back to artifacts
เริ่มใช้ pStack: คู่มือ AI coding agent แบบเข้าใจง่าย
รู้จัก pStack วิธีติดตั้ง และใช้ /poteto-mode ให้ AI coding agent ทำงานเป็นขั้น พร้อมตัวอย่าง prompt ที่ตรวจผลลัพธ์ได้
เวลาให้ AI ช่วยแก้โค้ด เรามักต้องบอกทีละขั้นว่าจะอ่านไฟล์ไหน แก้อะไร และทดสอบอย่างไร pStack ช่วยจัดขั้นตอนเหล่านี้ให้เป็น workflow ที่ทำซ้ำได้ โดยให้เราเริ่มจากบอกเป้าหมายกับวิธีตรวจว่างานเสร็จ
บทความนี้อธิบาย pStack รุ่นที่อยู่ใน subhan-io/pstack ซึ่งเป็นชุด skills และ playbooks สำหรับ AI coding agent ไม่ใช่โมเดล AI ตัวใหม่
pStack ช่วยอะไร?
คำสั่งหลักคือ /poteto-mode เราบอกงานตามปกติ แล้ว pStack จะเลือก playbook ที่เหมาะ เช่น แก้บั๊ก เพิ่มความสามารถ ตรวจสอบโค้ด หรือปรับโครงสร้าง จากนั้นเปลี่ยนขั้นตอนของ playbook เป็นรายการงาน และเรียก skills ที่จำเป็น
ผลคือเราไม่ต้องไล่สั่ง /how แล้ว /architect หรือ /test เองทุกครั้ง แต่ยังเห็นว่า agent เลือกทำอะไร และตรวจหลักฐานก่อนสรุปงาน
เริ่มใช้งาน
เลือกวิธีติดตั้งให้ตรงกับเครื่องมือที่ใช้
Codex:
codex plugin marketplace add subhan-io/pstack
codex plugin add pstack@pstackClaude Code:
/plugin marketplace add subhan-io/skills
/plugin install pstack@subhan-skillsหลังติดตั้ง ให้เริ่ม session ใหม่ แล้วตั้งค่าบทบาทและโมเดลด้วย:
/pstack:setup-pstackตั้งค่าโมเดลได้ตามที่มี และเลือกใช้เหตุผลระดับใดก็ได้ หากยังไม่แน่ใจ ใช้ค่าเริ่มต้นก่อน แล้วค่อยปรับเมื่อเห็นค่าใช้จ่ายและความเร็วจากงานจริง
สั่งงานอย่างไรให้ง่าย
เริ่มด้วย /pstack:poteto-mode แล้วเขียนสามอย่าง:
- เป้าหมาย — อยากให้แก้หรือเพิ่มอะไร
- เงื่อนไขว่างานเสร็จ — ผลลัพธ์ที่ตรวจผ่านหรือไม่ผ่านได้
- หลักฐานที่อยากเห็น — เช่น ผลทดสอบ ภาพหน้าจอ หรือค่าก่อนและหลัง
ตัวอย่าง:
/pstack:poteto-mode เพิ่ม flag --json ให้คำสั่งนี้
ผล text เดิมต้องเหมือนเดิม และ JSON ต้อง parse ได้
รันทดสอบทั้งสองรูปแบบ แล้วแสดงคำสั่งกับผลที่ได้pStack จะเลือก playbook และแสดงขั้นตอนเป็นรายการงาน เราติดตามความคืบหน้าได้ และพิมพ์คำสั่งต่อในบทสนทนาตามปกติ
pStack ทำงานเป็นลำดับอย่างไร?
- อ่านคำขอและเลือกแนวทาง เช่น bug fix หรือ feature
- วางขั้นตอนของแนวทางนั้นให้เห็นในรายการงาน
- ใช้ skills ที่เกี่ยวข้องระหว่างทำงาน
- ตรวจผลจริงตามเงื่อนไข แล้วรายงานหลักฐานหรือข้อจำกัด
ถ้าคำขอไม่ชัด ควรบอกอาการหรือข้อจำกัดที่รู้ และระบุว่าอย่าแก้โค้ดก่อนเมื่อยังต้องการตรวจสอบอย่างเดียว
ควรใช้เมื่อไร?
ใช้กับงานที่มีหลายขั้น งานแก้บั๊ก งานเพิ่มความสามารถ หรืองานที่ต้องตรวจผลอย่างรอบคอบ งานเล็กและชัดเจนมากอาจไม่คุ้ม เพราะ playbooks และ agent เพิ่มการใช้ tokens
pStack ไม่รับประกันว่าโค้ดถูก และไม่ได้แทนการ review ของเรา คำว่า “เสร็จแล้ว” ควรมาพร้อมหลักฐานที่ตรวจซ้ำได้ เช่น คำสั่งทดสอบที่ผ่าน หรือการเปิดหน้าแอปแล้วลอง flow จริง ถ้าไม่มีหลักฐาน ให้ถือว่าผลยังไม่ยืนยัน
บางความสามารถ เช่น การเปิด thread หรือใช้หลาย provider ต้องพึ่ง T3 Code; งานพื้นฐานยังใช้ playbooks ใน Claude Code หรือ Codex ได้
สรุป
จำสั้นๆ: บอกเป้าหมาย บอกวิธีตรวจ และให้ /poteto-mode เลือกขั้นตอน ไม่ต้องเขียนแผนแทน agent ทุกข้อ แต่ต้องตรวจผลที่ agent อ้างว่าทำเสร็จ
แหล่งข้อมูล
related documents
developer tools · 3
A2UI 1.0: โปรโตคอลเปิดที่ทำให้ AI Agent ส่ง UI มาให้แอปเรนเดอร์เองได้
13 Nov 2026 · 3 min read
Agent Skills กลายเป็นมาตรฐานกลางแล้ว: เขียน Skill ครั้งเดียว ใช้ได้ทุก Agent
13 Nov 2026 · 5 min read
สรุป 4 เครื่องมือ AI Agents & Dev Tools ที่มาแรงวันนี้: จาก Modern Web Guidance ถึง Gemini Decisions API
12 Nov 2026 · 4 min read