renata

serenity courage wisdom

[ผู้ช่วยครับม้วนตังหน่อยนะ. @tisy202]

กฎง่ายๆ สำหรับมือใหม่หุ้นสหรัฐ ที่ไปเจอในโพสต์ต่างประเทศ เอามาแปลให้อ่านกันครับ
ตอนราคาลง
• ลง 5% → ถือต่อ
• ลง 15% → ซื้อเพิ่ม 15%
• ลง 25% → ซื้อเพิ่ม 25%
ตอนราคาขึ้น
• ขึ้น 5% และ 15% → ถือต่อ
• ขึ้น 25% → ขาย 15%
• ขึ้น 35% → ขาย 25%
• ขึ้น 45% → ขาย 35%
• ขึ้น 60% → ขาย 45%
• ขึ้น 100% → ขายหมด
สรุปของเจ้าของโพสต์ต้นฉบับคือ วินัย + ความอดทน = เติบโตมั่นคงระยะยาว
ส่วนตัวชอบตรงที่ให้มีกฎของตัวเอง ไม่ใช้อารมณ์ตัดสินใจ แต่ไม่อยากให้ใครเอาไปใช้เป็นสูตรตายตัวนะครับ
• ซื้อเพิ่มตอนลง ใช้ได้ถ้าบริษัทยังดีอยู่ แต่ถ้าราคาลงเพราะธุรกิจแย่ลง คือการแบกขาดทุนเพิ่ม
• ขายหมดตอนขึ้น 100% อาจพลาดหุ้นที่โตต่อได้อีกหลายเท่า
• ต้นฉบับไม่ได้บอกชัดว่า % ที่ซื้อ/ขายคิดจากอะไร ต้องตีความเอง
เอาไปเป็นไอเดียตั้งต้น แล้วปรับให้เข้ากับเป้าหมายและความเสี่ยงของตัวเองครับ
ที่มา: โพสต์บน X ของบัญชี @TheSOS_Show (แปลและสรุปใหม่)
#หุ้นอเมริกา #วินัยการลงทุน #DCA #มือใหม่หุ้น #ลงทุนต่างประเทศ

[🥂PK @augusttherain]

ถ้า Gone Girl คือหนังที่เคยทำให้คุณนั่งเหวอว่า "เดี๋ยวนะ...อะไรนะ?!" ลิสต์นี้คือสิ่งที่คุณต้องตามเก็บ 🤯

1. Behind Her Eyes 🇬🇧 - เริ่มเหมือน relationship thriller ก่อนเรื่องจะค่อยๆ พาไปในทางที่คาดไม่ถึง โดยเฉพาะช่วงท้ายที่พลิกความเข้าใจที่มีต่อเรื่องทั้งหมด จบแล้วต้องนั่งประมวลผลว่าเมื่อกี้เกิดอะไรขึ้น

2. Sharp Objects 🇺🇸 - นักข่าวสาวกลับบ้านเกิดไปทำคดีฆาตกรรม เหมือนเรื่องจบแล้ว คดีจบแล้ว เรากำลังจะกลับบ้าน... แต่ยังจ้า 😂 สำคัญมากเรื่องนี้ ดูเครดิตให้หมด เพราะหมัดสุดท้ายทำให้สิ่งที่เพิ่งเชื่อไปพังในไม่กี่วินาที

3. The Innocent 🇪🇸 - ความลับซ้อนความลับ ตัวละครที่คิดว่ารู้จักกลับไม่ใช่อย่างที่คิด พลิกหลายชั้นจนแทบไม่มีใครในเรื่องที่เราจะเชื่อได้เต็มร้อย

4. Clickbait 🇦🇺/🇺🇸 - ผู้ชายธรรมดาหายตัวไป ก่อนปรากฏในคลิปพร้อมข้อความชวนช็อก ทุกตอนค่อยๆ เปลี่ยนภาพที่เรามีต่อเขาและคนรอบตัว จนสุดท้าย คำตอบกลับอยู่ในจุดที่แทบไม่มีใครมอง

5. Fool Me Once 🇬🇧 - สามีที่ถูกฆ่าตายกลับปรากฏในกล้อง nanny cam แค่นี้ก็เริ่ม WTF แล้ว แถมความลับซ้อนความลับยังเล่นกับความเชื่อที่เรามีต่อตัวนางเอก ก่อนเฉลยปมสุดท้ายที่ทำให้ต้องมองทุกอย่างใหม่หมด

6. The Undoing 🇺🇸 - จากชีวิตไฮโซเพียบพร้อมสู่คดีฆาตกรรมฉาว เกมจิตวิทยาที่ทำให้เราสงสัยทุกคนรอบตัว จนไม่แน่ใจว่าสิ่งที่เห็นอยู่ตรงหน้าเชื่อได้แค่ไหน ความพีคไม่ใช่แค่ว่าใครคือคนร้าย แต่คือการที่เรื่องเล่นกับอคติของคนดูจนวินาทีสุดท้าย

