K4V 0n6 retweeted
Anthropic just made the skills behind Claude's Word, Excel, PowerPoint and PDF files fully open source.
These are the exact skills Claude uses to:
- Write and edit Word documents
- Build Excel sheets with real formulas
- Make PowerPoint decks
- Read, fill and create PDFs
Until last week, you could read them but not reuse them. Now you can drop them into your own agent, your own app or your own product, even commercially.
Every agent that has to touch a real office file just got a free head start.
github.com/anthropics/skills
K4V 0n6 retweeted
ใครสอน ai แล้วเอาไปตอบ chat อัตโนมัติ ให้ประหารชีวิตคนสอนนะ ล่าสุดมีคนโดนค่า token เดือนละหลายแสน ยอดขาย หมื่นกว่าบาท เอาเรื่องมาปรึกษา
K4V 0n6 retweeted
What if you could get frontier-level AI classification at 1% of the cost?
Airbnb engineers fine-tuned a small language model to deliver comparable accuracy in under 100ms. Here’s how. 👇
airbnb.tech/ai-ml/frontier-q…
คหสต เราเป็นโปรแกรมเมอร์ที่ทำงาน Open Source เป็นอาชีพ ที่พอวาดรูปได้นิดหน่อย (นิดหน่อยจริงๆ)
1. วัฒนธรรมของฝั่งโปรแกรมเมอร์มีเรื่อง engineering mindset และยอมรับเรื่องการแบ่งปันหรือการหยิบยืมสูงมาก
ฝั่ง software ยอมรับเรื่องการเอา code มาแชร์กันมากๆ ตั้งแต่ใครไม่รู้อะไรก็ไปถามใน stackoverflow แล้วก็มีคนมาตอบ มีคนเป็นแสนๆ คนสร้าง software ที่เปิดเผย source code แล้วให้เอาไปใช้สร้างต่อ
License ของ Open Source ที่คนใช้กันเยอะก็แบบ MIT ที่พี่จะเอา code ไปดัดแปลงหรือทำอะไรก็ทำเลย แต่ก็ไม่ใช่ทุก license ที่จะเอาไปทำอะไรก็ได้ แต่โดยรวมแล้วเป็นวัฒนธรรมการอนุญาตให้คนอื่นเอาผลงานเราไปต่อยอดต่อได้
ไม่มีโปรแกรมไหนเลยที่จะทำงานได้จากการที่เราเป็นเจ้าของ code จริงๆ แบบ 100% สมมติเขียนเว็บ เราก็ใช้ library ของใครซักคนอยู่ดี แต่ให้ไม่ใช่ เราก็ใช้ภาษาที่ใครสักคนเขียน ต่อให้มีภาษาของตัวเอง เราก็ยืนอยู่บน CPU ที่คนอื่นสร้าง มันเลยเป็น culture ที่เน้นก็รวมภูมิปัญญามาแบ่งปันกันสูงมาก
ของที่เราใช้ทุกวันนี้ก็ต่างก็มาจากงานวิจัยที่ตีพิมพ์เพื่อเป็นภูมิปัญญาให้มนุษยชาติ ไม่ใช่ให้คนใดคนหนึ่ง
2. โค้ดเป็นส่วนหนึ่งแต่ไม่ใช่ผลลัพธ์
ที่คนจ้างโปรแกรมเมอร์จริงๆ ไม่ได้จ้างเพราะว่าเขียนโค้ดเก่ง แต่เป็นเพราะวิธีคิดและวิธีการแก้ปัญหาซะมากกว่า
