// journal
ฉันออกแบบอินเทอร์เฟซ DeFi และคริปโตที่คลิกพลาดคือเงินหาย ทั้งการยืนยันที่ชัดเจน ค่าธรรมเนียมที่อ่านรู้เรื่อง และการชำระเงินด้วย USDT. คู่มือนี้รวมแพตเทิร์นความไว้ใจที่ผู้กำกับดูแลก็อยากเห็น.
ฉันหาลูกค้าโดยไม่ใช้เงินโฆษณาด้วยวิดีโอสั้น ชุมชนเฉพาะ อีเมล และเพจที่เสิร์ช AI หยิบไปอ้างอิง. นี่คือระบบรายสัปดาห์ที่ฉันรันจริง.
ฉันออกแบบหน้าจอมา 15 ปี แล้วย้ายไปยังที่ที่คู่แข่งตามมาไม่ได้ ทั้งงานออกแบบโมเดลธุรกิจ AI ที่ฝึกด้วยข้อมูลลูกค้า และตลาดเฉพาะที่กฎหมายคุม. ห้าก้าวนี้สร้าง blue ocean ของฉัน.
ฉันออกแบบอินเทอร์เฟซเอเจนต์ที่ลงมือทำแล้วรายงานกลับ ทั้งสถานะความคืบหน้า การยืนยัน และความล้มเหลวด้วยภาษาธรรมดา. คู่มือนี้แสดงไลบรารีแพตเทิร์นทั้งหมดที่ฉันส่งมอบ.
ฉันพา AI Agent จากเดโมสู่โปรดักชัน ทั้งงานค้นคืน RAG ชุดประเมิน งบต้นทุนกับงบเวลา คู่มือนี้ไล่ทีละขั้นพร้อมจุดตรวจที่ฉันรันก่อนส่งมอบงาน
โมเดลสับเปลี่ยนกันได้ แต่ทีมไม่ได้ วิศวกร AI วิศวกรพรอมต์ และหัวหน้าฝ่าย AI ที่รับผิดชอบ: แต่ละคนดูแลอะไร และทำงานเป็นหนึ่งเดียวกันอย่างไร
การทดสอบสีปุ่มตันเร็ว ฉันทำ CRO เป็นสายงาน: วิเคราะห์ ตั้งสมมติฐาน ส่งมอบ วัดผล แต่ละขั้นจับอะไร
คลินิกทันตกรรม สำนักงานกฎหมาย ยิม: ตลาดที่ถูกมองข้าม จ่ายรายเดือน ยกเลิกน้อย แผน 90 วันของฉันพร้อมตัวเลขจริง
สามรูปแบบอินเทอร์เฟซที่ฉันใช้ซ้ำในทุกงานเอเจนต์: การเปิดเผยแบบเป็นขั้น การแสดงการเรียกเครื่องมือ และการถอยอย่างสง่างาม
ฉันสร้าง AI Agent ที่บันทึกทุกการเรียกเครื่องมือ กำหนดระยะเวลาเก็บข้อมูล และผ่านการตรวจสอบ นี่คือชั้นที่ฉันเริ่มก่อน
ผม audit เพจลีนดิ้ง B2B ด้วยรีเพลย์ Hotjar, heatmap และข้อมูล GA ผมเปิดเช็กลิสต์: ทดสอบหัวข้อ ฟอร์มสั้น และหลักฐานเหนือ fold
ผมออกแบบอินเทอร์เฟซเอเจนต์ด้วย Figma และ v0 ให้เห็นทุกการเรียกเครื่องมือ ขอการยืนยัน และอธิบายข้อผิดพลาดด้วยภาษาธรรมดา คุณเห็นเวิร์กโฟลว์ decision tree เช็กลิสต์ edge case และรอบตรวจ accessibility
ผมสร้างเอเจนต์ no-code ด้วย Make.com, Claude MCP และ Airtable เพื่อคัดกรองลีดและจองนัดหมาย ผมอธิบายขั้นตอนติดตั้งสองวัน ต้นทุน $29 ต่อเดือน และชุดข้อความติดตามผล
Confidence Rails, Undo Trails และ Intent Forks ทำให้ความไม่แน่นอนมองเห็นได้
ฉันโปรไฟล์บิลด์ แคช Vercel พูล Neon และแยก chunks จาก 8 นาทีเหลือ 90 วินาที
AI Engineer, Prompt Engineer และนักวิจารณ์ทำให้ต้นแบบซื่อตรง
ฉันควบคุมมนุษย์และเอเจนต์ ความปลอดภัยในการลองบวก guardrails ชัดเจนให้เร็วโดยไม่วุ่นวาย
ฉันเรียนรู้เป็นนิสัย ยอมรับช่องว่างเร็วและรักษาความฉลาด AI ให้สูง
ทุกคนซื้อโมเดลเดียวกัน ทีมที่ทดลองเร็วและแบ่งปันบทเรียนเปลี่ยนเครื่องมือเป็นคุณค่า
ฉันเขียนเกี่ยวกับการชิปผลิตภัณฑ์ Next.js ออกแบบสำหรับความไม่แน่นอนของ AI และนำทีมที่เรียนรู้เร็ว