CodePassionAcademy
ลงชื่อรอ
ClaudeCodexทุกเครื่องมือ
~/academy/courses/ai-coding-agent-codexสำหรับนักพัฒนา

AI Coding Agent
with Codex

AI เขียนโค้ดเร็วกว่าเราแล้ว
หน้าที่เราคือคุมทิศทาง

คลาสออนไลน์ 3 ชั่วโมง สำหรับนักพัฒนาที่เพิ่งเริ่มใช้ AI เขียนโค้ด เรียนวิธีใช้ AI ตลอดทั้ง SDLC แบบวิศวกร ตั้งแต่ intent.md ถึง Deploy ข้ามช่วง vibe coding ไปได้เลย

Discord สด2 คืน คืนละ 3 ชั่วโมง19:00–22:00Live demo ทำตามได้เปิดลงชื่อรอ
ลงชื่อรอ เช็กความพร้อม 3 นาที
01 ปัญหา

การเขียนโค้ดไม่ใช่คอขวดอีกต่อไป
การวางแผนและคุมทิศทางคือคอขวดใหม่

นักพัฒนาส่วนใหญ่เริ่มใช้ AI แบบใดแบบหนึ่ง แบบแรกให้ AI ทำทุกอย่าง สัปดาห์แรกงานออกเร็ว ผ่านไปไม่กี่เดือนได้โค้ดที่ไม่มีใครในทีมอธิบายได้ แบบที่สองไม่กล้าให้ AI ทำอะไร ตรวจทุกบรรทัด จำทุกอย่างไว้ในหัว จนเหนื่อยกว่าตอนเขียนเอง สองแบบนี้มีต้นเหตุเดียวกัน คือยังไม่มีกระบวนการที่ไว้ใจได้

สิ่งที่วิศวกรต้องกันไว้ยังเป็นเรื่องเดิม ข้อมูลหาย งานหลุดมาตรฐานความปลอดภัยหรือกฎองค์กร breaking change ที่ไม่มีใครเห็นจนขึ้น production และทีมที่ค่อยๆ ไม่เข้าใจ codebase ของตัวเอง ข้อสุดท้ายแก้ยากที่สุด คลาสนี้สอนวิธีมอบงานให้ AI โดยที่คุณยังรู้ว่าระบบทำงานยังไง

แนวทางการทำงานapproach
Vibe Coder: Prompt แล้วลุ้น สั่งทีละคำสั่ง ได้อะไรมาก็รับไว้
AI Engineer: Plan ก่อน build ทุกงานเริ่มจาก intent.md และแผนที่คุณตรวจแล้ว
การมอบหมายงานdelegation
Vibe Coder: ทั้งหมด หรือไม่ให้เลย ปล่อย AI ทำจนคุมไม่อยู่ หรือแบกทุกอย่างไว้เอง
AI Engineer: ซอยงานแล้วค่อยมอบ ชิ้นละพอดี context window พร้อมเกณฑ์ว่าแค่ไหนคือเสร็จ
สิทธิ์ของ agentpermissions
Vibe Coder: อนุญาตทุกคำสั่ง agent รันอะไรบนเครื่องก็ได้
AI Engineer: Sandbox + ด่านอนุมัติ คำสั่งเสี่ยงต้องผ่านด่านที่คุณตั้งไว้ก่อน
คุณภาพโค้ดcode quality
Vibe Coder: โค้ดพันกัน แก้จุดเดียว พังอีกสามจุด
AI Engineer: Deep modules ขอบเขตชัด AI อ่านแล้วแก้ถูกที่
การทดสอบtesting
Vibe Coder: Test เยอะแต่ไม่จับ bug หรือไม่มี test เลย
AI Engineer: Test เป็นเข็มทิศ เขียน test ที่ล้มก่อน แล้วให้ AI แก้จนผ่าน
ความเข้าใจในระบบownership
Vibe Coder: อธิบายโค้ดตัวเองไม่ได้ merge ไปแล้ว แต่ไม่รู้ว่ามันทำงานยังไง
AI Engineer: เจ้าของ intent AI เขียน คุณตัดสินว่าอะไรได้เข้า main
02 AI-Native SDLC

