ORM

[สมุดบันทึกของคนบ้าบอลและดูซีรีส์ @Rhythm_ndBlue]

แพ็คเกจบอลโลกของ mono เพจช่องลมพูดดีมาก 6400 มันคือเงินก้อน ซึ่งคนไทยส่วนใหญ่เงินเดือน 9000-25000 มีภาระค่าใช้จ่ายอื่นอีก จะให้จ่าย 6400 มันยาก ผ่อนได้ก็จริง แต่ไม่ใช่ทุกคนจะมีบัตรเครดิต คนหารก็หายาก

จริงๆคนไทยอยากอุดหนุนนะ ดูฟีดแบคตอนมีแพ็คเกจบอลโลกรายเดือนหลุดมา คนไทยพร้อมจ่าย

แต่ mono ดันรีบถอดแบบรายเดือนออกทันที เมื่อคนรู้แพ็คเกจลับรายเดือนนี้ และแห่กันไปซื้อ คือไม่อยากขายรายเดือนจริงๆหรอ ทั้งที่มันขายดีมากนะคะ

แพ็คเกจแยกบอลโลก 700-800 ต่อเดือน คนไทยก็จ่ายได้ คนไทยหลายคนพร้อมอุดหนุนของถูกลิขสิทธิ์ ไม่ได้อยากดูเถื่อนกันหรอก แต่ถ้าให้จ่ายเงินก้อนทีเดียว 6400 อันนี้คือยากเลย

และแม้โปรนี้จะคุ้มสำหรับคนดูพรีเมียร์ลีกและดูวอลเล่ย์ เหมาจ่ายได้ดูหมดทุกอย่าง แต่ไม่ใช่คนไทยทุกคนจะดูพรีเมียร์ลีกและวอลเล่ย์ค่ะ หลายคนอยากดูแค่บอลโลก ซึ่งคนที่คิดแบบนี้คือคนส่วนใหญ่ของประเทศ คือฟุตบอลโลกมันเป็นสิ่งที่คนทั่วไปก็สนใจ หลายคนไม่ได้เป็นแฟนบอล แต่อยากดูบอลโลก แต่จะให้เค้าเสียเงินก้อนเกินครึ่งหมื่นเหมาจ่ายพรีเมียร์ลีก/วอลเลย์บอลด้วย มันก็ไม่ใช่

บางคนบอก mono คงอยากรักษาฐานลูกค้าเก่า คือก็งงนะว่า mono ไม่อยากจะได้ลูกค้าใหม่บ้างหรอคะ มีให้ดูฟรีบางนัดก็จริง แต่บางนัดที่น่าดูก็ไม่ได้ถ่ายอะ และเอาจริงๆการที่ mono จะขายแบบแค่พรีเมี่ยมรายปีอย่างเดียว เผลอๆเสียฐานลูกค้าเก่าไปอีกนะ เพราะตอนนี้ลูกค้าเก่าไม่พอใจเยอะมาก คือหลายคนซื้อแบบ standard ไป 3000 กว่าแล้ว แต่ดูบอลโลกไม่ได้ ถ้าจะดูต้องสมัครแบบ premium ด้วย ซึ่งต้องจ่ายอีก 6000 กว่าอยู่ดี ซึ่งเท่ากับจ่ายเป็นหมื่นเลยนะ

เราอยากเห็นบอลโลกเข้าถึงคนไทยทุกคน คิดดูว่าถ้าคนไทยส่วนใหญ่ได้ดูบอลโลก ดูจบแต่ละเกมก็มาเม้าท์มอยกัน กระแสบอลโลกในไทยก็จะแรงและแมสกว่านี้ ไม่ใช่ดูกันเฉพาะกลุ่ม พูดคุยกันเฉพาะกลุ่มแฟนบอล แต่มันควรแมสแบบเข้าถึงคนส่วนใหญ่ กีฬาใหญ่ที่สุดของโลก แต่คนไทยเข้าไม่ค่อยถึง เพราะไม่มีเงินซื้อแพ็คเกจ คือมันก็น่าเสียดายค่ะ

อยากให้ mono ไต่ตรองให้ดีๆนะคะ เข้าใจว่าซื้อมาแพง แต่คุณอยากเสียฐานลูกค้าไปจริงๆหรอ คุณไม่อยากได้ลูกค้าใหม่เพิ่มจริงๆหรอ คือมันจะดีกว่ามั้ยคะถ้าเปิดขายแพ็คเกจรายเดือนแยกเฉพาะบอลโลก ที่แม้จะถูกกว่า แต่ขายดีกว่าแบบเหมาทั้งปีมากแน่ๆ

[Vibe Coding Thailand @vibecodingth]

Andrej Karpathy อดีตหัวหน้า AI ของ Tesla เพิ่งโพสต์ว่า Obsidian เป็นห้องทำงาน ส่วน Claude คือผู้ช่วยของคุณ และโน้ตทั้งหมดในเครื่องก็คือคลังความรู้ส่วนตัวที่ใช้งานจริง

นี่คือ cheatsheet 8 ทริคที่เปลี่ยน Claude จากแชทบอทธรรมดามาเป็นผู้ช่วยที่ดูแล second brain ของคุณ

[Leon Lin @LexnLin]

https://t.co/JYBCLDx99K

[Geegi Sugar @geegissss]

Mindset การ prompt ให้คิดถึง context ด้วยว่า AI มันรู้ครบละยัง เปรียบเหมือนเล่าเรื่องให้เพื่อนฟังอะถ้าเล่าไม่ครบมันก็งง

[iwhale @iwhale]

