260323:1050 fix CI : Verify Build frontend #02 correct _???
CI / CD Pipeline / build (push) Successful in 15m14s
CI / CD Pipeline / release (push) Failing after 20s
CI / CD Pipeline / deploy (push) Has been skipped

This commit is contained in:
admin
2026-03-23 10:50:20 +07:00
parent 32141f519a
commit e3c476f011
31 changed files with 3587 additions and 374 deletions
+783
View File
@@ -0,0 +1,783 @@
# 🚀 Web Developer Prompt Library (Comprehensive Edition)
คลังคำสั่ง AI สำหรับการพัฒนา Software ตั้งแต่เริ่มต้นวางกลยุทธ์จนถึงการส่งมอบงาน โดยแบ่งตามบทบาทหน้าที่ในทีมพัฒนา
---
## 🏗️ 1. กลุ่มการวางแผนและวิเคราะห์ (Planning & Analysis)
*เหมาะสำหรับช่วงเริ่มโปรเจกต์ หรือต้องการสรุปภาพรวมระบบก่อนลงมือทำ*
### 🟡 Product Owner (PO) / Strategist
**หน้าที่:** วิเคราะห์ Business Value, กลุ่มเป้าหมาย และกำหนด MVP
> **Prompt:** > ให้คุณรับบทเป็น Product Owner สำหรับโปรเจกต์ [ชื่อโปรเจกต์] ช่วยวิเคราะห์เป้าหมายธุรกิจ กลุ่มผู้ใช้หลัก ปัญหาที่ผู้ใช้เจอ และเสนอฟีเจอร์สำหรับ MVP สรุปออกมาเป็น:
> 1. เป้าหมายระบบ
> 2. กลุ่มผู้ใช้งาน
> 3. User pain points
> 4. Feature list
> 5. MVP scope
> 6. Future scope
### 🔵 Business Analyst (BA)
**หน้าที่:** แตก Requirement ให้ละเอียด ทั้งทางเทคนิคและทางธุรกิจ
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น Business Analyst ช่วยวิเคราะห์ requirement ของ [ระบบ] แยกเป็น:
> - Functional / Non-functional requirements
> - User roles & Use cases
> - Business rules & Edge cases
> - Assumptions / Open questions
> Output: รายการฟีเจอร์, Roadmap และเอกสาร Requirement
### ⚪ AI Project Manager (Orchestrator)
**หน้าที่:** วางแผนการทำงาน แบ่งเฟส และจัดการ Dependency
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น AI Project Manager ช่วยแบ่งการพัฒนาเว็บไซต์ [ชื่อโปรเจกต์] เป็น phase โดยสรุป: งานแต่ละ phase, ลำดับก่อนหลัง, dependency, ผลลัพธ์ที่ต้องได้ และ Definition of Done
---
## 🎨 2. กลุ่มการออกแบบประสบการณ์ (UX/UI & IA)
*เน้นการคิดจากมุมมองผู้ใช้งานและการจัดระเบียบข้อมูล*
### 🟣 UX Researcher
**หน้าที่:** วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และสร้างเส้นทางการใช้งาน
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น UX Researcher วิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้สำหรับ [ประเภทเว็บ] ที่มีกลุ่มเป้าหมายเป็น [กลุ่มผู้ใช้] ช่วยสร้าง: User persona 3 แบบ, User journey, Pain points และ UX opportunities
### 🟢 Information Architect (IA)
**หน้าที่:** วางโครงสร้างเมนูและการจัดหมวดหมู่เนื้อหา
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น Information Architect ช่วยออกแบบ sitemap ของเว็บไซต์ [ประเภทเว็บ] โดยมีฟีเจอร์หลักคือ [รายการ] ส่งออกเป็น: Primary/Secondary navigation, Sitemap และ Content grouping
### 🔴 UX/UI Designer
**หน้าที่:** วาง Layout, UI Components และ Design Guideline
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น UX/UI Designer ออกแบบหน้า [ชื่อหน้า] สำหรับ [ประเภทเว็บ] เพื่อเป้าหมาย [เช่น เพิ่มยอดสมัคร] ช่วยเสนอ: โครงสร้างหน้า, ลำดับ section, UI components, แนวทางสี/ฟอนต์ และ Wireframe แบบ text layout
---