6 ขั้น วนเป็นวงจรเดียว
เริ่มและจบที่ intent.md

ทุกขั้นมีไฟล์ Markdown เป็นตัวกลาง ให้คนกับ AI เข้าใจตรงกัน เมื่อระบบเจอความผิดปกติ มันจะเปิด intent.md รอบใหม่ แล้ววงจรก็เริ่มอีกครั้ง

วงจร AI-Native SDLC: Plan, Design, Build, Test, Deploy, Maintain แล้ววนกลับสู่ intent.md intent.mdจุดเริ่มทุกรอบ 01Planวางแผน 02Designออกแบบ 03Buildสร้าง 04Testทดสอบ 05Deployส่งมอบ 06Maintainดูแลต่อ
  1. 01–02

    Plan & Design

    กลั่นไอเดียเป็น intent.md และ spec.md โดยให้ AI ซักถามคุณ

  2. 03

    Build & Steering

    คุม context window ด้วยลูป Plan → Execute → Clear และ AGENTS.md

  3. 04–05

    Test & Deploy

    Test คือเข็มทิศ มี REVIEW.md และ sandbox เป็นด่านอนุมัติ

  4. 06

    Maintain & AFK Loops

    Agent ทำงานเอง มีคนคุมตามระดับความผิดปกติ

Plan & Design

วางแผน แล้วออกแบบ

การเขียน Markdown คือการเขียนโปรแกรมระดับสูง

ไฟล์ Markdown เป็น source of truth ที่ทั้งคนและ AI อ่านตรงกัน ข้อมูลไม่ตกหล่นระหว่างทาง (lossy communication) และไม่ได้เขียนคนเดียว AI จะ grill คุณ คือซักถามละเอียด จนไอเดียที่คลุมเครือกลายเป็นแผนที่จับต้องได้

intent.mdproto-spec
  • Problemปัญหาที่ต้องแก้ ในมุมของผู้ใช้
  • Proposed outcomeผลลัพธ์ที่อยากได้ เมื่องานนี้เสร็จ
  • Constraintsความปลอดภัย งบประมาณ กฎองค์กร
  • Open questionsประเด็นที่ยังต้องหาข้อสรุป
spec.mdrequirements & design

ขยาย intent.md เป็นรายละเอียดทางเทคนิค โดยใช้ Skills ความรู้ขององค์กร เช่น มาตรฐานความปลอดภัย หรือ brand guidelines เป็นข้อจำกัดในการออกแบบโดยอัตโนมัติ

หน้าที่คุณ คือคนตรวจ ดูว่า spec นี้เอาไป build ได้จริง ไม่มีความเสี่ยงซ่อนอยู่

Build & Steering

ลงมือสร้าง โดยคุมทิศทาง AI ไปด้วย

Build คือการบริหาร context window
ให้ AI อยู่ใน Smart Zone

เริ่มจาก Codex ใน read-only sandbox ให้ AI อ่าน codebase และวางแผนโดยยังไม่แก้ไฟล์จริง แล้วทำงานเป็นรอบ ก่อนที่ context จะเต็มจน AI เริ่มพลาด

step 1

Plan

แผนระดับไฟล์ และขั้นตอนที่ต้องทำ

step 2

Execute

ลงมือสร้างโค้ดตามแผน

step 3

Clear

ล้างบริบทที่ไม่จำเป็น เริ่มรอบใหม่ด้วยบริบทที่สะอาด

AGENTS.mdonboarding file

รวมคำสั่ง build/test และสิ่งที่ AI มักพลาด ให้ AI รู้กฎของโปรเจกต์ตั้งแต่เปิดเซสชัน

plan.mdaudit trail

commit แผนลง repository ก่อนเริ่ม implement เพื่อใช้ตรวจสอบย้อนหลังได้

Parallel sessions · worktrees

แยก branch ให้วิศวกรหนึ่งคนคุมงานได้หลายสายพร้อมกัน

งานคู่ขนาน

แยกงานเป็นหลาย session บริบทไม่ปนกัน เช่นเซสชันหนึ่งอ่านโค้ด อีกเซสชันตรวจงาน กันข้อมูลขยะไหลเข้างานหลัก

