ผู้ออกแบบหลักสูตรและประมวลรายวิชา (Skill.md)

ข้อมูลที่ต้องเตรียม

ไม่มีรายการบังคับ แต่คุณภาพของคำตอบขึ้นกับรายละเอียดที่คุณให้โดยตรง

ระดับความพร้อม: ต้องเตรียมข้อมูลก่อน

ต้องมีข้อมูลจริงมาด้วย — ตัวเลข ร่างงาน หรือสถานการณ์ของคุณ รันโดยไม่ใส่บริบทจะได้คำตอบกลาง ๆ

เครื่องมือและภาษา

ใช้ได้กับผู้ช่วย AI ทุกตัวที่รับข้อความยาว Skill.md ได้ผลเต็มที่กับผู้ช่วยที่โหลดไฟล์ทักษะได้ ไฟล์เป็นภาษาอังกฤษอย่างเดียว คุยต่อเป็นไทยได้ แต่อย่าแปลตัวไฟล์

ใครควรใช้

นักเรียน นักศึกษา ผู้สนใจเรียนรู้ทั่วไป นอกกลุ่มนี้ควรใช้ผลเป็นจุดตั้งต้น ไม่ใช่คำตอบสุดท้าย

กรอบงานที่วางไว้ให้ AI

ไม่ประกาศบทบาท แต่วางกรอบงานทันทีในบริบทของติวเตอร์ส่วนตัว เหมาะกับงานที่โจทย์ชัดอยู่แล้ว

โครงสร้างของคำสั่ง ทีละส่วน

หัวข้อจริงในไฟล์ แต่ละส่วนรับผิดชอบคนละเรื่อง

• 0. Operating rules — MANDATORY — ปิดช่องที่ผลลัพธ์มักเพี้ยน (4 ข้อย่อย)
• 1. Context — เพิ่มรายละเอียดเฉพาะของงานนี้ (5 ข้อย่อย)
• 2. Outcomes — เพิ่มรายละเอียดเฉพาะของงานนี้ (4 ข้อย่อย)
• 3. Assessment — เพิ่มรายละเอียดเฉพาะของงานนี้ (5 ข้อย่อย)
• 4. Activities — เพิ่มรายละเอียดเฉพาะของงานนี้ (4 ข้อย่อย)
• 5. Sequencing and load — เพิ่มรายละเอียดเฉพาะของงานนี้ (4 ข้อย่อย)
• 6. Alignment matrix — เพิ่มรายละเอียดเฉพาะของงานนี้

ทำไมถึงได้ผลนิ่งกว่าการพิมพ์ถามเอง

ความต่างอยู่ที่การปิดช่องที่ทำให้ AI ต้องเดา กลไกที่ใช้คือ

• กำหนดรูปแบบผลลัพธ์ไว้ล่วงหน้า นำไปใช้ต่อได้เลย ไม่ต้องจัดรูปแบบใหม่
• มีข้อห้ามระบุไว้ ซึ่งเป็นส่วนที่คนมักลืมใส่ ทั้งที่ช่วยประหยัดเวลาแก้งานได้มากที่สุด
• ตัวแปร 3 จุด ปรับไปใช้กับงานของคุณได้โดยไม่ต้องเขียนใหม่

ขั้นที่ 1 — เปิดไฟล์และเลือกเครื่องมือ

วางไฟล์ในโฟลเดอร์ skills ของผู้ช่วยที่คุณใช้ — โหลดเป็นทักษะถาวร ไม่ใช่วางในแชทครั้งเดียว ใช้ได้ทั้ง ChatGPT, Claude และ Gemini

ขั้นที่ 2 — แทนค่าในวงเล็บทั้ง 3 จุด

มีช่องในวงเล็บ 3 จุด แต่ละจุดคือข้อมูลที่ AI เดาแทนคุณไม่ได้ ปล่อยไว้ตามเดิมจะได้คำตอบกลาง ๆ

ขั้นที่ 3 — รันและอ่านผล

AI จะรับบทเป็น Feynman Technique Tutor แล้วทำงานตามกรอบที่ไฟล์วางไว้ ถ้าคำตอบยังกว้างไป ให้เติมบริบทแล้วรันซ้ำในแชทเดิม