## 💻 3. กลุ่มการพัฒนา (Development & Architecture)
*เน้นการเขียนโค้ดและการวางโครงสร้างระบบ*
### 🛠️ Solution Architect
**หน้าที่:** ออกแบบโครงสร้างระบบภาพรวม (High-level) เน้น Scalability
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น Solution Architect ช่วยออกแบบ architecture สำหรับระบบ [ประเภทระบบ] ที่รองรับผู้ใช้ [จำนวน] ต้องคำนึงถึง: Scalability, Security, Data flow และ Recommended stack
### 🚀 Full Stack Developer
**หน้าที่:** ออกแบบและเขียนโค้ดทั้งหน้าบ้านและหลังบ้าน
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น Senior Full Stack Developer ช่วยออกแบบและพัฒนาระบบ [ชื่อระบบ] ด้วย Tech stack: [ระบุ] โปรดส่งออกเป็น: System architecture, Folder structure, Database schema, API design และขั้นตอนการเชื่อมต่อ
### 🔹 Frontend / Backend Developer
**หน้าที่:** เจาะลึกการเขียนโค้ดเฉพาะส่วน (Logic, API, UI)
> **Prompt (Frontend):** สร้างหน้า [ชื่อหน้า] ด้วย [เช่น React + Tailwind] เงื่อนไข: Responsive, แยก component, รองรับ Loading/Error state
> **Prompt (Backend):** ออกแบบ REST API สำหรับ [ระบบ] ด้วย [เช่น Node.js] ต้องมี: Validation, Error handling, Auth และ Database schema
---
## 🛡️ 4. กลุ่มความเสถียรและความปลอดภัย (Infra, Security & QA)
*การเตรียมระบบให้พร้อมใช้งานจริงและทนทานต่อข้อผิดพลาด*
### 🗄️ Database Designer
**หน้าที่:** ออกแบบ Schema, ความสัมพันธ์ข้อมูล และการทำ Index
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น Database Designer ออกแบบฐานข้อมูลสำหรับ [ชื่อระบบ] ระบุ: ตารางทั้งหมด, ฟิลด์/ชนิดข้อมูล, Primary/Foreign key, ความสัมพันธ์ และตัวอย่าง SQL schema
### ☁️ DevOps Engineer
**หน้าที่:** การ Deployment, Docker และ CI/CD
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น DevOps Engineer ช่วยวางแผน deployment สำหรับเว็บ [ประเภทเว็บ] ที่ใช้ [stack] ต้องการ: Docker setup, CI/CD pipeline, Nginx config และ Backup strategy
### 🔍 QA / Security Engineer
**หน้าที่:** ทดสอบระบบและตรวจสอบช่องโหว่ความปลอดภัย
> **Prompt (QA):** สร้าง Test cases สำหรับ [ฟีเจอร์] ครอบคลุม: Happy path, Edge cases, และ Error cases ในรูปแบบตาราง
> **Prompt (Security):** ตรวจสอบความเสี่ยงของ [ระบบ] วิเคราะห์: Auth/AuthZ risks, Input validation และ Common OWASP risks
---
## 📝 5. กลุ่มการปรับปรุงและเอกสาร (Optimization & Review)
*การทำความสะอาดโค้ดและการส่งต่องาน*
### 🧐 Senior Code Reviewer
**หน้าที่:** ตรวจสอบคุณภาพโค้ดและแนะนำแนวทาง Refactor
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น Senior Code Reviewer ช่วย review โค้ดนี้ในมุม: Readability, Maintainability, Performance และ Security พร้อมส่งเวอร์ชัน Refactor
### 📖 Technical Writer
**หน้าที่:** เขียนคู่มือการติดตั้งและการใช้งาน API
> **Prompt:**
> ให้คุณรับบทเป็น Technical Writer ช่วยเขียนเอกสารสำหรับโปรเจกต์นี้: Project overview, Installation steps, Env variables และ API summary ให้อ่านง่ายสำหรับ Dev ใหม่
### ⚡ Performance / SEO Specialist
**หน้าที่:** ทำให้เว็บเร็วขึ้นและติดอันดับการค้นหา
> **Prompt (Performance):** เสนอแนวทางเพิ่มความเร็วเว็บ [ประเภทเว็บ] วิเคราะห์ Caching, Asset optimization และ Core Web Vitals