ต่อให้โค้ดโดนก๊อปไป สุดท้ายถ้าจะเอาทำต่อคนที่ไม่มีความสามารถพอที่จะเข้าใจว่าโค้ดตรงนี้ผ่านกระบวนการคิดมาก็จะคงมาตราฐานไว้ไม่ได้
มันก็เลยทำให้คุณค่าของโปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์ไม่ได้หายไปไหนแค่เพราะมีเครื่องมือที่สามารถเขียนโค้ดแทนได้
3. เราเชื่อว่า Art is human expression
ฝั่งศิลปะจะมีแนวคิดที่ต่างออกไปคือ
ศิลปะเป็นการแสดงออกของมนุษย์ (คหสต)
Art is human expression
การที่อยู่ๆ มีเครื่องจักรที่ไหนไม่รู้มาผลิตของเลียนแบบที่ไม่ได้มาจากมนุษย์เลยทำให้ถูกเหมารวมไปด้วยกลายเป็นเรื่องที่รับไม่ได้มากๆ
แม้แต่การที่คนเลียนแบบท่าโพสหรือการลอกลายเส้นก็เป็นเรื่องที่ไม่น่ายอมรับได้ของฝั่งศิลป์ทั้งนั้น ซึ่งแตกต่างจาก culture ของฝั่ง engineer มาก
สมมติว่า โปรแกรมเมอร์บอกว่า ตัวเองเป็นคนสร้าง software นี้ คนจะตัดสินที่ว่า software ใช้ได้ไหมมากกว่าที่โปรแกรมเมอร์เป็นคนทำทุกๆ อย่างเองหรือเปล่า
แต่ถ้าเป็นนักวาด คนก็จะคาดหวังว่าเจ้าของผลงานเป็นคนถ่ายทอดความคิด ความรู้สึก และตัดสินใจทางศิลปะในผลงานนั้นด้วยตัวเอง เป็นการแสดงออกเชิงศิลป์ของปัจเจกบุคคล
ยิ่งพออยู่ๆ มีเครื่องจักรที่ไหนไม่รู้เอาผลลัพธ์ที่เราอุตส่าห์ทำมาไปผลิตงานเทียมขายได้ก็ยอมรับไม่ได้หนัก
4. โปรแกรมเมอร์มอง AI เป็นเครื่องมือช่วยเขียนโค้ด ไม่ใช่ทดแทน 100%
ย้อนกลับไปข้อ 2. โปรแกรมเมอร์เป็น engineer driven เน้นเรื่องการจะแก้ไขปัญหาแต่ไม่ยึดติดกับวิธีแก้ขนาดนั้น ขอแค่แก้ปัญหาได้ก็โอเค วิธีไหนที่มีประสิทธิภาพมากกว่าก็จะใช้วิธีนั้น
จริงๆ ยิ่งหน้าที่การงานสูง ตัวเองก็ยิ่งได้เขียนโค้ดน้อยลงเพราะบริษัทจะมองว่าความคิดและเวลาของเรามีค่ามากกว่าที่จะต้องลงไปจัดการปัญหายิบย่อยเอง ให้เป็นคนมองภาพใหญ่ ออกแบบวิธีแก้ปัญหา แล้วให้ engineer ใต้สังกัดไปจัดการแก้เองจะมีประสิทธิภาพมากกว่า
พอเอา AI มา มันเลยไม่ต่างจากการสั่งให้ engineer ใต้สังกัดไปจัดการงานโค้ดขนาดนั้นแถมใช้เวลาน้อยกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าโดยส่วนมากด้วย
สุดท้ายต่อให้คนหรือ AI เขียน โปรแกรมเมอร์ก็ต้องมานั่งรีวิวเองแล้วส่ง feedback กลับไปขอให้แก้ใหม่อยู่ดี
แต่อันไหนที่ไม่ work หรืออันที่สำคัญมากๆ ก็เขียนเองอ่านเองอยู่ดี ไม่ได้มาทดแทนหน้าที่ขนาดนั้นสำหรับตำแหน่งงานสูงๆ
5. โปรแกรมเมอร์ก็ไม่ได้โอเคกับการก๊อป software ไปแบบหน้าด้านๆ
ก็คงเห็นที่แบบมีคนก๊อปเกมคนนู้นคนนี้หรือแม้แต่ที่ druken goddess reflux ก็ตัด demo ออกไปเลยกลัวคนก๊อปทั้งเกมตัดหน้าไปขายก่อน
