ที่ปลอดภัย ดังนั้น agent สี่หรือห้าตัวสามารถสร้างชิ้นส่วนต่างๆ พร้อมกันได้แบบเคียงข้างกัน โดยไม่มีตัวไหนชนงานกัน ไฟล์จริงของคุณจะไม่ถูกแตะต้องจนกว่าทุกอย่างจะพร้อม Zuckerberg ถึงกับโชว์ให้เห็นว่ามันสร้างฟีเจอร์หกอย่างสำหรับเกมพร้อมกัน โดยไม่มีตัวไหนชนกันเลย
ฟีเจอร์ที่สาม และตัวนี้แก้ปัญหาที่ทำให้คนแทบคลั่ง ทุกการกระทำของ MuseCode จะถูกเขียนลง log ก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ทุกแผน ทุกการแก้ไข ทุกคำสั่ง ดังนั้นถ้ามัน crash กลางงานใหญ่ มันจะไม่สูญเสียทุกอย่าง มันแค่ต่อจากจุดที่หยุดไว้ ไม่ต้องเริ่มใหม่ ไม่ต้องอธิบายงานทั้งหมดใหม่ มันแค่เดินหน้าต่อไป และมันยังมาพร้อมกับทางลัดในตัวสองสามอย่าง มีตัวที่เปลี่ยนไอเดียของคุณให้เป็นแผนทีละขั้น ตัวที่ stress test แผนนั้นเพื่อหาจุดบกพร่องก่อนที่คุณจะลงมือสร้าง และตัวที่พุ่งตรงสู่เป้าหมายจนกว่าจะเสร็จ
พูดตามตรงนะครับ coding agent ใน terminal อาจรู้สึกเหมือนอะไรที่ใหญ่โตมากในครั้งแรกที่เปิดใช้งาน และนั่นคือเหตุผลที่เราสร้างสิ่งเหล่านี้ไว้ใน AI Profit Boardroom เพราะ demo เป็นเรื่องหนึ่ง การทำให้มันรันบนเครื่องของคุณเองเป็นอีกเรื่องหนึ่งโดยสิ้นเชิง ใน AI Profit Boardroom เราพาทุกคนเดินผ่านเครื่องมืออย่าง MuseCode ทีละขั้น คุณจะได้ setup walk-throughs เพื่อไม่ให้ติดอยู่ที่หน้าจอติดตั้ง คุณจะได้ live coaching calls ที่คุณสามารถถามเกี่ยวกับ terminal โปรเจกต์ หรือ error messages ของคุณเองได้จริงๆ และได้คำตอบจริง และคุณจะได้ road map กับ prompts แบบง่ายๆ เพื่อให้รู้ว่าควรสร้างอะไรก่อน แทนที่จะนั่งจ้องหน้าจอว่างเปล่า ถ้าคุณกำลังดูอยู่นี่แล้วคิดว่า ฉันอยากใช้มันจริงๆ ไม่ใช่แค่ฟังเฉยๆ นั่นคือจุดประสงค์ทั้งหมดของ AI Profit Boardroom มันถูกสร้างมาเพื่อช่วงเวลานี้พอดี
เอาล่ะ กลับมาที่เครื่องมือกันต่อ ขอพูดตรงๆ เกี่ยวกับภาพใหญ่สักครู่ ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ นี่คือเวอร์ชันที่ซื่อสัตย์ เป็นเวลานานที่ coding agents เป็นเรื่องของ Anthropic และ OpenAI เป็นหลัก Claude Code, Codex คือชื่อใหญ่ๆ เหล่านั้น Meta แค่มองจากข้างสนาม ตอนนี้ Meta เข้าสู่สังเวียนแล้ว และเมื่อบริษัทขนาดนี้กระโดดเข้ามา ทั้งวงการก็จะเคลื่อนเร็วขึ้น การแข่งขันที่มากขึ้นแปลว่าเครื่องมือที่ดีกว่าจะถึงมือคุณเร็วขึ้น มันเป็นแบบนั้นแหละ แต่ขออยู่กับความเป็นจริง เพราะผมสัญญาว่าจะพูดความจริง ใน benchmark ของ Meta เอง การทดสอบของพวกเขาเอง MuseCode ยังตามหลัง Claude's Opus 5 ที่รันใน Claude Code ในทุกชาร์ตที่พวกเขาโชว์ มันชนะเวอร์ชันเก่าของตัวเอง มันแซงคู่แข่งสองสามรายในหนึ่งการทดสอบ แต่มันไม่ใช่ราชาองค์ใหม่ และผมจะไม่แกล้งทำเป็นว่ามันเป็น มันคือตัวเลือกที่แข็งแกร่งและเร็ว ที่ยังอยู่ในช่วง beta และ beta ก็แปลว่ายังเร็วๆ นี้ ขอบหยาบๆ เป็นเรื่องปกติในระยะนี้ ดังนั้นเข้าไปด้วยความคาดหวังที่สมจริง ไม่ใช่ hype
แล้วมันเหมาะกับใคร ถ้าคุณเขียนโค้ดหรือกำลังเรียนเขียนโค้ด นี่น่าลองครับ โดยเฉพาะโปรเจกต์ใหญ่ๆ ที่ยุ่งเหยิงที่คุณอยากได้ agent ที่บดงานได้เป็นชั่วโมงๆ ถ้าคุณไม่เคยแตะ terminal ในชีวิต นี่อาจไม่ใช่เครื่องมือวันแรกของคุณ และนั่นก็ไม่เป็นไรเลย เริ่มจากอะไรที่ง่ายกว่าแล้วค่อยพัฒนา แต่ถ้าคุณเล่น Claude Code หรือ Codex อยู่แล้ว การเพิ่ม MuseCode เข้าไปในวงรอบของคุณก็สมเหตุสมผลมาก ลองรันงานเดียวกันบนแต่ละตัว ดูว่าตัวไหนพาไปถึงเป้าหมายได้สะอาดกว่า
