lcbp3/specs/99-archives/prompt.md

🚀 Ultimate Prompt Library for Software Engineering

AI Prompt Library สำหรับการพัฒนา Software แบบครบวงจร ตั้งแต่การวางแผนโปรเจกต์ การออกแบบ UX/UI การพัฒนาระบบ ไปจนถึงการ Deploy และ Optimize ใน Production [ชื่อโปรเจกต์] = LCBP3-DMS (Laem Chabang Port Phase 3 - Document Management System)

---

🧭 1. Strategy & Product Planning

🟡 Product Owner 🟢 Basic

วิเคราะห์เป้าหมายธุรกิจและกำหนด MVP

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น Product Owner สำหรับโปรเจกต์ [ชื่อโปรเจกต์]

ช่วยวิเคราะห์:

• เป้าหมายธุรกิจ
• กลุ่มผู้ใช้งานหลัก
• ปัญหาที่ผู้ใช้เจอ
• โอกาสทางตลาด

Output format (ตอบเป็น Markdown):

1. System goals
2. Target users
3. User pain points
4. Feature list (แบ่ง Must-have / Nice-to-have / Out of scope)
5. MVP scope
6. Future roadmap (3 phases)
7. Success metrics (KPIs)

---

🔵 Business Analyst 🟡 Intermediate

แตก Requirement อย่างละเอียด

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น Business Analyst ช่วยวิเคราะห์ requirement ของระบบ [ชื่อระบบ]

Context จาก Product Owner: [วาง Output จาก Product Owner Prompt ที่นี่]

วิเคราะห์:

• Functional requirements
• Non-functional requirements (Performance / Security / Scalability)
• User roles และ permission matrix
• Use cases (Happy path + Alternative path)
• Business rules
• Edge cases
• Assumptions / Open questions

Constraints:

• ตอบเป็น Markdown
• ใช้ภาษาที่ Developer เข้าใจได้ทันที
• ระบุ priority (P0/P1/P2) ทุก requirement

Output:

• Feature list พร้อม priority
• MVP scope
• Roadmap
• Requirement document (Markdown)

---

⚪ AI Project Manager 🟡 Intermediate

วางแผนการพัฒนาเป็น Phase

Prompt ให้คุณรับบทเป็น AI Project Manager

Context:

• โปรเจกต์: [ชื่อโปรเจกต์]
• ทีม: [Frontend / Backend / DevOps / QA จำนวนคนแต่ละฝ่าย]
• Timeline รวม: [กี่สัปดาห์/เดือน]
• Methodology: [Agile / Scrum / Kanban]

Requirements จาก Business Analyst: [วาง Output จาก BA Prompt ที่นี่]

Output (ตอบเป็น Markdown table):

| Phase | Description | Deliverables | Dependency | Duration | Definition of Done |

พร้อมสร้าง:

• Risk register (Top 5 risks + mitigation)
• Sprint breakdown (ถ้าใช้ Scrum)
• Milestone checklist

---

🎨 2. UX / UI & Information Architecture

🟣 UX Researcher 🟡 Intermediate

วิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น UX Researcher วิเคราะห์ UX สำหรับ [ประเภทเว็บ/แอป]

กลุ่มเป้าหมาย: [ระบุผู้ใช้: อายุ / อาชีพ / tech-savviness / device ที่ใช้]

Context โปรเจกต์: [วาง Product Owner Output ที่นี่]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• User personas (3 แบบ พร้อม quote จำลอง)
• User journey map (ตาม persona หลัก)
• Pain points แยกตาม journey stage
• UX opportunities พร้อม priority
• Accessibility considerations (WCAG 2.1)

---

🟢 Information Architect 🟢 Basic

ออกแบบโครงสร้างเว็บไซต์

Prompt ให้คุณรับบทเป็น Information Architect

ช่วยออกแบบ Sitemap สำหรับเว็บ [ประเภทเว็บ]

User personas: [วาง UX Researcher Output ที่นี่]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Primary navigation (max 7 items)
• Secondary navigation
• Sitemap (แบบ tree structure)
• Content grouping พร้อมเหตุผล
• URL structure recommendation
• Breadcrumb strategy