Test & Deploy

ทดสอบ แล้วส่งขึ้นจริง

Test คือเข็มทิศที่นำทาง AI

TDD with AI เขียน test ที่ล้มเหลวก่อน เพื่อพิสูจน์ว่าปัญหามีจริง แล้วให้ AI แก้โค้ดจน test ผ่าน

Continuous evals in CI

regression test สำหรับตัว agent เอง ทุกครั้งที่เปลี่ยน prompt หรือโมเดล มาตรฐานต้องไม่ลดลง

REVIEW.md

นโยบายตรวจโค้ดเป็นรอบ (passes): logic errors, security เช่น PII ใน log, และ compliance เทียบกับ spec.md

# ~/.codex/config.toml
# ให้ AI แก้ไฟล์ได้เฉพาะใน repo และต้องขออนุมัติก่อนทำสิ่งเสี่ยง
sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "on-request"

Sandbox & approval เป็นด่านอนุมัติ จำกัดสิ่งที่ AI ทำได้เอง และให้คนยืนยันก่อนทำสิ่งเสี่ยง เช่น แก้ไฟล์ test หรือ deploy production ขั้น PR คนเลิกตรวจ syntax แล้วโฟกัสที่ Intent & Risk ว่าสิ่งที่ AI สร้างตรงกับ plan.md หรือไม่

Maintain & AFK Loops

ดูแลต่อ และปล่อยให้ agent ทำเอง preview

ปลายทาง: Software Factory
ที่ดูแลตัวเองได้ระดับหนึ่ง

Autonomous agents แบบ Ralph Loops (AFK agents) ทำงานต่อเนื่อง โดยมีคนคุมผ่าน Human-in-the-Loop ระบบ monitoring ไม่ได้แค่แจ้งเตือน แต่แยกระดับความผิดปกติ แล้วตอบสนองต่างกัน (Western Electric Rules)

1σ

Tier 1 · Log

บันทึกเหตุการณ์

2σ

Tier 2 · Diagnose

เรียก agent มาวินิจฉัยแบบ read-only

3σ

Tier 3 · Propose fix

ให้ agent เสนอทางแก้ หรือรัน rollback runbook ที่เตรียมไว้

ปิดวงจร แจ้งเตือนใน Slack/Teams สะสมความรู้ขององค์กรเข้าลูปการทำงาน เมื่อตรวจพบความผิดปกติ ระบบสร้าง intent.md รอบใหม่ แล้ว SDLC ก็เริ่มอีกครั้ง

03 คลาสสด

3 ชั่วโมงบน Discord
ดู demo สด ทำตามบนเครื่องตัวเอง

ผู้สอนเดินครบทั้ง 6 ขั้นบน repo ตัวอย่างด้วย Codex CLI ให้เห็นทุกไฟล์และทุกคำสั่ง คุณเปิดเครื่องทำตามไปพร้อมกันได้ หรือจะดูอย่างเดียวก็ได้

สิ่งที่จะได้เห็นในคลาส

เรียงตามลำดับ SDLC

  1. 01
    จาก vibe coder สู่ AI engineerทำไมยิ่ง AI เขียนเร็ว หนี้ทางเทคนิคยิ่งพอก และงานของวิศวกรเปลี่ยนไปยังไง
  2. 02
    ให้ AI grill ไอเดีย → intent.md → spec.mdฝึกเปลี่ยนไอเดียเป็นเอกสารที่ AI ทำงานต่อได้
  3. 03
    โหมด read-only, AGENTS.md และลูป Plan → Execute → Clearสร้างฟีเจอร์จริงหนึ่งตัว พร้อม plan.md ที่ commit ได้
  4. 04
    TDD with AI, REVIEW.md และด่านอนุมัติตั้งด่านที่ AI ข้ามไม่ได้ และรีวิว PR แบบ Intent & Risk
  5. 05
    Preview: AFK agents และ response tiersภาพของ software factory ที่คุณจะไปฝึกต่อใน 2 สัปดาห์