และขอเล่าให้ฟังว่าการใช้งานจริงตั้งแต่ต้นจนจบรู้สึกยังไง เพราะมันง่ายกว่าที่คิด คุณเปิด terminal พิมพ์หนึ่งบรรทัดเพื่อติดตั้ง แล้วก็แค่คุยกับมันเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา คุณบอกสิ่งที่ต้องการประมาณว่า Build me a simple page that does this มันคิดสักครู่ แล้วส่งแผนกลับมาให้คุณ คุณอ่านแผนนั้น ถ้ามีอะไรที่ดูไม่ถูกต้อง คุณบอกมัน แล้วมันแก้แผนก่อนที่จะเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว พอคุณพอใจแล้ว คุณพูดว่า go จากนั้นมันก็เริ่มสร้าง ตรวจสอบงานของตัวเองเงียบๆ ไปพร้อมกัน และถ้ามันเจออุปสรรค มันไม่ตื่นตระหนกหรือทิ้งงานทั้งหมด มัน log ตำแหน่งที่ค้างไว้แล้วเดินหน้าต่อไป คุณไม่ได้กำลังเขียนโค้ด คุณกำลังควบคุมทิศทาง คุณคือเจ้านาย และมันคือคนงานที่ไม่เคยเหนื่อย
พอเข้าใจภาพรวมแล้ว ขอโชว์อีกสองวิธีที่ผมจะเอามันไปใช้กับ AI Profit Boardroom วิธีแรก onboarding ผมจะใช้ MuseCode สร้าง welcome flow ง่ายๆ สำหรับสมาชิกใหม่ของ AI Profit Boardroom แบบที่พอมีคนเข้าร่วม ก็จะมีเพจเล็กๆ สะอาดตาพาเขาผ่านขั้นตอนแรกๆ มันสามารถวางแผนเพจ เขียนเพจ และทดสอบว่าทุกลิงก์ทำงานก่อนที่จะไป live สมาชิกใหม่ของ AI Profit Boardroom จะรู้สึกได้รับการดูแลตั้งแต่นาทีแรก วิธีที่สอง เนื้อหา ผมจะชี้มันไปที่ dashboard เล็กๆ ที่รวบรวมทุก guide และทุก replay ที่เราทำสำหรับ AI Profit Boardroom ไว้ในที่ค้นหาได้แห่งเดียว MuseCode สามารถสร้างทั้งหมดข้ามไฟล์หลายไฟล์ แล้วตรวจสอบว่ามันรันได้ครบทั้งระบบ นั่นหมายความว่าคนใน AI Profit Boardroom จะหาสิ่งที่ต้องการเจอจริงๆ แทนที่จะต้องขุดหามั่วๆ
ก่อนจะจบ ขอทิ้งท้ายด้วยเคล็ดลับเร็วๆ เพื่อไม่ให้คุณสะดุดในวันแรก เคล็ดลับที่หนึ่ง เริ่มเล็กๆ ให้งานเล็กๆ ชัดเจนงานเดียวก่อน อย่าโยนโปรเจกต์ที่ใหญ่ที่สุดน่ากลัวที่สุดให้ agent ใหม่ในครั้งแรก สร้างความไว้ใจกับมันแบบค่อยเป็นค่อยไป เคล็ดลับที่สอง ใช้ฟีเจอร์แผน ขอให้มันวางแผนก่อนสร้าง อ่านแผน และแก้ปัญหาตรงนั้นเลย การจับข้อผิดพลาดในแผนง่ายกว่าการจับมันหลังจากเขียนโค้ดเสร็จแล้วมาก เคล็ดลับที่สาม ระวังเรื่องข้อมูล Meta มีวิธีเริ่มต้นง่ายๆ ที่เรียกว่า contributor tier แต่รายงานบอกว่าตัวเลือกนี้ให้ Meta ใช้สิ่งที่คุณทำเพื่อช่วยเทรนโมเดลของพวกเขา ดังนั้นถ้าคุณกำลังทำงานกับอะไรที่เป็นส่วนตัว อ่านข้อความเล็กๆ ก่อน อย่าชี้มันไปที่ข้อมูลอ่อนไหวจนกว่าคุณจะรู้การตั้งค่าจริงๆ เคล็ดลับที่สี่ อย่าทิ้งสิ่งที่ใช้ได้อยู่แล้ว MuseCode ใหม่และอยู่ในช่วง beta ทดสอบมันคู่กับเครื่องมือปัจจุบันของคุณ เก็บตัวที่ชนะไว้
เอาล่ะ ถ้าคุณต้องการกระบวนการเต็มรูปแบบ SOPs ทีละขั้น และ AI use cases กว่า 100 กรณีแบบนี้ มาเข้าร่วม AI Success Lab กัน ลิงก์อยู่ใน comments และ description คุณจะได้ video notes ทั้งหมดจากตรงนั้นด้วย รวมถึงเข้าถึง community ของสมาชิก 85,000 คนที่ประสบความสำเร็จกับ AI กันอยู่
และถ้าคุณจริงจังกับการรัน MuseCode จริงๆ ไม่ใช่แค่ดูผมพูดถึงมัน นี่คือคำแนะนำสุดท้ายของผม ส่วนที่ยากที่สุดไม่ใช่ไอเดีย แต่เป็นชั่วโมงแรก การติดตั้ง prompt แรก error แปลกๆ ตัวนั้นที่ทำให้คุณอยากยอมแพ้ นั่นคือจุดที่ AI Profit Boardroom ช่วยให้คุณข้ามความเจ็บปวดนั้นไปได้ คุณจะได้ walkthroughs สำหรับเครื่องมือแบบนี้ live coaching calls ที่ช่วยให้คุณหลุดจากจุดติดได้เร็ว road map ที่ทำให้คุณรู้เสมอว่าขั้นตอนต่อไปคืออะไร และ prompts ที่ใช้งานได้จริง มีสมาชิกกว่า 4,000 คนที่เรียนรู้สิ่งเหล่านี้ไปด้วยกัน ดังนั้นคุณจะไม่มีวันติดอยู่คนเดียว ถ้าฟังดูใช่สำหรับคุณ มาเข้าร่วมกับเราที่ AI Profit Boardroom.com ครับ
หมายเหตุการแปล
ความโปร่งใสเกี่ยวกับความไม่แน่นอนในต้นฉบับ
- ## จุดที่ฟังไม่ชัด / ความหมายไม่แน่ใจ
- ไม่มี `[ฟังไม่ชัด]` ในคำแปล** — ไม่พบจุดที่ฟังไม่ชัดเจนในคำบรรยายต้นฉบับ
อภิธานศัพท์เทคนิค
คำศัพท์และชื่อผลิตภัณฑ์ที่คงรูปภาษาอังกฤษ
| ศัพท์ | คำแปล / คำอธิบาย |
|---|---|
| MuseCode | เอเจนต์เขียนโค้ด (coding agent) ตัวใหม่ของ Meta ที่ทำงานใน terminal |
| MuseSpark | โมเดล AI ไลน์ใหม่ของ Meta ที่มาแทน Llama (MuseSpark, MuseSpark 1.1, MuseSpark 1.2) |