> **Prompt (SEO):** วางกลยุทธ์ SEO: Keyword clusters, Meta description และ Heading structure
---
ดีเลย แบบนี้จะได้ “ของที่ใช้จริง” 🔥
ผมจัดให้เป็น **Ultimate Prompt Library AI + Automation (DMS Edition)**
โฟกัสตรง use case ของคุณโดยตรง:
```
OCR
Document Management System (DMS)
RAG
n8n automation
AI tagging
workflow เอกสารก่อสร้าง
```
ทั้งหมดเป็น **⭐ Production Prompt Templates** (ไม่ใช่ prompt สั้น ๆ)
---
# 🚀 Ultimate Prompt Library AI + Automation (DMS Edition)
ใช้สำหรับระบบ
```
Document Control
Drawing Management
RFA / Transmittal
AI Search / Tagging
```
---
# 🧭 1. Document Classification (AI Tagging)
## ⭐ Prompt: Intelligent Document Classification
**Role**
Senior AI Document Analyst
---
**Context**
เรามีเอกสารจากโครงการก่อสร้าง เช่น
```
Drawings
RFAs
Transmittals
Contracts
Reports
```
Input คือ text ที่ extract จาก OCR:
```
[document_text]
```
---
**Objective**
จำแนกประเภทเอกสาร + สร้าง metadata
---
**Instructions**
1 วิเคราะห์เนื้อหา
2 ระบุ document type
3 extract key metadata
4 สร้าง tags
---
**Constraints**
* ต้อง robust ต่อ OCR error
* รองรับภาษาไทย + อังกฤษ
* หลีกเลี่ยง hallucination
---
**Output Format (JSON)**
```json
{
"document_type": "",
"confidence": 0.0,
"title": "",
"document_number": "",
"revision": "",
"date": "",
"discipline": "",
"tags": [],
"entities": {
"project": "",
"company": "",
"person": ""
}
}
```
---
**Quality Criteria**
* ไม่เดาเมื่อข้อมูลไม่ชัด
* ใช้ confidence ต่ำแทน
---
# 📄 2. Drawing Metadata Extraction
## ⭐ Prompt: Drawing Parser
**Role**
Engineering Document Specialist
---
**Context**
Drawing text จาก OCR:
```
[ocr_text]
```
---
**Objective**
extract ข้อมูล drawing
---
**Instructions**
ค้นหา:
```
drawing number
revision
title
scale
discipline
status
```
---
**Output Format**
```json
{
"drawing_no": "",
"title": "",
"revision": "",
"scale": "",
"discipline": "",
"status": "",
"sheet_no": ""
}
```
---
# 📑 3. RFA Analysis
## ⭐ Prompt: RFA Intelligence
**Role**
Construction Document Analyst
---
**Context**
RFA content:
```
[rfa_text]
```
---
**Objective**
สรุป + วิเคราะห์
---
**Instructions**
1 สรุปเนื้อหา
2 ระบุคำถาม
3 ระบุความเสี่ยง
4 เชื่อมโยง drawing
---
**Output Format**
### Summary
---
### Questions
---
### Risk Analysis
| Risk | Impact |
---
### Related Drawings
---
# 🔗 4. Document Linking (AI)
## ⭐ Prompt: Smart Document Linking
**Role**
AI Knowledge Graph Engineer
---
**Context**
เอกสารหลายรายการ:
```
[list_of_documents]
```
---
**Objective**
หา relationship ระหว่างเอกสาร
---
**Instructions**
1 วิเคราะห์ document number
2 วิเคราะห์ reference
3 match ความสัมพันธ์
---
**Output Format**
```json
[
{
"source": "",
"target": "",
"relationship": "references / revision / related"
}
]
```
---
# 📚 5. RAG for DMS
## ⭐ Prompt: DMS RAG Design
**Role**
AI Retrieval Architect
---
**Context**
ระบบ DMS ต้องค้นหาเอกสารจาก
```
PDF
OCR text
metadata
```
---
**Objective**
ออกแบบ RAG system
---
**Instructions**
ออกแบบ
```
chunking strategy
embedding
metadata filtering
retrieval ranking
```
---
