🎁 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

📦 ดาวน์โหลด Starter Kit ทั้งหมด (.ZIP ฟรี)👀 ดูทีละเคส & ก๊อปปี้โค้ด

💡 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 Request
🔌
เคสที่ 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)
📥 โหลดไฟล์
# 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)
📥 โหลดไฟล์
#!/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