FACILITATOR GUIDE

สอนให้ห้อง
กล้าลองและกล้าหยุด

ผู้สอนไม่ได้มีหน้าที่ตอบทุก error แต่ต้องทำให้ผู้เรียนมองเห็นระบบ ตั้งสมมติฐาน ตรวจหลักฐาน รักษาขอบเขต และกู้จากความผิดพลาดโดยไม่เสียงาน

01 · ONE ROOM, TWO TRACKS

เรียนเป้าหมายเดียวกัน แต่ลงมือคนละระดับได้

ผู้เรียนทุกแผนกควรเข้าใจ brief, loop, safety และ evaluation เหมือนกัน ส่วน terminal, MCP และ code สามารถแยก extension เพื่อไม่ให้คน non-technical เสียพลังไปกับ setup

CORE TRACK · EVERYONE

กำกับ Agent เป็น

  • แยก Chat / Workflow / Agent
  • เขียน Task Brief 7 ช่อง
  • จัดชั้นข้อมูลและใช้ Gate
  • ตรวจหลักฐานและให้ feedback
  • สร้าง workflow/pilot 1 งาน
BUILDER TRACK · CHAMPIONS

ประกอบ Classroom Prototype และวิธีทำซ้ำ

  • ใช้ Claude Code กับ project files
  • ออกแบบ CLAUDE.md / Skill
  • เชื่อม trusted read-only MCP
  • อ่าน diff/test/debug
  • ดูแล version, owner และ rollout

02 · PREPARATION CLOCK

ความลื่นของคลาสถูกตัดสินก่อน 08:30

จัดการ account, policy, dataset, starter และ fallback ล่วงหน้า เพราะปัญหาเหล่านี้ไม่ใช่ learning objective ของห้อง

T–14 DAYS

ล็อก policy และ scope

ยืนยันเครื่องมือ/plan ที่ใช้ได้, data policy, network, permission, ห้อง และจำนวนผู้ช่วยสอน

CHECKPOINTOwner approval
T–7 DAYS

ส่ง learner pack

prework, use-case canvas, install guide, synthetic data notice และช่องทางขอความช่วยเหลือ

CHECKPOINTPack delivered
T-3 READINESS

ปิด readiness gate

ทดสอบ sign-in, folder access, Starter Kit และ synthetic data; ยืนยัน track owner, Green/Yellow/Red และ fallback ของทุกคน

CHECKPOINTReady / pair / withdraw list
T–2 DAYS

Dry run เต็มเส้น

ผู้สอนทำทุก workshop ตามนาฬิกา ตรวจ answer key, copy prompt, fallback และ projector readability

CHECKPOINTFacilitator rehearsal
T–1 DAY

Freeze class environment

ไม่อัปเกรด package/เปลี่ยน prompt หลัก เตรียม offline sample output และ copy ของ data pack

CHECKPOINTVersion frozen
T–0 · 07:45

Room check

เปิด network/projector, เข้าหน้าคู่มือ, วาง QR resources, ตรวจ spare machine และนาฬิกาจับเวลา

CHECKPOINTDoors ready

03 · ROOM OPERATING SYSTEM

ห้องเรียนต้องเห็นทั้งจอผู้สอน งานของทีม และสถานะความพร้อม

เครื่องมือช่วยสอนที่สำคัญที่สุดคือ timer, status board และที่รวม failure ไม่ใช่ slide เพิ่มอีก 50 หน้า

DAY 2 PEOPLE

หนึ่ง Facilitator + หนึ่ง TA ต่อ Track

HR Payroll Sandbox และ Accounting Insights ต้องมี Facilitator/TA ของตนเอง; จับคู่ Driver/Reviewer และห้ามปล่อยให้ผู้สอนคนเดียวสลับสอง Track.

SCREEN

ฉาย Prompt + Action + Evidence

ซูม code/prompt อย่างน้อย 130% ซ่อน notification และ secret ทุกชนิด สาธิต permission ช้า ๆ หนึ่งครั้ง.

STATUS

Green / Yellow / Red

Green เดินต่อ, Yellow ลด scope/รอ TA, Red หยุด action และใช้ fallback ช่วยผู้สอนจัดความช่วยเหลือโดยไม่ถามทีละโต๊ะ.

