القائمة
ศึกษาอะไรก็ได้ (repo, concept, paper, framework, system) แล้วเขียนตำราเรียนให้เข้าใจจริง ใช้เมื่ออยากเข้าใจอะไรให้ลึก ไม่ใช่แค่หาคำตอบ
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | deep-study |
| description | ศึกษาอะไรก็ได้ (repo, concept, paper, framework, system) แล้วเขียนตำราเรียนให้เข้าใจจริง ใช้เมื่ออยากเข้าใจอะไรให้ลึก ไม่ใช่แค่หาคำตอบ |
"สอนให้เข้าใจ ทำเป็น และเอาไปใช้ต่อได้"
สกิลนี้มีไว้เปลี่ยน "ความอยากรู้" → "ความเข้าใจที่ใช้ได้จริง"
ไม่ว่าคุณอยากเข้าใจอะไร — GitHub repo, เทคโนโลยี, paper, framework, ระบบ หรือ concept — สกิลนี้จะพาคุณผ่านกระบวนการศึกษา วิเคราะห์ เรียงโครงสร้าง และเขียนเป็นตำรา
| Type | ตัวอย่าง | Research Pipeline |
|---|---|---|
| GitHub Repo | AutoGPT, LangChain | 7 ขั้นอ่านโค้ด (README → config → entry → core → adapters → tests → docs) |
| Technology/Concept | Attention mechanism, Kafka | 4 ขั้นศึกษา (overview → mechanism → ecosystem → practice) |
| Paper/Article | "Attention is All You Need" | 5 ขั้นอ่าน (abstract → method → results → context → critique) |
| Framework/Library | FastAPI, React, Prisma | 5 ขั้น (philosophy → core → API → ecosystem → tradeoff) |
| System/Idea | ระบบจอง, ERP design | 4 ขั้น (requirement → design → decisions → tradeoffs) |
[✓] จาก source โดยตรง, [→] อนุมาน, [M] ความรู้ทั่วไป, [W] web[!] ว่ายังไม่ยืนยันStep 1: README → เป้าหมายโปรเจกต์
Step 2: package/config → stack, dependencies
Step 3: entrypoint → จุดเริ่มระบบ
Step 4: core modules → แกนหลัก
Step 5: adapters/integrations → การเชื่อมต่อ
Step 6: tests/examples → intended usage
Step 7: docs/issues/releases → บริบท
Step 1: Overview — มันคืออะไร? แก้ปัญหาอะไร?
Step 2: Mechanism — มันทำงานยังไง? (core logic)
Step 3: Ecosystem — มี alternatives อะไร? ต่างกันยังไง?
Step 4: Practice — เอาไปใช้จริงยังไง? เมื่อไหร่ควรใช้?
Step 1: Abstract + Intro — ปัญหาคืออะไร? เขา claim อะไร?
Step 2: Method — เขาทำยังไง? ทำไมถึงคิดแบบนี้?
Step 3: Results — ได้ผลอะไร? convincing ไหม?
Step 4: Context — เกี่ยวข้องกับอะไรใน field?
Step 5: Critique — มีข้อจำกัดอะไร? ถ้าใช้จริงจะมีปัญหาอะไร?
Step 1: Philosophy — framework นี้คิดแบบไหน? opinionated แค่ไหน?
Step 2: Core Concepts — main abstractions, lifecycle, hooks
Step 3: API Surface — entry points, configuration
Step 4: Ecosystem — plugins, community, integrations
Step 5: Tradeoffs — ดีกว่าตรงไหน? แย่กว่าตรงไหน? เมื่อไหร่ไม่ควรใช้?
Step 1: Requirements — ระบบนี้ต้องทำอะไร? constraint อะไร?