| Llama | โมเดล AI รุ่นเก่าของ Meta ที่ถูกเลิกใช้เงียบๆ |
| Meta Super Intelligence Labs | ทีมใหม่ของ Meta ที่ดูแล MuseSpark / MuseCode นำโดย Alexander Wang |
| coding agent | เอเจนต์ AI ที่เขียนโค้ด วางแผนงาน และตรวจสอบงานของตัวเอง |
| terminal | หน้าต่างข้อความสำหรับพิมพ์คำสั่งบนคอมพิวเตอร์ |
| background agents | เอเจนต์ตัวช่วยที่ทำงานเบื้องหลังและจำบริบทที่เคยทำงานไว้ |
| Git work trees | เทคนิคของ Git ที่สร้างพื้นที่ทำงานสำเนาแยก (sandbox) ให้ agent ทำงานพร้อมกันโดยไม่ชนกัน |
| sandbox | สภาพแวดล้อมแยกปลอดภัยสำหรับทดลอง/ทำงานโดยไม่กระทบไฟล์จริง |
| log | บันทึกการทำงานทุกขั้นตอนของ MuseCode |
| stress test | การทดสอบหาจุดอ่อนของแผนก่อนลงมือสร้าง |
| Claude Code | เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI ของ Anthropic |
| Codex | เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI ของ OpenAI |
| Claude's Opus 5 | โมเดล AI รุ่นล่าสุดของ Anthropic |
| Anthropic | บริษัทพัฒนา AI เจ้าของ Claude |
| OpenAI | บริษัทพัฒนา AI เจ้าของ ChatGPT / Codex |
| benchmark | เกณฑ์มาตรฐานใช้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล |
| beta | เวอร์ชันทดลองที่ยังมีข้อบกพร่องให้ปรับปรุง |
| fly-through video | วิดีโอจำลองการบินผ่าน/สำรวจสถานที่ |
| booking page | หน้าจอง (เช่น จองที่พัก) |
| landing page | หน้าเพจที่ออกแบบมาเพื่อดึงดูดให้ผู้เข้าชมทำตามเป้าหมาย (เช่น สมัคร/ซื้อ) |
| onboarding | กระบวนการต้อนรับและแนะนำสมาชิกใหม่ในช่วงแรก |
| welcome flow | ขั้นตอนต้อนรับสมาชิกใหม่เมื่อเข้าร่วม |
| dashboard | แผงควบคุมที่รวบรวมข้อมูล/เนื้อหาไว้ในที่เดียว |
| contributor tier | ตัวเลือกระดับเริ่มต้นที่ให้ Meta ใช้ข้อมูลของคุณเพื่อเทรนโมเดล |
| prompt | ข้อความ/คำสั่งที่ป้อนให้ AI |
| SOPs (Standard Operating Procedures) | ขั้นตอนการทำงานมาตรฐานทีละขั้น |
| AI Profit Boardroom | ชุมชน/โปรแกรมของ Julian Goldie สำหรับใช้งาน AI จริง |
| AI Success Lab | ชุมชนของ Julian Goldie สำหรับ AI use cases และ SOPs |
| live coaching calls | การเรียกให้คำปรึกษาสด |
| walkthrough / setup walk-through | การแนะนำ/สาธิตการตั้งค่าแบบทีละขั้น |
| replay | วิดีโอที่บันทึกไว้ย้อนหลัง |
| video notes | บันทึกสรุปเนื้อหาวิดีโอ |
ซับไตเติ้ลภาษาไทย
ดาวน์โหลดหรือดูซับทั้งหมด
1 00:00:00,000 --> 00:00:02,953 เอเจนต์ AI ตัวใหม่ MuseCode ของ Meta นั้นสุดยอดจริงๆ 2 00:00:02,953 --> 00:00:07,098 Meta เพิ่งทำอะไรบางอย่างที่ไม่มีใครคาดคิด พวกเขาเก็บ AI ตัวเก่าทิ้งเงียบๆ 3 00:00:07,098 --> 00:00:10,221 แล้วเปลี่ยนมาใช้ตัวที่เขียนโค้ดให้เราเองได้เป็นชั่วโมงๆ 4 00:00:10,221 --> 00:00:12,719 ในขณะที่เราเดินออกจากหน้าจอไปได้เลย เดี๋ยวนะ
เปิดดูซับไตเติ้ลทั้งหมด (229 segments)
1 00:00:00,000 --> 00:00:02,953 เอเจนต์ AI ตัวใหม่ MuseCode ของ Meta นั้นสุดยอดจริงๆ 2 00:00:02,953 --> 00:00:07,098 Meta เพิ่งทำอะไรบางอย่างที่ไม่มีใครคาดคิด พวกเขาเก็บ AI ตัวเก่าทิ้งเงียบๆ 3 00:00:07,098 --> 00:00:10,221 แล้วเปลี่ยนมาใช้ตัวที่เขียนโค้ดให้เราเองได้เป็นชั่วโมงๆ 4 00:00:10,221 --> 00:00:12,719 ในขณะที่เราเดินออกจากหน้าจอไปได้เลย เดี๋ยวนะ 5 00:00:12,719 --> 00:00:15,274 Meta ใช่ไหม เอเจนต์เขียนโค้ด ตั้งแต่เมื่อไหร่ 6 00:00:15,274 --> 00:00:17,432 ใช่แล้ว นี่คือส่วนที่เกือบทุกคนมองข้าม 7 00:00:17,432 --> 00:00:19,987 สวัสดีครับ ผมคืออวตารดิจิทัลของ Julian Goldie 8 00:00:19,987 --> 00:00:22,542 หน้าที่ของผมคือช่วยให้คุณได้เรียนรู้และใช้ AI 9 