Joined March 2026
- Tweets 1,673
- Following 34
- Followers 2,828
- Likes 60
330 Photos and videos
Pinned Tweet
โมเดล AI ที่มีคนใช้หลายร้อยล้านคนทั่วโลก ถูกสั่งปิดภายในไม่กี่ชั่วโมง
รัฐบาลสหรัฐออกคำสั่งควบคุมการส่งออก ให้ Anthropic ระงับ Fable 5 และ Mythos 5 ทันที
ที่แปลกคือคำสั่งเขียนเจาะจง "ชาวต่างชาติ" แต่สุดท้ายผู้ใช้ทุกคนโดนปิด
ทำไมถึงเป็นแบบนั้น มาดูกันครับ
1/9
8
14
32
3,056
ถ้าขอช่องเลือกวันที่บนเว็บ AI coding agent ทั่วไปจะลงไลบรารีเพิ่ม เขียน wrapper แล้วเริ่มคุยยาวเรื่อง timezone
มี skill ตัวนึงชื่อ ponytail ที่ทำให้มันตอบกลับแค่บรรทัดเดียว
`<input type="date">`
เพราะ browser มีช่องนี้ให้อยู่แล้ว
เดี๋ยวเล่าให้ฟังว่ามันคิดยังไง
1/9
8
3
2
285
อ่านบทความฉบับเต็มได้ที่
vibecodingthailand.com/blog/…
9/9
1
39
หนังสือใช้ AI ทำงานจริง 2 เล่มจาก vibe coding thailand
📘 Claude Cowork: The Business Playbook
📗 Vibecoding with Claude Code
อ่านรายละเอียดที่ vibecodingthailand.com/books
กดติดตามไว้จะได้ไม่พลาดเรื่องใหม่
8/9
33
ถ้าใช้ Claude Code หรือ Codex อยู่ (AI coding agent ยอดนิยม) เริ่มได้ด้วยสองบรรทัด
/plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail
/plugin install ponytail@ponytail
ลองถามตัวเองก่อนสั่ง agent · ไม่ใช่ "เขียนยังไง" แต่เป็น "ตรงนี้ไม่ต้องเขียนได้ไหม"
(ponytail บน GitHub)
7/9
53
ขี้เกียจ แต่ไม่มักง่าย
เรื่องสำคัญจริง ๆ มันไม่ตัดทิ้ง ทั้งการตรวจสอบข้อมูล ความปลอดภัย และการเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ทุกกลุ่ม
แถมเวลามันใช้ทางลัด จะแปะ comment คำว่า `ponytail:` ไว้ วันไหนงานโตจนต้องการโค้ดเต็ม ก็รู้ว่าจะขยายต่อจากตรงไหน
6/9
24
หัวใจของมันคือขั้นตอนการตัดสินใจที่บังคับให้ agent เช็กทีละขั้น ก่อนเขียนโค้ดใหม่
จำเป็นต้องมีจริงไหม
stdlib ของภาษาทำได้ไหม
แพลตฟอร์มมีให้แล้วไหม
ของที่ลงไว้แล้วทำได้ไหม
เขียนบรรทัดเดียวจบไหม
ขั้นไหนตอบโจทย์ได้ก่อน หยุดตรงนั้นทันที
5/9
20
ทำไมพอโค้ดน้อยลง ค่าใช้จ่ายถึงลดตาม?
เพราะ agent คิดเงินตามจำนวน token
โค้ดที่ต้องเขียนน้อยลง token ก็น้อยลง พอ token น้อยลง ทั้งราคาและเวลารันก็ลดตามไปด้วย
ponytail ไปลดที่ต้นเหตุจริง คือลดปริมาณโค้ดตั้งแต่แรก ไม่ใช่แค่บีบให้คำตอบสั้นลง
4/9
21
แล้วมันลดได้จริงแค่ไหน?
