🎁 Free Developer Assets 2026
AI Agent Workflow Starter Kit
คู่มือพิมพ์เขียว (Blueprint), Prompt Templates, กฎควบคุม Agent และสถาปัตยกรรม FastMCP สำหรับสร้าง AI Agent และ Automations ให้ทำงานได้จริง คัดเลือก 5 เคสยอดนิยมที่นำไปใช้ได้ทันที
💡 วิธีใช้งาน Starter Kit ใน 3 ขั้นตอน
1เลือกเคสที่ต้องการ
เลือกโจทย์ที่ตรงกับการทำงานของคุณ เช่น ตรวจบัค, ออกแบบระบบ Multi-Agent หรือเชื่อมต่อเครื่องมือ
2กดคัดลอก Blueprint
คลิกปุ่ม "คัดลอก" เพื่อนำ Prompt หรือ Config JSON ไปวางในเครื่องมือของคุณ
3ปรับแต่งตามโปรเจกต์
ใส่ข้อมูล Context โค้ดหรือ Path ของคุณ แล้วสั่งให้ AI เริ่มทำงานได้ทันที
เคสที่ 1: สั่ง AI ตรวจบัคและแกะรอยโค้ด
AI สืบหาบัคและ Audit โค้ดอัตโนมัติ (Code Detective & Bug Hunter)
🎯 เหมาะสำหรับ: เวลาเจอ error แปลกๆ, โค้ดพังโดยไม่ทราบสาเหตุ หรือต้องการให้ AI ตรวจสอบความปลอดภัยก่อนขึ้น Production
🛠️ วิธีใช้งาน: กดปุ่มคัดลอก Prompt ด้านล่าง นำไปวางใน Cursor, Claude Code หรือ ChatGPT แล้ววาง Error Trace หรือโค้ดที่ต้องการสืบสวนตามลงไป
📝 System Prompt Template
You are an expert AI Detective & Code Auditor.
Analyze the provided code/error trace with a rigorous 4-step investigation:
1. Root Cause Analysis: Pinpoint the exact line and mechanism causing the failure.
2. Missing Constraints: Identify unhandled edge cases, boundary conditions, or race conditions.
3. Minimal Robust Fix: Provide the exact code replacement with minimal side effects.
4. Verification Checklist: Provide 2-3 specific test cases to prove the bug is eliminated.
Do not guess without evidence. Explain the logic clearly before presenting the code.เคสที่ 2: สถาปัตยกรรมทำงานอัตโนมัติ
ระบบ Multi-Agent Dev Pipeline (ทีมบอทแบ่งหน้าที่ ค้นหา -> เขียน -> ตรวจ)
🎯 เหมาะสำหรับ: ต้องการให้ AI ทำงานใหญ่โดยไม่ให้โมเดลเกิด Hallucination หลุดกรอบ ด้วยการแบ่งหน้าที่และมีกระบวนการตรวจซ้ำอัตโนมัติ
🛠️ วิธีใช้งาน: นำโครงสร้าง State Machine นี้ไปเขียนเป็น Graph ใน LangGraph, CrewAI, AutoGen หรือ Antigravity Subagents
📊 Cyclic Graph Blueprint
[User Request / User Feedback]
│
▼
┌──────────────────┐
│ Orchestrator │ (วางแผน & มอบหมายงาน)
└────────┬─────────┘
│
├───► [1. Researcher Agent] : ค้นหา Codebase / Doc / Web Reference
│
├───► [2. Coder Agent] : เขียนฟังก์ชันและ Unit Tests
│
└───► [3. Evaluator Agent] : รัน Test / ตรวจ Type & Linter
│
├── (พบข้อผิดพลาด) ──► ส่ง Feedback กลับไป Coder แก้ไขอัตโนมัติ
└── (ผ่านเกณฑ์ 100%) ─► ส่งมอบโค้ด / สร้าง Pull Requestเคสที่ 3: เชื่อมต่อเครื่องมือในเครื่อง
Model Context Protocol (MCP) ให้ AI รันคำสั่งและอ่านไฟล์ในเครื่องอย่างปลอดภัย
🎯 เหมาะสำหรับ: ต้องการให้ AI Assistant เข้าถึงโฟลเดอร์โค้ดในคอมพิวเตอร์ของคุณเพื่ออ่าน, วิเคราะห์ และแก้ไขไฟล์ได้โดยตรง
🛠️ วิธีใช้งาน: นำ JSON ด้านล่างไปวางใน `claude_desktop_config.json` หรือการตั้งค่า MCP ใน IDE ของคุณ (เปลี่ยน path เป็นโฟลเดอร์จริง)
⚙️ MCP Configuration (JSON)
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Users/username/projects/my-app"
]
}
}
}เคสที่ 4: กฎเหล็กคุมพฤติกรรม AI Agent
Senior Dev Anti-Bloat & Token Economy Ruleset (สำหรับ CLAUDE.md / AGENTS.md / Cursor)
🎯 เหมาะสำหรับ: ป้องกันไม่ให้ AI เขียนโค้ดเวิ่นเว้อ, ป้องกันการแอบติดตั้ง Library ไม่จำเป็น (Bloatware) และคุม Token ไม่ให้บานปลาย
🛠️ วิธีใช้งาน: เซฟเป็นไฟล์
CLAUDE.md, AGENTS.md หรือ .cursorrules ไว้ที่ root ของโปรเจกต์คุณ📜 Senior Dev Ruleset (Markdown)
# Senior Dev Anti-Bloat & Token Economy Ruleset
## 1. Core Engineering Principles
- YAGNI First: Build only what is asked. Do not guess future abstractions.