---

🔴 UX/UI Designer 🟡 Intermediate

ออกแบบหน้าเว็บ

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น UX/UI Designer

ออกแบบหน้า [ชื่อหน้า]

เป้าหมาย: [เช่น เพิ่ม conversion / ลด bounce rate] Platform: [Web / Mobile / Both] Brand tone: [เช่น Professional / Friendly / Minimal]

Sitemap context: [วาง IA Output ที่นี่]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Page structure และ section order พร้อมเหตุผล
• UI components list (แต่ละ section)
• Color palette (Hex code) + Typography guideline
• Wireframe แบบ text layout (ASCII หรือ structured text)
• CTA strategy
• Mobile-first considerations
• Accessibility notes (contrast ratio / touch target size)

---

🏛️ 3. System Architecture

🛠️ Solution Architect 🔴 Advanced

ออกแบบ Architecture ระดับสูง

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น Solution Architect ออกแบบ Architecture สำหรับระบบ [ประเภทระบบ]

Context: [วาง Product Owner Output ที่นี่]

Constraints:

รองรับผู้ใช้ [จำนวน] concurrent users

Team skill: [Tech stack ที่ทีมถนัด] Requirements:

• รองรับผู้ใช้ [จำนวน] concurrent users
• Expected growth: [x เท่าใน y ปี]
• Budget: [Cloud budget/month]
• Compliance: [PDPA / GDPR / HIPAA ถ้ามี]
• Team skill: [Tech stack ที่ทีมถนัด]

Thought Process Requirement: ก่อนสรุปผล ให้คุณทำ Trade-off Analysis โดยเปรียบเทียบแนวทางที่เป็นไปได้ 2-3 แนวทาง (เช่น Monolith vs Microservices หรือ RDBMS vs NoSQL) วิเคราะห์ข้อดี-ข้อเสียในมุมของ Latency, Cost และ Maintenance พร้อมระบุเหตุผลที่คุณเลือกแนวทางสุดท้าย

Output (ตอบเป็น Markdown):

• System architecture overview
• Component diagram (text-based)
• Decision Log: เหตุผลเบื้องหลังการเลือก Tech stack
• Data flow diagram
• Recommended tech stack พร้อมเหตุผล
• Trade-offs ของ architecture ที่เลือก
• Estimated infrastructure cost
• Scaling strategy (Horizontal / Vertical)

---

🔗 Integration Architect 🔴 Advanced

ออกแบบการเชื่อมต่อระบบ

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น Integration Architect

ออกแบบ Integration สำหรับระบบ [ชื่อระบบ]

ระบบที่ต้องเชื่อมต่อ:

• [ระบบ A: เช่น Payment Gateway]
• [ระบบ B: เช่น CRM]
• [ระบบ C: เช่น ERP]

Solution Architecture: [วาง Architect Output ที่นี่]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Integration pattern ที่เลือก (Sync / Async / Event-driven) พร้อมเหตุผล
• API strategy (REST / GraphQL / gRPC)
• Webhook design
• Message queue strategy (ถ้าใช้)
• Retry strategy และ circuit breaker pattern
• Error handling และ dead letter queue
• Data consistency strategy

---

🌐 API Architect 🟡 Intermediate

ออกแบบ API

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น API Architect

ออกแบบ REST API สำหรับ [ระบบ]

Integration context: [วาง Integration Architect Output ที่นี่]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Endpoint list (Method / Path / Description / Auth required)
• Request/Response schema (JSON format พร้อม example)
• Authentication strategy (JWT / OAuth2 / API Key)
• Authorization model (RBAC / ABAC)
• Rate limiting strategy
• Versioning strategy (URI / Header based)
• Error response standard (RFC 7807)
• Pagination strategy

---

💻 4. Development

🚀 Senior Full Stack Developer 🟡 Intermediate

ออกแบบและพัฒนาระบบพร้อม Error Handling

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น Senior Full Stack Developerสร้างระบบ [ชื่อระบบ]

Tech stack: [ระบุ เช่น Next.js / Node.js / PostgreSQL / Redis] Architecture context: [วาง Solution Architect Output]

Constraints:

• ใช้ TypeScript เท่านั้น
• ต้องมี error handling ทุก layer
• Reasoning: อธิบายเหตุผลในการวาง Folder Structure และการเลือก Library เสริม
• ต้องมี unit test coverage > 80%
• ห้าม hardcode credentials ทุกกรณี

Output (ตอบเป็น Markdown):

• System architecture
• Folder structure (monorepo / polyrepo)
• Database schema & Migration guide
• Development steps (เรียงตาม dependency)
• API design overview
• Development steps (เรียงตาม dependency)
• Environment variables list
• Getting started guide

---

♻️ Refactoring & Modernization 🔴 Advanced (New!)

