บรรยายไม่เกิน 20 นาทีต่อช่วง
ทุก concept ต้องตามด้วยการทำนายผล สาธิต หรือ micro-task เพื่อให้ผู้เรียนใช้ความรู้ทันที
THE 4-DAY TEACHING PLAN
สอนตามเวลา
จบด้วยหลักฐาน
Day 1 ใช้หนึ่งวันเต็มวางภาษาและวิธีทำงานร่วมกัน ส่วน Day 2–4 ใช้ครึ่งวันเดินหนึ่ง workflow ให้จบจริง—หนึ่งโจทย์ หนึ่งชิ้นงาน หนึ่งรอบตรวจ
DESIGN DECISIONS
เวลาครึ่งวันต้องลดขอบเขต ไม่ใช่เร่งทุกอย่าง
เพื่อให้ผู้เริ่มต้นเข้าใจ Agent จริง ตารางนี้เลือก depth ก่อน breadth: ใช้เครื่องมือชุดเดิม ทำงานหลักเพียงหนึ่งชิ้น และมีเวลาให้เห็น failure → feedback → revision
Demo สั้น แล้วให้ผู้เรียนทำ
ใช้สัดส่วนโดยรวมประมาณ 20% อธิบาย, 20% สาธิต, 50% ลงมือ, 10% สะท้อนและประเมิน
ไม่ผ่าน checkpoint ไม่ข้าม
แต่ละช่วงมีชิ้นหลักฐาน ผู้สอนตัดสินจากสิ่งที่เห็น ไม่ใช่ถามว่า “เข้าใจไหมครับ” แล้วเดินต่อ
T-3 READINESS
ยืนยันคน ข้อมูล และเครื่องมือก่อนเริ่มคลาส 3 วัน
ผู้เรียนส่ง preflight และผู้ประสานงานอนุมัติ Client Data Request Checklist ที่ T-3; รายการที่ยังไม่พร้อมต้องมี pair plan, synthetic fallback หรือถอนออกจาก workshop นั้น
ผู้เรียนเตรียม
- อัปเดต Claude Desktop / Claude Code ตามช่องทางที่องค์กรอนุมัติ
- Sign in และยืนยันว่าเปิด Code session ได้
- ติดตั้ง Git และตรวจว่าเปิด project folder ได้
- ดาวน์โหลด class data pack (ข้อมูลจำลองเท่านั้น)
- นำงานซ้ำ 1 งานมาในรูปแบบที่ไม่เปิดเผยข้อมูลจริง
ผู้สอนเตรียม
- เครื่องสำรองหรือ pair plan 1 เครื่องต่อ 2 คน
- data pack 3 ระดับ: clean, missing, conflicting
- project starter สำหรับ Day 4 ที่รันได้
- demo recording 3–5 นาทีเผื่อ network ขัดข้อง
- policy ข้อมูลและรายการแอปที่อนุญาตขององค์กร
08:30–08:50
เปิดคลาส · วัดจุดตั้งต้น
ให้ผู้เรียนเขียนงานซ้ำ 1 งานที่อยากส่งต่อให้ AI และทำ pre-test 5 ข้อ ผู้สอนเก็บเวลาปัจจุบัน คุณภาพ และความเสี่ยงไว้เป็น baseline
CHECKPOINTUse-case card + baseline
08:50–09:35
จาก LLM สู่ AI Agent
สาธิตโจทย์เดียวกัน 4 แบบ: Search, Chat, Workflow และ Agent แล้ววาด Agent loop: รับรู้ → วางแผน → ลงมือ → ตรวจ → ส่งมอบ/เรียนรู้
CHECKPOINTผู้เรียนอธิบายความต่างได้
09:35–10:20
เลือกพื้นผิว Claude ให้ตรงงาน + Safe Autonomy
เทียบ Chat, Cowork และ Claude Code แบบภาษาคน จากนั้นสาธิต permission request และ Gate S/D/A/P โดยใช้ข้อมูลจำลอง
CHECKPOINTSurface decision card + gate map
10:20–10:35
พักเบรก