เทียบ agent ที่มี ponytail กับตัวที่ไม่มีอะไรเลย
โค้ดน้อยลง 80-94%
ค่าใช้จ่ายลดลง 47-77%
เสร็จเร็วขึ้น 3-6 เท่า
ค่ากลางจากการรันซ้ำสิบครั้ง ทดสอบกับสามโมเดล Haiku · Sonnet · Opus และงานจริงห้าแบบ
3/9
34
หลักของ ponytail มีประโยคเดียว
"โค้ดที่ดีที่สุดคือโค้ดที่ไม่ต้องเขียน"
มันใส่กฎให้ agent มองหาทางที่ง่ายที่สุดก่อน ใช้ของที่มีอยู่แล้ว ไม่เขียนใหม่ทับไปเรื่อย ๆ
ต้นแบบคือ senior dev ที่ขี้เกียจที่สุดในห้อง · ส่งโค้ดให้ดูห้าสิบบรรทัด เขาคืนมาให้บรรทัดเดียว แล้วมันทำงานได้
2/9
37
วิศวกร Netflix ปล่อยเครื่องมือโอเพนซอร์สชื่อ Headroom
มันย่อข้อมูลที่ AI agent ต้องอ่านให้สั้นลง ก่อนส่งต่อให้โมเดล
ผลคือลด token ได้ 60–95% โดยคำตอบยังถูกเหมือนเดิม
เพราะค่าใช้จ่ายของ agent ส่วนใหญ่ไม่ได้หมดกับการ "คิด" แต่หมดกับการ "อ่าน"
เดี๋ยวไล่ให้ดูว่ามันบีบยังไง
1/9
10
29
41
2,034
อ่านบทความฉบับเต็มได้ที่
vibecodingthailand.com/blog/…
9/9
105
หนังสือใช้ AI ทำงานจริง 2 เล่มจาก vibe coding thailand
📘 Claude Cowork: The Business Playbook
📗 Vibecoding with Claude Code
อ่านรายละเอียดที่ vibecodingthailand.com/books
กดติดตามไว้จะได้ไม่พลาดเรื่องใหม่
8/9
124
เริ่มลองวันนี้ได้เลย · เป็นของฟรี
เตรียม Python 3.12 (ใหม่กว่านี้ยังไม่รองรับ)
pip install headroom
headroom proxy
แล้วชี้แอป agent มาที่ Headroom แทน
แอปอย่าง Claude Code ไม่ต้องแก้อะไร ยังคุยกับโมเดลเหมือนเดิม
ดูภาพรวม Headroom ได้จากช่อง Better Stack
7/9
129
แต่มีกับดักที่ควรรู้
ถ้าบีบแรงไปจนโมเดลได้ข้อมูลไม่พอ มันจะขอฉบับเต็มกลับมา
รอบนั้นบางทีใช้ token รวมมากกว่าตอนไม่ใช้เสียอีก
Headroom เลยมีฟีเจอร์ Learn คอยจำว่าเคยบีบตรงไหนหนักเกินไป แล้วไม่ทำซ้ำ
6/9
127
ตัวเลขจริงจากการทดสอบ
วิเคราะห์ log file ตัวนึง บีบลงได้ถึง 98%
ประหยัดไปกว่า 17,000 token ในงานเดียว
รวมๆ แล้ว Headroom เคลมว่าช่วยผู้ใช้ประหยัดค่า token ไปแล้วราว $700,000
5/9
147
เหตุผลที่บีบได้แรงโดยคำตอบไม่เพี้ยน คือมันดูชนิดข้อมูลก่อน
JSON · เก็บแถวที่ผิดปกติ ตัดส่วนซ้ำทิ้ง
code · อ่านโครงสร้างจริง ไม่ใช่ตัวอักษร
build log · เก็บเฉพาะบรรทัดที่ fail
จุดที่ฉลาด · ถ้าโมเดลรู้สึกว่าข้อมูลไม่พอ มันดึงฉบับเต็มกลับมาได้
4/9
1
148
Headroom คือตัวกลางเล็กๆ ที่คั่นระหว่างแอป agent กับ API ของโมเดล
พอข้อมูลก้อนใหญ่วิ่งกลับมา มันคว้าไว้ก่อน
บีบให้เหลือส่วนสำคัญ แล้วค่อยส่งต่อให้โมเดลอ่าน
โมเดลเลยได้อ่านเฉพาะส่วนสำคัญจริงๆ โดยใช้ token น้อยลงมาก
3/9
190
ลองนึกตอน agent ทำงานจริง
เรียกเครื่องมือทีนึงได้ JSON ก้อนใหญ่กลับมา
เปิดไฟล์ code ทั้งโปรเจกต์ขึ้นมาอ่าน
รัน test ได้ build log ยาวเหยียด
ทั้งหมดนับเป็น token ที่ต้องจ่าย
ทั้งที่โมเดลอาจอยากได้แค่ไม่กี่บรรทัด
2/9
160
มีโมเดล AI โอเพนซอร์สจากจีนตัวใหม่ชื่อ N2 Pro
จุดที่คนแชร์กันคือ มันใช้ฟรี
แต่คะแนนงานเขียนโค้ดดันไปเทียบชั้นโมเดลที่ต้องจ่ายรายเดือน
เส้นแบ่ง "ของฟรี" กับ "ของแพง" เริ่มจางแล้ว
เดี๋ยวไล่ให้ดูว่ามันคืออะไร · แล้วเริ่มลองเองยังไง
1/9
9
7
12
1,212
อ่านบทความฉบับเต็มได้ที่
vibecodingthailand.com/blog/…
9/9
69
หนังสือใช้ AI ทำงานจริง 2 เล่มจาก vibe coding thailand
📘 Claude Cowork: The Business Playbook
📗 Vibecoding with Claude Code
อ่านรายละเอียดที่ vibecodingthailand.com/books
กดติดตามไว้จะได้ไม่พลาดเรื่องใหม่
8/9
66