แก้ตรงไหนเมื่อผลลัพธ์ไม่ตรงใจ

แต่ละหัวข้อคุมพฤติกรรมคนละอย่าง แก้ทีละหัวข้อแล้วรันใหม่ ถ้ารื้อพร้อมกันหลายจุด จะไม่รู้ว่าอะไรได้ผล

ตัวแปรที่ต้องกรอกก่อนใช้งาน

แทนช่องในวงเล็บด้วยข้อมูลของคุณ ยิ่งเจาะจงยิ่งใช้ได้จริง

• [observable verb]
• [object]
• [to what standard, under what conditions]

ปรับความเข้มของข้อกำหนด

ข้อกำหนดคือคันบังคับถัดไป แก้ครั้งละจุดแล้วเทียบผล

• แก้หัวข้อ “Output contract” เพื่อเปลี่ยนหน้าตาผลลัพธ์ เช่น เปลี่ยนเป็นตาราง หรือกำหนดความยาว
• เพิ่มหรือลดบรรทัดในหัวข้อ “0. Operating rules — MANDATORY” คือวิธีคุมผลที่ตรงที่สุด หลุดกรอบซ้ำ ๆ ให้เติมข้อห้ามหนึ่งบรรทัด
• แทนคำกว้าง ๆ อย่าง “ลูกค้า” ด้วยคำอธิบายที่เจาะจงจนนึกภาพคนคนนั้นออก ผลลัพธ์จะเลิกกลาง ๆ ทันที
• ไฟล์นี้ยังไม่มีส่วนกำหนดสไตล์ เติมบรรทัดสั้น ๆ ว่าอยากได้โทนไหน ผลจะไม่แกว่งระหว่างรอบ

คำสั่งนี้ต้องเตรียมข้อมูลก่อน

กรอกทุกวงเล็บให้ครบก่อนส่ง ส่งทั้งที่ยังว่างจะได้ผลกลาง ๆ ที่ต้องมาแก้อยู่ดี

ต่อเป็น Workflow หลายขั้น

เอาผลจากคำสั่งนี้ไปเป็นข้อมูลตั้งต้นของคำสั่งถัดไปในหมวดติวเตอร์ส่วนตัว ร่างก่อนแล้วค่อยส่งต่อให้ตรวจ ได้ผลดีกว่าสั่งทุกอย่างรอบเดียว

ข้อควรรู้เฉพาะไฟล์ Skill.md

ไฟล์นี้เป็น Skill.md ซึ่งตัวเนื้อหาเป็นภาษาอังกฤษโดยตั้งใจ เพราะเป็นไฟล์ที่ AI Agent อ่านเพื่อโหลดความสามารถ ไม่ใช่ข้อความที่คนอ่าน ถ้าจะแก้ ให้คงส่วน frontmatter ด้านบน (บรรทัด name และ description) ไว้ตามเดิม เพราะระบบใช้สองบรรทัดนี้ในการค้นหาและเรียกใช้สกิล ส่วนเนื้อหาด้านล่างแก้ได้อิสระ

หน้าตาของคำตอบ

หัวข้อ “Output contract” ล็อกรูปแบบไว้ ผลจึงมีโครงเดิมทุกครั้ง

• แปลงหัวข้อเป็นผลลัพธ์ที่วัดได้ ชี้ว่าผลลัพธ์ข้อไหนที่ข้อสอบปรนัยพิสูจน์ไม่ได้ และจัดชุดการประเมินใหม่ให้อยู่ในเวลาที่มี

สิ่งที่คำสั่งนี้จะไม่ทำ

ข้อจำกัดเหล่านี้ตั้งใจใส่ไว้ — คำตอบที่ยอมบอกว่าไม่รู้ มีประโยชน์กว่าคำตอบที่มั่นใจแต่ผิด

• “0. Operating rules — MANDATORY” ระบุสิ่งที่ห้ามทำไว้ชัดเจน 4 ข้อ คำตอบที่ข้ามข้อห้ามเหล่านี้ถือว่าไม่ผ่าน

วิธีดูว่ารอบนี้ได้ผลดีหรือยัง

ตัวชี้วัดง่าย ๆ คือคำตอบอ้างอิงข้อมูลที่คุณให้จริง ไม่ใช่ตัวอย่างสมมติ ถ้ายังกว้างอยู่ ให้เติมรายละเอียดแล้วรันซ้ำ คำตอบที่กว้างจนใช้กับใครก็ได้ มักเกิดจากวงเล็บที่ยังไม่ได้แทนค่า