ปรับปรุงคุณภาพโค้ดเก่าให้เป็น Modern Code

Prompt ให้คุณรับบทเป็น Senior Refactoring Engineer

Task: ปรับปรุงคุณภาพโค้ด (Refactor) โดยยังคง Logic เดิม (Functional Equivalence)

Context: โค้ดต้นฉบับ: [วางโค้ด]

เป้าหมาย: [เช่น เปลี่ยนจาก JS เป็น TS / ลด Complexity / เพิ่ม Performance]

Output:

• Code Smells Identification: ระบุจุดที่เป็นปัญหาและ Technical Debt
• Refactoring Strategy: อธิบายขั้นตอนการแก้ไขทีละ Step
• Refactored Code: โค้ดเวอร์ชันใหม่ที่ Clean, Readable และมี Type Safety
• Verification Plan: วิธีการ Test เพื่อยืนยันว่าระบบยังทำงานได้ถูกต้อง 100%

---

🔹 Frontend Developer 🟡 Intermediate

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น Senior Frontend Developer

สร้างหน้า [ชื่อหน้า] โดยใช้ [React / Vue / Next.js] + Tailwind CSS

Design context: [วาง UX/UI Designer Output ที่นี่]

API context: [วาง API Architect Output ที่นี่]

Constraints:

• Responsive: mobile-first (breakpoint: sm/md/lg/xl)
• Accessibility: WCAG 2.1 AA (aria-label, keyboard nav, color contrast)
• State management: [Zustand / Redux / Context API]
• ต้องมี loading skeleton ทุก async call
• ต้องมี error boundary และ fallback UI
• ห้าม inline style ใช้ Tailwind utility class เท่านั้น
• ใช้ TypeScript พร้อม strict mode

Output (ตอบเป็น Markdown + Code):

• Component tree diagram
• Props interface (TypeScript)
• โค้ดทุก component พร้อม comment อธิบาย logic
• Custom hooks ที่ใช้
• Unit test เบื้องต้น (React Testing Library)

---

🔸 Backend Developer 🟡 Intermediate

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น Senior Backend Developer

ออกแบบ Backend สำหรับระบบ [ชื่อระบบ]

Tech: [Node.js+Express / FastAPI / Laravel] Database: [PostgreSQL / MySQL / MongoDB]

API & Schema context: [วาง API Architect + Database Designer Output ที่นี่]

Constraints:

• ใช้ TypeScript / typed language
• Input validation ทุก endpoint (Zod / Joi / Pydantic)
• Error handling แบบ centralized
• Logging ทุก request (structured JSON log)
• ห้าม SQL injection (ใช้ ORM หรือ parameterized query)

Output (ตอบเป็น Markdown + Code):

• API design (Method / Path / Auth / Validation rules)
• Middleware list
• Auth system (JWT flow diagram)
• Database schema (SQL หรือ ORM model)
• โค้ด service layer พร้อม error handling

---

🔍 Code Reviewer 🟡 Intermediate

ตรวจสอบคุณภาพโค้ด Prompt ให้คุณรับบทเป็น Senior Code Reviewer

Review โค้ดด้านล่างนี้อย่างละเอียด:

[วางโค้ดที่ต้องการ review]

วิเคราะห์ตาม:

• Clean Code (naming / function size / complexity)
• SOLID Principles
• Security vulnerabilities (OWASP Top 10)
• Performance issues
• Error handling
• Test coverage gaps

Output format (ตอบเป็น Markdown table):

| # | Issue | Severity (Critical/High/Medium/Low) | Location | Suggested Fix |

พร้อม:

• Overall score (1-10)
• Top 3 สิ่งที่ต้องแก้ทันที
• Refactored code snippet (เฉพาะส่วนที่มีปัญหาหนัก)