7. The Stranger 🇬🇧 - แค่หญิงแปลกหน้าเดินมาบอกความลับเรื่องเดียว ชีวิตที่ดูเพอร์เฟกต์ก็ค่อยๆ พังครืน กลายเป็นโดมิโนของคำโกหก ยิ่งขุดยิ่งเจอว่าคนรอบตัวมีความลับซ่อนอยู่ทุกคน

แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น ถ้ายังไม่เคยดู Gone Girl แนะนำให้เริ่มจากเรื่องนี้ก่อนเลย เพราะนี่คือตัวแม่ของลิสต์ หลอกให้เราเชื่อเรื่องหนึ่งไปเต็มๆ ก่อนกระชากพรมแล้วเปลี่ยนเกมทั้งกระดาน และที่พีคคือมันไม่ได้พลิกแค่รอบเดียว แต่พลิกแล้วพลิกอีกจนจบ

คำเตือน: อย่าอ่านสปอยล์ก่อนดูเด็ดขาด ไม่งั้นเสียของมาก 😂

#PKwatchlist #รีวิวซีรีส์ #แนะนำซีรีส์

[หลิงหลิง @ling_wrsc]

อึ้งทุกบรรทัด AI ล้างสมองของจริง

[kozh ./ @mr_kozh]

THIS ROBOT IS RUNNING ON THE WIRING OF A DEAD FLY.

NOT A BRAIN-INSPIRED AI.

THE ACTUAL CIRCUITS BIOLOGY BUILT.

scientists reconstructed a fruit fly nervous system containing:

166,700 neurons
roughly 125 million synapses
the circuits responsible for vision, movement and behavior

then developers gave that wiring something it was never designed to control:

a completely different body.

camera input enters the system

sensory neurons react

signals travel through the reconstructed neural circuits

command neurons produce a movement decision

and the machine moves.

the robot provides the cameras, motors and metal limbs.

the fly provides the biological architecture behind part of its behavior.

this is not consciousness uploaded into a machine.

the robot doesn’t think it is a fly.
it doesn’t remember being alive.
and the original animal is still dead.

but the neural machinery that once controlled six tiny legs can now send commands into an entirely new body.

millions of years of evolution designed the wiring.
AI reconstructed it.
engineers connected it to metal.

the fly never came back to life.

its nervous system simply found another body.

I broke down how a dead brain map became a robot controller below ↓

[Looking to The Sun @Somjaijakk]

