Feeding GBrain Your Emails Autonomously with Hermes Agent

1
00:00:00,000 --> 00:00:04,379
สัปดาห์ที่แล้วผมทำวิดีโอเกี่ยวกับวิธีตั้งค่า GBrain

2
00:00:04,379 --> 00:00:08,586
ใน Hermes Agent และได้รับการตอบรับที่ดีมากเลยครับ

3
00:00:08,586 --> 00:00:15,798
มีคนสนใจในหัวข้อนี้เยอะ ผมรู้ว่าผู้ประกอบการอิสระและคนทำธุรกิจขนาดย่อมจำนวนมากชอบใช้

4
00:00:15,798 --> 00:00:21,894
GBrain กับ agent หรือเครื่องมือ AI ของพวกเขา ผมเลยอยากจะสานต่อหัวข้อนี้

5
00:00:21,894 --> 00:00:26,444
และวิดีโอวันนี้จะเจาะจงไปที่วิธีเชื่อมต่ออีเมลเข้ากับ

6
00:00:26,444 --> 00:00:33,313
GBrain ของคุณอย่างถูกต้อง เพื่อส่อป้อนข้อมูลที่เข้ามาจากอีเมลเข้าสู่สมองกลที่สอง

7
00:00:33,313 --> 00:00:38,293
(second brain) ของคุณแบบอัตโนมัติ และเมื่อตั้งค่าเสร็จแล้ว

8
00:00:38,293 --> 00:00:45,247
กระบวนการนี้จะทำงานเองโดยอัตโนมัติ คุณแค่ตั้งค่าไว้แล้วปล่อยให้มันทำงานได้เลยครับ

9
00:00:45,247 --> 00:00:49,797
วิดีโอนี้จะใช้ Google และ Gmail เป็นหลักนะครับ เอาล่ะ

10
00:00:49,797 --> 00:00:54,176
เริ่มกันเลย สำหรับใครที่รัน agent เองและอยากเข้าถึง

11
00:00:54,176 --> 00:00:58,212
LLM wikis ที่ผมใช้ทำวิจัยและสร้างวิดีโอเหล่านี้

12
00:00:58,212 --> 00:01:02,590
ลองแวะไปดูโปรเจกต์ของผมที่ agentwiks.com ได้เลยครับ

13
00:01:02,590 --> 00:01:07,055
ผมให้ wiki เหล่านี้ฟรีในหลากหลายหัวข้อ และถ้าอยากได้

14
00:01:07,055 --> 00:01:11,691
wiki ขนาดใหญ่พิเศษที่มีหน้ามากกว่าและรายละเอียดลึกกว่า

15
00:01:11,691 --> 00:01:16,413
สามารถสมัครบัญชี pro ได้ในราคา 9.99 ดอลลาร์ต่อเดือนครับ

16
00:01:16,413 --> 00:01:21,737
เอาล่ะ กลับมาที่วิดีโอกัน ขอสรุปสั้นๆ สิ่งที่เราทำในวิดีโอก่อน

17
00:01:21,737 --> 00:01:26,201
เราได้ตั้งค่า GBrain กับ Hermes agent แล้วให้ Hermes

18
00:01:26,201 --> 00:01:32,469
ค้นหาข้อมูลในสมองกลก่อนที่จะตอบ แล้วค่อยเขียนคำตัดสินใจกลับเข้าไปในสมองกล

19
00:01:32,469 --> 00:01:37,277
ลูปนี้ใช้งานได้ แต่เป็นแบบแมนนวลมาก คุณต้องเข้าไปสั่งการ

20
00:01:37,277 --> 00:01:41,398
Hermes agent เองจริงๆ แต่ GBrain จะมีคุณค่าจริงๆ

21
00:01:41,398 --> 00:01:46,120
ก็ต่อเมื่อมันสามารถจับภาพโลกทั้งใบของคุณได้อย่างสมบูรณ์

22
00:01:46,120 --> 00:01:51,014
ซึ่งไม่ได้มีอยู่แค่ในบทสนทนากับ Hermes agent เท่านั้นครับ

23
00:01:51,014 --> 00:01:56,595
โลกส่วนใหญ่ของคุณอยู่ในอีเมล เพราะงานจำนวนมากยังคงดำเนินผ่านอีเมล

24
00:01:56,595 --> 00:02:00,716
และคนหรือองค์กรต่างๆ ในโลกของคุณก็อยู่ในนั้นด้วย