วิธีใช้ AI ค่ายดัง ฟรี ตลอดปี ด้วย Openrouter 👀 แอบส่อง ตอนที่ 21

OpenRouter (โอเพ่น เราท์เตอร์) คืออะไร

ลองนึกภาพว่ามีร้านค้าแห่งหนึ่ง ที่รวม AI จากทุกค่ายไว้ในที่เดียว ไม่ว่าจะเป็น Claude, GPT, Gemini, DeepSeek หรือโมเดลจากจีนอีกเพียบ แทนที่จะต้องไปสมัครทีละเจ้า จ่ายทีละค่าย แค่เปิดบัญชี OpenRouter บัญชีเดียว เรียกใช้ได้หมด

⚡ มีของฟรีให้ใช้ไหม

OpenRouter มีโมเดลที่ปล่อยให้ใช้ฟรีอยู่เรื่อยๆ โดยเฉพาะช่วงเปิดตัวโมเดลใหม่ ค่ายต่างๆ มักจะแจกฟรีชั่วคราวเพื่อให้คนมาลอง สมาชิกมักจะได้ใช้โมเดลระดับตัวท็อปออกใหม่ในราคาศูนย์บาท !!!

🔥 โมเดลฟรีที่น่าสนใจตอนนี้ มีอะไรบ้าง ผมไปลองหามาให้ดูกันเลยครับ

🚀 Ling-2.6-1T

คือ AI จากบริษัท Ant Group (เจ้าของ Alipay) ที่โดดเด่นด้านเขียนโค้ดและแก้ปัญหาซับซ้อน ฉลาดกว่าโมเดลฟรีทั่วไปมาก แต่ไม่ต้องคิดนานแบบพวก o3 หรือ DeepSeek-R1 เลยตอบได้เร็วกว่าและใช้ทรัพยากรน้อยกว่า รับข้อความได้ยาวมากในครั้งเดียว (ประมาณ 500 หน้า A4)

เหมาะกับคนที่ต้องการ AI ช่วยเขียนโค้ด วิเคราะห์เอกสารยาวๆ หรือทำงานหลายขั้นตอนอัตโนมัติ ตอนนี้ใช้ฟรีบน OpenRouter แต่ให้ลองใช้ได้ถึงแค่ 30 เมษายนนี้แล้ว ใครสนใจลองควรรีบครับ

🚀 Ling-2.6-flash (free)

คือน้องเล็กของ Ling-2.6-1T จากบริษัท Ant Group เช่นกัน แต่ออกแบบมาเพื่อความเร็วและความประหยัด เป็นหลัก มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 104 พันล้าน แต่ใช้จริงแค่ 7.4 พันล้านต่อครั้ง ทำให้ตอบเร็วมากอยู่ที่ราว 199 tokens/วินาที (เร็วเกือบเท่าตัว)

เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วสูงอย่างเขียนโค้ดทั่วไป จัดการเอกสาร หรือทำ agent workflows แบบเบาๆ ที่ไม่ต้องการ reasoning ลึกมาก แม้ฉลาดสู้พี่ 1T ไม่ได้ แต่ Intelligence Index ก็ยังสูงกว่าค่าเฉลี่ยของโมเดลในระดับเดียวกันเกือบ 2 เท่า บอกได้เลยว่าคุ้มมากสำหรับโมเดลฟรี ไปใช้ได้ฟรีเลยบน OpenRouter ครับ

🚀 Tencent Hy3 Preview (free)

คือ AI จาก Tencent (เจ้าของ WeChat) ที่สร้างใหม่ทั้งหมดในเวลาไม่ถึง 3 เดือน ใช้สถาปัตยกรรม MoE ที่มีพารามิเตอร์ 295 พันล้านตัว แต่ทำงานจริงแค่ 21 พันล้านต่อครั้ง ทำให้เร็วและประหยัดกว่าโมเดลขนาดเดียวกันมาก

จุดเด่นหลักคือเขียนโค้ดเก่งมาก โดยทำคะแนนทดสอบแก้ bug จาก GitHub จริงๆ ได้ถึง 74.4% (รุ่นก่อนทำได้แค่ 53%) และก่อนปล่อยสู่สาธารณะ Tencent นำไปใช้จริงในแอปตัวเองแล้ว ทั้ง WeChat, Tencent Docs และ CodeBuddy จนได้ผลดีมาก

เหมาะกับงานเขียนโค้ด วิเคราะห์เอกสารยาว และทำงานหลายขั้นตอนอัตโนมัติ ข้อเสียคือยังเป็นแค่ "preview" และยังสู้ Claude หรือ GPT-5 ไม่ได้ในทุกด้าน ตอนนี้ใช้ฟรีบน OpenRouter แต่เป็นช่วงโปรโมชั่น 2 สัปดาห์เท่านั้น ใครสนใจควรรีบลองครับ

🚀 Qianfan-OCR-Fast (free)

คือ AI จาก Baidu ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับอ่านและแปลงเอกสารภาพเป็นข้อความ (OCR) โดยเฉพาะ จุดเด่นคือมันทำได้ทุกอย่างในโมเดลเดียว ตั้งแต่อ่านข้อความ วิเคราะห์โครงสร้างเอกสาร แยกตาราง อ่านกราฟ ไปจนถึงแปลงเป็น Markdown หรือ JSON ได้เลย โดยไม่ต้องผ่านหลายขั้นตอนแบบ OCR แบบเก่า ทำให้แม่นยำกว่าและรวดเร็วกว่า ทำคะแนนสูงสุดในบรรดาโมเดล OCR ทั้งหมด ชนะทั้ง DeepSeek-OCR และ Gemini 3 Pro ในการทดสอบมาตรฐาน

