Section 6: Skills และ Slash Commands
- ภาพรวม: Skills กับ Slash Commands กับ CLAUDE.md เลือกใช้ตอนไหน และโครงสร้างของ Slash Command สร้างคำสั่งส่วนตัว เช่น /summarize, /translate
- โครงสร้างของ Skill (ไฟล์ SKILL.md, Description ที่ดี, ไฟล์ประกอบ) และหลักการเขียน Description ให้ Skill ถูกเรียกใช้ถูกจังหวะ
- การจัดการและแชร์ Skill ให้เพื่อนร่วมทีม พร้อม Workshop: สร้าง Skill ชื่อ weekly-report ที่อ่านข้อมูลจากไฟล์แล้วสรุปผลเป็นรายงานอัตโนมัติ
Section 7: MCP - เชื่อม Claude Code เข้ากับข้อมูลจริง
- MCP (Model Context Protocol) คืออะไร แก้ปัญหาอะไร และสถาปัตยกรรมโดยสังเขป (MCP Server, MCP Client, Tool)
- การติดตั้งและเชื่อมต่อ MCP Server ที่ใช้บ่อย (Google Drive, Notion, GitHub, Database) และการตรวจสอบว่าเชื่อมต่อสำเร็จ
- Workshop: ดึงข้อมูลจาก Google Sheet มาแสดงผลในแอป พร้อมความปลอดภัย Permission, Scope, การจัดการ Token และข้อควรระวังด้านข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลลับ
Section 8: เก็บข้อมูลถาวรด้วย Supabase
- ทำไม Business User ควรรู้จัก Backend สำเร็จรูป และความแตกต่างระหว่างข้อมูลในเบราว์เซอร์กับข้อมูลในฐานข้อมูลจริง
- การสร้างโปรเจกต์ Supabase และออกแบบตารางข้อมูลด้วยการสั่งงาน AI การเชื่อมแอปเข้ากับ Supabase และการทดสอบบันทึก/อ่านข้อมูล
- แนวคิดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลเบื้องต้น (Row Level Security) พร้อม Workshop: ปรับแอปให้บันทึกข้อมูลลง Supabase เพื่อใช้ข้ามอุปกรณ์และข้าม Session
Section 9: กระบวนการพัฒนาแบบมืออาชีพด้วย AI
- กระบวนการทำงาน 5 ขั้นตอน: Interview, Plan, Build, Test, Ship และการให้ AI สัมภาษณ์ความต้องการก่อนเริ่มลงมือ
- การใช้ Sub-agents ตามบทบาทเฉพาะ (Researcher, Reviewer, Tester) และแนวคิด Hooks เพื่อควบคุมคุณภาพงานอัตโนมัติ
- การออกแบบโครงสร้างแบบ Modular แนวทาง Debug สำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ และการควบคุมขอบเขตงานไม่ให้ AI แก้สิ่งที่ไม่ได้ขอ
Section 10: Capstone Workshop - สร้างเครื่องมือแก้ปัญหาในงานจริง
- โจทย์: เลือกปัญหาจากงานประจำของตนเองมาสร้างเป็น Internal Tool หรือ Web App เช่น Expense Tracker, Lead Qualifier, Meeting Summarizer, ระบบจองห้องประชุม หรือระบบติดตามงาน
- ขั้นตอน: กำหนดขอบเขตและเขียน CLAUDE.md, วางแผนด้วย Plan Mode, สร้างและปรับปรุงด้วย Feedback Loop, เชื่อมฐานข้อมูล Supabase และทดสอบแก้ไขข้อผิดพลาด
- นำเสนอผลงานและแลกเปลี่ยนแนวทางระหว่างผู้เรียน
Section 11: Deploy, Share และการนำไปใช้จริงในองค์กร
- การ Deploy ขึ้น Vercel หรือ Netlify ภายในไม่กี่นาที และการแชร์ลิงก์ให้เพื่อนร่วมงานหรือลูกค้าเข้าใช้งาน
- Version Control ขั้นพื้นฐานสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ (Git และ GitHub) และการย้อนกลับเวอร์ชันเมื่อผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามต้องการ
- การประเมินค่าใช้จ่ายของ AI และบริการที่เกี่ยวข้อง ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัยและนโยบายองค์กร เมื่อใดควรส่งต่องานให้ทีมพัฒนามืออาชีพ และแนวทางเรียนรู้ต่อยอด