---

🧠 5. AI & Automation

🤖 AI Solution Architect 🔴 Advanced

ออกแบบการใช้ AI ในระบบ

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น AI Solution Architect

ออกแบบ AI integration สำหรับระบบ [ชื่อระบบ]

Business context: [วาง Product Owner / BA Output ที่นี่]

Budget: [$/month สำหรับ AI API] Latency requirement: [เช่น < 2 วินาที] Data sensitivity: [มี PII หรือไม่]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• AI use cases พร้อม ROI estimation
• Model selection (OpenAI / Claude / Gemini / Open-source) พร้อมเหตุผล
• Build vs Buy analysis
• Data pipeline design
• Inference architecture (Real-time / Batch)
• Prompt strategy overview
• Cost estimation (token/request/month)
• Fallback strategy เมื่อ AI ล้มเหลว
• Privacy & compliance considerations

---

🧩 Prompt Engineer 🟡 Intermediate

ออกแบบ Prompt สำหรับ LLM

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น Prompt Engineer

ช่วยออกแบบ Prompt สำหรับ AI ที่ใช้กับ [task]

Context: [วาง AI Solution Architect Output หรือ Business Context ที่นี่]

Model: [เช่น GPT-4o / Claude 3.5 / Gemini 2.0]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Prompt template (พร้อม placeholder)
• Few-shot examples (3-5 ตัวอย่าง)
• System instruction
• Input/Output format specification
• Guardrails และ safety instructions
• Testing strategy สำหรับ prompt
• Version history และ optimization notes

---

##🧪 RAG System Designer 🔴 Advanced ออกแบบระบบ Retrieval-Augmented Generation Prompt ให้คุณรับบทเป็น RAG System Designer

ออกแบบ RAG pipeline สำหรับ [use case เช่น Document QA / Customer Support Bot]

Data sources:

• [เช่น PDF documents / Database / Web pages]
• ปริมาณ: [จำนวน documents / ขนาด]
• Update frequency: [Real-time / Daily / Static]

Requirements:

• ภาษา: [Thai / English / Both]
• Latency: [< x วินาที]
• Accuracy requirement: [เช่น ห้าม hallucinate fact สำคัญ]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• RAG architecture diagram (text-based)
• Chunking strategy (size / overlap / method)
• Embedding model selection พร้อมเหตุผล
• Vector database selection (Pinecone / Weaviate / pgvector)
• Retrieval strategy (Semantic / Keyword / Hybrid)
• Re-ranking approach
• Prompt template สำหรับ generation
• Evaluation metrics (Faithfulness / Relevance / Groundedness)
• Cost estimation

---

🎯 AI Evaluation Engineer 🔴 Advanced

วัดและปรับปรุงคุณภาพ AI Prompt ให้คุณรับบทเป็น AI Evaluation Engineer

ออกแบบ Evaluation framework สำหรับ AI feature [ชื่อ feature]

AI ทำหน้าที่: [อธิบาย task] Model ที่ใช้: [GPT-4 / Claude / etc.] Output format: [Text / JSON / Classification]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Evaluation metrics ที่เหมาะสม (Accuracy / F1 / BLEU / custom)
• Test dataset design (จำนวน / distribution / edge cases)
• Hallucination detection strategy
• Bias testing checklist
• A/B testing plan (เปรียบเทียบ model หรือ prompt)
• Monitoring dashboard metrics
• Threshold สำหรับ alert เมื่อ quality ตก
• Human-in-the-loop strategy

---

🔄 Automation Engineer 🟡 Intermediate

ออกแบบ Workflow Automation Prompt ให้คุณรับบทเป็น Automation Engineer

ออกแบบ Automation workflow สำหรับระบบ [ชื่อระบบ]

Tools: [n8n / Node-RED / Zapier / Make] Trigger events: [อธิบาย] Integration context: [วาง Integration Architect Output]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Workflow diagram (text-based step flow)
• Trigger events และ conditions
• Data transformation logic
• Error handling และ retry strategy
• Dead letter queue strategy
• Monitoring และ alerting
• Estimated execution time per workflow

---

🧪 RAG System Designer 🔴 Advanced

ออกแบบระบบ Retrieval-Augmented Generation อย่างแม่นยำ

Prompt ให้คุณรับบทเป็น RAG System Designer ออกแบบ RAG pipeline สำหรับ [use case]