เหมาะมากสำหรับงานสแกนเอกสาร ใบแจ้งหนี้ รายงาน หรือ PDF ที่ต้องดึงข้อมูลออกมาใช้ต่อ ข้อจำกัดคือเป็นโมเดลเฉพาะทางด้าน OCR อย่างเดียว ไม่เหมาะกับงานแชทหรือ reasoning ทั่วไป ตอนนี้ใช้ฟรีบน OpenRouter ครับ

🚀 Gemma 4 31B (free)

คือโมเดล open-source จาก Google DeepMind ที่สร้างจากงานวิจัยฐานเดียวกับ Gemini 3 แต่แจกให้ใช้ฟรีภายใต้ Apache 2.0 license โดยไม่มีเงื่อนไขเชิงพาณิชย์ใดๆ จุดเด่นคือ "ฉลาดเกินขนาด" ด้วยพารามิเตอร์แค่ 31B แต่ทำคะแนนคณิตศาสตร์ระดับ AIME 2026 ได้ถึง 89.2% ชนะ DeepSeek V4 และ GPT ไปมาก และยังทำคะแนน coding บน LiveCodeBench ได้ 80% ซึ่งสูงมากสำหรับโมเดลขนาดนี้ นอกจากนี้ยังรับรูปภาพได้ด้วย รองรับภาษามากกว่า 140 ภาษา และมี reasoning mode ให้เปิดปิดได้ตามความต้องการ

หมาะกับงานคณิตศาสตร์ reasoning วิทยาศาสตร์ เขียนโค้ด และวิเคราะห์เอกสารพร้อมรูปภาพ ข้อเสียหลักคือตอบช้ากว่าโมเดลอื่นในระดับเดียวกันพอสมควร และงาน coding agent ยังสู้โมเดลเฉพาะทางอย่าง Ling หรือ Hy3 ไม่ได้ แต่สำหรับโมเดลฟรีที่ Google แจกได้ถือว่าคุ้มมากครับ

🚀 Gemma 4 26B A4B (free)

คือน้องของ Gemma 4 31B จาก Google เช่นกัน แต่ใช้สถาปัตยกรรม MoE ที่มีพารามิเตอร์รวม 26B แต่ทำงานจริงแค่ 3.8B ต่อครั้ง ทำให้ตอบเร็วกว่า 31B มาก ในขณะที่ฉลาดใกล้เคียงกัน เรียกได้ว่าได้ประสิทธิภาพแบบ 31B แต่จ่ายค่า compute แบบโมเดล 4B จุดพิเศษคือรับ input ได้หลายรูปแบบทั้งข้อความ รูปภาพ และวิดีโอสั้นๆ ได้ด้วย (สูงสุด 60 วินาที) context window 256K token มี reasoning mode ให้เปิดปิดได้ และรองรับ function calling

เหมาะกับคนที่อยากได้ Gemma 4 ที่ตอบเร็ว ไม่ต้องการความฉลาดสูงสุด แต่ต้องการ throughput ที่ดีกว่า เช่น งานแชทโต้ตอบ summarize หรือ agent ที่ต้องรันหลายรอบติดกัน ข้อเสียคืองาน reasoning หนักๆ ยังสู้ 31B ไม่ได้ แต่สำหรับโมเดลฟรีที่รับวิดีโอได้ด้วย ถือว่าหายากมากครับ

🚀 GLM-4.5-Air

คือ AI จาก https://t.co/xFVVaceErm (Zhipu AI จีน) ที่เป็นรุ่นเล็กของ GLM-4.5 มีพารามิเตอร์รวม 106 พันล้าน แต่ใช้จริงแค่ 12 พันล้านต่อครั้ง ทำให้ตอบเร็วกว่าพี่ใหญ่ประมาณ 2 เท่า จุดเด่นของมันคือเก่งด้านการเรียกใช้ tool และทำงานแบบ agent หลายขั้นตอนมาก ทำคะแนน tool calling สูงกว่า Claude Sonnet และยังมีโหมด thinking ให้เปิดได้เวลาต้องการคิดหนัก หรือปิดเมื่ออยากให้ตอบเร็ว

เหมาะกับงานสรุปข้อความ เขียนโค้ดทั่วไป และงาน agent ที่ต้องรันหลายรอบ ข้อเสียคือทำ reasoning ลึกๆ สู้พี่ GLM-4.5 ตัวเต็มไม่ได้ และยังมีรายงานว่าทำได้ไม่ดีในบางงานเฉพาะทาง ตอนนี้ใช้ฟรีบน OpenRouter ครับ

🚀 MiniMax M2.5 (free)

คือ AI จากบริษัท MiniMax ที่ถูกฝึกมาเพื่องานในชีวิตจริงโดยเฉพาะ ทำงานได้จริงเหมือน digital worker คนหนึ่ง ทั้งเขียนโค้ด แก้ bug ค้นหาข้อมูลบนเว็บ จัดการไฟล์ Word Excel PowerPoint และทำงานหลายขั้นตอนอัตโนมัติ บริษัทฝึกโมเดลนี้ด้วยสภาพแวดล้อมจริงหลายแสนแบบ จนทำคะแนน SWE-bench (ทดสอบแก้โค้ดจริงจาก GitHub) ได้ถึง 80.2% ซึ่งใกล้เคียงกับ Claude Opus 4.6 ที่ทำ 80.8% แต่ MiniMax ฟรีส่วน Claude ต้องจ่ายหนักมาก นอกจากนี้ยังทำงานค้นเว็บได้ดีมากบน BrowseComp ด้วยคะแนน 76.3%