25
00:02:00,716 --> 00:02:05,867
ดังนั้นการจับข้อมูลเหล่านี้มาป้อนสมองกลที่สองจึงสำคัญมากครับ

26
00:02:05,867 --> 00:02:11,019
นี่คือโมเดลความคิดที่ผมอยากให้คุณมีนะครับ สคริปต์เก็บข้อมูล,

27
00:02:11,019 --> 00:02:16,256
agent ตัดสินใจ, สมองกลจดจำ ซึ่งไม่ใช่สิ่งที่ผมคิดค้นขึ้นมาเอง

28
00:02:16,256 --> 00:02:21,322
แต่เป็นกฎเดียวที่ทั้งสองฝั่งของไปป์ไลน์นี้เห็นด้วยเหมือนกัน

29
00:02:21,322 --> 00:02:28,362
เอกสารของ GBrain เองก็พูดชัดๆ ว่า ถ้าผลลัพธ์ต้องปรากฏและมีรูปแบบที่ถูกต้องทุกครั้ง

30
00:02:28,362 --> 00:02:32,569
ให้สร้างมันในโค้ด แต่ถ้าต้องใช้การตัดสินใจ ให้ใช้

31
00:02:32,569 --> 00:02:37,034
LLM อย่างเด็ดขาด อย่าทำทั้งสองอย่างในขั้นตอนเดียวกัน

32
00:02:37,034 --> 00:02:42,271
เป็นเหตุผลที่ Hermes cron มีฟีเจอร์ที่ตรงกับการแบ่งแยกนี้พอดี

33
00:02:42,271 --> 00:02:46,478
นั่นคือ pre-run script ที่ผลลัพธ์จะถูกส่งเข้าไปใน

34
00:02:46,478 --> 00:02:50,599
prompt ก่อนที่ agent จะเริ่มทำงาน ถ้าใครดูวิดีโอ

35
00:02:50,599 --> 00:02:54,892
masterclass เรื่อง cron และ automation ของผมมาแล้ว

36
00:02:54,892 --> 00:03:01,160
ก็น่าจะคุ้นเคยกันดีนะครับ ในอดีต GBrain เคยมีวิธีจัดการสูตรอีเมลของตัวเอง

37
00:03:01,160 --> 00:03:06,569
มีระบบ custom collector และ credential gateway ของตัวเองทั้งหมด

38
00:03:06,569 --> 00:03:12,407
ตั้งค่ายุ่งยากพอสมควร แต่ตอนนี้มีแนวโน้มจะยกเลิกกลไกเหล่านั้นทั้งหมด

39
00:03:12,407 --> 00:03:18,589
และหันมาใช้เครื่องมือ Google แบบรวมศูนย์แทน ซึ่งก็คือสิ่งที่เราจะใช้ครับ

40
00:03:18,589 --> 00:03:23,912
นั่นคือ CLI ของ Google เอง มาดูไปป์ไลน์กัน และผมจะทำให้ดูจริงๆ

41
00:03:23,912 --> 00:03:28,548
ด้วยนะครับ ในเดือนมีนาคม Google Workspace ได้เปิดซอร์ส

42
00:03:28,548 --> 00:03:32,841
GWS หรือ Google Workspace CLI คุณจะได้ Rust binary

43
00:03:32,841 --> 00:03:37,735
ตัวเดียวที่ใช้งาน Gmail, Calendar, Drive, Docs ได้ทั้งหมด

44
00:03:37,735 --> 00:03:42,801
มันไม่ใช่ผลิตภัณฑ์อย่างเป็นทางการของ Google ทางเทคนิคนะครับ

45
00:03:42,801 --> 00:03:47,351
แต่มันอยู่ใน GitHub organization ของ Google Workspace

46
00:03:47,351 --> 00:03:51,730
เอง จึงน่าเชื่อถือพอสมควร แต่มีสองสิ่งที่ต้องสังเกต

47
00:03:51,730 --> 00:03:58,169
ข้อแรก มันไม่มีรายการคำสั่งตายตัว แต่จะสร้างคำสั่งขึ้นมาตอนรันโดยอ้างอิงจาก

48
00:03:58,169 --> 00:04:02,376
API discovery service ของ Google เอง ดังนั้นเมื่อ

49
00:04:02,376 --> 00:04:07,700
Google เปลี่ยนแปลง API ตัว CLI ก็สามารถรับรู้และทำงานต่อได้เลย

50
00:04:07,700 --> 00:04:12,078
ข้อที่สอง มันมาพร้อมกับ agent skill กว่า 100 รายการ