แต่ถ้าเป็นแค่ส่วนบางส่วนที่เหมือนกัน เช่น algorithm ที่มีคนตีพิมพ์ไว้เมื่อ 30 ปีที่แล้ว หรือโค้ดธรรมดาๆ ทั่วๆ ไปที่มีโอกาสซ้ำกันได้อยู่แล้วเป็นแค่ส่วนหนึ่งก็ไม่ได้มีปัญหาอะไรมาก software ที่ทำมาแข่งกันมีวิธีการแก้ปัญหาที่เหมือนกันบ้าง อาจมีโค้ดที่ซ้ำกันบ้างก็ไม่มีปัญหาขนาดนั้น แต่ถ้าพี่เล่นเอาไปทั้งก้อนเลยก็ ค เถอะครับ
ส่วนเรื่อง training data ปัญหาคือเราไม่สามารถรู้ได้แบบ 100% เลยว่าบริษัท AI เอา training data มาจากไหน แต่ด้วย culture open source และ forum ตอบคำถามต่างๆ ถึงจะไม่ได้ถูกต้อง 100% แต่ด้วย culture ของ engineer มันเน้นการรวมภูมิปัญญาอยู่แล้ว ถึงมันจะน่าหงุดงิดที่ของเราอาจถูกเอาไปทำ commericialize product แต่ culture มันพอทำให้ยอมรับได้อยู่ประมาณนึง
แน่นอนว่าโค้ดมีลิขสิทธิ์ของตัวมันเอง แต่ปัญหาคือเราจะตีเส้นแบ่งตรงไหนระหว่างการใช้แนวคิดหรือวิธีแก้ปัญหาเดียวกัน กับการคัดลอกผลงานที่มีลิขสิทธิ์
เพราะลิขสิทธิ์ไม่ได้พิจารณาแค่ว่าโค้ดเหมือนกันกี่เปอร์เซ็นต์ แต่ต้องพิจารณาด้วยว่าส่วนที่เหมือนกันนั้นเป็นการแสดงออกที่ได้รับความคุ้มครองหรือไม่
ถ้าหนังสือสองเล่มอาจมีรูปประโยคบางส่วนเหมือนกัน แต่ก็มีก่อนเล่าเรื่องที่ต่างกันชัดเจน แล้วเราจะตัดสินจากความเหมือนของข้อความบางส่วนว่าละเมิดลิขสิทธิ์ไม่ได้
แต่ยังไงการอนุญาตให้ใช้ผลงาน การนำผลงานไปฝึก AI และการละเมิดลิขสิทธิ์ของผลลัพธ์ ก็เป็นคนละประเด็นกัน เพียงแต่ culture และก็พอที่จะยอมรับได้มันต่างกันมาก
สุดท้าย เราว่าความแตกต่างไม่ได้อยู่ที่ว่าโปรแกรมเมอร์ให้คุณค่ากับผลงานตัวเองน้อยกว่าศิลปิน หรือศิลปินไม่ยอมรับเทคโนโลยี แต่เพราะว่าทั้งสองวงการมี culture และวิธีการให้คุณค่ากับผลงานต่างกันแบบสุดๆ
สำหรับโปรแกรมเมอร์ กระบวรการคิดเป็นวิธีการไปสู่ผลลัพธ์
แต่สำหรับศิลปิน กระบวนการสร้างก็เป็นส่วนหนึ่งของผลลัพธ์นั้นด้วย
ยังไงก็เป็นคหสตคับ สนใจก็คุยหรือแย้งกันได้
K4V 0n6 retweeted
What do you teach computer science students when an agent can one-shot all of their homework?
I sat down with @swyx on @latentspacepod to walk through how I'm answering that in my Stanford course 𝗧𝗵𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗿𝗻 𝗦𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗗𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗲𝗿, and how the same ideas show up day to day at @MonacoGTM.
