teach-me-ai / sources
bonus tracks · from real repos

เรียนใช้ 3 repo จริง ตั้งแต่พื้นฐานถึงใช้งานจริง

แทร็กเสริมที่สอนจากวัตถุดิบจริงใน sources/ — สาม repo คนละแนวคิด แยกเนื้อหาชัดเจน ไล่จากภาพรวม → รายละเอียด skill/โปรเจกต์ ทีละตัว → นำไปใช้จริงกับงาน TypeScript / NestJS / Go
เริ่มเรียนแต่ละบท: เปิดหน้าบท หรือพิมพ์ /lesson แล้วบอกบท (เช่น “เริ่ม SP-0”) — ดู วิธีใช้บทเรียนทั้งหมด

0%
0 / 0 บทเรียน
รวม 3 แทร็ก (SP 8 · MP 7 · HO 7 บท)
อ่านต้นทางจริงได้ที่ sources/superpowers/, sources/skills/ และ sources/Hands-On-AI-Engineering/
Track SP · obra/superpowers

Superpowers — เมโธดอโลยีพัฒนาซอฟต์แวร์ครบวงจร

ชุด skill เล็กที่ประกอบกันได้และ trigger เองอัตโนมัติ จุดเด่นคือ ทำให้ agent “หยุดคิดก่อนเขียนโค้ด” แล้วเดินตามวงจร: brainstorm → วางแผน → ลงมือแบบ TDD → รีวิว → ยืนยันผล จนทำงานยาวๆ เองได้โดยไม่หลุด spec

auto-trigger skills spec-first true red/green TDD subagent-driven
ต้นทาง: sources/superpowers/ 8 บท พื้นฐาน → ใช้งานจริง
  1. SP-0

    ภาพรวม & ปรัชญา

    Superpowers คืออะไร · แนวคิด skill auto-trigger · การติดตั้ง (plugin marketplace) · แผนผังวงจรทั้งหมด

    ยังไม่เริ่ม
  2. SP-1

    วงจรหลัก (The Core Loop)

    brainstorming → writing-plans → executing-plans — flow ที่ทำให้ agent ทำงานยาวได้เอง

    ยังไม่เริ่ม
  3. SP-2

    Skills เชิงลึกทีละตัว

    using-superpowers · brainstorming · writing-plans — อ่าน SKILL.md จริง + เดินตามทีละขั้น

    ยังไม่เริ่ม
  4. SP-3

    วินัย TDD & Debugging

    test-driven-development (red/green/refactor) · systematic-debugging · verification-before-completion

    ยังไม่เริ่ม
  5. SP-4

    Multi-agent & Isolation

    subagent-driven-development · dispatching-parallel-agents · using-git-worktrees

    ยังไม่เริ่ม
  6. SP-5

    Code review loop

    requesting-code-review · receiving-code-review · finishing-a-development-branch

    ยังไม่เริ่ม
  7. SP-6

    เขียน Skill เอง

    writing-skills — โครง SKILL.md · การเขียน trigger description · การทดสอบ skill

    ยังไม่เริ่ม
  8. SP-7

    นำไปใช้จริง 🎯

    ทำ feature จริง 1 ตัวบน NestJS/Go ด้วยวงจร Superpowers เต็มรูปแบบ ตั้งแต่ brainstorm ถึง merge

    ยังไม่เริ่ม
Track MP · mattpocock/skills

Skills For Real Engineers — “not vibe coding”

ชุด skill เล็ก ปรับแต่งง่าย ประกอบกันได้ ออกแบบมาแก้ 4 อาการเจ็บป่วย ของการใช้ AI เขียนโค้ด: (1) agent ทำไม่ตรงใจ (2) พูดเยอะเกิน (3) โค้ดไม่ทำงาน (4) กลายเป็น ball of mud

① misalignment ② too verbose ③ doesn't work ④ ball of mud
ต้นทาง: sources/skills/ 7 บท user-invoked ↔ model-invoked
  1. MP-0

    ภาพรวม & ปรัชญา

    4 failure modes · ความต่าง user-invoked vs model-invoked · ติดตั้ง (npx skills add + /setup-matt-pocock-skills)

    ยังไม่เริ่ม
  2. MP-1

    Alignment — คุยให้ตรงก่อนลงมือ

    grill-me · grilling · grill-with-docs + แนวคิด CONTEXT.md / ubiquitous language / ADR

    ยังไม่เริ่ม
  3. MP-2

    Spec & Tickets

    to-spec · to-tickets · wayfinder · triage — บทสนทนา → spec → ตั๋วงาน

    ยังไม่เริ่ม
  4. MP-3

    Implement + Feedback loops

    implement · tdd · diagnosing-bugs — ลงมือทำโดยมี feedback loop (types/tests/browser)