51
00:04:12,078 --> 00:04:16,114
ออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ agent ตั้งแต่แรกเลยครับ

52
00:04:16,114 --> 00:04:21,609
นี่คือคำสั่งบางส่วนที่เราจะใช้ตั้งค่าระบบนี้ นี่คือคำสั่งติดตั้ง

53
00:04:21,609 --> 00:04:26,159
CLI ตัวนี้ ผมจะทำงานอยู่ใน WSL นะครับ ทำได้รวดเร็วมาก

54
00:04:26,159 --> 00:04:30,967
ขั้นต่อไปคือ GWS auth setup แต่เกิด error ขึ้นเพราะไม่พบ

55
00:04:30,967 --> 00:04:35,260
gcloud CLI ใน WSL นี้ คุณจึงต้องติดตั้ง gcloud CLI

56
00:04:35,260 --> 00:04:39,896
ด้วย หน้าเอกสารจะบอกวิธีติดตั้งตามระบบปฏิบัติการของคุณ

57
00:04:39,896 --> 00:04:44,275
ผมอยู่บน Debian ก็เลยทำตามนี้ครับ มีหลายขั้นตอนอยู่

58
00:04:44,275 --> 00:04:49,684
แต่ก็คือการ import public key เพิ่ม gcloud CLI เป็นแหล่งแพ็กเกจ

59
00:04:49,684 --> 00:04:54,921
แล้วก็ติดตั้ง จากนั้นเราทำ gcloud auth login ตามที่เห็นนะครับ

60
00:04:54,921 --> 00:05:01,618
ซึ่งจะล็อกอินเข้าสู่ gcloud มันจะเปิดหน้าจอบนเบราว์เซอร์ให้คุณล็อกอินเข้าบัญชี

61
00:05:01,618 --> 00:05:06,598
Google พอลงชื่อเข้าใช้บนเบราว์เซอร์แล้ว จะมีรหัสผ่านขึ้นมา

62
00:05:06,598 --> 00:05:10,977
ซึ่งผมตัดออกไปแล้ว คุณแค่ก็อปปี้รหัสนั้นมาใส่ได้เลย

63
00:05:10,977 --> 00:05:15,098
เท่านี้ก็ล็อกอินเสร็จแล้วครับ จากนั้นทำ GWS auth

64
00:05:15,098 --> 00:05:19,391
setup ด้วยคำสั่งที่สองที่ผมวางไว้ เลือกบัญชี Tonbi

65
00:05:19,391 --> 00:05:24,371
แล้วโหลดโปรเจกต์ สร้างโปรเจกต์ใหม่ โอเค กำลังสร้างโปรเจกต์

66
00:05:24,371 --> 00:05:28,835
จากนั้นเลือก API ที่คุณต้องการใช้ เราต้องการแค่อีเมล

67
00:05:28,835 --> 00:05:34,330
ก็เปิดที่นี่ได้เลย นี่เป็นประสบการณ์ใหม่ ปกติผมต้องทำในคอนโซลเอง

68
00:05:34,330 --> 00:05:38,451
ต้องตั้งค่า OAuth client แบบแมนนวล ไปที่ consent

69
00:05:38,451 --> 00:05:42,830
screen แล้วสร้าง OAuth client คุณต้องเลือก external

70
00:05:42,830 --> 00:05:48,840
ที่นี่ ใช้ได้กับ test user ที่มีบัญชี Google ใส่ข้อมูลติดต่อของคุณลงไป

71
00:05:48,840 --> 00:05:53,219
เสร็จแล้วต้องสร้าง OAuth client ผ่านขั้นตอนเดียวกัน

72
00:05:53,219 --> 00:05:57,941
สร้าง OAuth client เลือก desktop app สำหรับ application

73
00:05:57,941 --> 00:06:02,234
type แล้วกรอก client ID และ client secret ที่ได้มา

74
00:06:02,234 --> 00:06:06,527
ระบบจะทำให้อัตโนมัติ แต่คุณสามารถทำ gws auth login

75
00:06:06,527 --> 00:06:11,249
เองได้เช่นกัน ในกรณีของผมมันแนะนำให้ทำอัตโนมัติอยู่แล้ว

76
00:06:11,249 --> 00:06:17,602
แล้วมันจะให้ URL สำหรับล็อกอินอีกครั้ง คุณต้องอนุญาตสิทธิ์ที่จะให้มันทำได้

77
00:06:17,602 --> 00:06:22,926
เราต้องการให้มันดูอีเมลของเราเท่านั้น ไม่ได้ส่งอะไรออกไปนะครับ