Last year all students were just using tab complete. This year when I surveyed them, every one was regularly using autonomous agents. Exercises that once taught the workflow were starting to feel one-shotable. So the curriculum shifted toward judgment:
𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝘁𝗵𝗲 𝗵𝗮𝗿𝗻𝗲𝘀𝘀: students write a small coding agent from scratch (about 200 lines), then intercept the harness of a state of the art coding agent and read the system, plan, and compaction prompts. To effectively use and build agents you need to understand the loop they run in.
𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝘁𝗮𝘀𝘁𝗲 𝗯𝘆 𝘀𝗵𝗶𝗽𝗽𝗶𝗻𝗴 𝘁𝗼 𝗿𝗲𝗮𝗹 𝘄𝗼𝗿𝗹𝗱 𝗰𝗼𝗱𝗲𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀: part of the homework is contributing to open-source projects. Maintainers review the patch and help students build mental models of good software. An agent can draft the change but getting it accepted still requires appropriate context, architecture, and intent within a complex codebase
𝗨𝗻𝗱𝗲𝗿𝘀𝘁𝗮𝗻𝗱 𝘁𝗵𝗲 𝗰𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲: before implementation, research an unfamiliar repo, propose a few approaches, and choose one. After the agent writes code, quiz yourself on the diff until you can defend it without reopening the file.
At Monaco, that judgment is most of the job. When agents can build almost anything, the hard call is what's worth building. We buy tools to learn a space, then build only the pieces that have to fit our own infrastructure. Code review has stayed a bought product for a while (though that's starting to change!). Agent workspaces, where background agents run the app and test patches, we built ourselves.
In a rapidly evolving space, staying nimble and adaptable is one of the few defensible skill sets.
K4V 0n6 retweeted
Stanford researchers did it again.
They just built the agent-native version of Git.
When an agent works on a longer task, the run builds up a lot of state.
This includes files edited/created, a dev server, a database, installed packages, KV cache, etc.
Say the agent is at step 10 and makes a mistake, maybe it misreads a traceback and rewrites a file that was actually fine.
The tests start failing, and the run goes off track, although everything through step eight was correct.
By default, the agent just tries to fix it, which creates more edits and tool calls. This burns more tokens and grows the context.
The other options are a person stepping in to redirect it or restarting the whole run from step one.
That's wasteful, because it pays for every model/tool call again and re-prefills the context. Moreover, since an agent's run is non-deterministic, it doesn't reproduce the same early steps anyway.
The reason it's hard to just jump back exactly to a previous correct step and resume from there is that the trajectory is only a message log.
It records what the agent said and which tools it called, but not the live state underneath.
That state includes things like memory, open file handles, child processes, installed packages, /tmp, and KV cache. None of that is in the log.
Git can version the files, but it doesn't snapshot the running process or the KV cache. Checking out step eight moves the files back, but the process is still sitting in step-ten memory with a cold cache.
Shepherd is a runtime layer by Stanford that records the run as a trace of typed events rather than a flat log.
Each agent-environment interaction becomes a commit, similar to Git, but it tracks the live run.
Its commit includes the agent process and the filesystem together, copy-on-write, so a branch carries the actual state and not just the files.
Going back to a previous step is then a single call that forks from that commit and continues from the exact state.
The copy-on-write fork is roughly five times faster than docker commit, and because the prompt prefix through step eight is unchanged, the KV cache is reused over 95% on replay, so early steps aren't reprocessed again.
Once the run can be forked, a meta-agent can sit on top and operate it. It watches the trace and reverts as soon as it looks wrong, before the bad write is committed.
In practice, it's just Python calling fork, replay, and revert on the trace, rather than a separate control plane wired into the harness.
Not everything is reversible though.
Files and sandbox changes undo themselves, but a database write has no automatic undo, so it needs a matching undo step set up in advance.
Something external, like a sent email or a real charge, can't be undone, so the supervisor's job there is to catch it before it fires.
They tested this on a few public benchmarks. On CooperBench, where two agents work on the same codebase, adding a live supervisor took the pair-coding pass rate from 28.8% to 54.7%.