เหมาะสำหรับคนที่ต้องการ AI ช่วยทำงานจริงๆ ทั้งโค้ด เอกสาร และค้นข้อมูล แบบไม่ต้องเสียเงินครับ

🚀 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct

คือ AI จาก Alibaba ที่ออกแบบมาให้ตอบเร็วและประหยัดมากเป็นพิเศษ โดยมีพารามิเตอร์รวม 80B แต่ใช้จริงแค่ 3B ต่อครั้ง ทำให้รันเร็วกว่า Qwen3-32B ถึง 10 เท่าในการรับข้อความยาวๆ จุดเด่นหลักคือรับ context ได้ยาวถึง 256K token และยังแม่นยำ 91.8% บน long-context benchmark ซึ่งหมายความว่าส่งเอกสารยาวหลายร้อยหน้าให้อ่านแล้วยังจำเนื้อหาได้ดีมาก ประสิทธิภาพโดยรวมใกล้เคียงกับ Qwen3-235B ซึ่งใหญ่กว่าเกือบ 3 เท่า

เหมาะกับงาน RAG สรุปเอกสาร ถาม-ตอบข้อมูลยาวๆ และงาน tool use ที่ต้องการคำตอบที่ตรงและเสถียร ไม่ต้องการ chain-of-thought แบบ thinking model ข้อเสียคือออกมาตั้งแต่ปี 2025 แล้ว และมีรุ่นใหม่ๆ ที่ฉลาดกว่าในปี 2026 แต่ถ้าเน้นงาน long-context ที่ต้องการความเร็ว ฟรีบน OpenRouter แบบนี้ถือว่าคุ้มมากครับ

🚀 Nemotron 3 Super (free)

คือ AI จาก NVIDIA เจ้าของการ์ดจอชั้นนำ ที่ปล่อยออกมาในงาน GTC เดือนมีนาคม 2026 จุดเด่นคือสถาปัตยกรรมสุดล้ำที่ผสม Mamba กับ Transformer ทำให้มีพารามิเตอร์รวม 120B แต่ใช้จริงแค่ 12B ต่อครั้ง ผลลัพธ์คือตอบเร็วกว่าโมเดลคู่แข่งขนาดเดียวกันถึง 2-5 เท่า และรับ context ยาวสูงสุดถึง 1 ล้าน token โดยยังแม่นยำอยู่ที่ 91.75% แม้ context ยาวมาก

เหมาะที่สุดสำหรับงาน agent หลายขั้นตอน เขียนโค้ด และค้นคว้าเอกสารจำนวนมาก โดยทำคะแนน PinchBench อันดับ 1 ในโมเดล open-source และ SWE-bench ได้ 60.47% ข้อเสียคืองาน reasoning ซับซ้อนยังสู้ Qwen3.5 ไม่ได้ในบางจุด บน OpenRouter ใช้ฟรีได้เลยครับ

🚀 Nemotron Nano 12B v2 VL (free)

คือ AI จาก NVIDIA มีดีที่ดูรูปภาพและวิดีโอได้ด้วย ขนาด 12B พารามิเตอร์ถือว่าเล็กแต่ฉลาดมากสำหรับงานประเภทนี้ จุดเด่นหลักคือเก่งด้านการอ่านเอกสารเป็นพิเศษ ทั้ง OCR อ่านตาราง อ่านกราฟ และวิเคราะห์ภาพถ่ายเอกสาร โดยทำคะแนนสูงสุดใน OCRBench v2 และได้เฉลี่ย 74 คะแนนจากการทดสอบมาตรฐานหลายตัว ซึ่งเทียบเท่าโมเดลที่ใหญ่กว่ามาก นอกจากนี้ยังเข้าใจวิดีโอได้ด้วยโดยใช้เทคนิคตัดเฟรมซ้ำออกเพื่อประหยัดการประมวลผล

เหมาะกับงานสแกนใบเสร็จ สัญญา เอกสาร PDF วิเคราะห์กราฟ หรือดึงข้อมูลจากภาพ ข้อเสียคือการทำตามคำสั่งในบางกรณีและคณิตศาสตร์ยังไม่แข็งแกร่ง และไม่ใช่โมเดลสำหรับแชทหรือ reasoning ทั่วไป ตอนนี้ใช้ฟรีบน OpenRouter ครับ

🚀 Nemotron Nano 9B v2 (free)

คือ AI ขนาดเล็กจาก NVIDIA แค่ 9 พันล้านพารามิเตอร์ แต่มีจุดเด่นที่ไม่เหมือนใคร คือสามารถ เปิดหรือปิดโหมด reasoning ได้ตามต้องการ ถ้าอยากให้ตอบเร็วก็ปิด ถ้าอยากให้คิดลึกก็เปิด เหมือนมีสวิตช์ควบคุมความฉลาดในตัวเดียวกัน ใช้สถาปัตยกรรม Mamba ผสม Transformer แบบเดียวกับพี่ Nemotron 3 Super ทำให้ตอบเร็วกว่า Qwen3-8B ที่ขนาดเท่ากันถึง 6 เท่าในงาน reasoning หนักๆ และทำคะแนนคณิตศาสตร์ MATH500 ได้ถึง 97.8% ซึ่งสูงมากสำหรับโมเดลขนาดนี้ รองรับภาษาไทยและภาษาอื่นอีกกว่า 15 ภาษา