เตรียมก่อนเข้าคลาส

ถ้าจะทำตาม ไม่บังคับ

  • โน้ตบุ๊ก และแอป Discordจอใหญ่พอเปิด Discord คู่กับ terminal (ใช้ใน browser ก็ได้)
  • Git และ editor ที่ถนัดVS Code, Cursor หรืออื่นๆ
  • ติดตั้ง Codex CLIพร้อมบัญชี ChatGPT ที่ใช้ Codex ได้
  • repo เล็กๆ ของตัวเองไม่มีก็ได้ ใช้ repo ตัวอย่างในคลาส
04 หลังคลาส

แผนฝึก 2 สัปดาห์
บน repo ของคุณเอง

คลาสสดให้ภาพรวมทั้งวงจร แผนนี้พาคุณลงมือทีละเรื่อง วันละหัวข้อ จนเป็นนิสัยการทำงาน

WEEK 1

Context, AGENTS.md และการวางแผน

Day 1–2

Context window ของ LLM

จัดการ context window และลูป Plan → Execute → Clear

Day 3

AGENTS.md ของทีม

วางกติกาคุมพฤติกรรม AI ให้ทั้งทีมใช้เหมือนกัน

Day 4–5

Tracer bullets และ plan.md

เขียนโค้ดเพื่อ validate สถาปัตยกรรมก่อนสร้างจริง และเขียน plan.md ให้แม่น

WEEK 2

ด่านตรวจ, AFK agents และโครงสร้างโค้ด

Day 1–2

ด่านตรวจอัตโนมัติ

TDD, REVIEW.md และ pre-commit hooks กันความผิดพลาด

Day 3–4

Ralph loops จาก GitHub Issues

ให้ agent หยิบงานจาก backlog เอง เริ่มแบบมีคนคุม (HITL) แล้วค่อยปล่อย AFK

Day 5

Codebase ที่ AI ทำงานง่าย

deep modules ขอบเขตชัด แล้ววัดผลด้วย metrics ว่ากระบวนการใหม่ช่วยจริง

05 ไปต่อหลังคลาส

อยากให้เราช่วยติดตั้ง
ลง repo จริงของคุณ

ไม่บังคับ เลือกเมื่อพร้อม ผู้เรียนจะได้รายละเอียดทางอีเมลหลังจบคลาส

step 1 · 2 ชั่วโมง

SDLC Clinic

นำ repo ของคุณมานั่งแก้กับทีมเรา ตั้ง AGENTS.md, plan.md และด่านอนุมัติชุดแรกให้ใช้ได้จริง

1,490บาท
step 2 · 7 วัน

7-Day Implementation Sprint

ติดตั้งวงจร AI-Native SDLC ลง repo ของคุณหรือทีม มีโค้ชตรวจงานทุกวันตามแผน 2 สัปดาห์ แบบเร่ง

4,900บาท
step 3 · รายเดือน

AI Engineering Guild

ชุมชนวิศวกรที่ใช้ AI จริงบน Discord live session รายเดือน template และ skills ใหม่ และ review งานกันต่อเนื่อง