It's still early and labeled alpha. The benefit mostly shows up when a run gets branched a lot over a heavy sandbox state, which is exactly where restarting wastes the most tokens and time.
If Git was made to make file changes reversible, Shepherd is trying to do the same thing for a live agent run.
Shepherd Repo: github.com/shepherd-agents/s…
(don't forget to star it ⭐ )
That said, Shepherd reverts a bad step inside a run. The harness around it, the prompts, tools, and checks the supervisor relies on, still drifts across runs as models and dependencies change.
I wrote about making that harness repair itself, where a failing trace gets diagnosed, the fix is verified against the exact input that failed, and the failure is locked as a regression test so it can't recur. all of this is done using @Cometml's open-source project Opik.
The article is quoted below.
K4V 0n6 retweeted
Breaking News: Nvidia opened an investigation into Jensen Huang, its CEO, after he acknowledged to the company’s board that he had been intimate with a business executive who U.S. intelligence determined to be a Chinese spy. nyti.ms/3ViPMAt
K4V 0n6 retweeted
Skip Coursera, Udemy, and expensive playbooks.
MIT has 10 amazing free AI courses:
Sharing a great course compilation from Anisha Jain.
1. AI 101
Clear introduction to core AI ideas.
Ideal if you’re starting from zero and want the big picture first.
🔗 ocw.mit.edu/courses/res-6-01…
2. Introduction to Deep Learning
Hands-on bootcamp covering neural networks and modern deep learning foundations.
🔗 introtodeeplearning.com/
3. Artificial Intelligence
Covers problem-solving, knowledge representation, and machine learning fundamentals.
🔗 ocw.mit.edu/courses/6-034-ar…
4. Introduction to Machine Learning
Beginner-friendly overview of ML principles and essential algorithms you’ll actually use.
🔗 openlearninglibrary.mit.edu/…
5. How to AI (Almost) Anything
Explore how AI applies to music, art, perception, and creative systems.
🔗 ocw.mit.edu/courses/mas-s60-…
6. Understanding the World Through Data
Use data analysis and ML techniques to interpret real-world problems.
🔗 edx.org/learn/data-science
7. Artificial Intelligence in K-12 Education
Foundations of AI technology and how it can shape learning environments.
🔗 ocw.mit.edu/courses/6-s062-g…
8. Introduction to Algorithms
A key prerequisite for building efficient AI systems and writing optimized code.
🔗 ocw.mit.edu/courses/6-006-in…
9. Foundation Models and Generative AI
Deep dive into modern AI systems (like ChatGPT) and how large models work.
🔗 ocw.mit.edu/courses/6-s087-f…
10. Minds and Machines
Exploring reality, consciousness, AI, and more.
🔗 learn.mit.edu/courses/course…
Focus on one AI track at a time.
Dedicate 30–45 minutes daily and practice as you go.
Apply your learning in small projects or real tasks to grow quickly.
♻️ Share this so more people can access these free resources.
——
📌 Get my top free course compilations:
1) Follow me.
2) Subscribe to my free newsletter at WildCapital.co.
You’ll receive them directly in your welcome email.