เหมาะกับงานแชท ถาม-ตอบ คณิตศาสตร์ เขียนโค้ด และงาน RAG ที่ต้องการโมเดลเล็กแต่ฉลาด ข้อเสียคือเป็นโมเดลขนาดเล็กจริงๆ ถ้างานซับซ้อนมากควรใช้ Nemotron 3 Super แทน ตอนนี้ใช้ฟรีบน OpenRouter ครับ

💡 เทคนิคในการใช้ Openrouter แบบสุดคุ้ม: เติม $10 เพื่อปลดล็อค (สามร้อยกว่าบาท)

โมเดลฟรีบน OpenRouter มีลิมิตการเรียกใช้อยู่ที่ 50 requests/วัน ซึ่งน้อยมาก แต่ถ้าเติมเงิน แค่ $10 USD ครั้งเดียว จะได้ 1,000 requests/วัน ทันที เยอะกว่าเดิม 20 เท่า!
และข้อดีคือเครดิตที่เติมมี อายุ 1 ปี จึงมีเทคนิคเล็กน้อย คือ

✅ เติม $10 รอบแรก เพื่อปลดล็อคลิมิตและเริ่มใช้โมเดลฟรีได้เต็มที่
✅ วันอื่นๆค่อยเติม เพิ่มอีกนิดหน่อย
✅ เครดิตรอบแรกยังคงอยู่ และสามารถ เลือกใช้โมเดลแบบมีค่าใช้จ่ายได้ ตลอดปีที่เติมนั้น ถ้าอยากอัปเกรดงานไหนเป็นพิเศษ เราสามารถใช้ได้ไปตลอดทั้งปีครับ

สรุปคือจ่ายเงินนิดเดียวเพื่อปลดล็อค แต่ได้ใช้ AI จากหลากหลายค่ายกันแบบฟรีๆ ทั้งปีเลยนะครับ 🎯

ติดตามซีรีส์ แอบส่อง ไว้นะครับ อัปเดตโมเดลฟรีใหม่ๆ ทุกครั้งที่มีของดีออกมา 👀

[Jui (Colby Daddy) 🐶 @0xJui10]

ทำไม prompt (คำสั่งที่พิมพ์ให้ AI สร้างภาพ) ยาวเป็นย่อหน้า แต่ภาพที่ได้กลับพังกว่า prompt สั้นๆ?

ไม่ใช่เพราะเขียนน้อยไป แต่อาจเพราะเขียน "ผิดลำดับ"

@OpenAI เพิ่งปล่อย cookbook ฉบับเต็มสอนเขียน prompt สำหรับ gpt-image 2 โมเดลสร้างภาพตัวใหม่ล่าสุด

อ่านแล้วเข้าใจขึ้นเยอะว่าที่ผ่านมาทำไมผลลัพธ์ถึงไม่นิ่ง

สรุปให้ 8 หมวดที่ operator ใช้จริงได้เลย (ตัดหมวด niche อย่างโลโก้กับภาพวาด→ภาพจริงออก เพราะ OpenAI เองก็ยังไม่แนะนำให้ใช้ gpt-image ทำ)
👇🏻

[Vibe Coding Thailand @vibecodingth]

คนใช้ AI เก่งที่สุดในออฟฟิศ
ไม่ได้เขียน prompt เก่งกว่าใคร

เขาแค่ทำสิ่งหนึ่งที่คนอื่นไม่ทำ ก่อนเปิดแชท

และสิ่งนี้ทำให้ prompt สั้นๆ ได้งานตรงใจกว่าคนที่พิมพ์ brief ยาว 10 บรรทัด

[ศาสดา @IamSasdha]

เพื่อไทยมาถึงจุดนี้ได้ยังไง นี่ล่ะคำตอบ

พูดกับเพื่อนใกล้ตัวเสมอว่า เข้าใจเพื่อไทย(รวมถึงเข้าใจทักษิณ) แม้จะไม่เห็นด้วยมากๆก็ตาม แต่ไม่เข้าใจวิธีการ/วิธีคิดของนางแบก

ไม่ได้โกรธเกลียดอะไรเป็นการส่วนตัวนะ จำนวนหนึ่งก็คือเพื่อน พี่ น้องเดิมทั้งนั้น แต่ไม่เข้าใจวิธีคิด/วิธีการรวมถึง political project ที่เขาทำอยู่ ไม่เข้าใจตั้งแต่วันเริ่มแรกจนถึงวันนี้

การเมืองต้องดึงคนเข้าหา ไม่ใช่ถีบคนออกไป

หากยังจำกันได้ สมัยก่อนมีพรรคส้ม แดงจำนวนหนึ่งคือคนที่ถูกถีบมาจากการไม่เข้าพวกกับกระแสหลักของประเทศ เราจึงมีแดงหลายเฉด ตั้งแต่แดงรักทักษิณ แดงฮาร์ดคอร์ ไปจนถึงแดงเรารักพระบรมฯ แม้แต่แดงที่วิจารณ์พรรค/วิจารณ์ทักษิณก็เยอะ

นี่ยังไม่รับว่าสมัยนั้นก็มีคนจำนวนที่ไม่ได้รู้สึกว่าตัวเองเป็นเสื้อแดง ไม่ได้รู้สึกว่าตัวเองชอบคุณทักษิณมาก แต่ก็สนับสนุน/เลือกฝั่งเพื่อไทยเพราะเหตุด้วยกับหลักการ และทนต่อความไม่เป็นธรรมของระบบการเมืองที่เป็นอยู่ไม่ได้ ตอนนั้นเราก็อยู่กันมาได้ปกติดี ไม่เห็นจะต้องจะเป็นจะตาย ผลักไสไล่ส่งกัน