00:00:22,542 --> 00:00:24,927 tools ในการทำงานจริง ไม่ใช่แค่ดู demo เท่ๆ 10 00:00:24,927 --> 00:00:26,019 แล้วลืมก่อนเที่ยง 11 00:00:26,019 --> 00:00:28,518 วันนี้เครื่องมือที่เราจะพูดถึงเป็นเรื่องใหญ่ 12 00:00:28,518 --> 00:00:29,610 เพราะ Meta 13 00:00:29,610 --> 00:00:31,881 เพิ่งปล่อยเอเจนต์เขียนโค้ดตัวใหม่ชื่อว่า 14 00:00:31,881 --> 00:00:33,244 MuseCode ฝากติดตามไปจนจบ 15 00:00:33,244 --> 00:00:35,685 เพราะเดี๋ยวผมจะโชว์ให้ดูว่ามันทำอะไรได้บ้าง 16 00:00:35,685 --> 00:00:36,821 ทำงานเบื้องหลังยังไง 17 00:00:36,821 --> 00:00:39,149 และฟีเจอร์หนึ่งที่ทำให้มันต่างจากตัวอื่นๆ 18 00:00:39,149 --> 00:00:44,032 ทั้งหมด ไปดูกันเลยครับ ก่อนอื่น ขอย้อนกลับไปสักครู่ครับ ทุกคนรู้จัก Meta จาก Facebook, 19 00:00:44,032 --> 00:00:45,793 Instagram, WhatsApp กันอยู่แล้ว 20 00:00:45,793 --> 00:00:48,405 เป็นเวลาหลายปีที่ AI ของพวกเขาใช้ชื่อว่า Llama 21 00:00:48,405 --> 00:00:50,449 ฟรีและเปิดเผยทุกที่ แต่จุดพลิกผันคือ 22 00:00:50,449 --> 00:00:52,777 เมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมา Meta เก็บ Llama 23 00:00:52,777 --> 00:00:55,332 ไปเงียบๆ แล้วปล่อยโมเดลไลน์ใหม่ชื่อ MuseSpark 24 00:00:55,332 --> 00:00:57,830 จากนั้นก็ตั้งทีมใหม่ทั้งทีมให้กับมัน ชื่อว่า 25 00:00:57,830 --> 00:01:00,329 Meta Super Intelligence Labs นำโดย Alexander 26 00:01:00,329 --> 00:01:02,657 Wang และพวกเขาก็ทำงานกันเร็วมาก MuseSpark 27 00:01:02,657 --> 00:01:05,212 เปิดตัวเดือนเมษายน MuseSpark 1.1 เดือนกรกฎาคม 28 00:01:05,212 --> 00:01:07,426 และตอนนี้เดือนสิงหาคมก็มี MuseSpark 1.2 29 00:01:07,426 --> 00:01:09,811 ตามมาพร้อมกับตัวเอกของวันนี้อย่าง MuseCode 30 00:01:09,811 --> 00:01:12,196 แล้ว MuseCode คืออะไร ง่ายๆ เลยครับ มันคือ 31 00:01:12,196 --> 00:01:14,354 coding agent ที่อยู่ใน terminal ของคุณ 32 00:01:14,354 --> 00:01:16,739 และถ้าคำว่า terminal ฟังดูน่ากลัว ก็ relax 33 00:01:16,739 --> 00:01:18,840 ไปก่อน มันก็แค่หน้าต่างข้อความธรรมดาๆ 34 00:01:18,840 --> 00:01:21,338 บนคอมพิวเตอร์ที่คุณพิมพ์คำสั่งแทนการคลิกปุ่ม 35 00:01:21,338 --> 00:01:22,644 MuseCode อยู่ตรงนั้นเลย 36 00:01:22,644 --> 00:01:24,688 คุณบอกมันว่าอยากได้อะไร มันวางแผนงาน 37 00:01:24,688 --> 00:01:26,448 เขียนโค้ดทั่วทั้งโปรเจกต์ของคุณ 38 00:01:26,448 --> 00:01:29,515 แล้วก็ตรวจสอบงานของตัวเองเพื่อให้แน่ใจว่ามันรันได้จริง 39 00:01:29,515 --> 00:01:31,161 และมันทำงานต่อไปได้อีกนานมากๆ 40 00:01:31,161 --> 00:01:33,773 โดยไม่ต้องมีคุณคอยดูแล สิ่งแรกที่ผมนึกถึงก็คือ 41 00:01:33,773 --> 00:01:36,385 ใน demo ของ Meta เอง มีคนโยนวิดีโอ fly-through 42 00:01:36,385 --> 00:01:38,429 ของบ้านหลังหนึ่งเข้าไป แล้ว MuseCode 43 00:01:38,429 --> 00:01:40,757 ก็แปลงคลิปนั้นให้กลายเป็นหน้า booking และ 44 00:01:40,757 --> 00:01:43,313 landing page เต็มรูปแบบ ดังนั้นวิธีที่ผมจะใช้ 45 00:01:43,313 --> 00:01:45,925 trick เดียวกันนี้กับ AI Profit Boardroom ก็คือ 46 00:01:45,925 --> 00:01:47,628 ผมจะส่งคลิป walk-through สั้นๆ 47 00:01:47,628 --> 00:01:49,445 เกี่ยวกับสิ่งที่อยู่ข้างในให้มัน 48 00:01:49,445 --> 00:01:51,035 แล้วให้มันสร้าง landing page 49 00:01:51,035 --> 00:01:54,555 ที่สวยงามที่โชว์ให้คนเห็นชัดเจนว่าพวกเขาจะได้อะไรเมื่อเข้าร่วม 50 00:01:54,555 --> 00:01:56,827 AI Profit Boardroom ใส่ input หนึ่งอย่าง 51 00:01:56,827 --> 00:01:58,360 ได้ทั้งเพจออกมาอีกด้านหนึ่ง 52 00:01:58,360 --> 00:02:00,972 