78
00:06:22,926 --> 00:06:27,218
และเสร็จสิ้นสำเร็จ ตั้งค่าก็ใช้เวลาพอสมควรอยู่ครับ

79
00:06:27,218 --> 00:06:32,799
ตรวจสอบได้ว่ามี GWS และดูเวอร์ชันได้ ทีนี้ลองดูว่ามันใช้งานได้ไหม

80
00:06:32,799 --> 00:06:38,294
ใช้คำสั่ง gws gmail triage ซึ่งจะดึงอีเมลที่ยังไม่ได้อ่านทั้งหมด

81
00:06:38,294 --> 00:06:43,961
ผมจะตัดบางส่วนออกนะครับเพราะเป็นอีเมลจริงของผม แต่นี่คือทั้งหมดเลย

82
00:06:43,961 --> 00:06:49,112
ผมมีอีเมลที่ยังไม่ได้อ่านเยอะมาก โอเค เราเชื่อมต่อกันได้แล้ว

83
00:06:49,112 --> 00:06:53,147
CLI ของเราเชื่อมต่อกับบัญชี Gmail ของเราได้แล้ว

84
00:06:53,147 --> 00:06:58,814
ทีนี้เราต้องเริ่มสร้างฝั่ง Hermes ของระบบครับ สิ่งที่เราต้องการคือ

85
00:06:58,814 --> 00:07:04,910
collector script ชื่อ check_inbox.py หรือจะตั้งชื่อยังไงก็ได้ตามต้องการ

86
00:07:04,910 --> 00:07:08,945
สำคัญคือสคริปต์นี้ต้องดึงอีเมลของวันนี้ผ่าน GWS

87
00:07:08,945 --> 00:07:13,496
เหมือนที่เพิ่งเห็น สามารถกรองขยะออกได้ เช่น no-reply,

88
00:07:13,496 --> 00:07:17,617
notification, bulk mail คุณสามารถตั้ง allow list

89
00:07:17,617 --> 00:07:23,026
ที่จะปล่อยเนื้อหาเต็มผ่านได้ ถ้าไม่รู้จักก็ตั้งให้ขึ้นมาตรวจสอบ

90
00:07:23,026 --> 00:07:27,491
มันจะจำข้อความที่เคยเห็นแล้วด้วย message ID และสร้าง

91
00:07:27,491 --> 00:07:31,526
Gmail deep link เองในโค้ด เพราะเอกสารของ GBrain

92
00:07:31,526 --> 00:07:38,652
เองระบุชัดว่า LLM มักจะเดา URL parameter ผิด สิ่งเดียวที่สคริปต์นี้ไม่ทำคือไม่เรียก

93
00:07:38,652 --> 00:07:43,804
LLM ไม่เดา URL และไม่เรียก GBrain CLI ตรงๆ นั่นคือหน้าที่ของ

94
00:07:43,804 --> 00:07:49,384
Hermes สคริปต์นี้มีหน้าที่แค่เก็บอีเมลเท่านั้น การเขียนข้อมูลเข้า

95
00:07:49,384 --> 00:07:53,420
GBrain ทั้งหมดจะผ่าน MCP ในรอบการทำงานของ agent

96
00:07:53,420 --> 00:07:57,884
ครับ ส่วนนี้สำคัญมากเช่นกัน นั่นคือรูปแบบหรือ format

97
00:07:57,884 --> 00:08:02,091
ครับ เพราะคุณไม่สามารถโยนอะไรก็ได้เข้าไปใน GBrain

98
00:08:02,091 --> 00:08:07,157
แล้วหวังว่ามันจะถูกจับภาพได้อย่างถูกต้อง นี่เป็นแค่ตัวอย่าง

99
00:08:07,157 --> 00:08:11,621
แต่นี่คือรูปแบบที่ agent จะเขียนทุกครั้งที่รันงานนี้

100
00:08:11,621 --> 00:08:17,631
สำคัญมากที่จะต้องทำให้ถูกต้องเพื่อให้ GBrain ย่อยข้อมูลได้อย่างเหมาะสม

101
00:08:17,631 --> 00:08:21,838
เพราะมันถูกออกแบบมาเพื่อสมองกล ไม่ใช่เพื่อคุณครับ

102
00:08:21,838 --> 00:08:26,046
คุณจะมี typed front matter ที่นี่ ไม่ใช่กองบันทึก