เสื้อแดง หรือแนวร่วมของเพื่อไทยยุคนั้นจึงเป็นบ้านหลังใหญ่ที่โอบอุ้มคนที่แตกต่างจากความคิดเอาไว้ได้เยอะมาก การที่จะชนะแนนสไลด์เกินครึ่งในยุคนั้นจึงไม่ใช่เรื่องแปลก เพราะเราโอบอุ้มคนมากมาย แม้จะไม่ได้เห็นด้วยกับเรา 100% ก็ตาม

แต่ยุคนี้เป็นยังไง ถ้าไม่เอาด้วยร้อยเปอร์เซ็นต์ เห็นต่างสักหน่อยก็ด่ายับ แซว/เชียร์ถ้าเขียนไม่ชัดมากๆก็โดนด่าโดนแขวะโดนทัวร์ เป็นอย่างนี้กันไปได้ยังไง? นี่คือสิ่งที่ไม่เข้าใจ

ยุทธศาสตร์ที่ผลักดัน/สนับสนุน หรือก่อให้เกิดกลุ่มอัตลักษณ์ที่เรียกว่า “นางแบก” จึงเป็นยุทธศาสตร์ที่เสียสติที่สุดตั้งแต่เพื่อไทยเคยมีมา นอกจากจะไม่ได้ขยายกลุ่มแนวร่วมให้เติบโตขึ้นแล้ว ยังผลักคน ถีบแนวร่วมเดิม ออกไปจนเกือบหมด

แน่นอนสุดท้ายคงเหลือ “แดงแท้ๆ” แบบที่อยากได้ คือแดงร้อยล้านเปอร์เซ็นต์ แดงแบบไม่แปรผันแม้โลกจะแตก แต่คำถามคือได้แบบนี้แล้วประโยชน์คืออะไร? ในเมื่อการเมืองยังต้อง อาศัยฐานเสียงที่เพิ่มขึ้นและแนวร่วมที่มากขึ้น

ที่จริงในยามที่เหลือกันแค่นี้แล้ว ควรกลับมาตั้งคำถามและคิดดูดีๆว่าจากนี้ไป อยากกลับมาเติบโตไหม? หรืออยากได้แค่นี้แหละพอใจแล้ว ถ้าอยากเติบโต อยากจจะต้องคิดใหม่ๆดีๆ ยุทธศาสตร์แบบนี้มันโอเคจริงๆหรอ จะเดินหน้าต่อไปในเวย์นี้สุดลิ่มทิ่มประตู หรือจะรีฟอร์มกลับมาเป็นพรรคเพื่อไทยที่เปิดกว้าง โอบอุ้ม ดึงคนเข้าหา พร้อมปรับเปลี่ยนเพื่อจะเดินหน้าต่อ และยังอยากเป็นทางเลือกสำคัญของประเทศไทย

[นายอาร์ม 🙋 @castby9arm]

ไร้สาระเชี่ยๆ คือกูบอกว่ามันเวิร์ค กูชอบ กูก็ทำแบบนี้ แต่มึงว่ากูด่า ตามสบายเลยนางแบก

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Design by Anthropic Labs: make prototypes, slides, and one-pagers by talking to Claude.

Powered by Claude Opus 4.7, our most capable vision model. Available in research preview on the Pro, Max, Team, and Enterprise plans, rolling out throughout the day.

[iLawClub #เขียนรัฐธรรมนูญใหม่ @iLawclub]

เข้าสู่สัปดาห์ที่ 4 แล้วที่ภาคเหนือต้องทนกับฝุ่นพิษ PM 2.5 ที่ทำลายสุขภาพ ท่ามกลางวิกฤตนี้ ร่าง #พรบอากาศสะอาด คือความหวังของประชาชนในการแก้ไขปัญหาอย่างบูรณาการ โดยครม. ต้องรับรองร่าง พ.ร.บ. ภายใน 14 พ.ค. 69 มิเช่นนั้นร่างที่ภาคประชาสังคมร่วมผลักดันมาจะตกถาวร 🌫️😷

#PM25

[Sasinan Thamnithinan (JAM) @lawyerJammy]

[ ฟ้องปิดปากประชาชน หรือการปกป้องชื่อเสียงรัฐ? ]
กรณีที่อธิบดีกรมการปกครองดำเนินคดีหมิ่นประมาทและ พ.ร.บ.คอมพิวเตอร์ ต่อผู้ที่ออกมาเปิดเผยข้อมูลหรือข้อกังวลเรื่อง “ข้อมูลผู้มีสิทธิเลือกตั้งรั่วไหล”

[บก.ลายจุด @nuling]

ผมพลาดมาก ที่ไปบอกใครคนที่ผิดสัญญารับผิดชอบ เพราะหลังจากพูดคำนี้ไป พวกเขาถามกลับมาว่า ความรับผิดชอบหมายถึงอะไร ?

[บก.ลายจุด @nuling]

คำว่าประสาทแดรก ต้องถามคำ ผกา ว่าคุณไปเอาคำว่า "ลาออก" มายากไหน ใครกันแน่ที่ประสาท ?