ก่อนที่โปรเม เอรียา จุฑานุกาล จะก้าวขึ้นบัลลังก์นักกอล์ฟหญิงมือ 1 โลกในเดือนมิถุนายน 2560
ก่อนที่โปรจีโน่ อาฒยา ฐิติกุล จะข้าวขึ้นมือ 1 โลกในเดือนตุลาคม 2565
ก่อนที่มิ้งค์ สระบุรี จะก้าวขึ้นมือ 1 โลก ในเดือนกุมภาพันธ์ พ.ศ. 2566
ก่อนที่วิว กุลวุฒิ จะก้าวขึ้นมือ 1 โลก ในเดือนมิถุนายน 2568
เมย์ รัชนก อินทนนท์ ก้าวขึ้นสู่จุดสูงสุดนักแบดมินตันหญิงมือ 1 ของโลก ในเดือนเมษายน 2559 เธอเป็นคนไทยคนแรกที่ขยับแรงค์กิงขึ้นไปครองมือ 1 ครองโลกได้สำเร็จ ในวัย 21 ปี
แต่ก่อนหน้านั้นเธอคว้าเกียรติประวัติมาแล้วทั้งการเป็นแชมป์เยาวชนโลก 3 สมัยติดต่อกัน (ปี 2552, 2553 และ 2554) เป็นคนแรกและคนเดียวในโลกที่ทำได้
คว้าแชมป์โลก ปี 2556 ที่กว่างโจวด้วยการปราบหลี่ เสี่ยวเร่ย มือ 1 โลกจากจีน 2-1 เซ็ต ทำสถิติแชมป์โลกอายุน้อยที่สุดในเวลานั้นด้วยวัยเพียง 18 ปี
คว้าแชมป์เอเชียในปี 2558 ที่อู่ฮั่น ย้ำแค้นหลี่ เสี่ยวเร่ย 2-1 เซ็ต
คว้าแชมป์เวิลด์ทัวร์ระดับสูงสุด BWF World Tour / Superseries รวม 8 รายการ
คว้าแชมป์เวิลด์ทัวร์ระดับ Super 500 / Super 300 / Grand Prix Gold รวม 11 รายการ
นับรวมทั้งหมด แชมป์ประเภทบุคคล(หญิงเดี่ยว) กวาดไปแล้ว 32 รายการ(ระดับอาชีพ 28, ระดับเยาวชน 4) และแชมป์ประเภททีม 4 รายการ
ชนะการแข่งขันอาชีพในประเภทหญิงเดี่ยวไปแล้วมากกว่า 600 นัด (สถิติล่าสุดอยู่ที่ 601 นัด จากการลงแข่งทั้งหมด 880 นัด วินเรทอยู่ที่ 68.3%)
เป็นนักแบดมินตันประเภทหญิงเดี่ยวคนแรกและคนเดียวของโลกที่ทำสถิติชนะทะลุ 600 นัดในการแข่งขันระดับอาชีพและเยาวชนระดับนานาชาติ
ปัจจุบัน อายุ 31 ปี ยังคงแข่งขันแบดมินตันอาชีพในระดับสูง รั้งมืออันดับ 5 ของโลก เพิ่งจะคว้าแชมป์รายการ Super 500 มาเลเซีย มาสเตอร์ส 2026 ด้วยการเอาชนะ เฉิน ยู่เฟย 2-0 เซ็ต เมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา ทำให้เธอเป็นนักแบดมินตันหญิงเดี่ยวคนแรกที่คว้าแชมป์รายการนี้ได้มากที่สุดถึง 3 สมัย (ปี 2018, 2019, 2026)
ใครจะเรียกน้องเมย์ พี่เมย์ หรือป้าเมย์ก็แล้วแต่ว่าเข้ามาช่วงไหน แต่ถ้ามาบอกหมดสภาพอันนี้ใจร้ายเกินไป ในวันที่ฟอร์มเข้าฝัก เมย์ รัชนก ก็ยังสามารถตบเอาชนะได้ทุกคน(อาจจะเว้นน้องอันไว้คนนึง) เรียกว่า 31 ยังแจ๋ว อาจจะเหนื่อยบ้าง หอบบ้าง มันก็เป็นธรรมดา คนทั่วไปแค่เดินขึ้นยันไดยังหอบเลย ให้โอกาสป้าเมย์หอบบ้างเถอะ
เอเชียนเกมที่ตกรอบ 8 คนสุดท้ายก็สุดวิสัยจริงๆ เพราะคู่แข่งคือน้องอัน มือ 1 โลก และไม่ใช่มือหนึ่งธรรมดา เป็นมือหนึ่งแบบไร้เทียมทาน หาคนต่อกรได้ยากในเวลานี้ ขนาดจอมหนึบอย่างอากาเนะ ยามากูชิ ยังแพ้ขาดลอยอย่างกับมือคนละชั้น
ถึงวันนี้ เราควรเชียร์เมย์ รัชนก อย่างเข้าใจ ว่าเธอไม่ใช่น้องเมย์ที่อยู่ในช่วงพีคของร่างกายเหมือนตอนอายุ 20 กว่าๆ แล้ว แต่คือพี่เมย์ที่อายุ 31 ปี ที่ยังรักษาวินัย รักษาสภาพร่างกายจนสามารถโลดแล่นอยู่ในทัวร์ระดับสูงได้ นี่ก็สุดยอดแล้ว นี่คือตำนานที่ยังมีลมหายใจ คือแบบอย่างของนักกีฬารุ่นใหม่ที่เราควรยกย่องอย่างเหมาะสม
มั่นใจว่าวันดีคืนดี ป้าเมย์จะระเบิดฟอร์มเก่ง คว้าแชมป์ให้เราได้ชื่นชมกันอีกแน่นอน สู้ๆ นะตัวเธอ 📷
#thekopstand

[𝖍𝖊𝖑𝖎𝖔𝖕𝖍𝖎𝖑𝖎𝖆 @sunlove]

Music is coding you can hear

[ส่องกล้องมองละโว้ @Lopburi9999]

เดี๋ยวมีคนถามเลยหาคำตอบมาให้ก่อน
ชั่งปลาบึก
วิธีการชั่งน้ำหนักในภาพที่ใช้
ตาชั่งสปริง 3 ตัว มาวางเรียงกันเพื่อรองรับตัวปลานั้น ในทางหลักการฟิสิกส์ (กลศาสตร์) สามารถทำได้จริง และให้ค่าที่ใกล้เคียงกับน้ำหนักจริง โดยมีรายละเอียดและข้อจำกัดดังนี้ครับ:
1. หลักการกระจายแรง (Force Distribution)
• ตามกฎกลศาสตร์ วัตถุที่วางอยู่นิ่งบนพื้นจะมีแรงกดลงมาเนื่องจากแรงโน้มถ่วง (น้ำหนักของปลา)
• เมื่อใช้ตาชั่ง 3 ตัวมารองรับ น้ำหนักของปลาจะถูกกระจายแรงกดไปยังตาชั่งแต่ละตัวตามตำแหน่งที่สัมผัส
• น้ำหนักรวมของปลาจะเท่ากับ ผลรวมของค่าน้ำหนักที่อ่านได้จากตาชั่งทั้ง 3 ตัวมารวม