- Native Platform First: Prefer built-in language/runtime APIs before adding packages.
- Anti-Bloat: Do not create wrappers or utility layers unless reused 3+ times.
- Minimal Invasive Surgery: Make targeted line-range edits. Never re-write entire files.
## 2. Token Economy & Context Management
- Grep & AST First: Use ripgrep or symbol definitions before ingesting entire files.
- Never Cat Entire Repositories: Read only relevant function signatures and line slices.
## 3. Verification Loop
- Diagnosis Before Code: Prove the root cause before editing code.
- Verification Requirement: Every edit must pass syntax checks, linter, and tests.เคสที่ 5: สร้าง Custom MCP Server ส่วนตัว
FastMCP Python Starter (เครื่องมือตรวจสอบ Code Health & Token Cost)
🎯 เหมาะสำหรับ: สาย AI Builder ที่ต้องการเขียน Tool เสริมให้ Claude Desktop, Cursor หรือ Antigravity รันคำสั่ง Python บนเครื่องตนเอง
🛠️ วิธีใช้งาน: ติดตั้ง
pip install mcp แล้วรัน python3 minimal_mcp_server.py จากนั้นเชื่อมต่อผ่าน MCP Config⚡ FastMCP Server Template (Python)
#!/usr/bin/env python3
import os
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("code-detective-agent-tools")
@mcp.tool()
def inspect_code_health(filepath: str) -> dict:
"""Analyze file size, line count, and estimate token cost for LLM."""
if not os.path.exists(filepath):
return {"error": f"File not found: {filepath}"}
with open(filepath, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
lines = f.readlines()
char_count = sum(len(line) for line in lines)
est_tokens = char_count // 4
return {
"status": "success",
"filepath": filepath,
"total_lines": len(lines),
"total_characters": char_count,
"estimated_tokens": est_tokens,
"recommendation": "Lean & Clean" if est_tokens < 2000 else "Needs Chunking or Slicing"
}
if __name__ == "__main__":
mcp.run()🧮 Interactive ROI Tool
คำนวณต้นทุน Token & โค้ดขยะ (Over-Engineering Slop Calculator)
ตรวจวัดว่าทีมของคุณกำลังเสียเงินและเวลาไปกับโค้ดเกินจำเป็น (Over-Engineering) และ Token บวมมากแค่ไหนต่อเดือน พร้อมวิธีประหยัดทันทีด้วยแนวคิดแบบ Ponytail & ECC
ถ้าเปิดใช้งาน ระบบจะลด Token สูญเปล่าลง 20% และลด Code Slop ลง 54%
🔥 ปริมาณ Token ที่เสียเปล่า / เดือน
~2,160,000 Tokens
เทียบเท่าหนังสือหนา 12 เล่มที่ AI generate ขยะทิ้ง
💸 ค่าใช้จ่ายส่วนเกินที่สูญเปล่า / เดือน
≈ ฿1,150 บาท ($32.40)
เงินที่ต้องจ่ายค่า API ให้กับ Wrapper และ Boilerplate ไร้ประโยชน์
⏳ เวลาที่ทีมเสียไปกับการ Review & แกะโค้ดขยะ
~18.5 ชั่วโมง / เดือน
เวลาของ Senior Dev ที่หมดไปกับการ Refactor โค้ดบวม
💡 ปลดล็อกการประหยัด: ติดตั้ง
Ponytail หรือ ECC Agent Harness เพื่อตัด Boilerplate 54% และกู้คืนเวลาการทำงานของทีมทันที!💬 อยากได้ Workflow หรือ Architecture สำหรับเคสธุรกิจของคุณ?
ทักมาปรึกษาหรือแลกเปลี่ยนไอเดียกับทีมนักสืบอัลกอริทึมได้เลยที่เพจ Facebook
ไปที่เพจ Facebook นักสืบอัลกอริทึม