103
00:08:26,046 --> 00:08:30,510
มี type, date, source เป็น front matter ที่ชัดเจนมาก

104
00:08:30,510 --> 00:08:34,889
แล้วก็มี subject line ของอีเมลที่ตรงเป๊ะ ผู้ส่งเป็น

105
00:08:34,889 --> 00:08:41,156
wiki link ไปยังหน้าของพวกเขา มีบรรทัดสำคัญหนึ่งหรือสองบรรทัดที่ยกมาตรงตัว

106
00:08:41,156 --> 00:08:45,192
หลักคำสอนของ GBrain บอกว่า ภาษาคือข้อมูลเชิงลึก

107
00:08:45,192 --> 00:08:50,429
สรุปคือดัชนี ไม่ใช่บันทึก แล้วก็มี deep link กลับไปยังข้อความ

108
00:08:50,429 --> 00:08:54,894
Gmail ต้นฉบับที่ก็อปปี้มาจากผลลัพธ์ของสคริปต์ รวมถึง

109
00:08:54,894 --> 00:08:59,444
action item ใดๆ ที่ปรากฏ และที่ด้านล่างของส่วน review

110
00:08:59,444 --> 00:09:04,166
จะเป็นผู้ส่งที่ไม่รู้จักที่แสดงไว้แต่ไม่ได้นำเข้าข้อมูล

111
00:09:04,166 --> 00:09:08,717
/wiki link เป็นรายละเอียดที่รับน้ำหนักสำคัญที่สุดครับ

112
00:09:08,717 --> 00:09:13,181
จำได้ไหมจากวิดีโอก่อน ทุกครั้งที่เขียนหน้าใหม่จะเปิด

113
00:09:13,181 --> 00:09:17,646
autolinker และ LLM call ทันที ดังนั้นถ้าคุณเขียนหน้า

114
00:09:17,646 --> 00:09:23,742
people/ เช่นในตัวอย่างที่ผมทำคือ Alice Chen หน้าของเธอจะถูกเชื่อมโยงกับ

115
00:09:23,742 --> 00:09:31,641
digest ของวันนี้ทันทีที่มันถูกสร้างขึ้น ขออธิบายเพิ่มอีกสไลด์เพื่อเน้นย้ำให้ชัดเจนขึ้นนะครับ

116
00:09:31,641 --> 00:09:36,105
นี่คืออีเมลฉบับเดียวกันจาก Alice ที่ถูกจัดเก็บสองแบบ

117
00:09:36,105 --> 00:09:40,227
แบบทางซ้ายใช้รูปแมบบตรงกับที่ผมเพิ่งโชว์ให้ดู มี

118
00:09:40,227 --> 00:09:44,949
typed front matter พร้อม wiki link, คำพูดที่ยกมาตรงตัว,

119
00:09:44,949 --> 00:09:49,671
และ deep link อีกแบบเป็นแค่สรุปข้อความทั่วไปเป็นก้อนเลย

120
00:09:49,671 --> 00:09:54,136
เช่น "Alice จาก Acme ส่งอีเมลเรื่อง security review"

121
00:09:54,136 --> 00:10:00,918
ถ้าคุณรัน graph query บน Alice Chen มันจะดึงอีเมลฉบับนี้ออกมาได้พร้อมการอ้างอิง

122
00:10:00,918 --> 00:10:06,585
Alice Chen ที่ตรวจสอบได้และมีประวัติครบถ้วน แต่ถ้ามีแค่ก้อนข้อความ

123
00:10:06,585 --> 00:10:12,252
จะไม่ได้ผลลัพธ์อะไรเลยเมื่อ query Alice Chen นี่คือประโยคสำคัญครับ

124
00:10:12,252 --> 00:10:16,716
ผมไม่ได้สอน GBrain ให้อ่านอีเมลของผม แต่ผมสอน Hermes

125
00:10:16,716 --> 00:10:21,610
ให้เขียนหน้าในรูปแบบที่ GBrain คิดได้ ทีนี้ถึงเวลาตั้งค่า

126
00:10:21,610 --> 00:10:26,161
cron job จริงๆ แล้วครับ นี่เป็นตัวอย่างสิ่งที่เราจะทำ

127
00:10:26,161 --> 00:10:30,797
เราจะรันสิ่งนี้ทุกวันเพื่อย่อยอีเมลของผม นี่คือสคริปต์

128
00:10:30,797 --> 00:10:35,176
check_inbox.py ซึ่งจะเป็น pre-run script ที่ผมจะให้

