Claude Code · Anthropic
ให้ผู้บริหารถามตัวเลขธุรกิจเองและได้คำตอบพร้อมที่มา
ทีมข้อมูลของ Anthropic เล่าว่าตอบคำถามวิเคราะห์ธุรกิจภายในส่วนใหญ่ด้วย Claude Code โดยใช้ skill ที่กำหนดวิธีคำนวณตัวชี้วัดหลักแต่ละตัว และให้คนอนุมัติทุกอย่างที่จะส่งถึงผู้บริหาร
ทำอะไรไปบ้าง
แต่ละโดเมนข้อมูลมี skill ซึ่งเป็นโฟลเดอร์ไฟล์ Markdown ที่ Claude Code เปิดอ่านเมื่อต้องใช้ อธิบายตาราง นิยาม และวิธีคำนวณ KPI หลัก มีการตรวจทุกวันโดยเทียบ KPI สำคัญของแต่ละโดเมนกับแดชบอร์ดที่อนุมัติแล้ว และทุกคำตอบมีส่วนท้ายบอกแหล่งข้อมูล ความสดของข้อมูล และผู้รับผิดชอบ การแก้ skill กลายเป็นส่วนหนึ่งของการอัปเดตโมเดลข้อมูลเกือบทุกครั้ง
ผลเป็นยังไง
บริษัทบอกว่าคำถามวิเคราะห์ธุรกิจราว 95% ตอนนี้ตอบด้วยวิธีนี้ โดยแม่นยำโดยรวมราว 95% เทียบกับไม่เกิน 21% ในการทดสอบก่อนเพิ่ม skill
ข้อควรรู้
เมื่อไม่ได้ดูแล skill ความแม่นยำลดจากราว 95% เหลือราว 65% ภายในหนึ่งเดือน และทีมยอมรับว่ายังแก้ปัญหาคำตอบที่ดูน่าเชื่อแต่ผิดได้ไม่หมด คำตอบที่จะส่งถึงผู้บริหารยังต้องมีคนอนุมัติชัดเจน
ลองใช้กับ Claude Code
อ่านนิยามตัวชี้วัดใน <โฟลเดอร์ skill ตัวชี้วัด> ก่อนตอบ แล้วตอบคำถาม: <คำถามธุรกิจของคุณ> โดยใช้เฉพาะตารางที่ระบุไว้ในนั้น แสดงคิวรีที่รัน ผลลัพธ์ และส่วนท้ายที่บอกแหล่งข้อมูล ความสดของข้อมูล และเจ้าของตัวชี้วัด ถ้านิยามไม่มีหรือกำกวม ให้หยุดและบอกฉันแทนการเดา
prompt นี้เราเขียนเองจากเคสนี้ แทนส่วนที่อยู่ใน < > ด้วยข้อมูลของคุณ
ป้ายนี้หมายความว่า: ผู้ผลิตบอก
ผู้ผลิตเล่าเองบนเว็บหรือโพสต์เปิดตัว บอกได้ว่าสินค้าตั้งใจทำอะไร แต่ไม่มีผลทดสอบจากภายนอก
เคสจริงของ AI agent ในการทำงาน จากเอเจนต์ทุกตัวที่คนใช้กัน ทุกเคสลิงก์ไปยังแหล่งที่รายงานเป็นที่แรก เราเรียบเรียงใหม่ด้วยคำของเราเอง ส่วนใหญ่มี prompt ให้ลองต่อ และไม่ใช่ลูกค้าของ Wize