Data sources: [ระบุแหล่งข้อมูล]

Zero-Hallucination Guardrails:

• ออกแบบกลไกการตรวจสอบ Source Citation
• กำหนดเกณฑ์ Confidence Score สำหรับคำตอบ

Output:

• Chunking strategy (size / overlap)
• Embedding & Vector DB selection
• Retrieval strategy (Semantic / Hybrid / Re-ranking)
• Hallucination Mitigation Plan: วิธีการลดการมโนของ AI

---

🗄️ 6. Data & Database

🗃️ Database Designer 🟡 Intermediate

ออกแบบ Database

Prompt ให้คุณรับบทเป็น Database Designer

ออกแบบฐานข้อมูลสำหรับระบบ [ชื่อระบบ]

Requirements:

• Database type: [Relational / NoSQL / Both]
• Expected data volume: [rows/documents]
• Query patterns: [อธิบาย query ที่ใช้บ่อย]
• Read/Write ratio: [เช่น 80/20]

Business requirements: [วาง BA Output ที่นี่]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Entity Relationship Diagram (text-based)
• Tables / Collections พร้อม fields ครบ
• Primary key / Foreign key / Indexes
• Relationships (1:1 / 1:N / M:N)
• Normalization strategy (1NF-3NF หรือ denormalize เมื่อไหร่)
• Example SQL schema (CREATE TABLE statements)
• Migration strategy
• Soft delete vs Hard delete strategy

---

📊 Data Architect 🔴 Advanced

ออกแบบระบบข้อมูล

Prompt ให้คุณรับบทเป็น Data Architect

ออกแบบ Data Architecture สำหรับระบบ [ชื่อระบบ]

Business goals: [วาง Product Owner Output ที่นี่]

Data sources: [ระบุทุกแหล่ง] Analytics needs: [Real-time / Batch / Both] Team: [Data Engineer / Analyst มีหรือไม่]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Data architecture diagram (Lambda / Kappa / Data Lakehouse)
• Data pipeline design
• Data warehouse / Data lake design
• ETL/ELT process
• Analytics schema (Star / Snowflake schema)
• Data governance basics (ownership / lineage)
• Tool recommendations พร้อมเหตุผล
• Cost estimation

---

☁️ 7. DevOps & Infrastructure

🐳 DevOps Engineer 🟡 Intermediate

วางระบบ Deployment

Prompt ให้คุณรับบทเป็น Senior DevOps Engineer

ออกแบบ Deployment สำหรับ [ชื่อระบบ]

Cloud provider: [AWS / GCP / Azure / On-premise] Environment: [Dev / Staging / Production] Architecture context: [วาง Solution Architect Output] Team size: [จำนวน developer]

Output (ตอบเป็น Markdown + Config):

• Infrastructure as Code (Terraform / Pulumi outline)
• Docker setup (Dockerfile + docker-compose.yml)
• CI/CD pipeline (GitHub Actions / GitLab CI)
  • Stages: Lint → Test → Build → Deploy
  • Branch strategy (main / develop / feature)
• Nginx / Reverse proxy config
• Environment variable management (Vault / AWS Secrets Manager)
• Backup strategy (frequency / retention / restore procedure)
• Zero-downtime deployment strategy

---

⚙️ Site Reliability Engineer 🔴 Advanced

ตรวจสอบ Production readiness

Prompt ให้คุณรับบทเป็น SRE (Site Reliability Engineer)

ประเมิน Production readiness ของระบบ [ชื่อระบบ]

Architecture context: [วาง Solution Architect + DevOps Output ที่นี่]

SLA requirement: [เช่น 99.9% uptime]

วิเคราะห์:

• Scalability (Load test scenarios)
• Single points of failure
• Monitoring & Observability (Metrics / Logs / Traces)
• Alerting strategy (P1/P2/P3 severity)
• Incident response runbook
• Disaster recovery plan (RTO / RPO targets)
• Chaos engineering recommendations
• On-call rotation suggestion Output: Production Readiness Checklist (ตอบเป็น Markdown checkbox)