129
00:10:35,176 --> 00:10:39,383
Hermes ใช้สำหรับ cron job ตัวนี้ มี config, noise

130
00:10:39,383 --> 00:10:46,938
prefix และรายละเอียดต่างๆ ครบถ้วน ผมจะเปิดซอร์สโค้ดนี้เมื่อปรับแต่งให้ดีขึ้นอีกนิดนะครับ

131
00:10:46,938 --> 00:10:51,145
นี่คือสคริปต์เก็บข้อมูล ถ้าไม่มีอีเมลใหม่ก็จะแจ้ง

132
00:10:51,145 --> 00:10:55,524
"no new" สคริปต์นี้จะรันทุกวันในฐานะ pre-run script

133
00:10:55,524 --> 00:11:00,418
ทีนี้เราต้องสร้าง cron job และนี่คือ prompt ที่ผมจะให้มัน

134
00:11:00,418 --> 00:11:04,625
ยาวนิดนึงเลยผมเลยเขียนไว้ตรงนี้ครับ ผมจะบอก agent

135
00:11:04,625 --> 00:11:13,296
ว่าคุณกำลังจัดเก็บอีเมลของวันนี้เข้า GBrain ผลลัพธ์ของสคริปต์ด้านบนมีข้อความใหม่และส่วนที่ต้องตรวจสอบ

136
00:11:13,296 --> 00:11:18,190
pre-run script อยู่ที่ check_inbox.py ที่ผมเพิ่งโชว์ให้ดู

137
00:11:18,190 --> 00:11:22,912
ถ้ามันบอกว่าไม่มีอีเมลใหม่ ให้ตอบกลับด้วยคำว่า "silent"

138
00:11:22,912 --> 00:11:27,463
โดยเฉพาะ ซึ่งหมายความว่ามันจะไม่ส่งอะไรไปยัง Telegram

139
00:11:27,463 --> 00:11:33,215
ของผมเลย แต่ถ้ามีอีเมล ก็ให้ย่อยเป็นหน้าในรูปแบบที่ผมเพิ่งโชว์ให้ดู

140
00:11:33,215 --> 00:11:38,367
สำหรับ entity update ให้เพิ่มรายการลงวันที่หนึ่งรายการในส่วน

141
00:11:38,367 --> 00:11:42,574
timeline ของแต่ละผู้ส่งหรือบริษัทที่มีหน้า GBrain

142
00:11:42,574 --> 00:11:48,069
อยู่แล้ว อย่าสร้างคนใหม่เด็ดขาด entity ที่ไม่รู้จักให้อยู่ในส่วน

143
00:11:48,069 --> 00:11:55,882
review ครับ เวลานำเข้าอีเมลอัตโนมัติ หนึ่งในสิ่งที่ต้องระวังด้านความปลอดภัยก็คือการปนเปื้อน

144
00:11:55,882 --> 00:12:02,836
GBrain หรือ prompt injection และอะไรทำนองนั้น ดังนั้นถ้าเป็นอีเมลใหม่ที่ไม่รู้จัก

145
00:12:02,836 --> 00:12:08,074
มันจะเข้าไปอยู่ในหมวด review ซึ่งคุณควรตรวจสอบด้วยตัวเองจริงๆ

146
00:12:08,074 --> 00:12:13,569
แล้วตัดสินใจว่าจะนำเข้าหรือไม่ ผมไม่แนะนำให้ทำแบบอัตโนมัตินะครับ

147
00:12:13,569 --> 00:12:17,776
เพราะอาจจะได้คนหลอกลวงและขยะเข้าไปเต็ม GBrain เลย

148
00:12:17,776 --> 00:12:21,811
ใน Hermes chat ผมบอกว่าอยากสร้าง daily cron job

149
00:12:21,811 --> 00:12:26,962
สำหรับงานนี้ แล้วก็ให้ prompt ที่ผมเพิ่งโชว์ไป ครั้งนี้ผมใช้

150
00:12:26,962 --> 00:12:31,341
Grok 4.5 จริงๆ นะครับ อยากลองดูว่ามันทำงานกับ agent

151
00:12:31,341 --> 00:12:35,548
operation แบบนี้เป็นยังไงบ้าง โอเค ดูได้ว่า daily

152
00:12:35,548 --> 00:12:40,957
job สร้างเสร็จแล้ว ผมจะรันตอนนี้เลยเพื่อดูว่ามันทำงานถูกต้องไหม

153
00:12:40,957 --> 00:12:45,250
โอเค ดูได้ว่ามันรันผ่านแล้วครับ มีข้อความที่อยู่ใน