[khajochi @khajochi]

เมื่อคืนนี้ มีเรื่องน่าตื่นเต้นและน่าขนลุกในวงการเอไอ คือการเปิดตัว Griffin โมเดล AI ที่พูดถามตอบเราได้แบบ Real-time และเป็นโมเดลแรกที่ผ่านการทดสอบ video Turing test

คือก่อนหน้านี้วิดิโอ AI ที่คุยตอบโต้กับคนแบบสดๆ จะเป็นแนว Avatar, การ์ตูน หรือถ้าเป็นคนก็จะตอบช้า คิดช้า ไม่สมจริง ขยับได้แค่บางส่วน

แต่ Griffin คือโมเดลที่เรานั่งคุยกับ AI ได้แบบ real-time ถามตอบคุยเล่น พูดแทรก สื่อสารกันได้แบบที่ไม่เคยมีมาก่อน

และเป็นโมเดลแรกที่ผ่าน video Turing test คือคนส่วนใหญ่ที่ทำการทดสอบ ดูไม่ออกว่ากำลังคุยกับ AI 100% อยู่

อธิบายลำบาก แต่แนะนำให้ดูคลิป
.

ทีนี้โลกออนไลน์ก็เลยวิจารณ์กันหนักมาก เพราะเราคิดเรื่องแย่ๆ จากการมี AI ที่เหมือนคนจริงขนาดนี้ได้เพียบเลย

Scammer, หลอกสัมภาษณ์งาน, หลอกทำงาน, ให้บริการอะไรที่ไม่มีอยู่จริง ฯลฯ

Griffin ได้ 3.83 / 5 คะแนน จาก VideoFDB ของ NVIDIA ซึ่งใช้วัดคุณภาพคุยกับ AI แบบเห็นหน้ากัน

คะแนนของโมเดลอันดับ 2 คือได้แค่ 2.80 และคะแนนที่อ้างอิงว่าเท่าคุยกับมนุษย์จริงคือ 3.92 / 5
.

ด้วยความน่ากลัวของโมเดลนี้ เลยยังมีการเปิดให้ทดสอบแบบจำกัด

แต่ Travis บริษัทเจ้าของโมเดลนี้ก็เผยว่ามีแผนจะให้บริการโมเดลนี้ กับธุรกิจ Call Center, งานฝึกอบรม, งานขาย ฯลฯ

#Griffin #Travis

[นักลงพุง @naklongpoong]

ใครเค้านอนกัน!! พักอาทิตย์นึงแล้วลุยกันต่อยาว ๆ 🥵

ฤดูประกาศผลประกอบการไตรมาส 3 จะเริ่มขึ้นในวันอังคารที่ 13 ตุลาคม โดย $JPM, $GS, $C, $WFC, $JNJ และบริษัทอื่น ๆ จะทยอยรายงานผลประกอบการ

จากนั้นบริษัทต่าง ๆ จะทยอยประกาศผลประกอบการเพิ่มขึ้น โดยสัปดาห์วันที่ 19 ตุลาคมจะเป็นช่วงที่มีบริษัทประกาศงบจำนวนมาก

หุ้นที่ควรจับตาในไตรมาสนี้ ได้แก่ $AAPL, $MSFT, $AMZN, $GOOGL, $META, $TSLA, $TSM, $LLY, $V, $MA และ $NFLX

ข้อมูล ณ วันที่ 2 ตุลาคม 2026 โดยวันประกาศงบของบริษัทต่อไปนี้ยังไม่ได้รับการยืนยัน และเป็นวันที่ประมาณการจากรูปแบบการประกาศงบในอดีต ได้แก่ $AAPL, $MSFT, $AMZN, $GOOGL, $META, $SKHY, $TSLA, $SSNHZ, $V, $INTC, $MA, $LIN, $SCCO, $CDNS, $ITW, $AMX, $CLS, $FFIV, $CR, $BMRN และ $UHS

[Sawyer Merritt @SawyerMerritt]

No company inspires me more than @SpaceX.

[W @sxicex]

แนวคิดที่ว่า MoE (Mixture of Experts) = อนาคตของ AI และพลังงาน

Frontier Tech: GPU แบบใหม่และการสร้าง Node of Expert คืออนาคตของ AI & Robot

MoE จึงไม่ได้เป็นเพียงเทคนิคการสร้าง AI ให้ฉลาดขึ้นเท่านั้น แต่คือ นวัตกรรมที่ทำให้ AI ขนาดใหญ่สามารถใช้งานได้จริงในโลกจริง Scalable & Sustainable โดยไม่สร้างภาระด้านพลังงานให้กับโลกจนเกินไป