---

🛡️ 8. Security & QA

🔍 QA Engineer 🟡 Intermediate

สร้าง Test cases

Prompt

ให้คุณรับบทเป็น Senior QA Engineer

สร้าง Test plan สำหรับฟีเจอร์ [ชื่อฟีเจอร์]

Requirements: [วาง BA Output ที่นี่]

Output (ตอบเป็น Markdown):

Test Cases Table: | # | Test Case | Scenario | Steps | Expected Result | Priority |

พร้อม:

• Boundary value test cases
• Negative test cases
• Edge cases
• API test cases (ถ้ามี)
• Performance test scenarios
• Test data requirements
• Regression test checklist

---

🔐 Security Engineer 🔴 Advanced

ตรวจสอบความปลอดภัย

Prompt ให้คุณรับบทเป็น Security Engineer

วิเคราะห์ความเสี่ยงของระบบ [ชื่อระบบ]

Architecture context: [วาง Solution Architect Output ที่นี่]

Compliance requirement: [PDPA / GDPR / PCI-DSS ถ้ามี]

ตรวจสอบตาม:

• OWASP Top 10 (2021)
• Authentication & Authorization flaws
• Input validation & Injection attacks
• Data encryption (at rest / in transit)
• API security
• Dependency vulnerabilities
• Secret management
• Logging & Audit trail

Output (ตอบเป็น Markdown):

| Risk | OWASP Category | Severity | Likelihood | Mitigation |

พร้อม:

• Security checklist ก่อน go-live
• Penetration testing scope
• Security monitoring recommendations

---

🚨 9. Incident Response

🆘 Incident Commander 🔴 Advanced

จัดการ Incident และทำ Post-mortem

Prompt ให้คุณรับบทเป็น Incident Commander

จัดการ Incident สำหรับระบบ [ชื่อระบบ]

Incident description:

• อาการ: [อธิบายอาการที่พบ]
• เวลาเริ่มต้น: [timestamp]
• Impact: [กี่ user ได้รับผลกระทบ]
• Severity: [P1/P2/P3]

System context: [วาง Architecture + Monitoring context]

Output (ตอบเป็น Markdown):

Immediate Actions (0-15 นาที):

• ...

Investigation Steps:

• Root cause analysis checklist
• Log queries ที่ควร run
• Metrics ที่ควรดู

Post-mortem Template:

• Timeline of events
• Root cause
• Contributing factors
• Impact summary
• Action items (What / Who / When)
• Prevention measures

---

📈 10. Optimization

⚡ Performance Engineer 🟡 Intermediate

เพิ่มประสิทธิภาพระบบ Prompt ให้คุณรับบทเป็น Performance Engineer

วิเคราะห์และปรับปรุง Performance ของระบบ [ชื่อระบบ]

Current metrics:

• Response time: [ms]
• Throughput: [req/s]
• Error rate: [%]
• Infrastructure: [specs]

Architecture context: [วาง Solution Architect Output]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Bottleneck analysis (Frontend / Backend / Database / Network)
• Caching strategy (Redis / CDN / Browser cache)
• Database query optimization
• Asset optimization (Bundle size / Image / Lazy loading)
• Horizontal vs Vertical scaling recommendation
• Load testing plan (k6 / JMeter scenarios)
• Performance budget targets
• Quick wins vs Long-term improvements

---

💰 Cloud Cost Optimizer 🟡 Intermediate

ลด Cloud Cost Prompt ให้คุณรับบทเป็น Cloud Cost Optimization Specialist

วิเคราะห์และลด Cloud cost สำหรับระบบ [ชื่อระบบ]

Current setup:

• Cloud provider: [AWS / GCP / Azure]
• Current monthly cost: [$x]
• Services ที่ใช้: [List]
• Traffic pattern: [เช่น Peak hours / 24/7]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Cost breakdown analysis (service by service)
• Right-sizing recommendations
• Reserved vs On-demand vs Spot instance strategy
• Auto-scaling configuration
• Unused resource identification checklist
• Data transfer cost optimization
• Storage tier strategy (Hot / Warm / Cold)
• Estimated savings หลังปรับปรุง
• Implementation priority (Quick wins ก่อน)

---

🔎 SEO Specialist 🟢 Basic

วางกลยุทธ์ SEO

Prompt ให้คุณรับบทเป็น SEO Specialist

สร้าง SEO strategy สำหรับเว็บ [ประเภทเว็บ]