154
00:12:45,250 --> 00:12:49,371
allow list หนึ่งฉบับ ขึ้น review หนึ่งรายการ และ

155
00:12:49,371 --> 00:12:54,265
noise ถูกกรองออก agent ได้ค้นหา GBrain สำหรับบริษัทผู้ส่ง

156
00:12:54,265 --> 00:12:58,472
ส่วนที่ผม allow list ไว้มีแค่ newsletter ของผมเอง

157
00:12:58,472 --> 00:13:02,507
ดูได้ว่านี่คือ digest ที่ถูกเขียนขึ้น คือ daily

158
00:13:02,507 --> 00:13:08,517
email digest ที่มี front matter เดียวกัน มีสองรายการคือฉบับใหม่ที่เป็น

159
00:13:08,517 --> 00:13:14,957
newsletter ของผม แล้วก็อีกอีเมลหนึ่งที่เป็นอีเมลติดตามงานร่วมที่ต้องตรวจสอบ

160
00:13:14,957 --> 00:13:19,679
แนวคิดคือคุณตรวจสอบสิ่งเหล่านี้ด้วยตัวเองก่อน แล้วค่อยๆ

161
00:13:19,679 --> 00:13:24,659
สร้าง GBrain ขึ้นมาพร้อมกับ allow list ถ้าเป็นคนในที่ทำงาน

162
00:13:24,659 --> 00:13:31,356
คุณก็ใส่เข้า allow list แบบนี้ได้เลยครับ ตรวจสอบแล้วถ้าเป็นสิ่งที่คุณต้องการใน

163
00:13:31,356 --> 00:13:36,164
GBrain ก็นำเข้าได้อย่างถูกต้อง ดูได้ว่ามันดึง newsletter

164
00:13:36,164 --> 00:13:42,174
ฉบับเต็มแล้วนำเข้า GBrain อย่างถูกต้อง เมื่อหน้าเหล่านี้อยู่ในระบบแล้ว

165
00:13:42,174 --> 00:13:47,926
มันจะอัปเดตและถูกย่อยอัตโนมัติ ดูได้ว่ามันถูกนำเข้าอย่างถูกต้องแล้ว

166
00:13:47,926 --> 00:13:54,881
ทำให้อีเมลจาก AI Garage Weekly ในอนาคตจะถูกจัดการอัตโนมัติโดยไม่ต้องผ่านกระบวนการ

167
00:13:54,881 --> 00:13:59,088
review แล้ว ไฟล์เหล่านี้อยู่ใต้ brain/writing และ

168
00:13:59,088 --> 00:14:03,896
brain/media สำหรับ Tonbi's AI Garage ซึ่งเป็น newsletter

169
00:14:03,896 --> 00:14:09,476
ของผม ดูได้ว่าผมค้นหา Tonbi's AI Garage แล้วมันมีข้อมูลอยู่ในหน้า

170
00:14:09,476 --> 00:14:14,370
media ครบถ้วน มีข้อมูลว่ามันคืออะไร ลิงก์ไปยัง newsletter

171
00:14:14,370 --> 00:14:19,178
และการเชื่อมโยงกับอีเมล ทุกอย่างถูกอ้างอิงไว้ที่นี่และมี

172
00:14:19,178 --> 00:14:25,789
back link เข้าสู่ media hub มี email digest ที่มีคำพูดและลิงก์ไปยังหน้าด้านบน

173
00:14:25,789 --> 00:14:34,289
การสร้างระบบนี้ให้สมบูรณ์จะใช้เวลาสักพัก แต่นี่คือวิธีเชื่อมต่ออีเมลและตั้งค่าไปป์ไลน์เพื่อเติมเต็ม

174
00:14:34,289 --> 00:14:39,012
GBrain ด้วยทุกสิ่งที่อยู่ในโลกของคุณครับ ทีนี้เวลาผมถาม

175
00:14:39,012 --> 00:14:43,648
Hermes ว่า "งานวิจัยเรื่องไหนที่ผมพูดถึงใน newsletter"

176
00:14:43,648 --> 00:14:51,804
นี่เป็นหัวข้อที่ผมไม่เคยคุยกับ Hermes ได้เลย แต่ดูได้ว่าเพราะตอนนี้มันมีสิทธิ์เข้าถึงอีเมลของผม

177
00:14:51,804 --> 00:14:57,557
ซึ่งเชื่อมกับ newsletter มันสามารถดึงข้อมูลนี้ออกมาได้โดยตรงเลยครับ