สมองสัตว์แม้จะขนาดเล็กแต่ ใช้พลังงานต่ำมากเมื่อเทียบกับความคุ้มค่า ( Absolute Energy consumption น้อยมาก เพียงไม่กี่มิลลิวัตต์ถึงวัตต์) ทั้งที่สามารถเรียนรู้ ปรับตัว และเอาชีวิตรอดในชีวภาพจริงได้ดี

ทำไมสมองสัตว์ถึงเรียนรู้ได้โดยใช้พลังงานนิดเดียว?
Spike-based Signal (การส่งสัญญาณแบบประปราย): เซลล์ประสาทในสมองสัตว์ไม่ได้ยิงสัญญาณตลอดเวลา แต่จะส่งกระแสไฟฟ้าเฉพาะตอนมีเหตุการณ์สำคัญเกิดขึ้นเท่านั้น (Sparse in time)

Local Hardware & Synaptic Plasticity: สมองสัตว์เรียนรู้และบันทึกความจำได้ในตัวเซลล์ประสาทเอง (Memory + Compute อยู่ที่เดียวกัน) ทำให้ไม่ต้องเสียพลังงานย้ายข้อมูลไปมาระหว่าง Memory กับ Processor เหมือนชิปคอมพิวเตอร์ (GPU/CPU)

Biological Efficiency: สมองสัตว์ใช้พลังงานเคมี (ATP) ซึ่งมีประสิทธิภาพเชิงชีวภาพสูงกว่าพลังงานไฟฟ้าที่เราป้อนให้ชิปซิลิคอนหลายเท่า

[Skyfall @JarnYun]

อันนี้เป็น Full Prompt ที่ผมให้ Codex ช่วยสรุปจาก Workflow ที่ใช้อยู่ครับ(รวบรวมหลัการทำจากชูก้าและเพื่อนๆ) เอาไว้สร้าง Skill สำหรับทำรูปขาย Adobe Stock ตั้งแต่เตรียมรูปจนพร้อมอัปโหลด

หลัก ๆ มี 3 โหมด
Full set : ยังไม่มีรูป ให้ Codex ช่วยทำตั้งแต่เริ่มจนพร้อมอัป
Process existing : มีรูปแล้ว ให้ Codex เอาไป QC + Upscale + ทำ Metadata/CSV ให้ต่อ
Final-only : รูปทำเสร็จพร้อมใช้แล้ว ให้ Codex ทำ Metadata/CSV + เช็กไฟล์ก่อนอัป อย่างเดียว

ใครอยากลองเอา Prompt ด้านล่างไปโยนให้ Codex แล้วค่อยปรับตามวิธีทำงานของตัวเองได้เลยครับ เผื่อเป็นประโยชน์ 👇
#ขายรูปAdobe
-------------------------------------------

ใช้ skill-creator สร้าง Codex Skill ใหม่ชื่อ:

adobe-stock-workflow

ให้สร้าง Skill ที่ใช้งานได้จริงสำหรับทำภาพขายบน Adobe Stock และเตรียมไฟล์สำหรับ Vecteezy โดยอ้างอิงภาพ Flow Chart ที่แนบมาด้วย

ห้ามเพียงสรุปขั้นตอน ให้สร้างไฟล์ Skill จริงไว้ในโฟลเดอร์ Skills ของ Codex เครื่องนี้

เป้าหมายของ Skill:

รับโจทย์หรือภาพจากผู้ใช้
→ วางแผน Niche
→ สร้างภาพหรืออ่านภาพที่มีอยู่
→ ตรวจ QC
→ Upscale
→ ตั้งชื่อไฟล์
→ ฝัง Metadata
→ สร้าง CSV
→ ตรวจความถูกต้อง
→ ส่งมอบไฟล์พร้อมอัปโหลด

Flow Chart หลัก:

เริ่ม
↓
ระบุหัวข้อ จำนวนภาพ และโฟลเดอร์โปรเจกต์
↓
เลือกโหมด
├── Full set
│ └── วางแผน Niche → สร้าง Prompt → Generate ภาพ
├── Process existing
│ └── อ่านภาพจาก input → ห้าม Generate ภาพใหม่
└── Final-only
└── อ่านภาพจาก final → ห้าม Generate และห้าม Upscale ใหม่
↓
ตรวจ QC ภาพทุกภาพที่ 100%
↓
ผ่าน QC หรือไม่
├── ไม่ผ่าน → Retry แบบเจาะจง หรือ Reject
└── ผ่าน
↓
ตั้งชื่อไฟล์สั้น ไม่ซ้ำ และไม่เขียนทับไฟล์เดิม
↓
Upscale ด้วย Upscayl ถ้ามี
↓
ตรวจภาพ Final อีกครั้ง
↓
สร้าง Title และ Keywords จากภาพจริง
↓
ฝัง IPTC/XMP Metadata ลงในไฟล์ภาพ
↓
สร้าง Adobe metadata.csv
↓
สร้าง Vecteezy metadata.csv
↓
ตรวจจำนวนแถว Filename Keywords Category และไฟล์ที่จับคู่
↓
ส่งมอบโฟลเดอร์ final และ CSV
↓
ผู้ใช้อัปโหลดและติ๊ก Generative AI เองบนเว็บไซต์