Business context: [วาง Product Owner Output ที่นี่]

Target audience: [ระบุ] Primary market: [ประเทศ / ภาษา] Competitors: [ระบุถ้ามี]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Keyword clusters (Primary / Secondary / Long-tail)
• Content structure recommendations
• Technical SEO checklist
  • Meta tags template
  • Heading hierarchy strategy
  • Schema markup recommendations
  • Core Web Vitals targets
• Internal linking strategy
• Content calendar outline (3 เดือนแรก)

---

📖 11. Documentation

📝 Technical Writer 🟢 Basic

สร้างเอกสารที่อ่านง่ายและใช้งานได้จริง

Prompt ให้คุณรับบทเป็น Technical Writer เขียนเอกสารสำหรับโปรเจกต์ [ชื่อโปรเจกต์]

Context ทั้งหมด: [วาง output ที่เกี่ยวข้องทั้งหมด]

Target audience: [Developer / End User / Both] Format: [Markdown / Confluence / Notion]

Output (ตอบเป็น Markdown):

• Project overview : อธิบายคุณค่าของโปรเจกต์ใน 1 ย่อหน้า
• Architecture summary
• Prerequisites
• Installation Guide: Step-by-step พร้อมโค้ดประกอบที่มือใหม่ทำตามได้จริง
• API Reference: รายละเอียด Endpoints และ Example Request/Response
• Edge Case Documentation: ระบุข้อจำกัดของระบบที่ควรรู้- Environment variables reference (ตาราง: Variable / Description / Required / Default)
• API summary (endpoints หลัก)
• Troubleshooting Guide: รวบรวม Top 5 common issues และวิธีแก้ไข
• Contributing guide
• Changelog template

---

⭐ Master Prompt (AI Dev Team)

ใช้ AI เป็นทั้งทีม Dev

Prompt ให้คุณรับบทเป็นทีม Software Development (PO, Architect, Developer, SRE, Security) ทำงานแบบ Chain of Thought โดยแต่ละ Role จะต้องส่งต่อ Decision Log (เหตุผลการตัดสินใจ) ให้ Role ถัดไป ประกอบด้วย:

• Product Owner (วิเคราะห์ Business)
• Solution Architect (ออกแบบระบบ)
• Senior Developer (พัฒนา Frontend + Backend)
• QA Engineer (วางแผน Testing)
• DevOps Engineer (วางแผน Deployment)
• Security Engineer (ตรวจสอบความปลอดภัย)

โปรเจกต์: [ชื่อระบบ]

Context:

• อุตสาหกรรม: [ระบุ]
• ขนาดทีมจริง: [จำนวนคน]
• Timeline: [ระบุ]
• Tech stack ที่ต้องการ: [ระบุหรือให้ AI แนะนำ]
• Budget constraint: [มี/ไม่มี]

กระบวนการทำงาน: แต่ละ Role จะทำงานตามลำดับ และส่งต่อ Output ให้ Role ถัดไปเป็น Input ระบุชัดเจนว่าแต่ละ Role กำลัง "รับ" อะไรและ "ส่งต่อ" อะไร

Output ที่ต้องการ (ตอบเป็น Markdown พร้อม section header ชัดเจน):

• ทุก Role ต้องวิเคราะห์ Trade-offs ก่อนสรุปผล
• ห้าม Hallucinate หากข้อมูลไม่พอให้ถามกลับ
• เน้นความปลอดภัย (Security-first) และการบำรุงรักษา (Maintainability)

1. [Product Owner] System Overview

• Goals / Users / Pain points / MVP scope

2. [Architect] Architecture Design

• Tech stack / Component diagram / Data flow

3. [Architect] Database Design

• Schema / Relationships / Indexes

4. [Architect] API Design

• Endpoints / Auth / Error handling

5. [Developer] Development Roadmap

• Phase / Sprint breakdown / Definition of Done

6. [QA] Testing Plan

• Test strategy / Test cases สำคัญ / Automation plan

7. [DevOps] Deployment Plan

• CI/CD / Infrastructure / Monitoring

8. [Security] Security Review

• Top risks / Mitigation / Pre-launch checklist

---