690บาท / เดือน
06 เหมาะกับใคร

เขียนโค้ดเป็นแล้ว
แต่เพิ่งเริ่มใช้ AI จริงจัง

เหมาะกับคุณ ถ้า

  • เขียนโค้ดเป็น

    ทำงานเป็นนักพัฒนา หรือกำลังจะเป็น

  • ใช้ AI ถามเป็นครั้งๆ

    ChatGPT หรือ Copilot แต่ยังไม่เคยให้ agent ทำงานทั้งฟีเจอร์

  • ได้โค้ดที่ตัวเองไม่เข้าใจ

    ลองให้ AI เขียนแล้ว แต่อธิบายสิ่งที่ได้มาไม่ได้

  • อยากมีกระบวนการตั้งแต่วันแรก

    ไม่ต้องไปแก้นิสัยการใช้ AI ทีหลัง

อาจยังไม่ใช่ ถ้า

  • ยังไม่เคยเขียนโปรแกรม

    คลาสนี้ใช้ terminal, Git และอ่านโค้ดตลอดทาง

    AI Agent ทำงานแทน ›AI Fluency ›

  • อยากได้สูตรลัด prompt สำเร็จรูป

    เราสอนกระบวนการครบทั้ง 6 ขั้น ไม่ใช่ prompt ก๊อปวาง

  • ใช้ AI agent เต็มรูปแบบในทีมอยู่แล้ว

    มี CI evals และด่านอนุมัติครบแล้ว คลาสนี้จะง่ายไปสำหรับคุณ

ไม่แน่ใจว่าอยู่ตรงไหน

ทำ AI Engineering Readiness Scorecard 12 ข้อ รู้คะแนนและ gap ของคุณในแต่ละขั้นของ SDLC ทันที

เริ่มทำ Scorecard ›
07 ผู้สอน
พงษ์ศิริ พิสุทธิ์อัครธาดา

พงษ์ศิริ พิสุทธิ์อัครธาดา

CTO & Co-founder, Code Passion · Software Engineer
ทีมเราใช้ AI ส่งงานให้ลูกค้าจริงทุกวัน สิ่งที่สอนในคลาสนี้คือกระบวนการที่เราใช้เอง ไม่ใช่ทฤษฎี
200,000+นักพัฒนาในเครือข่ายสมาคมโปรแกรมเมอร์ไทย
20วิศวกรซอฟต์แวร์ที่ดูแลที่ LSEG
4 ปีสอนคอมพิวเตอร์และการเขียนโปรแกรม
  • 2023 – now
    CTO & Co-founder — Code Passionวางกลยุทธ์เทคโนโลยี พัฒนา WorkEngine แพลตฟอร์มบริหารงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI
  • 2020 – now
    Lead Software Engineer — London Stock Exchange Groupดูแลทีมวิศวกร 20 คน พัฒนาระบบซอฟต์แวร์การเงินระดับสากล
  • President
    สมาคมโปรแกรมเมอร์ไทยผลักดันนโยบายดิจิทัลร่วมกับ depa และ NIA
08 ราคา

ราคาประกาศพร้อมรอบเรียน

คนที่ลงชื่อรอได้รู้ราคาก่อน อ้างอิงรอบของ AI Coding with Claude: Launch 1,490 · Early Bird 1,790 · Regular 2,290 บาท · Team Pack 3 คน 4,990 บาท

09 FAQ

คำถามที่พบบ่อย

ต้องเขียนโค้ดเป็นไหม

ต้องเป็นครับ คลาสนี้ทำมาสำหรับนักพัฒนา ใช้ terminal, Git และอ่านโค้ด TypeScript ได้ ถ้ายังไม่เคยเขียนโปรแกรม แนะนำหลักสูตรอื่นของเราที่สั่งงานด้วยภาษาไทยทั้งหมด

ไม่เคยใช้ Codex เลย เรียนได้ไหม

ได้ครับ คลาสนี้ทำมาสำหรับคนที่เพิ่งเริ่ม เราเริ่มจากโหมด read-only และการตั้งค่า AGENTS.md แนวคิดทั้งหมดใช้กับเครื่องมืออื่นอย่าง Claude Code หรือ Cursor ได้เช่นกัน