ผู้ช่วยสอนตรวจเครื่องที่ยังติดปัญหา โดยไม่ดึงเวลาจากบทถัดไป
CHECKPOINTทุกคนพร้อมทำ lab
10:35–11:30
Claude Code Preflight + งานแรก
เปิด project folder สำหรับคลาส ตรวจ working directory และ permission mode ให้ Agent สำรวจไฟล์ตัวอย่างแบบ read-only ก่อนสั่งให้จัดหมวดหมู่และสร้างรายงาน
CHECKPOINTPreflight passed + first evidence
11:30–12:15
Agent Task Brief 7 ช่อง · จากคำสั่งสั้นสู่สัญญางาน
สอน Goal, Context, Inputs, Boundaries, Process, Output และ Done ผ่านตัวอย่าง “สรุปเอกสารให้หน่อย” แล้วให้คู่เรียนช่วยกันหาส่วนที่หาย
CHECKPOINTPrompt contract v1
12:15–13:15
พักกลางวัน
ผู้สอนรวบรวม error ที่พบบ่อยและเลือก 2 ตัวอย่างมาสาธิตหลังพัก
CHECKPOINTError board
13:15–14:15
Workshop · Prompt Ladder
ผู้เรียนรัน prompt เดิม 3 รอบ: vague → structured → agent-ready เปรียบเทียบจำนวนครั้งที่ต้องแก้ ความครบ และหลักฐาน ไม่แข่งกันว่าใครได้คำตอบสวยที่สุด
CHECKPOINTBefore/after + reflection
14:15–15:00
Context, CLAUDE.md, Skills, MCP และ Memory
อธิบายสิ่งที่มักถูกเรียกรวมว่า “ความจำ” แยกเป็นบริบทชั่วคราว กฎถาวร วิธีทำซ้ำ ช่องเชื่อมเครื่องมือ และบันทึกสถานะ พร้อมตัวอย่างว่าเก็บอะไรไว้ที่ไหน
CHECKPOINTContext architecture canvas
15:00–15:15
พักเบรก
ผู้เรียนเลือกงานของตนที่จะเปลี่ยนเป็น Skill โดยใช้เกณฑ์: ซ้ำบ่อย อินพุตคล้ายกัน ตรวจผลได้ และความเสี่ยงต่ำ
CHECKPOINTSkill candidate chosen
15:15–16:05
Workshop · Skill ชิ้นแรก
แปลง prompt ที่ผ่านการทดสอบเป็น Skill พร้อม trigger, inputs, steps, stop conditions, output format และ example จากนั้นสลับเครื่องให้เพื่อนทดสอบแบบไม่อธิบายเพิ่ม
CHECKPOINTReusable Skill v1 + peer test
16:05–16:30
Showcase + Exit Ticket
สุ่ม 3 ทีมสาธิตสิ่งที่ Agent ทำ หลักฐานที่ใช้ตัดสิน และสิ่งที่ยังไม่อนุญาต ทุกคนส่ง exit ticket: เข้าใจแล้ว / ยังติด / จะลองพรุ่งนี้
CHECKPOINTDay 1 checkpoint
ทุกคนทำ
ครบ 7 Foundation Checkpoints และผ่านอย่างน้อย 6/7: Correct workspace, Input inventory, Permission gate, Artifact plan, Task brief, Verification log, Recovery path
พร้อมแล้วไปต่อ
เปลี่ยน task brief ที่ผ่านเป็น reusable Skill แล้วให้เพื่อนทดสอบกับ unseen input.
ยังไม่ผ่านก็ไม่ถูกตัดออก
ผู้เรียนที่ยังไม่ผ่านไม่ถูกตัดออก: จับคู่ Driver/Reviewer, ให้สลับบทบาท, และรับ TA rescue จากสถานะและหลักฐานปัจจุบัน.