[คณะแพทยศาสตร์ มช. MedCMU @medcmuofficial]

‼️ฝุ่น #PM25 กระตุ้น #ไมเกรน กำเริบหนัก
งานวิจัยแพทย์ มช. พบ ช่วงฝุ่นสูง แนวโน้มมีอาการไมเกรนถี่ขึ้น รุนแรงขึ้น ใช้ยาและพบแพทย์เพิ่ม ส่งผลต่อคุณภาพชีวิตชัดเจน

⚠️ แพทย์ มช. ระบุว่า ฝุ่น PM2.5 กระทบระบบประสาท เป็นตัวกระตุ้นไมเกรน โดยเฉพาะเมื่อมีปัจจัยเสริม เช่น เครียด นอนน้อย อากาศร้อน
👀ผู้ป่วยควรเฝ้าระวัง หากปวดถี่/รุนแรงขึ้น ควรพบแพทย์

✅ป้องกัน: เช็กค่าฝุ่น เลี่ยงกิจกรรมกลางแจ้ง ใส่ N95 พักผ่อนให้พอ ดื่มน้ำ ลดเครียด

❗หากปวดรุนแรงผิดปกติหรือมีอาการทางระบบประสาท รีบพบแพทย์ทันที

#ฝุ่นPM25 #ฝุ่นPMเชียงใหม่ #MedCMU

[Tarot to youuuu @TarotYouuuu]

อีดอก มึงกล้าพูดแบบนี้ได้ยังไง คนป่วยจะตายเพราะฝุ่นอยู่แล้ว ทำไมถึงกล้าพูดอะไรแบบนี้ออกมาได้ลงคอ เหี้ยมากจริงๆ !!!!!

#โหนกระแส #ฝุ่นpmภาคเหนือ

[Matichon Online @MatichonOnline]

เชียงใหม่จมฝุ่น PM 2.5 ขึ้นอันดับ 1 เมืองมลพิษมากสุดในโลก ติดต่อกันเป็นวันที่ 11
.
#มติชนออนไลน์

[ฮ.นกฮูก(สีส้ม) @skongki2000]

1. งานวิชาการจำนวนมากระบุว่า ไร่หมุนเวียนแบบดั้งเดิมมีรอบพักฟื้นยาว โดยทั่วไปประมาณ 7–15 ปี

ตัวอย่างเช่น
1) งานศึกษาในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ พบว่ารอบหมุนเวียนอยู่ที่ 5–20 ปี โดย Cairns, M. (2007) Shifting Cultivation and Environmental Change
2) FAO (2015) Shifting cultivation, livelihood and food security การศึกษาเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ พบว่ารอบหมุนเวียนอยู่ที่ 10–20 ปี
3) Hayami, Y. (2004) Between Hills and Plains ศึกษาในภาคเหนือไทย (พื้นที่ปะกาเกอะญอ) พบรอบหมุนเวียนอยู่ที่ 7–12 ปี
4) Fox, J. et al. (2009) Policies, Political-Economy, and Swidden in Southeast Asia ศึกษาในไทย–ลาว พบรอบหมุนเวียนอยู่ที่ 7–15 ปี
5) CIFOR (Mertz et al., 2009) Swidden change in Southeast Asia ศึกษาในพื้นที่สูง(ภาพรวม) พบรอบหมุนเวียนอยู่ที่ 7–15 ปี
6) Spencer, J. (1966) Shifting Cultivation in Southeastern Asiaเอเชีย ศึกษาในพื้นที่ระบบดั้งเดิมก่อนถูกจำกัดพื้นที่ พบว่ารอบหมุนเวียนอยู่ที่ 15–25 ปี

2. ซึ่งความหมายคือหากรอบหมุนเวียนอยู่ที่ 10 ปี การหมุนเวียนโดยเผาเพียง 1 แปลงพื้นที่เผาต่อปี จะมีพื้นที่ป่าถูกเผาเพียง 10% เท่านั้น

3. ยิ่งไปกว่านั้น ระบบไร่หมุนเวียนยังสร้างภูมิทัศน์แบบ patch mosaic หรือ “ผืนไร่เหล่าหลายช่วงอายุ” ซึ่งคล้ายกับการใช้ไฟควบคุมในป่าเต็งรังที่เน้นการสร้างภูมิทัศน์แบบ mosaic เพื่อตัดตอนเชื้อเพลิงและจำกัดไฟขนาดใหญ่ สร้างความหลากหลายทางชีวภาพ และอาหารของสัตว์ป่า เช่น รายงานของ Food and Agriculture Organization ว่าด้วย fire management และการศึกษาการใช้ไฟในภูมิประเทศแบบ mosaic โดย Center for International Forestry Research

4. ต่อมาเมื่อรัฐและเอกชนร่วมกันผลักดันให้ประเทศไทยกลายเป็นประเทศผู้ส่งออกเนื้อสัตว์และเป็นศูนย์กลางการผลิตอาหารสัตว์โลก พื้นที่เกษตรกรรมแบบดั้งเดิมได้ถูกเปลี่ยนเป็นการปลูกข้าวโพดเลี้ยงสัตว์อย่างขนานใหญ่ ไม่ใช่เฉพาะที่ประเทศไทยเท่านั้น แต่รวมถึงทุกประเทศในอนุภูมิภาคลุ่มน้ำโขง ที่กลุ่มทุนอาหารสัตว์เข้าไปลงทุน

5. การกล่าวโทษชุมชนพื้นเมืองที่ทำเกษตรกรรม รวมทั้งเข้าป่าหาเห็ด ว่าเป็นต้นเหตุของไฟป่าปัจจุบัน เป็นการบิดเบือนครั้งใหญ่ไม่ว่าจะเกิดขึ้นจากความไม่รู้ หรือโดยผลประโยชน์ทับซ้อนก็ตาม