**Output Format**
### Architecture
---
### Chunking Strategy
---
### Retrieval Strategy
---
### Query Flow
---
# 🤖 6. AI Search Query Understanding
## ⭐ Prompt: Query Understanding
**Role**
Search AI Engineer
---
**Context**
User query:
```
[user_query]
```
---
**Objective**
แปลง query เป็น structured search
---
**Output Format**
```json
{
"intent": "",
"filters": {
"document_type": "",
"discipline": "",
"date_range": ""
},
"keywords": []
}
```
---
# 🔄 7. n8n Workflow Design
## ⭐ Prompt: Automation Workflow
**Role**
Workflow Automation Architect
---
**Context**
Flow:
```
Upload → OCR → AI → Save DB → Notify
```
---
**Objective**
ออกแบบ workflow
---
**Output Format**
### Workflow Steps
| Step | Tool | Description |
---
### Error Handling
---
### Retry Strategy
---
# 🧾 8. OCR Pipeline Optimization
## ⭐ Prompt: OCR Pipeline
**Role**
Document AI Engineer
---
**Objective**
ปรับปรุง OCR accuracy
---
**Instructions**
วิเคราะห์
```
image quality
language detection
post-processing
```
---
**Output Format**
### Problems
---
### Improvements
---
# 🏗️ 9. DMS Database Design
## ⭐ Prompt: DMS Schema
**Role**
Senior Database Architect
---
**Objective**
ออกแบบ schema สำหรับ DMS
---
**Output Format**
### Tables
| Table | Purpose |
---
### Relationships
---
### Index Strategy
---
# ⚙️ 10. File Storage Strategy
## ⭐ Prompt: File Storage Design
**Role**
Cloud Storage Architect
---
**Objective**
ออกแบบ file storage
---
**Output Format**
### Storage Structure
---
### Naming Convention
---
### Access Control
---
# 🛡️ 11. Document Security
## ⭐ Prompt: DMS Security
**Role**
Security Engineer
---
**Objective**
ป้องกัน document leakage
---
**Output Format**
### Risks
---
### Controls
---
# 📊 12. Audit & Version Control
## ⭐ Prompt: Audit Log Design
**Role**
System Architect
---
**Objective**
ออกแบบ audit log
---
**Output Format**
### Events
---
### Schema
---
# 📈 13. AI Tag Quality Improvement
## ⭐ Prompt: Tag Optimization
**Role**
ML Engineer
---
**Objective**
ปรับปรุง tag accuracy
---
**Output Format**
### Issues
---
### Improvements
---
# ⭐ Master Prompt (DMS AI System)
**Prompt**
ให้คุณรับบทเป็นทีม:
```
AI Architect
Document Controller
Backend Engineer
DevOps Engineer
```
ช่วยออกแบบระบบ:
```
AI-powered Document Management System
```
---
**Output**
```
1 Architecture
2 OCR pipeline
3 AI tagging
4 Database
5 Search (RAG)
6 Automation workflow
7 Security
```
---
# 📊 สรุป
Library นี้คือ
```
AI + Automation Prompt Playbook
```
ใช้ได้กับ:
```
DMS
Construction projects
OCR pipeline
AI search
n8n automation
```
---
# 🔥 จุดเด่น (สำคัญมาก)
นี่ไม่ใช่ prompt ธรรมดา แต่เป็น
```
Production Prompt System
```
ที่:
* ลด hallucination
* บังคับ output เป็น JSON/structure
* ใช้ต่อใน code ได้
* ใช้กับ pipeline จริงได้
---
💡 ถ้าคุณอยากไปสุดจริง ผมสามารถต่อยอดให้เป็น
```
AI DMS System Blueprint
```
ที่รวม
* DB schema (ตรงกับ prompt)
* API design
* n8n workflow JSON
* Docker setup
* RAG implementation
ซึ่งจะกลายเป็น **ระบบที่ build ได้จริงทั้งก้อน** 🚀