นั่นคือสิ่งที่ดึงดูดคนที่ใช่ให้มาที่ AI Profit 53 00:02:00,972 --> 00:02:03,413 Boardroom แบบเงียบๆ ในขณะที่ผมไปทำอย่างอื่น 54 00:02:03,413 --> 00:02:05,741 ทีนี้มาดูสิ่งที่เกิดขึ้นเบื้องหลังกันบ้าง 55 00:02:05,741 --> 00:02:06,991 เพราะนี่คือส่วนที่สนุก 56 00:02:06,991 --> 00:02:09,319 ฟีเจอร์ใหญ่ตัวแรกคือสิ่งที่ Meta เรียกว่า 57 00:02:09,319 --> 00:02:10,411 background agents 58 00:02:10,411 --> 00:02:12,057 หมายความว่ายังไงในภาษาชาวบ้าน 59 00:02:12,057 --> 00:02:13,363 ลองนึกภาพเหมือนทีมเล็กๆ 60 00:02:13,363 --> 00:02:18,247 ทีมหนึ่ง เมื่อคุณให้งาน MuseCode มันไม่ได้ทำงานคนเดียว มันจะรัน helper agents ตัวเล็กๆ 61 00:02:18,247 --> 00:02:20,177 หลายตัวเบื้องหลัง และจุดที่ฉลาดคือ 62 00:02:20,177 --> 00:02:23,073 เจ้าพวกตัวช่วยเหล่านี้จะตื่นอยู่ตลอดเวลาที่คุณทำงาน 63 00:02:23,073 --> 00:02:24,549 พวกมันจำสิ่งที่เคยดูไปแล้ว 64 00:02:24,549 --> 00:02:26,082 จำตัวเลือกที่ตัดสินใจไปแล้ว 65 00:02:26,082 --> 00:02:28,694 เพื่อจะได้ไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ในทุกงานเล็กๆ AI 66 00:02:28,694 --> 00:02:29,786 tools 67 00:02:29,786 --> 00:02:32,398 ส่วนใหญ่ลืมทุกอย่างทันทีที่ทำขั้นตอนหนึ่งเสร็จ 68 00:02:32,398 --> 00:02:34,727 แต่พวกนี้ไม่ลืม ฟีเจอร์ที่สองเจ๋งยิ่งกว่า 69 00:02:34,727 --> 00:02:37,225 เมื่องานใหญ่ MuseCode จะแยกงานออก มันจะสร้าง 70 00:02:37,225 --> 00:02:38,317 helper agents 71 00:02:38,317 --> 00:02:40,872 แยกกันที่ทำงานในโปรเจกต์สำเนาส่วนตัวของตัวเอง 72 00:02:40,872 --> 00:02:43,427 Meta ใช้ trick ของ Git ที่เรียกว่า work trees 73 00:02:43,427 --> 00:02:45,812 สำหรับเรื่องนี้ ซึ่งก็คือชุด sandbox เล็กๆ 74 00:02:45,812 --> 00:02:49,333 ที่ปลอดภัย ดังนั้น agent สี่หรือห้าตัวสามารถสร้างชิ้นส่วนต่างๆ 75 00:02:49,333 --> 00:02:50,809 พร้อมกันได้แบบเคียงข้างกัน 76 00:02:50,809 --> 00:02:52,058 โดยไม่มีตัวไหนชนงานกัน 77 00:02:52,058 --> 00:02:54,897 ไฟล์จริงของคุณจะไม่ถูกแตะต้องจนกว่าทุกอย่างจะพร้อม 78 00:02:54,897 --> 00:02:55,989 Zuckerberg 79 00:02:55,989 --> 00:02:59,339 ถึงกับโชว์ให้เห็นว่ามันสร้างฟีเจอร์หกอย่างสำหรับเกมพร้อมกัน 80 00:02:59,339 --> 00:03:01,384 โดยไม่มีตัวไหนชนกันเลย ฟีเจอร์ที่สาม 81 00:03:01,384 --> 00:03:03,371 และตัวนี้แก้ปัญหาที่ทำให้คนแทบคลั่ง 82 00:03:03,371 --> 00:03:05,642 ทุกการกระทำของ MuseCode จะถูกเขียนลง log 83 00:03:05,642 --> 00:03:07,913 ก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ทุกแผน ทุกการแก้ไข 84 00:03:07,913 --> 00:03:10,242 ทุกคำสั่ง ดังนั้นถ้ามัน crash กลางงานใหญ่ 85 00:03:10,242 --> 00:03:11,548 มันจะไม่สูญเสียทุกอย่าง 86 00:03:11,548 --> 00:03:13,932 มันแค่ต่อจากจุดที่หยุดไว้ ไม่ต้องเริ่มใหม่ 87 00:03:13,932 --> 00:03:15,465 ไม่ต้องอธิบายงานทั้งหมดใหม่ 88 00:03:15,465 --> 00:03:16,558 มันแค่เดินหน้าต่อไป 89 00:03:16,558 --> 00:03:18,886 และมันยังมาพร้อมกับทางลัดในตัวสองสามอย่าง 90 00:03:18,886 --> 00:03:21,441 มีตัวที่เปลี่ยนไอเดียของคุณให้เป็นแผนทีละขั้น 91 00:03:21,441 --> 00:03:22,533 ตัวที่ stress test 92 00:03:22,533 --> 00:03:25,145 แผนนั้นเพื่อหาจุดบกพร่องก่อนที่คุณจะลงมือสร้าง 93 00:03:25,145 --> 00:03:27,416 และตัวที่พุ่งตรงสู่เป้าหมายจนกว่าจะเสร็จ 94 00:03:27,416 --> 00:03:29,687 พูดตามตรงนะครับ coding agent ใน terminal 95 00:03:29,687 --> 00:03:32,754 อาจรู้สึกเหมือนอะไรที่ใหญ่โตมากในครั้งแรกที่เปิดใช้งาน 96 00:03:32,754 --> 00:03:35,252 และนั่นคือเหตุผลที่เราสร้างสิ่งเหล่านี้ไว้ใน 