ต้องมีบัญชี ChatGPT แบบเสียเงินไหม

ถ้าจะทำตามในคลาส ต้องมีบัญชี ChatGPT ที่ใช้ Codex ได้ ถ้ายังไม่มี ดู demo อย่างเดียวแล้วค่อยฝึกตามแผน 2 สัปดาห์ทีหลังก็ได้

เรียนวันไหน ราคาเท่าไร

กำลังจัดรอบอยู่ครับ คนที่ลงชื่อรอจะได้รู้วันเรียนและราคาก่อนประกาศทั่วไป รอบที่เปิดแล้วตอนนี้คือ AI Coding with Claude 30 ก.ย. – 1 ต.ค. 2569

ทำไมเรียนบน Discord ต้องสมัครบัญชีไหม

ใช้บัญชี Discord ฟรี (แอปหรือ browser ก็ได้) ห้องเรียนแต่ละรอบเปิดให้เฉพาะผู้เรียนที่ชำระแล้ว โดยพิมพ์รหัสลงทะเบียนในห้อง #verify ครั้งเดียว หลังคลาสคุณยังอยู่ในชุมชนเดียวกัน ถามต่อได้ระหว่างฝึก 2 สัปดาห์

มีบันทึกย้อนหลังไหม

เดี๋ยวแจ้งในอีเมลยืนยันหลังชำระเงิน

ส่งทีมมาเรียนหลายคน หรือจัดในองค์กรได้ไหม

มา 3 คน เลือก Team Pack ในแบบฟอร์ม 4,990 บาท แล้วใส่ชื่อและอีเมลเพื่อนอีก 2 คน ทั้ง 3 คนเรียนวันเดียวกัน ถ้ามากกว่านั้นหรืออยากจัดในองค์กร โทร 088-638-4566

→ ลงชื่อรอยังไง

ลงชื่อไว้วันนี้
เปิดรอบเมื่อไรรู้ก่อนใคร

รอบนี้ยังไม่เปิด ลงชื่อไว้ แล้วเราจะส่งวันเรียนและราคาให้ก่อนประกาศทั่วไป

  1. 1

    ลงชื่อรอ

    กรอกฟอร์มด้านล่าง ใช้เวลาไม่ถึง 1 นาที ยังไม่ต้องโอนอะไร

    ฟรี ไม่มีข้อผูกมัด

  2. 2

    รับอีเมลตอนเปิดรอบ

    เราส่งวันเรียน ราคา และลิงก์สมัครให้คุณก่อน

    ไม่เห็นอีเมล? เช็กแท็บ Promotions หรือ Spam

  3. 3

    สมัครแล้วโอน

    สมัครผ่านเว็บ โอนตามยอดในอีเมล แล้วแจ้งกลับมาทางอีเมล LINE OA หรือเพจ

    ทีมงานเช็กแล้วส่งลิงก์ Discord ให้

  4. 4

    เรียนสด 2 คืน

    เรียนบน Discord 19:00–22:00 ทั้งสองคืน ห้องเปิดก่อน 15 นาที

    ใช้โน้ตบุ๊กถ้าจะทำตาม demo

→ ลงชื่อรอ

ลงชื่อรอ
รอบถัดไป

ยังไม่ต้องจ่ายอะไรตอนนี้ เราจะส่งวันเรียนและราคาให้คุณก่อนประกาศทั่วไป

  • formatDiscord สด · live demo ทำตามได้
  • duration2 คืน คืนละ 3 ชั่วโมง
  • roundประกาศเร็วๆ นี้
  • afterแผนฝึก 2 สัปดาห์

เราใช้ข้อมูลนี้เพื่อแจ้งเรื่องหลักสูตรเท่านั้น · รอบที่เปิดแล้ว: AI Coding with Claude 30 ก.ย. – 1 ต.ค.

โค้ดให้ AI เขียน
การตัดสินใจยังเป็นของคุณ

เครื่องมือเปลี่ยนทุกปี การวิเคราะห์ ออกแบบ และวางแผนยังเป็นงานของวิศวกร

ลงชื่อรอ