โหมดที่ต้องรองรับ:

1. Full set

ใช้เมื่อยังไม่มีภาพและต้องการให้ Skill ทำงานตั้งแต่ต้นจนจบ:

- วิเคราะห์ Niche และ Buyer Use Case
- วางแผนจำนวนภาพและมุมมอง
- สร้าง Prompt แยกทุกภาพ
- Generate ภาพ
- ตรวจ QC
- Retry หรือ Reject
- Rename
- Upscale
- ฝัง Metadata
- สร้าง CSV

2. Process existing

ใช้เมื่อผู้ใช้มีภาพอยู่แล้วในโฟลเดอร์ input:

- ห้าม Generate ภาพใหม่
- อ่านภาพจาก input
- ตรวจ QC
- คัดลอกหรือจัดระเบียบเข้า generated
- Rename
- Upscale
- ตรวจ Final
- ฝัง Metadata
- สร้าง CSV

3. Final-only

ใช้เมื่อภาพพร้อมแล้วในโฟลเดอร์ final:

- ห้าม Generate
- ห้าม Upscale ใหม่
- ตรวจชื่อไฟล์และคุณภาพเบื้องต้น
- สร้างหรือซ่อม Metadata
- สร้าง CSV
- ตรวจจำนวนแถวและไฟล์ที่จับคู่

กฎการสร้างภาพ:

- ภาพต้อง realistic, clean และ commercial
- ห้ามมีตัวหนังสือ โลโก้ ลายน้ำ แบรนด์ เครื่องหมายการค้า หรือ packaging ที่ระบุแบรนด์
- ห้ามใช้ตัวละครลิขสิทธิ์ ศิลปิน คนดัง หรือสถานที่ที่ระบุตัวตนได้
- หลีกเลี่ยงภาพที่ซ้ำกันเกินไป
- ภาพในชุดเดียวกันต้องแตกต่างด้าน subject, action, angle, framing, lighting, props และ buyer use case

กฎ QC:

ตรวจภาพทุกภาพที่ 100% ในเรื่อง:

- Focus และความคม
- Exposure, highlight และ shadow
- Color cast
- Noise และ compression
- Oversmoothing และ edge halo
- Anatomy และนิ้วมือ
- Reflection
- Repeated objects
- AI artifacts
- Text ปลอม
- Logo แฝง
- Trademark
- ภาพซ้ำภายในชุด
- ภาพคล้ายกับงานเก่า
- ความตรงกับ Prompt

ถ้าภาพไม่ผ่าน:

- Retry แบบเจาะจงเฉพาะสาเหตุ
- ถ้ายังไม่ผ่าน ให้ Reject
- ห้ามฝืนใช้ภาพเพื่อให้ครบจำนวน
- บันทึกสาเหตุและชื่อไฟล์ไว้ใน qc-report.md

การตั้งชื่อ:

- ชื่อไฟล์สั้นและไม่ซ้ำ
- ไม่เกิน 30 ตัวอักษรเมื่อทำได้
- ห้ามเขียนทับไฟล์เดิม
- ใช้นามสกุลไฟล์ให้ถูกต้อง

Upscale:

- ถ้ามี Upscayl ให้ใช้ High Fidelity 4x
- ทดสอบ 1 ภาพก่อน
- ตรวจขนาดและคุณภาพหลัง Upscale
- ห้ามถือว่า Upscale สามารถแก้ภาพต้นฉบับที่เบลอหรือมี artifact ได้
- ถ้าไม่มี Upscayl ให้รายงานและทำขั้นตอนอื่นต่อ

Metadata:

สร้างจากภาพ Final จริง ไม่ใช้ข้อมูลเดาสุ่ม

Title:

- ภาษาอังกฤษ
- อธิบายภาพตรงตามความเป็นจริง
- ไม่เกิน 70 ตัวอักษรเมื่อทำได้
- ไม่ใส่ชื่อแบรนด์ ศิลปิน คนดัง หรือกล้อง

Keywords:

- ภาษาอังกฤษ
- ประมาณ 15–35 คำ
- 7–10 คำแรกต้องสำคัญที่สุด
- คำหลักใน Title ควรอยู่ใน Keywords ช่วงต้น
- ห้ามยัด Keyword ที่มองไม่เห็นในภาพ
- ห้ามใช้ชื่อแบรนด์ ศิลปิน ตัวละคร หรือกล้อง

Adobe CSV header ต้องเป็น:

Filename,Title,Keywords,Category,Releases

กฎ Adobe CSV:

- Filename ต้องตรงกับไฟล์ Final
- Category ใช้รหัสตัวเลข
- Releases เว้นว่างถ้าไม่มีไฟล์ Release
- ตรวจ row count
- ตรวจ duplicate filename
- ตรวจ missing filename
- ตรวจ keyword count
- ตรวจ category
- ตรวจว่าไฟล์มีอยู่จริง

Vecteezy CSV:

Filename,Title,Description,Keywords,License

ถ้าใช้ CSV ที่ดาวน์โหลดจาก Vecteezy:

- ห้ามเปลี่ยนหรือลบ Filename
- ห้ามเปลี่ยนหรือลบ Id
- เติมเฉพาะ Title, Description, Keywords และ License
- ต้องรักษา Id เดิมทุกแถว

การฝัง Metadata:

- ฝัง Title และ Keywords ลงในไฟล์ภาพด้วย IPTC/XMP
- ห้ามเขียนทับภาพต้นฉบับ
- สร้างไฟล์สำเนาในโฟลเดอร์ final หรือ vecteezy-ready
- ตรวจว่าข้อมูลถูกฝังสำเร็จ

โครงสร้างโฟลเดอร์:

ชื่อโปรเจกต์/
set-manifest.md
plan.md
niche-down-analysis.md
prompts/
input/
generated/
final/
qc-report.md
metadata.csv
vecteezy-upload.csv

สิ่งที่ Skill ต้องสร้าง:

- SKILL.md
- references/qc-and-metadata.md
- scripts/validate_metadata.py
- scripts/embed_metadata.py ถ้าจำเป็น
- agents/openai.yaml ถ้าระบบรองรับ

ข้อจำกัด:

- ห้ามล็อกอิน Adobe Stock หรือ Vecteezy
- ห้ามอัปโหลดหรือกดส่งงานแทนผู้ใช้
- ห้ามลบไฟล์ของผู้ใช้
- ห้ามเขียนทับไฟล์เก่า
- ถ้าเครื่องมือ Generate หรือ Upscayl ไม่มี ให้รายงานข้อจำกัดอย่างชัดเจน
- ห้ามอ้างว่าภาพจะผ่านการอนุมัติแน่นอน

หลังสร้าง Skill เสร็จ:

1. ตรวจสอบว่าโครงสร้างไฟล์ครบ
2. รัน quick_validate.py
3. ตรวจว่าไม่มี placeholder ที่ยังทำไม่เสร็จ
4. ทดสอบโหมด Full set, Process existing และ Final-only
5. สรุปวิธีเรียกใช้ Skill ด้วยคำสั่ง:

$adobe-stock-workflow

[finnomena @finnomena]

Yield ขึ้นเท่าไหร่ หุ้นถึงจะพัง ?

Gordon Growth Model คือ สมการที่ใช้สะท้อนมูลค่าหุ้น โดยมองว่าราคาหุ้น (p) จะผูกพันกับ 2 ตัวแปรสำคัญ ได้แก่
r คือ อัตราดอกเบี้ย ซึ่งจะสวนทางกับราคาหุ้น
g คือ อัตราการเติบโตของกำไร วิ่งไปทางเดียวกันกับราคาหุ้น

แปลว่าทุกครั้งที่ Bond Yield 10Y ขยับขึ้น 0.25% โดย ERP และ g ไม่เปลี่ยนแปลง พบว่า P/E จะลดลงราว 5–6%

แต่สิ่งที่ปกป้องหุ้นได้จริงก็คือ EPS Revisions ที่ยังขึ้นเกินกว่าที่ตลาดคาดไว้แล้ว

ภาพปัจจุบันคือ EPS Growth ปรับเป็นขาขึ้นอย่างแข็งแรงมากกว่า 26% ในช่วงไตรมาส 4

ขณะที่ GDPNow คาดว่าจะเติบโต 5% ในไตรมาส 3 สะท้อนว่าเศรษฐกิจสหรัฐฯ ยังแกร่ง และสู้ได้กับอัตราดอกเบี้ย

ทำให้ถึงแม้ Bond Yield 10 ปี จะพุ่งขึ้นแรง แต่ Earning Yield ก็ขึ้นแรงเท่ากัน

ผลลัพธ์กลายเป็นว่า Yield Gap ยังคงทรงตัวมาสักระยะนึงแล้ว ไม่ได้ร่วงลงตาม Bod Yield ที่ค้างในระดับขึ้น เพราะการเติบโตของกำไรยังดี

คำถามคือมองไปข้างหน้าจะเกิดอะไรขึ้น ?