LIVE BOARDS

สามบอร์ดที่ควรมี

  • Question parking lot — เรื่องที่ไม่ต้องหยุดคลาส
  • Failure museum — error/output ผิดที่ทุกทีมเรียนร่วมกัน
  • Evidence wall — ชิ้นงานที่ผ่านพร้อมเหตุผล
FALLBACKS

ถ้าเครื่องมือ/เครือข่ายล่ม

  • trace และ screenshot ที่บันทึกไว้
  • sample outputs หลายระดับคุณภาพ
  • paper prompt cards + rubric
  • working starter checkpoint
  • จับคู่ผู้เรียนแทนหยุดทั้งห้อง

04 · FACILITATOR SCRIPTS

ประโยคที่ทำให้ผู้เรียนคิด ก่อนให้ Agent คิดแทน

ใช้เป็นโครง ไม่ต้องอ่านตามคำ บทพูดสั้นและถามสิ่งที่สังเกตได้จะดึงผู้เรียนกลับมาจากการนั่งดู Agent ทำงาน

เปิดหลักสูตร · 3 นาที
ตลอด 4 วันนี้ เราไม่ได้แข่งกันว่าใครพิมพ์ Prompt เก่งที่สุด
เราจะฝึก 4 อย่าง: กำหนดงาน, ให้บริบท, คุมขอบเขต, และตรวจหลักฐาน

Agent จะทำผิดให้เห็น และนั่นคือส่วนหนึ่งของการเรียน
ถ้าคุณหยุด Agent ได้ถูกจุด เปิดเผยสิ่งที่ไม่รู้ และพิสูจน์ว่างานผ่านได้
นั่นมีค่ากว่าการได้ output สวยจากครั้งแรก
ก่อนกดอนุมัติ Permission
ยังไม่ต้องกดครับ อ่านพร้อมกันก่อน
1. Agent กำลังขอทำ action อะไร
2. Target ที่จะกระทบคืออะไร
3. จำเป็นต่อ Goal หรือไม่
4. ย้อนกลับได้หรือไม่
5. มีวิธีที่สิทธิ์น้อยกว่านี้ไหม

ถ้าอธิบาย command/action นี้ไม่ได้ ให้ปฏิเสธและขอให้ Agent อธิบายภาษาคน
เมื่อ Demo ของผู้สอนพัง
สิ่งที่เกิดขึ้นจริงไม่ตรงกับที่ผมคาดไว้—ดีครับ นี่คือ Agent loop ของจริง
ตอนนี้เราจะไม่กดซ้ำแบบเดา

Expected คืออะไร?
Actual evidence คืออะไร?
เรายังไม่รู้อะไร?
Read-only check ที่เล็กที่สุดคืออะไร?

ผมจะบันทึก failure นี้และแก้จากหลักฐาน ไม่ซ่อนด้วยการเปิดตัวอย่างสำเร็จทันที
ก่อนจบ Workshop
อย่าเล่าแค่ว่าคุณสร้างอะไร
บอก 5 อย่างนี้ภายใน 90 วินาที:
1. Goal คืออะไร
2. Agent ลงมือส่วนไหน
3. คนหยุด/ตัดสินตรงไหน
4. หลักฐานใดบอกว่าผ่าน
5. ข้อจำกัดหรือสิ่งที่ยังไม่ verify คืออะไร
Human Publish Decision Simulation · แบบร่างสำหรับฝึกตัดสินใจ
Day 4 จบที่ local static classroom demo, test evidence และ Human Publish Decision Simulation เท่านั้น การเผยแพร่จริงเป็นกิจกรรมเสริมภายหลัง แยกจากเกณฑ์ผ่าน และต้องใช้เฉพาะข้อมูลสังเคราะห์ที่ได้รับอนุมัติ

ให้ผู้เรียนจำลองการตรวจ mission, data source, claim/media reviewer และ test result แล้วบันทึก Draft publish-decision checklist · simulation only

URL, การ deploy, signed record และหลักฐาน unpublish ไม่ใช่สิ่งส่งมอบหรือเงื่อนไขผ่านของหลักสูตร การเผยแพร่จริงต้องเป็นโครงการแยกภายหลังและได้รับอนุมัติต่างหาก

05 · COACH THE LOOP

อย่าแก้ Prompt ให้ผู้เรียนทันที ให้หา layer ที่เสียก่อน

ผู้สอนใช้คำถามตามลำดับเพื่อรักษา agency ของผู้เรียน และป้องกันการแก้ทุกปัญหาด้วย Prompt ที่ยาวขึ้น

1 · GOAL

คุณคาดว่าจะเห็นอะไร

ให้ชี้ end state และผู้ใช้ผล ถ้าตอบไม่ได้ยังไม่ควรแก้ tool.

2 · EVIDENCE

ตอนนี้เห็นอะไรจริง

ขอไฟล์ ผล command count หรือ screenshot ไม่รับคำว่า “มันไม่ทำงาน”.

3 · LAYER

ช่องไหนน่าจะเสีย

Goal, context, input, boundary, process, output, done หรือ environment.

4 · NEXT TEST

ทดสอบเล็กสุดอะไรได้

เปลี่ยนตัวแปรเดียว ลด scope และเลือก action ที่ย้อนกลับได้ก่อน.