Track Briefing + Data Gate
เปิดพร้อมกันเพื่อยืนยัน Track, owner, synthetic data และสิ่งที่ห้ามใช้ ก่อนแยกห้องและเริ่มงานขนานกัน.
HR Payroll Sandbox
Local classroom prototype สำหรับจำลอง payroll พร้อมหลักฐานการตรวจสอบ
Gate: HR/Payroll/Finance ตรวจหลักฐานในชั้นเรียนเท่านั้น การตรวจของคนไม่ทำให้ artifact กลายเป็น operational payroll หรืออนุญาตให้นำไปใช้จริง
08:45–09:05
Payroll inputs + gate
ตรวจข้อมูลพนักงานสังเคราะห์ กฎตัวอย่าง source row และคำเตือนก่อนคำนวณ
CHECKPOINTApproved payroll inputs
09:05–10:20
W4A · Payroll build
สร้าง local calculation, status, exception list และ review notes โดยไม่จ่ายเงินจริงหรือส่ง Payslip
CHECKPOINTPayroll sandbox V1
10:20–10:35
พัก + HR rescue
Facilitator/TA ประจำ HR Track ช่วยจาก evidence ปัจจุบันโดยไม่เริ่มงานใหม่
CHECKPOINTHR triage
10:35–12:10
Reconcile + HR review
ตรวจยอดและ source trace แล้วให้ HR/Payroll/Finance ลงหลักฐานการตรวจ
CHECKPOINTReconciled payroll evidence
Accounting Insights & Excel Builder
Local classroom prototype สำหรับ reconciliation และ insight workbook ที่ย้อนกลับไปยังข้อมูลต้นทางได้
Gate: Finance reviewer ตรวจหลักฐานในชั้นเรียนเท่านั้น ไม่อนุญาตให้ post ERP, จ่ายเงิน หรือเปลี่ยนเอกสารจริง
08:45–09:05
Accounting inputs + controls
ตรวจ invoice สังเคราะห์, COA, reconciliation rules และ expected controls
CHECKPOINTApproved accounting inputs
09:05–10:20
W4B · Insights build
สร้าง insight workbook, exception list และ evidence table โดยไม่ post ERP หรือจ่ายเงิน
CHECKPOINTInsight workbook V1
10:20–10:35
พัก + Accounting rescue
Facilitator/TA ประจำ Accounting Track ช่วยจาก discrepancy แรกที่มีหลักฐาน
CHECKPOINTAccounting triage
10:35–12:10
Reconcile + Finance review
แยก known/unknown ตรวจยอดและ source trace แล้วให้ Finance reviewer ลงหลักฐาน
CHECKPOINTReconciliation report
Review & Handoff
กลับมารวมกันเพื่อส่งมอบ artifact, reconciliation evidence, reviewer decision และสิ่งที่ยังต้องหยุดให้คนตัดสิน.
