Claude Code Bangkok Meetup: Complete Summary

Introduction to Claude Code

By: พี่จุ้น Prompt ไปวันๆ

หมายเหตุ: จดไม่หมดเพราะมาสาย

Feature ของ Claude ที่น่าสนใจ

1. Claude.md

• สร้างไฟล์ที่สรุปข้อมูลสำคัญของ project
• ถูกนำมาใช้ทุกครั้งในการเปิด session ใหม่
• อยู่ใจ:
  • ใช้ภาษาอะไร
  • tech stack อะไร
  • code convention
  • วิธีการทำงาน (เช่น TDD)

2. Agent Teams

• สร้าง environment ให้ agents ทำงานร่วมกัน
• แบ่งงาน สื่อสารกันได้

3. Remote Control

• เมื่อรันคำสั่งทิ้งไว้
• สามารถคุยงานกับ claude ผ่านมือถือได้
• ทำให้สามารถทำงานจากที่ไหนก็ได้ในโลก 🚀

4. Slash Commands

• /plan - สั่งให้ claude วางแผนก่อนเริ่มทำงาน เราสามารถรีวิวแผนงาน และคุยกันให้เคลียร์ก่อนเริ่มทำงาน
• /loop - สั่งให้ claude ทำบางอย่างซ้ำๆ ทุกๆ 5 นาที (เช่นการ check CI pipeline status)
• review - review โค้ด
• simplify - refactor ลดความซ้ำซ้อน ลบ deadcode

Plugins ที่น่าสนใจ

• ccstatusline - บอกปริมาณ context ที่มีใน session เป็น status bar ช่วยให้เห็นรายละเอียดได้ง่ายขึ้น
• MCP - ให้ AI ดึง context จากแหล่งข้อมูลอื่นได้ (เช่นผ่าน API: slack, github, etc)

---

Claude Code กับวันที่วิกฤตขั้นสุด

By: คุณ Prem

แชร์ประสบการณ์การทำงานในวันที่ requirement scope ใหญ่ มีเรื่องให้ต้องทำเยอะ แต่เวลาไม่มีให้ทำ

ทางรอด

Claude Code ช่วยทำสิ่งที่เป็นไปไม่ได้ให้เป็นไปได้

ส่วนใหญ่พูดเรื่อง:

• การจัดการทำงานของ Agent
• การบริหาร Context ของ Agent
• การเลือกใช้ Tool ของ Agent (ReAct + Prompting)

Key Takeaways

• Human in the loops - เราต้องคอยตรวจงานที่ AI ทำอยู่เสมอ จะ approved โค้ดแบบไม่ใส่ใจไม่ได้
• ใช้ Claude ช่วยเขียน automation test - เดี่ยวนี้มี AI แล้ว เราไม่มีข้ออ้างการไม่เขียน test แล้ว
• LLM as Judge - ให้ AI อีกตัวช่วยตรวจงานของ AI อีกตัว
• Context poisoning - ระวังว่า prompt ที่เราให้มันไป อาจขัดแย้งกันเองจนมันทำงานไม่ถูกต้อง ต้องคอยตรวจทานอยู่เสมอ
• ใช้เฉพาะที่เหมาะสม - ไม่จำเป็นต้องใช้ทุก feature ที่มี ปรับใช้ให้เหมาะสมกับ workflow ของตัวเอง
• Goal must be clear - เป้าหมายต้องชัดเจน ถ้าไม่ชัดเจน ให้ consult กับ AI ก่อนเริ่มทำงาน
• Review plans first - เช็คแผนงานก่อนเริ่มทำงานเสมอ

---

Widgets: Skills & Agents Orchestration at Production Scale

By: มิกกี้

การทำงานใน project ที่ scale ใหญ่ซับซ้อน มีหลายส่วน หลาย layer และการใช้ AI โดยไม่จัดการ context นั้นทำได้ยาก

ความท้าทาย

พอ context เยอะแล้วมันจะทำงานมั่วๆ เราต้องจัดการวางแผนการทำงานของ AI

โซลูชัน

• แบ่ง plan
• แบ่ง context ตาม layer เพื่อควบคุมการทำงาน

Leader Pattern

ใช้ multi agents โดยมี AI ที่ฉลาดที่สุดในกลุ่มเป็นหัวหน้า ควบคุมการทำงานของ AI sub agents ที่คอยทำงานในแต่ละ sub task ที่เป็น layer ย่อย

สื่อสารและการทำงานร่วมกัน

• Agents สื่อสารกัน และรองานกัน
• กำหนด task dependencies ให้ชัดเจน ว่างานไหนต้องรอจากใคร
• AI agent อีกตัวช่วยรีวิวงานของอีกตัว 🚀

---

Context is King: บริหาร Token ให้ Claude ไม่หลง

By: คุณนิว

สูตรหลัก

มี Context มากไม่ได้แปลว่า AI จะทำงานได้ดี

Context Window ส่วนใหญ่อยู่ที่ 200k token ซึ่งถือว่าเยอะเพียงพอแล้ว แต่การที่เราไม่ได้ manage context อาจทำให้ AI สร้างผลงานที่ไม่มีคุณภาพออกมา

Rule of Thumb: Context เริ่มต้นไม่ควรเกิน 20%

3 ตัวกิน Token ที่คุณอาจไม่รู้ตัว

1. Auto Compact - สร้าง Summary อัตโตมัติ ซึ่งจะถูกนำไปใช้ใน session เปิดใหม่
2. MCP Tools - เครื่องมือใช้ดึงข้อมูลจาก API ภายนอก
3. Claude.md - ไฟล์ที่จะถูกดึงมาเป็น context เริ่มต้น

5 เทคนิคบริหาร Token

1. One Mission, One Session - อย่าผสมหลายงานในบทสนทนาเดียวกัน (ยิ่งคุยหลายเรื่องยิ่งมั่วได้ง่าย)
2. /clear ดีกว่า /compact - clear context ออกไป ให้เริ่มต้นใหม่ดีกว่า
3. ใช้ Subagents - แยกงานออกไปทำ ทำให้จัดการเฉพาะเรื่องได้ดีขึ้น
4. MCP Discipline - MCP กิน token เยอะ มี MCP on demand ซึ่งใช้ token ลดลงเท่าที่จำเป็น
5. ตั้งค่า Environment - คอยตรวจเช็ค Claude.md อยู่เสมอ (ควรมีประมาณ 1500 token)

---

สรุป

ทั้งหมดนี้ cover รายละเอียดได้เกือบทั้ง meetup แล้ว

พี่จุ้นบอกว่า ถ้าใครพลาดรอบนี้ เดี่ยวน่าจะจัดอีกทีเดือน พฤษภาคม

ขอบคุณครับ หวังว่าจะมีประโยชน์ ❤️