America doesn't like socialism. So why are socialists winning? cnbc.com/2026/11/07/socialis…
K4V 0n6 retweeted
ดีใจกับเราหน่อยยยยย ในที่สุด Draft แรกของหนังสือ First step to Data Science ที่เขียนมาปีกว่าก็เสร็จแล้ว 🎉
(รวมช่วงต้น - กลางปีนี้ที่งานเยอะจนไม่ได้เขียน 😂 + ล่าสุด บ ประกาศ Layoff สายฟ้าแลบ แต่รอด 😨)
เนื้อหาในเล่ม:
- เล่าเรื่อง Data ตั้งแต่เริ่มต้น: ทำไมต้องมี Data, Mindset วิธีคิดด้วย Data
- สรุปสายอาชีพ Data แบบครบ ๆ และสกิลสำหรับยุค AI
- แชร์วิธีสมัครงาน & เทคนิคลับให้ไม่ต้องสู้กับคนเยอะ ๆ
- บทสัมภาษณ์พิเศษ กับบริษัท Data ในไทย ว่าเค้าใช้ทำอะไรบ้าง
ฯลฯ
แพลนต่อไป คือ:
- Proof read & ทำรูปประกอบสวย ๆ
- เปิดขายออนไลน์ (เล่มนี้ขายเองก่อน ยังไม่ได้ส่งสนพ.) ภายในช่วงธันวาปีนี้ (อีก 1 เดือน)
- มี Bonus พิเศษ สำหรับคนที่ซื้อกลุ่มแรกด้วย
i asked grok bot to make a video about how the music in tibo.dog was made! i started by clumsily describing something i wanted (i have 0 experience making music): gameboyish music, seamlessly transitioning between variations of a main melody like another game i had played (genshin)
one prompt i tried that helped me communicate my goal better was telling bot "i lack the vocabulary to describe what i want" and using the /sharpen skill from pstack. then the /in-your-own-words skill helped me confirm whether or not it understood what i was trying to say
i also used this same trick when making this video, so my agent produced a storyboard and animatic before working on the full thing
knowing the right words is very powerful
K4V 0n6 retweeted
ปรากฏการณ์ของ Tame คือสิ่งที่แสดงให้เห็นถึงความอัดอั้นของค่ายหนังที่ถูกกระทำอย่างไม่เป็นธรรมในช่วงหลายปีมานี้ ทั้งสหมงคลกับเรื่องขุนพันธ์ 3 ที่ถูกโรงหนังเครือนึงลดรอบเพื่อให้พื้นที่ฉายแด่หนังค่ายตัวเอง หรือ gdh ที่ค่ายนี้โดนโรงหนังเครือนั้นลดรอบตลอด
ความสามัคคีของค่ายสร้างหนังไทยด้วยกัน ทั้ง gdh, สหมงคลฟิล์มฯ และ 185 films ออกมาช่วยกันชวนดู #Tameเลี้ยงไม่เชื่อง ของค่ายน้องใหม่อย่าง BrandThink Cinema ครับ
รวมถึงหนังไทยอื่นๆ ที่ยังฉายโรงสัปดาห์นี้
ok I love this prompt
added it as a *very* simple find-state-machines skill to my software factory skills repo: github.com/dzhng/skills
โค้ด open source มี license อยู่เช่น mit, gnu, บลา ๆๆ ว่าสิ่งนี้ทำซ้ำได้ไหม ถ้าทำซ้ำแล้วต้องให้เครดิตไหม ห้ามเชิงพาณิชย์ไหม หรือสามารถใช้แบบ freely แต่เไมันดูดไปเทรนหมดละ วงการ open source สะเทือนอ่ะ คนเริ่ม close source กันหมด โลกไม่เดินหน้า ทุกอย่างต้องจ่าย subs โลกแตก💔💔💔💔
K4V 0n6 retweeted
อันนี้ความรู้เลย เวลาตำรวจเขาดูว่าใครรวยจริง ใครรวยฟอก เขาดูจากรายได้ยื่นภาษี เทียบกับทรัพย์สินที่มี ทรัพย์สินส่วนตัวร่ำรวยเกินกว่ารายได้ยื่นภาษีไปหลายๆเท่า ก็ผิดปกติละ
K4V 0n6 retweeted
เอาจริงมันก็ไม่ถูกซะทีเดียว การเปิดเผย source code ไม่ได้แปลว่าใครจะก๊อปไปใช้ก็ได้ มันก็มี license ของมันว่าเอาไปใช้แล้วต้องทำอย่างไรบ้าง บางอันก็บังคับว่าต้องเปิดของตัวเองต่อด้วย บางอันบอกใส่เครดิตไว้ก็พอ
ประเด็นน่าจะอยู่ที่มัน prove ยากว่าใครก๊อปใคร
techtalkthai.com/google-won-…







