    ยังไม่เริ่ม
  5. MP-4

    Design ไม่ให้เป็น Ball of Mud

    codebase-design (deep modules) · domain-modeling · improve-codebase-architecture · code-review

    ยังไม่เริ่ม
  6. MP-5

    Productivity & Meta

    teach · handoff · research · prototype · writing-great-skills

    ยังไม่เริ่ม
  7. MP-6

    นำไปใช้จริง 🎯

    pipeline เต็ม grill → to-spec → to-tickets → implement → code-review บนโปรเจกต์ TS/Go

    ยังไม่เริ่ม
Track HO · Hands-On AI Engineering

Hands-On AI Engineering — แกลเลอรีแอป AI จริง 59 ตัว

ต่างจาก SP/MP ที่สอน วิธีทำงานกับ agent — แทร็กนี้เป็น คลังแอป AI ที่รันได้จริง ~59 ตัว สอน สถาปัตยกรรมของการสร้างแอป AI โดยเปิดของจริงมาผ่า → วาด diagram → ถอด pattern พกพาข้ามภาษา → แปลงเป็น “ทำแบบนี้บน NestJS/Go ยังไง” (โค้ด Python เป็นแค่อ้างอิง)

🤖 Agents 34 📚 RAG 11 🎬 Multimodal 6 📸 OCR 4 🎧 Audio 3 🎛️ Fine-tuning 1
ต้นทาง: sources/Hands-On-AI-Engineering/ 7 บท ภาคสนามของ Lv4 RAG / Lv5 Agents
  1. HO-0

    ภาพรวม & วิธีอ่าน repo

    6 หมวด (59 โปรเจกต์) · tech stack ที่เจอบ่อย · แว่น pattern พกพา · 5 ขั้นเดินอ่านโปรเจกต์ 1 ตัว

    ยังไม่เริ่ม
  2. HO-1

    AI Agents

    agent loop · single vs multi-agent · orchestration (LangGraph/CrewAI/Agno) — ผ่า multi_agent_coding_assistant, agentic_rag_system

    ยังไม่เริ่ม
  3. HO-2

    RAG 11 แบบ

    สเปกตรัม naive → agentic → GraphRAG → hybrid → HyDE → reasoning → vision · map ลง pgvector

    ยังไม่เริ่ม
  4. HO-3

    Multimodal + OCR

    vision-language · structured extraction (Instructor/JSON schema) · document/receipt/prescription parsing

    ยังไม่เริ่ม
  5. HO-4

    Audio

    pipeline STT → LLM → TTS (Whisper, Kokoro) · voice agent ผ่าน webhook

    ยังไม่เริ่ม
  6. HO-5

    Fine-tuning

    text_to_sql_inventory · เฟรมตัดสินใจ fine-tune vs RAG vs prompt

    ยังไม่เริ่ม
  7. HO-6

    นำไปใช้จริง 🎯

    เลือก 1 pattern (agentic RAG / multi-agent) แล้วประกอบใหม่ย่อ ๆ บน NestJS + pgvector ครบ end-to-end

    ยังไม่เริ่ม
เลือกใช้ให้เป็น

🔗 เทียบ 3 repo — เมื่อไหร่ใช้อันไหน

SP/MP เป็นเมโธดอโลยี (วิธีทำงานกับ agent) ส่วน HO เป็นคลังแอปจริง (สถาปัตยกรรม) — คนละบทบาทกัน ใช้เสริมกันได้ บทสรุปนี้ช่วยให้เลือกใช้ — หรือผสมกัน — ได้จริง

ใช้ Superpowers เมื่อ…

  • อยากให้ agent เดินวงจรเอง auto ตั้งแต่ต้นจนจบ
  • งานยาว หลายชั่วโมง ต้องแตกงานให้ subagent ทำขนาน
  • ต้องการวินัย spec → plan → TDD ที่บังคับใช้เข้มงวด

ใช้ mattpocock/skills เมื่อ…

  • อยากคุมทุกจังหวะเอง เรียก skill ทีละตัวตามต้องการ
  • เน้นความ “ตรงใจ” + ภาษาโดเมนร่วม (CONTEXT.md/ADR)
  • ต้องกู้ codebase ที่รกให้กลับมาออกแบบดี (deep modules)

ใช้ Hands-On AI เมื่อ…

  • อยากเห็น “แอป AI จริงต่อกันยังไง” ไม่ใช่แค่ทฤษฎี
  • ต้องการคลัง pattern (RAG/agent/OCR/audio) ไปประกอบเอง
  • กำลังทำ Lv4–Lv5 แล้วอยากลงภาคสนามด้วยของจริง