97 00:03:35,252 --> 00:03:37,864 AI Profit Boardroom เพราะ demo เป็นเรื่องหนึ่ง 98 00:03:37,864 --> 00:03:41,328 การทำให้มันรันบนเครื่องของคุณเองเป็นอีกเรื่องหนึ่งโดยสิ้นเชิง 99 00:03:41,328 --> 00:03:42,577 ใน AI Profit Boardroom 100 00:03:42,577 --> 00:03:44,962 เราพาทุกคนเดินผ่านเครื่องมืออย่าง MuseCode 101 00:03:44,962 --> 00:03:47,063 ทีละขั้น คุณจะได้ setup walk-throughs 102 00:03:47,063 --> 00:03:49,504 เพื่อไม่ให้ติดอยู่ที่หน้าจอติดตั้ง คุณจะได้ 103 00:03:49,504 --> 00:03:52,003 live coaching calls ที่คุณสามารถถามเกี่ยวกับ 104 00:03:52,003 --> 00:03:54,104 terminal โปรเจกต์ หรือ error messages 105 00:03:54,104 --> 00:03:55,196 ของคุณเองได้จริงๆ 106 00:03:55,196 --> 00:03:58,432 และได้คำตอบจริง และคุณจะได้ road map กับ prompts แบบง่ายๆ 107 00:03:58,432 --> 00:04:00,136 เพื่อให้รู้ว่าควรสร้างอะไรก่อน 108 00:04:00,136 --> 00:04:01,896 แทนที่จะนั่งจ้องหน้าจอว่างเปล่า 109 00:04:01,896 --> 00:04:03,599 ถ้าคุณกำลังดูอยู่นี่แล้วคิดว่า 110 00:04:03,599 --> 00:04:05,587 ฉันอยากใช้มันจริงๆ ไม่ใช่แค่ฟังเฉยๆ 111 00:04:05,587 --> 00:04:07,688 นั่นคือจุดประสงค์ทั้งหมดของ AI Profit 112 00:04:07,688 --> 00:04:10,129 Boardroom มันถูกสร้างมาเพื่อช่วงเวลานี้พอดี 113 00:04:10,129 --> 00:04:12,514 เอาล่ะ กลับมาที่เครื่องมือกันต่อ ขอพูดตรงๆ 114 00:04:12,514 --> 00:04:15,069 เกี่ยวกับภาพใหญ่สักครู่ ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ 115 00:04:15,069 --> 00:04:17,397 นี่คือเวอร์ชันที่ซื่อสัตย์ เป็นเวลานานที่ 116 00:04:17,397 --> 00:04:19,725 coding agents เป็นเรื่องของ Anthropic และ 117 00:04:19,725 --> 00:04:21,315 OpenAI เป็นหลัก Claude Code, 118 00:04:21,315 --> 00:04:23,189 Codex คือชื่อใหญ่ๆ เหล่านั้น Meta 119 00:04:23,189 --> 00:04:24,836 แค่มองจากข้างสนาม ตอนนี้ Meta 120 00:04:24,836 --> 00:04:25,928 เข้าสู่สังเวียนแล้ว 121 00:04:25,928 --> 00:04:27,802 และเมื่อบริษัทขนาดนี้กระโดดเข้ามา 122 00:04:27,802 --> 00:04:29,391 ทั้งวงการก็จะเคลื่อนเร็วขึ้น 123 00:04:29,391 --> 00:04:33,025 การแข่งขันที่มากขึ้นแปลว่าเครื่องมือที่ดีกว่าจะถึงมือคุณเร็วขึ้น 124 00:04:33,025 --> 00:04:35,467 มันเป็นแบบนั้นแหละ แต่ขออยู่กับความเป็นจริง 125 00:04:35,467 --> 00:04:38,022 เพราะผมสัญญาว่าจะพูดความจริง ใน benchmark ของ 126 00:04:38,022 --> 00:04:40,180 Meta เอง การทดสอบของพวกเขาเอง MuseCode 127 00:04:40,180 --> 00:04:42,565 ยังตามหลัง Claude's Opus 5 ที่รันใน Claude 128 00:04:42,565 --> 00:04:44,155 Code ในทุกชาร์ตที่พวกเขาโชว์ 129 00:04:44,155 --> 00:04:45,688 มันชนะเวอร์ชันเก่าของตัวเอง 130 00:04:45,688 --> 00:04:47,789 มันแซงคู่แข่งสองสามรายในหนึ่งการทดสอบ 131 00:04:47,789 --> 00:04:49,152 แต่มันไม่ใช่ราชาองค์ใหม่ 132 00:04:49,152 --> 00:04:50,912 และผมจะไม่แกล้งทำเป็นว่ามันเป็น 133 00:04:50,912 --> 00:04:52,786 มันคือตัวเลือกที่แข็งแกร่งและเร็ว 134 00:04:52,786 --> 00:04:54,489 ที่ยังอยู่ในช่วง beta และ beta 135 00:04:54,489 --> 00:04:56,136 ก็แปลว่ายังเร็วๆ นี้ ขอบหยาบๆ 136 00:04:56,136 --> 00:04:57,442 เป็นเรื่องปกติในระยะนี้ 137 00:04:57,442 --> 00:04:59,940 ดังนั้นเข้าไปด้วยความคาดหวังที่สมจริง ไม่ใช่ 138 00:04:59,940 --> 00:05:01,246 hype แล้วมันเหมาะกับใคร 139 00:05:01,246 --> 00:05:03,404 ถ้าคุณเขียนโค้ดหรือกำลังเรียนเขียนโค้ด 140 00:05:03,404 --> 00:05:05,391 นี่น่าลองครับ โดยเฉพาะโปรเจกต์ใหญ่ๆ 141 00:05:05,391 --> 00:05:08,514 