Wallstreet คาดว่าปี 2027 จะมีการลงทุนใน Data Center อีก $1.89 ล้านล้าน เพิ่มขึ้นจาก $1.13 ล้านล้าน

เรากำลังเข้าสู่ยุคของหุ้นกู้ Data Center ซึ่งตอนนี้ปริมาณทะลุ $1.52 แสนล้านแล้ว ส่วนใหญ่มาจากการกู้ของ Hyperscalers

จุดที่น่าสนใจก็คือ S&P 500 ใกล้จุดสูงสุด แต่มีหุ้นจำนวนมากทำจุดต่ำสุดในรอบ 1 ปี แปลว่าการเติบโตของกำไรในตลาดนั้นกระจุกตัวอยู่แค่บางกลุ่ม ซึ่งก็คือ Tech AI นั่นเอง

จากประเด็นที่ว่า Bond Yield สูงขึ้นรวดเร็ว ทำให้ Discount Rate สูงขึ้น บริษัทที่เน้นการเติบโตในอนาคตไกลๆ จึงถูกปรับลดมูลค่าลง แต่เงินไปไหลเข้า AI Infrastructure ที่เห็นว่ารายได้เกิดขึ้นจริงแน่นอนในยุคปัจจุบัน

เราเห็นตลาด Rotation กลับเข้าสู่ Large Cap Technology โดย Nasdaq-100 ปรับตัวดีกว่า S&P 500 นับตั้งแต่จุดสูงสุดในเดือนสิงหาคม

ขณะที่ Market Breadth ของ S&P 500 ลดลงต่ำกว่า 50% สะท้อนว่าการปรับฐานกระจุกตัวอยู่ในหุ้นบางกลุ่มมากกว่าการเป็นการลดลงทั้งตลาด

ปัจจุบัน Forward P/E หุ้นเทคโนโลยี อยู่ใกล้ระดับต่ำสุดในรอบปี แถว 20 ต้น ๆ เท่านั้น

สรุปก็คือถ้า Bond Yield ไม่ได้กระชากแรงระดับ 0.25-0.50% ในระยะเวลาอันสั้น มีโอกาสที่ตลาดหุ้นจะยังเอาอยู่ เนื่อง Earning Growth ที่สูงของหุ้นเทคฯ

แต่หาก Bond Yield เด้งแรงและไปไกลกว่านี้ สิ่งที่ต้องจับตาต่อคือประเด็นของเงินเฟ้อ และสถานการณ์ช่องแคบฮอร์มุซ

[นักลงพุง @naklongpoong]

12 หุ้นที่ซื้อขายใกล้ระดับ Valuation ต่ำสุดในรอบหลายปี 📉

ตลาดกำลังให้มูลค่าหุ้นเหล่านี้ลดลงเมื่อเทียบกับกำไรที่คาดว่าจะทำได้ในอนาคต

$NVDA | NVIDIA
$UBER | Uber
$AVGO | Broadcom
$FICO | Fair Isaac
$APP | AppLovin
$ORCL | Oracle
$CRDO | Credo Technology
$SPGI | S&P Global
$MTZ | MasTec
$NFLX | Netflix
$TMUS | T-Mobile US
$MCD | McDonald's

บางตัวอาการหนัก!!

[renata @nomopoho]

ไม่มีใครได้ทุกอย่าง หรอกนะอานนท์ ต้องตัดสินใจก่อนทุกอย่างจะพังต่อหน้านะ อานนท์

[renata @nomopoho]

ชีวิตเราจริงๆอาจจะเหมือน โรงแรม มีคนมาบ้าง แล้วก็ออกไปบ้าง แค่ต้องเข้าใจว่ามันแบบนี้ละมั้ง

[MiddleFinger 💎 @Psolemn]

OMG 55555 ได้ไปนั่งคุยเรื่อง market maker/dealers, อธิบาย delta/gamma hedging ว่าช่วยกดหรือขยายเทรนด์ ตามกลไกยังไง คุยเรื่อง trading process การคัดข้อมูลและคุยเรื่อง AI ทั้ง frontier และ local มาใช้ในการเทรดในระดับต่างๆ ใครสนใจไปฟังได้ครับ

[FM91 Trafficpro @fm91trafficpro]

เลื่อนเลือกตั้งบอร์ดประกันสังคม ทั่วประเทศ เป็น 11 ต.ค. เหตุฝนตก-น้ำท่วมกระทบผู้ใช้สิทธิ

https://t.co/mtISESy8kF

#เลื่อนเลือกตั้งประกันสังคม #ฝนตกน้ำท่วม #ข่าวสวพFM91

[renata @nomopoho]

@namppppp 🙂

[renata @nomopoho]

1990
เมะ ผมสั้น ไม่ทอม
165
ตัวใหญ่ไหล่กว้างงง💪
intp
ชอบยกเวทหนักๆ
กินง่ายอยู่ง่าย นอนง่าย มีคอนโด
เล่นกีตาร์ได้
ติดสกินชิพ
เนิร์ด
ซ่อมงานเล็กๆได้ handy girl น้า
ติดสบาย ติดบ้าน
ไม่สูบบุหรี่
ดื่มได้
ไม่ตอบ=ทำงาน
คุยได้ เมคเฟรนได้
ไม่ได้หา fwb

#talkforwlw

[renata @nomopoho]

@kawaiisupiii 🙂🙂