#AI
ให้ AI คนละค่ายมาตรวจโค้ดที่ AI เขียน — กระบวนการ ไม่ใช่ความศรัทธา
พอร์ตเครื่องคำนวณจากสเปรดชีตวิศวกรรม 35 ชีตด้วย AI แล้วจะรู้ได้ยังไงว่าถูก บทความนี้เล่ากระบวนการให้เอเจนต์อีกค่ายมาตรวจอิสระสามรอบ กติกาที่ต้องตั้งก่อนเริ่ม ชั้นความเชื่อมั่นที่กันการโม้เกินหลักฐาน และคลาสความผิดพลาดที่ AI พลาดซ้ำ ๆ ทุกรอบ
ให้ AI อ่านเอกสาร แต่ให้โค้ดเป็นคนคิดเลข
controller บังคับให้คนกรอกอยู่ในช่วง 0 ถึง 100 แต่เส้นทางที่ AI อ่านค่าจากเอกสารแล้วป้อนเข้ามาตรวจแค่ว่าเป็นตัวเลข ค่าติดลบตัวเดียวดันผลลัพธ์ขึ้นไป 5.25 เท่าโดยไม่มี error — บทเรียนเรื่องการมองเอาต์พุตของ AI เป็น input ที่ไม่น่าเชื่อถือเท่ากับที่คนกรอก
ซ่อมไฟล์ session .jsonl ของ Claude Code ที่บวม 38 MB จนเปิดไม่ขึ้น
session เดียวที่ลากยาว 8 วันโตเป็น 38.61 MB / 11,537 records จน UI เปิดประวัติไม่ขึ้น เลยเขียนสคริปต์ Python ไล่ทีละบรรทัด ตัดเฉพาะส่วนที่มนุษย์อ่านไม่ได้อยู่แล้ว เหลือ 17.41 MB โดยข้อความคนกับผู้ช่วยครบ 8,171 uuid ลำดับเดิม ไม่มี orphan
ใช้ Claude อัป Proxmox 8 ขึ้น 9 แล้วสร้าง Windows VM ใหม่ทั้งคลัสเตอร์
เคสจริง ใช้ VS Code + Claude อัป Proxmox 8 ขึ้น 9 ทั้ง cluster แล้วล้างสร้าง Windows VM ใหม่ทั้งหมดแบบ VDI โดยไม่ได้ ssh เข้าเครื่องเองเลยสักครั้ง ถอดคำสั่งและสคริปต์ที่ Claude สร้างระหว่างทำงานจริงออกมาเป็นขั้นตอน ให้คนหรือ AI อ่านแล้วเอาไปสั่งทำซ้ำได้จริง
สั่ง Claude สร้างโรงเหล็กทั้งหลังใน SketchUp แล้วคำนวณ FEA ลงสี heatmap
ตอนจบของซีรีส์ ผมสั่ง Claude สร้างโรงเหล็กหลังคาเพิงหมาแหงนทั้งหลังใน SketchUp ไล่ทีละชั้นจากเสาปูนถึงกระเบื้อง แล้วส่งไปคำนวณกำลังด้วย PyNite ลงสี heatmap ตามแรงจริง
ขับ SketchUp ด้วย Claude Code ตอน 2 — ติดตั้งปลั๊กอิน MCP กันบั๊ก
ทำให้ Claude Code "เห็น" และ "ขับ" SketchUp ได้จริง ด้วยปลั๊กอิน MCP ของชุมชน พร้อมวิธีกัน 2 บั๊กที่ทำเสียเวลา — PyPI wheel พัง และ UI freeze จาก socket แบบ blocking
ขับ SketchUp ด้วย Claude Code ตอนที่ 1 — เตรียมเครื่องมือ uv กับ PyNite
เริ่มซีรีส์ขับ SketchUp ให้เขียนแบบ 3D โครงเหล็กแล้วคำนวณ FEA ด้วย Claude Code ตอนแรกว่าด้วยการเตรียมเครื่องล้วน ตั้งสิทธิ์ Claude ลง uv และสร้าง conda env ใส่ PyNite
OpenClaw กับ VSCode + AI Agent ต่างกันยังไง แล้วใครควรใช้อะไร
เทียบ AI Agent สองสายที่ยกระดับ AI จากแชทบอทมาเป็นผู้ช่วยที่ลงมือทำงานจริง — สายเกตเวย์บนแชทแอปอย่าง OpenClaw กับสายฝังใน editor อย่าง VSCode + AI Agent ทั้งวิธีทำงาน ค่าใช้จ่าย token และความปลอดภัยที่มือใหม่ต้องรู้
สร้างเซิร์ฟเวอร์ AI จากเครื่องเดสก์ท็อป WSL2 + Ollama + OpenClaw
บันทึกการประกอบเซิร์ฟเวอร์ AI ในบ้านจากศูนย์ เริ่มจาก Windows 11 IoT ลง WSL2 + Ubuntu วาง Ollama รัน LLM บนการ์ดจอสองใบ แล้วต่อด้วย OpenClaw หลาย instance ผ่าน systemd ครบทั้ง driver, custom Modelfile, การแยก user และ benchmark