ที่ยุ่งเหยิงที่คุณอยากได้ agent ที่บดงานได้เป็นชั่วโมงๆ 142 00:05:08,514 --> 00:05:10,331 ถ้าคุณไม่เคยแตะ terminal ในชีวิต 143 00:05:10,331 --> 00:05:12,262 นี่อาจไม่ใช่เครื่องมือวันแรกของคุณ 144 00:05:12,262 --> 00:05:13,454 และนั่นก็ไม่เป็นไรเลย 145 00:05:13,454 --> 00:05:15,498 เริ่มจากอะไรที่ง่ายกว่าแล้วค่อยพัฒนา 146 00:05:15,498 --> 00:05:18,053 แต่ถ้าคุณเล่น Claude Code หรือ Codex อยู่แล้ว 147 00:05:18,053 --> 00:05:19,146 การเพิ่ม MuseCode 148 00:05:19,146 --> 00:05:21,076 เข้าไปในวงรอบของคุณก็สมเหตุสมผลมาก 149 00:05:21,076 --> 00:05:22,609 ลองรันงานเดียวกันบนแต่ละตัว 150 00:05:22,609 --> 00:05:24,767 ดูว่าตัวไหนพาไปถึงเป้าหมายได้สะอาดกว่า 151 00:05:24,767 --> 00:05:27,947 และขอเล่าให้ฟังว่าการใช้งานจริงตั้งแต่ต้นจนจบรู้สึกยังไง 152 00:05:27,947 --> 00:05:30,161 เพราะมันง่ายกว่าที่คิด คุณเปิด terminal 153 00:05:30,161 --> 00:05:31,751 พิมพ์หนึ่งบรรทัดเพื่อติดตั้ง 154 00:05:31,751 --> 00:05:33,909 แล้วก็แค่คุยกับมันเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา 155 00:05:33,909 --> 00:05:36,180 คุณบอกสิ่งที่ต้องการประมาณว่า Build me a 156 00:05:36,180 --> 00:05:38,451 simple page that does this มันคิดสักครู่ 157 00:05:38,451 --> 00:05:40,552 แล้วส่งแผนกลับมาให้คุณ คุณอ่านแผนนั้น 158 00:05:40,552 --> 00:05:42,483 ถ้ามีอะไรที่ดูไม่ถูกต้อง คุณบอกมัน 159 00:05:42,483 --> 00:05:45,208 แล้วมันแก้แผนก่อนที่จะเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว 160 00:05:45,208 --> 00:05:46,685 พอคุณพอใจแล้ว คุณพูดว่า go 161 00:05:46,685 --> 00:05:47,934 จากนั้นมันก็เริ่มสร้าง 162 00:05:47,934 --> 00:05:49,978 ตรวจสอบงานของตัวเองเงียบๆ ไปพร้อมกัน 163 00:05:49,978 --> 00:05:51,070 และถ้ามันเจออุปสรรค 164 00:05:51,070 --> 00:05:53,455 มันไม่ตื่นตระหนกหรือทิ้งงานทั้งหมด มัน log 165 00:05:53,455 --> 00:05:55,386 ตำแหน่งที่ค้างไว้แล้วเดินหน้าต่อไป 166 00:05:55,386 --> 00:05:57,884 คุณไม่ได้กำลังเขียนโค้ด คุณกำลังควบคุมทิศทาง 167 00:05:57,884 --> 00:06:00,382 คุณคือเจ้านาย และมันคือคนงานที่ไม่เคยเหนื่อย 168 00:06:00,382 --> 00:06:01,474 พอเข้าใจภาพรวมแล้ว 169 00:06:01,474 --> 00:06:03,746 ขอโชว์อีกสองวิธีที่ผมจะเอามันไปใช้กับ AI 170 00:06:03,746 --> 00:06:06,187 Profit Boardroom วิธีแรก onboarding ผมจะใช้ 171 00:06:06,187 --> 00:06:08,061 MuseCode สร้าง welcome flow ง่ายๆ 172 00:06:08,061 --> 00:06:12,320 สำหรับสมาชิกใหม่ของ AI Profit Boardroom แบบที่พอมีคนเข้าร่วม ก็จะมีเพจเล็กๆ 173 00:06:12,320 --> 00:06:14,932 สะอาดตาพาเขาผ่านขั้นตอนแรกๆ มันสามารถวางแผนเพจ 174 00:06:14,932 --> 00:06:17,430 เขียนเพจ และทดสอบว่าทุกลิงก์ทำงานก่อนที่จะไป 175 00:06:17,430 --> 00:06:19,588 live สมาชิกใหม่ของ AI Profit Boardroom 176 00:06:19,588 --> 00:06:22,200 จะรู้สึกได้รับการดูแลตั้งแต่นาทีแรก วิธีที่สอง 177 00:06:22,200 --> 00:06:24,414 เนื้อหา ผมจะชี้มันไปที่ dashboard เล็กๆ 178 00:06:24,414 --> 00:06:26,231 ที่รวบรวมทุก guide และทุก replay 179 00:06:26,231 --> 00:06:28,162 ที่เราทำสำหรับ AI Profit Boardroom 180 00:06:28,162 --> 00:06:30,092 ไว้ในที่ค้นหาได้แห่งเดียว MuseCode 181 00:06:30,092 --> 00:06:32,023 สามารถสร้างทั้งหมดข้ามไฟล์หลายไฟล์ 182 00:06:32,023 --> 00:06:33,954 แล้วตรวจสอบว่ามันรันได้ครบทั้งระบบ 183 00:06:33,954 --> 00:06:36,168 นั่นหมายความว่าคนใน AI Profit Boardroom 184 00:06:36,168 --> 00:06:37,644 จะหาสิ่งที่ต้องการเจอจริงๆ 185 00:06:37,644 --> 