Step 2: Design Decisions — choices + tradeoffs
Step 3: Architecture — components + relationships
Step 4: Implementation Guide — ขั้นตอนสร้าง
ยืม concept จาก opensource-textbook — เพราะใช้ได้กับทุกรูปแบบการศึกษา
| ชั้น | ชื่อ | คำถามที่ตอบ |
|---|---|---|
| 1 | Concept | แนวคิดคืออะไร? |
| 2 | Mechanism | มันทำงานอย่างไร? |
| 3 | Source Evidence | หลักฐานจาก source จริง? |
| 4 | Design Reason | ทำไมถึงเลือกแบบนี้? |
| 5 | Transfer Skill | เอาไปใช้ยังไง? |
สำหรับแต่ละหัวข้อ H ในบท:
random 3 ข้อ → ตรวจว่ามีครบ 5 ชั้น
ถ้าไม่ครบ → เพิ่มชั้นที่ขาด หรือทำเครื่องหมาย [→] ว่ายังไม่มีหลักฐาน
| Mark | ระดับ | ความหมาย |
|---|---|---|
[✓] | Direct | ยืนยันจาก source โดยตรง |
[→] | Inferred | อนุมานจากหลักฐาน |
[M] | Model Knowledge | ความรู้ทั่วไปของ LLM |
[W] | Web Evidence | จากการค้นเว็บ |
[!] | Unverified | ยังไม่มีหลักฐาน |
Architecture / code → [✓] จาก repo เท่านั้น
Concept / context → [M] ใช้ความรู้โมเดลได้
ข้อมูลเสริม → [W] ค้นเน็ตได้
ตามชนิดของ input:
| Input Type | Citation Format |
|---|---|
| GitHub Repo | path/to/file.ts#L10-L45 |
| Technology | "ตาม docs [ชื่อ source] + accessed date" |
| Paper | section X.X + author |
| Framework | API ref หรือ docs URL |
| System/Idea | "จากการวิเคราะห์ requirements" |
study-plan.md
├── input_type # Repo / Tech / Paper / Framework / System
├── target_reader # Reader Persona
├── prerequisite_map # ต้องรู้อะไรก่อน
├── chapter_order # ลำดับการเรียนรู้
├── concept_dependency # อะไรต้องรู้ก่อนอะไร
├── repeated_terms # คำศัพท์ → glossary candidates
├── final_outcome # อ่านจบแล้วทำอะไรได้
└── output_files # ไฟล์ที่จะสร้าง
ก่อนเริ่ม study-plan ให้ประเมิน:
Worthiness /100
- Depth of content: 30 — มี depth ให้ศึกษา
- Learning value: 25 — สอนอะไรที่มีประโยชน์
- Source availability: 20 — หาข้อมูลได้แค่ไหน
- Practical transfer: 15 — เอาไปใช้กับอย่างอื่นได้
- Relevance to you: 10 — ตรงกับสิ่งที่คุณต้องการไหม
≥ 70 → Full Textbook
≥ 50 → Standard Lesson
≥ 30 → Quick Note
< 30 → Skip
| Level | ขนาด | ใช้เมื่อ |
|---|---|---|
| Quick Note | 1-3 หน้า | concept เล็ก, preview, ทำความเข้าใจเร็ว |
| Standard Lesson | 5-10 หน้า | concept/module เดียว |
| Full Textbook | 15+ หน้า | เรื่องใหญ่, foundation, ต้องรู้ลึก |
Quick Note:
□ quick-note.md ← required
Standard Lesson:
□ study-plan.md ← required (mini)
□ chapter-*.md ← 1-5 บท
□ glossary.md ← recommended
Full Textbook:
□ study-plan.md ← required
□ chapter-*.md ← required
□ glossary.md ← recommended
□ patterns.md ← recommended (ถ้ามี)
□ cheatsheet.md ← optional
□ source-map.md ← recommended
□ index.md ← required
| Persona | ระดับ | น้ำหนัก |
|---|---|---|
| Beginner | ไม่มีความรู้มาก่อน | เน้น concept + mechanism |
| Junior | พอรู้บ้าง ไม่รู้ architecture | เน้น mechanism + design reason |
| Intermediate | รู้ architecture พื้นฐาน | เน้น design reason + tradeoff |
| System Designer | ออกแบบระบบเป็น | เน้น transfer + boundary |
| Practitioner | เอาไปใช้จริง | เน้น practice + code + pitfalls |
Rule: 1 บท = 1 Persona
| Type | ใช้เมื่อ |
|---|---|
| 🧠 Concept | สอนแนวคิดหลัก |
| 🏗️ Architecture | สอนภาพรวมระบบ |
| 🔬 Deep Dive | พาเจาะลึก mechanism / code |
| 🔨 Implementation | สร้าง mini version / tutorial |
| ⚖️ Comparison | เทียบ design choice / alternatives |
| ❓ Exercise | ทดสอบความเข้าใจ |
| 📖 Case Study | ตัวอย่างจากของจริง |
คะแนน < 85 → revise ก่อนส่ง final
| หมวด | คะแนน | ตรวจอะไร |
|---|---|---|
| Accuracy | 25 | ข้อมูลถูกต้อง [✓], ไม่มี hallucination |
| Evidence Traceability | 20 | claims มี source ครบ |
| Teaching Flow | 15 | อ่านแล้วเข้าใจ ไม่ใช่ข้อมูลกอง |
| Knowledge Density | 15 | 5 ชั้นครบทุกหัวข้อหลัก |
| Practical Transfer | 10 | เอาไปใช้กับของตัวเองยังไง |
| Exercise Quality | 10 | 3-5 ข้อ มีเฉลย ระดับต่างกัน |
| Thai Readability | 5 | ภาษาไทยธรรมชาติ ไม่ใช่แปลตรงตัว |
1. What was studied — input type, sources
2. Selected pass level — Quick / Standard / Full + why
3. Study plan — target reader, chapter count
4. Chapters created — list + chapter type + score
5. Evidence summary — source count
6. Unknowns — สิ่งที่ยังไม่รู้ / inspection limitations
7. Transfer — เอาไปใช้ยังไงต่อ
8. Recommended next — เรียนอะไรต่อ