08:30–08:45
เลือก mission: B2B หรือ B2C
B2B ใช้ Dubai sourcing → cutting → QA → brand supply; B2C ใช้ approved product facts, audience และ brand guide
CHECKPOINTSelected mission + owner
08:45–09:20
Source lock + 100-point rubric
ล็อก product truth แล้วเปิด rubric: Truth 25, Audience 20, Brand 20, Channel 15, Evidence & Publish Safety 20
CHECKPOINTSource sheet + scoring plan
09:20–10:20
Sales + Creative workshop sprint
Sales เป็น mission owner และ Creative เป็น workshop producer ร่วมสร้าง message, channel variants, storyboard และ evidence map
CHECKPOINTB2B/B2C classroom content exercise V1
10:20–10:35
พักเบรก
ติดคะแนน rubric แบบไม่เปิดชื่อทีม เพื่อเตรียม critique ที่เน้นงาน ไม่เน้นคน
CHECKPOINTBlind review board
10:35–11:15
100-point audit
ทีมอื่นตรวจ claim, audience, brand, channel, evidence และ publish safety แล้วแยก must-fix จาก optional
CHECKPOINTScore /100 + prioritized feedback
11:15–12:05
Campaign Sprint 2 · Revise, Don’t Restart
ป้อน feedback ให้ Agent แก้เฉพาะจุด สร้างเวอร์ชันสำหรับ 2 ช่องทาง และให้ Agent สรุป change log ว่าแก้อะไรเพราะอะไร
CHECKPOINTCampaign kit v2 + change log
12:05–12:30
Gallery Walk + Debrief
แต่ละทีมมี 90 วินาที: เป้าหมาย, ชิ้นงาน, คะแนนก่อน/หลัง และสิ่งที่คนต้องตัดสินเอง
CHECKPOINTCreative evidence story
08:30–08:50
Continue the selected mission
ใช้ mission, approved facts, audited V2 และ owner เดิมจาก Day 3 ห้ามเปลี่ยนโจทย์ใหม่เพื่อหนี feedback
CHECKPOINTApproved V2 input
08:50–09:25
Showcase classroom contract + acceptance criteria
กำหนด local static board, normal/empty/mobile states และ Human Publish Decision Simulation โดยไม่เพิ่ม customer storage, checkout, CRM, auth หรือ database
CHECKPOINTOne-page classroom showcase contract
09:25–10:20
Build Sprint 1
ประกอบ local static classroom showcase จาก approved synthetic catalog และ media ทีละ vertical slice
CHECKPOINTLocal static classroom demo V1
10:20–10:35
พักเบรก
ผู้สอนทำ triage: กลุ่มเขียวไปต่อ กลุ่มเหลืองลด scope กลุ่มแดงใช้ rescue prompt โดยไม่เริ่มโปรเจกต์ใหม่
CHECKPOINTScope reset if needed
10:35–11:20
Verify & Fix Sprint
ทดสอบ 3 scenarios, ตรวจ responsive/empty/error states และให้ Agent แก้ root cause ด้วย minimum diff เก็บผลก่อน/หลังเป็นหลักฐาน
CHECKPOINTTest evidence + fixed MVP
11:20–12:00
Human Publish Decision Simulation
จำลองให้เจ้าของสินค้าและผู้อนุมัติแบรนด์ตรวจ claim, media และ tests โดยไม่ deploy หรือเผยแพร่จริง
CHECKPOINTDraft publish-decision checklist · simulation only
12:00–12:30
Classroom showcase + handoff
สาธิต mission เดิมตั้งแต่ source ถึง audited V2, local static demo, test evidence และ limitation
CHECKPOINTLocal demo + test evidence
ASSESSMENT PLAN
ประเมินก่อน ระหว่าง และหลัง ไม่รอให้ถึง Demo Day
คะแนน 100 ใช้เพื่อ coaching มากกว่าจัดอันดับ เป้าหมายคือเห็นว่าผู้เรียนรู้จักกำหนดงาน คุมความเสี่ยง และพิสูจน์ผล—ไม่ใช่ว่า Agent สร้างของสวยแค่ไหน
| มิติ | น้ำหนัก | เห็นจากอะไร | ยังไม่ผ่านเมื่อ |
|---|---|---|---|
| Problem framing | 20 | Goal, user, scope, input ชัด | เริ่มทำก่อนนิยามปัญหา |
| Agent direction | 20 | Prompt/Skill มี steps และ stop conditions | ต้องอธิบายปากเปล่าทุกครั้ง |
| Evidence & quality | 25 | มี source, checks, test และข้อจำกัด | บอกว่าสำเร็จแต่ไม่มีหลักฐาน |
| Safety & judgment | 20 | จัดชั้นข้อมูลและใช้ Gate ถูกจุด | แชร์ข้อมูลจริงหรืออนุมัติอัตโนมัติ |
| Reuse & adoption | 15 | คนอื่นใช้ซ้ำได้และมี owner/metric | เป็น demo ครั้งเดียว ไม่มีผู้รับผิดชอบ |