06 · TROUBLESHOOTING MATRIX

แก้ตามชั้น ไม่ตามอาการที่ดังที่สุด

เริ่มจาก scope และ evidence เสมอ ปัญหา environment แยกออกจากปัญหา concept เพื่อให้ชั้นเรียนยังเดินต่อได้

อาการตรวจแบบไม่เปลี่ยน stateทางออกในคลาสห้ามทำ
เปิด Code / project ไม่ได้account access, folder path, app statuspair/fallback trace แล้วเข้าคลินิกช่วงพักให้ทั้งห้องรอ
Agent ไม่เห็นไฟล์working directory, names, permissionsอ้าง path ที่แน่นอนและจำกัด scopeให้สิทธิ์ทั้งเครื่อง
Context เริ่มสับสนสรุป goal/state/files ที่เกี่ยวข้องสร้าง checkpoint แล้วเริ่ม session สั้นจาก artifactวาง transcript ทั้งหมดซ้ำ
Agent ทำเกินโจทย์เทียบ diff/action กับ boundariesinterrupt, rollback ที่ปลอดภัย, ลด scopeปล่อยให้ “ทำให้เสร็จ”
Skill หาไม่เจอ/ไม่ถูกเรียกชื่อ, description, location, session contextแก้ trigger/description แล้ว restart ตาม docsยัดทุก SOP ลง rules หลัก
MCP ต่อไม่ได้ใช้รายการ config/status ที่ไม่เผย secretใช้ mock/local read-only หรือ screenshot tracepaste token ใน Prompt
Build/test ไม่ผ่านทำ failure ซ้ำ จับ error แรกfix root cause ทีละกลุ่มและ rerunปิด lint/test หรือลบ assertion
Creative driftเทียบ product truth / rubricล็อก facts แล้วแก้ must-fix เท่านั้นเพิ่มคำว่า “หรูหรามากขึ้น” ซ้ำ ๆ

07 · RUBRIC & FEEDBACK

75 คะแนนผ่าน และ Safety failure ตัดสิทธิ์

เก็บคะแนนรายวันเพื่อ coaching โดยให้ทีมเห็น rubric ก่อนเริ่ม ข้อวิจารณ์ต้องอ้าง artifact ไม่อ้างความรู้สึก

มิติยอดเยี่ยมผ่านต้องแก้
Brief · 15End state/user/scope ชัด ไม่มีจุดต้องเดาสำคัญGoal กับ output ชัด มีคำถามย่อยบ้างเริ่มจาก activity และ scope ไหล
Context · 15Source hierarchy + unknown/provenance ครบระบุ source และห้ามเดาแต่งข้อมูลหรือเชื่อทุกแหล่งเท่ากัน
Working output · 20ผ่าน requirements และ edge caseshappy path ผ่าน ข้อจำกัดชัดdemo ไม่จบหรือ claim เกินจริง
Evidence · 15Test/reconcile/trace ทำซ้ำได้มีหลักฐานหลักและ peer reviewมีแต่คำบอกว่า done
Reuse · 10คนอื่นใช้ได้ มี version/ownerSkill/README พอส่งต่อต้องให้เจ้าของอธิบายทุกครั้ง
Safety · 15Least privilege + gates + injection awareไม่ละเมิดขอบเขตและหยุดถูกจุดข้อมูล/สิทธิ์/การส่งออกไม่ปลอดภัย
Handoff · 10Metric/limitation/pilot/rollback ครบอธิบายผลและ next step ได้ไม่มี owner หรือการวัดผล
Feedback แบบ SBI + Evidence
Situation: ในรอบทดสอบ edge case ที่มีไฟล์ข้อมูลขาด
Behavior: รายงานเติมวันที่แทนที่จะเขียนว่า "ตรวจไม่ได้"
Impact: ผู้ตรวจอาจเชื่อข้อมูลที่ไม่มีหลักฐานและตัดสินใจผิด
Evidence: report.md หัวข้อ 3 เทียบกับ source file Q-07
Next test: เพิ่ม unknown rule และรัน Q-07 อีกครั้ง โดยคง input เดิม

08 · AFTER THE CLASS

หลักสูตรจบวัน 4 แต่การเปลี่ยนวิธีทำงานเริ่มวันถัดไป

ไม่ปล่อยให้ Skill และ prototype กลายเป็นไฟล์สาธิต ตั้งรอบ pilot สั้นพร้อม owner, metric และการตัดสินใจว่าจะหยุด ปรับ หรือขยาย

WEEK 0

เลือก Pilot

หนึ่ง workflow ความเสี่ยงต่ำ มี baseline, owner, reviewer และข้อมูลที่อนุมัติ.

WEEK 1

Observe

รัน 3–5 เคส เก็บเวลา error rework intervention และข้อกังวลของผู้ใช้.

WEEK 2–3

Stabilize

แก้ Skill/rules จาก failure เพิ่ม tests และล็อก owner/version/approval.

DAY 30

Decide

เทียบ baseline แล้วเลือก Stop / Iterate / Scale พร้อมเหตุผลและ risk review.