00:06:38,894 แทนที่จะต้องขุดหามั่วๆ 186 00:06:38,894 --> 00:06:40,938 ก่อนจะจบ ขอทิ้งท้ายด้วยเคล็ดลับเร็วๆ 187 00:06:40,938 --> 00:06:44,061 เพื่อไม่ให้คุณสะดุดในวันแรก เคล็ดลับที่หนึ่ง เริ่มเล็กๆ 188 00:06:44,061 --> 00:06:45,764 ให้งานเล็กๆ ชัดเจนงานเดียวก่อน 189 00:06:45,764 --> 00:06:48,263 อย่าโยนโปรเจกต์ที่ใหญ่ที่สุดน่ากลัวที่สุดให้ 190 00:06:48,263 --> 00:06:49,398 agent ใหม่ในครั้งแรก 191 00:06:49,398 --> 00:06:51,499 สร้างความไว้ใจกับมันแบบค่อยเป็นค่อยไป 192 00:06:51,499 --> 00:06:53,089 เคล็ดลับที่สอง ใช้ฟีเจอร์แผน 193 00:06:53,089 --> 00:06:54,849 ขอให้มันวางแผนก่อนสร้าง อ่านแผน 194 00:06:54,849 --> 00:06:56,042 และแก้ปัญหาตรงนั้นเลย 195 00:06:56,042 --> 00:06:59,789 การจับข้อผิดพลาดในแผนง่ายกว่าการจับมันหลังจากเขียนโค้ดเสร็จแล้วมาก 196 00:06:59,789 --> 00:07:01,890 เคล็ดลับที่สาม ระวังเรื่องข้อมูล Meta 197 00:07:01,890 --> 00:07:04,332 มีวิธีเริ่มต้นง่ายๆ ที่เรียกว่า contributor 198 00:07:04,332 --> 00:07:06,546 tier แต่รายงานบอกว่าตัวเลือกนี้ให้ Meta 199 00:07:06,546 --> 00:07:08,931 ใช้สิ่งที่คุณทำเพื่อช่วยเทรนโมเดลของพวกเขา 200 00:07:08,931 --> 00:07:11,430 ดังนั้นถ้าคุณกำลังทำงานกับอะไรที่เป็นส่วนตัว 201 00:07:11,430 --> 00:07:12,522 อ่านข้อความเล็กๆ 202 00:07:12,522 --> 00:07:16,042 ก่อน อย่าชี้มันไปที่ข้อมูลอ่อนไหวจนกว่าคุณจะรู้การตั้งค่าจริงๆ 203 00:07:16,042 --> 00:07:18,541 เคล็ดลับที่สี่ อย่าทิ้งสิ่งที่ใช้ได้อยู่แล้ว 204 00:07:18,541 --> 00:07:20,301 MuseCode ใหม่และอยู่ในช่วง beta 205 00:07:20,301 --> 00:07:22,458 ทดสอบมันคู่กับเครื่องมือปัจจุบันของคุณ 206 00:07:22,458 --> 00:07:23,764 เก็บตัวที่ชนะไว้ เอาล่ะ 207 00:07:23,764 --> 00:07:26,376 ถ้าคุณต้องการกระบวนการเต็มรูปแบบ SOPs ทีละขั้น 208 00:07:26,376 --> 00:07:28,421 และ AI use cases กว่า 100 กรณีแบบนี้ 209 00:07:28,421 --> 00:07:30,749 มาเข้าร่วม AI Success Lab กัน ลิงก์อยู่ใน 210 00:07:30,749 --> 00:07:33,304 comments และ description คุณจะได้ video notes 211 00:07:33,304 --> 00:07:35,859 ทั้งหมดจากตรงนั้นด้วย รวมถึงเข้าถึง community 212 00:07:35,859 --> 00:07:38,301 ของสมาชิก 85,000 คนที่ประสบความสำเร็จกับ AI 213 00:07:38,301 --> 00:07:40,685 กันอยู่ และถ้าคุณจริงจังกับการรัน MuseCode 214 00:07:40,685 --> 00:07:42,275 จริงๆ ไม่ใช่แค่ดูผมพูดถึงมัน 215 00:07:42,275 --> 00:07:43,695 นี่คือคำแนะนำสุดท้ายของผม 216 00:07:43,695 --> 00:07:46,307 ส่วนที่ยากที่สุดไม่ใช่ไอเดีย แต่เป็นชั่วโมงแรก 217 00:07:46,307 --> 00:07:48,181 การติดตั้ง prompt แรก error แปลกๆ 218 00:07:48,181 --> 00:07:50,736 ตัวนั้นที่ทำให้คุณอยากยอมแพ้ นั่นคือจุดที่ AI 219 00:07:50,736 --> 00:07:51,828 Profit Boardroom 220 00:07:51,828 --> 00:07:54,269 ช่วยให้คุณข้ามความเจ็บปวดนั้นไปได้ คุณจะได้ 221 00:07:54,269 --> 00:07:56,541 walkthroughs สำหรับเครื่องมือแบบนี้ live 222 00:07:56,541 --> 00:07:57,633 coaching calls 223 00:07:57,633 --> 00:08:00,018 ที่ช่วยให้คุณหลุดจากจุดติดได้เร็ว road map 224 00:08:00,018 --> 00:08:02,516 ที่ทำให้คุณรู้เสมอว่าขั้นตอนต่อไปคืออะไร และ 225 00:08:02,516 --> 00:08:04,958 prompts ที่ใช้งานได้จริง มีสมาชิกกว่า 4,000 226 00:08:04,958 --> 00:08:06,888 คนที่เรียนรู้สิ่งเหล่านี้ไปด้วยกัน 227 00:08:06,888 --> 00:08:08,819 ดังนั้นคุณจะไม่มีวันติดอยู่คนเดียว 228 00:08:08,819 --> 00:08:11,260 ถ้าฟังดูใช่สำหรับคุณ มาเข้าร่วมกับเราที่ AI 229 00:08:11,260 --> 00:08:12,680 Profit Boardroom.com ครับ