ไม่ใช่ชายชุดดำ
แต่คือเจ้าสัวชุดสูท

ที่อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและนำไปสู่ปัญหาฝุ่นพิษในระดับวิกฤตการณ์ที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน

Cr. BIOTHAI

[สรยุทธ สุทัศนะจินดา กรรมกรข่าว @sorrayuth9111]

‘เทศบาลนครเชียงใหม่’ ยังอยู่อันดับหนึ่งโลก 10 วันติด

[บก.ลายจุด @nuling]

ความเป็นธรรมทางกฎหมายกรณีข้าวโพด ไทยต้องไม่นำเข้าข้าวโพดจากประเทศเพื่อนบ้านที่มีการเผาในกระบวนการผลิตโดยสามารถตรวจสอบระบบย้อนหลังได้ จึงจะอนุญาตให้นำเข้ามาในไทยเพื่อผลิตอาหารสัตว์ได้

และกระบวนการผลิตข้าวโพดในไทยก็ต้องไม่อนุญาตให้ใช้การเผาในกระบวนการผลิตเช่นกัน และวิธีการที่จะทำให้เกิดมาตรฐานเดียวกันคือ การยกเลิกการปลูกพืชล้มลุกบนพื้นที่สูง แล้วส่งเสริมให้มาปลูกพืชยืนต้นแทน โดยรัฐจะต้องให้หลักประกันด้านสิทธิในการใช้ที่ดินในป่าให้กับชาวบ้านที่อยู่อาศัยเดิมโดยวิถีชีวิตเหล่านั้นจะต้องสอดคล้องกับการดูแลด้านสิ่งแวดล้อมหรือได้รับผลกระทบน้อยที่สุดในระดับที่ยอมรับได้

ข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ควรปลูกบนพื้นที่ราบที่เอื้อต่อการใช้เครื่องจักรในการเก็บเกี่ยวและกำจัดวัชพืชโดยไม่พึ่งการใช้ไฟ แล้วยังสามารถปลูกได้มากกว่า 1 ครั้งต่อปีหากมีระบบชลประทาน เหตุผลเดียวที่การปลูกข้าวโพดบนพื้นที่สูงได้รับความนิยมแม้ว่าจะปลูกได้แค่ปีละ 1 ครั้งคือ การลดต้นทุนด้านที่ดิน

และหากรัฐบาลไทยยืนมาตรการเช่นนี้ทั้งการผลิตข้าวโพดในประเทศและนำเข้าจากประเทศเพื่อนบ้าน ภาระการปรับปรุงการผลิตจะตกสู่ผู้ผลิตและผู้นำเข้ารายใหญ่ และเป็นภาคบังคับในตลาดสากลเพราะถ้าทุนเกษตรที่ส่งออกเนื้อสัตว์ไม่สามารถรับรองว่ากระบวนการผลิตเนื้อสัตว์ส่งออกนั้นได้ดำเนินการผ่านขั้นตอนที่ไม่สร้างผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม จะมีผลต่อการส่งออกไปยัง EU และอีกหลายประเทศโดยเฉพาะตลาดในประเทศที่พัฒนาแล้ว

เพื่อนบ้านอาจปรับเปลี่ยนวิธีการผลิตหรือไม่ ยากจะเดา เพราะถ้าไทยไม่ซื้อข้าวโพดเหล่านั้นมันจะถูกส่งไปขายที่จีน และทุนไทยก็มีทางเลือกที่จะนำเข้าข้าวโพดจากอเมริกา ซึ่งรัฐบาลไทยน่าจะยินดีเพื่อลดแรงกดดันทางการค้าระหว่างไทย-สหรัฐ แต่ปัญหาหมอกควันจะยังไม่จบแค่ไม่นำเข้าข้าวโพด

คำถามต่อไปคือ ไม่ใช่เฉพาะข้าวโพดที่เป็นสาเหตุของการเกิดการใข้ไฟในภาคการเกษตร นวัตกรรมในเรื่องนี้คืออะไร เพราะข้อเท็จจริงที่ซ้อนปัญหาข้าวโพดคือ ประเทศเพื่อนบ้านไม่มีการคุมการใช้ไฟ และไม่มีทีมดับไฟ ไม่มีทรัพยากรในการดำเนินการลดควัน และอาจไม่มีแม้แต่นโยบาย หรืออำนาจในการควบคุมการผลิตของชาวบ้าน ด้วยเหตุผลว่ามันเป็นไฟจำเป็น และการใช้ไฟเป็นวิถีวัฒนธรรมที่ผู้คนในภูมิภาคนี้ใช้กันมาอย่างยาวนาน

การต่อสู้เรื่องสิทธิในลมหายใจที่สะอาด ไม่เพียงต่อสู้กับทุนเกษตรขนาดใหญ่ แต่สิ่งนี้ยังได้ยึดโยงกับวิถีการผลิตที่ใช้ไฟ และโอกาสที่ไฟจะหลุดรอดออกจากไร่สวนเข้าไปในป่าเพียงแต่ 1 ใน 10 นั่นก็คือจุดเริ่มต้นของวงจรไฟป่า

ความยุติธรรมทางกฎหมายต่อปัญหาเรื่องหมอกควัน จึงไม่ใช่แค่สำหรับคนใช้ไฟที่เป็นชาวบ้านไทย แต่มันต้องถูกมองและสามารถอธิบายได้ผ่านการปฏิบัติที่เท่าเทียมกันระหว่าง ผู้ใช้ไฟ ทุนการเกษตร และมนุษย์ที่ต้องการลมหายใจเป็นสิทธิพื้นฐาน