178
00:14:57,557 --> 00:15:02,622
จะเห็นได้ชัดเลยว่าการเชื่อม GBrain กับอีเมลมีประโยชน์แค่ไหน

179
00:15:02,622 --> 00:15:06,829
คุณมีหัวข้อและเนื้อหาที่ไม่ได้มีอยู่ใน Hermes เอง

180
00:15:06,829 --> 00:15:12,410
นี่แหละครับ สมองกลที่คุณป้อนข้อมูลเทียบกับสมองกลที่มีประสาทสัมผัส

181
00:15:12,410 --> 00:15:19,193
ผมไม่เคยคุยกับ Hermes เรื่องงานวิจัยนี้เลย แต่เพราะมันสามารถนำเข้าอีเมลของผมได้

182
00:15:19,193 --> 00:15:25,461
มันจึงมีคำตอบนั้น ดังที่บอกไป ผมใส่มาตรการรักษาความปลอดภัยบางอย่างไว้ครับ

183
00:15:25,461 --> 00:15:30,097
ประการแรก collector gate คืออนุญาตเฉพาะผู้ส่งที่อยู่ใน

184
00:15:30,097 --> 00:15:34,647
allow list เท่านั้น ส่วนคนอื่นจะมีแค่ metadata ในส่วน

185
00:15:34,647 --> 00:15:40,915
review ประการที่สอง protocol gate คืออัปเดตเฉพาะหน้าที่มีอยู่แล้วเท่านั้น

186
00:15:40,915 --> 00:15:47,268
ห้ามสร้าง entity ใหม่จากอีเมลเด็ดขาด คุณต้องอนุมัติเองเหมือนที่เห็นผมทำกับ

187
00:15:47,268 --> 00:15:51,733
newsletter แล้วก็สามารถชี้ไปยัง Telegram เป็น digest

188
00:15:51,733 --> 00:15:58,344
ให้อ่านได้ พร้อมตัดไฟล์รายวันได้ นี่แหละครับคือวิดีโอของผมเรื่องวิธีเชื่อมต่อ

189
00:15:58,344 --> 00:16:04,440
GBrain กับ Gmail ผ่าน Hermes agent และการตั้งค่าไปป์ไลน์อัตโนมัติแบบนี้

190
00:16:04,440 --> 00:16:11,394
ตั้งค่าก็ใช้เวลาพอสมควรอยู่ แต่พอตั้งค่าเสร็จแล้วมันก็ทำงานเองโดยอัตโนมัติเลยครับ

191
00:16:11,394 --> 00:16:17,061
รันแล้วก็เติมเต็มสมองกลที่สองของคุณให้ วิดีโอวันนี้เป็นเรื่องอีเมล

192
00:16:17,061 --> 00:16:21,697
แต่อีกหัวข้อยอดนิยมมากสำหรับการเติม GBrain คือ meeting

193
00:16:21,697 --> 00:16:27,106
notes ครับ โดยเฉพาะเราจะดู Fathom transcript ในวิดีโอหน้าเรื่อง

194
00:16:27,106 --> 00:16:31,399
GBrain เป็นหัวข้อที่คนสนใจเยอะ ฝากติดตามด้วยนะครับ

195
00:16:31,399 --> 00:16:35,692
แต่วิดีโอนี้คงต้องจบลงแค่นี้ ฝากคอมเมนต์ด้วยนะครับ

196
00:16:35,692 --> 00:16:40,157
คุณเคยลองเชื่อมต่ออีเมลเข้า GBrain ผ่าน Hermes Agent

197
00:16:40,157 --> 00:16:45,566
ไหม ประสบการณ์เป็นยังไงบ้าง ผมรู้ว่ามันตั้งค่าค่อนข้างยากนิดนึง

198
00:16:45,566 --> 00:16:52,005
เลยต้องใช้เวลาอธิบายเรื่อง format แบบละเอียด แต่อยากรู้ประสบการณ์ของคุณครับ

199
00:16:52,005 --> 00:16:57,586
และก็อยากรู้ว่าคุณอยากเห็นแหล่งข้อมูลแบบไหนเพิ่มเติมสำหรับการเติม

200
00:16:57,586 --> 00:17:02,308
GBrain ด้วย Hermes Agent ฝากกดไลค์ กดซับสคริบด้วยนะครับ

201
00:17:02,308 --> 00:17:06,000
แล้วเจอกันใหม่วิดีโอหน้า ขอบคุณที่รับชมครับ