LLM Wiki for Investors — Course Vault

Obsidian vault สำหรับสอนผู้เริ่มต้นสร้างความจำระยะยาวร่วมกับ LLM.

เริ่มใน 10 นาที

1. เปิด Obsidian → Open folder as vault → เลือกโฟลเดอร์นี้
2. อ่าน [[PROJECT-BLUEPRINT]] (คู่มือระบบฉบับสมบูรณ์) หรือพิมพ์ /onboarding ให้ AI พาทัวร์แบบถาม-ตอบ
3. นำ source เข้า 01-Raw/ ตามชนิดสื่อ หรือใช้คำสั่ง /ingest <URL>
4. สร้าง source note ใน 02-Wiki/Sources/ แล้วใช้ [[wikilink]] เชื่อมกลับ raw
5. สร้าง concept เฉพาะความรู้ที่ใช้ซ้ำได้ตามเกณฑ์ 4 Archetypes ของ Darwin ใน [[04-Schema/Concept Checklist]]

หลักการ

• Raw = หลักฐานดิบ, ไม่แก้เนื้อหาเดิม
• Wiki = ความเข้าใจที่แก้ไขได้ และต้องอ้างกลับหา raw
• Schema = กติกา, templates และ workflow
• Logs = ร่องรอยงาน
• Index = จุดเริ่มค้นของคนและ AI

อ่าน [[05-Index/Home]] เป็นจุดเริ่มต้นเสมอ.

ภาษาและโทนการเขียน

โน้ตในวอลต์ทุกชนิด (source note, concept, thesis ฯลฯ) เขียนเป็นภาษาไทยเป็นหลัก ศัพท์เทคนิคการเงินคงอังกฤษไว้ (moat, EBITDA, DCF ฯลฯ) และห้ามใช้สำนวน AI-slop — กติกาเต็มอยู่ใน [[.agents/AGENTS.md#ภาษาและโทนการเขียน]].

Tools ที่ต้องมีในเครื่อง (สำหรับ ingest/research ที่มี PDF, filing, รูปสไลด์)

การอ่าน/ค้นเว็บทั่วไป (WebSearch/WebFetch ของ agent) พอสำหรับข่าว/บทความทั่วไป แต่ ใช้ไม่ได้กับหลาย เว็บ IR/SET ที่กันบอท (403) หรือ PDF ที่ WebFetch แกะข้อความไม่ออก — งานที่มี PDF filing/oppday deck/ investor day ต้องมี Python และไลบรารีต่อไปนี้ติดตั้งในเครื่อง เพื่อดาวน์โหลด+แกะเนื้อหาแบบเดียวกับที่ .claude/skills/ingest/SKILL.md Step 2b ใช้จริง (วิธีเดียวกับที่เคยพิสูจน์แล้วในโปรเจกต์ infinity_trade_cloud):

• Python 3.10+ — เช็กด้วย python --version
• pymupdf (import fitz) — แกะรูป/render สไลด์จาก PDF
• pypdf — เช็ก text layer ก่อนเสมอ (กัน PDF สแกนที่ทำให้ agent เขียนจากความจำ) + แกะข้อความ
• markitdown — แปลง PDF/HTML → Markdown สำหรับกรณีเนื้อหายาว
• PowerShell (Invoke-WebRequest -UserAgent '...') — ดาวน์โหลดไฟล์จากเว็บที่บล็อก WebFetch tool (เว็บ IR หลายเจ้า เช่น top.listedcompany.com บล็อกการเข้าถึงแบบ agent fetch แต่ยอมรับ request ที่มี User-Agent ของเบราว์เซอร์จริง)
• ffmpeg — แกะเสียงออกจากไฟล์วิดีโอ/บันทึกเสียงที่ผู้ใช้ส่งมาเอง (ไม่ใช่ลิงก์ YouTube หรือคลิปที่ไม่มี caption) ก่อนส่งเข้า transcribe
• faster-whisper — transcribe ไฟล์เสียง/วิดีโอที่ไม่มี caption สำเร็จรูปให้อยู่ในรูปข้อความ (เลือกโมเดล small/medium ตามสมดุลความเร็ว-ความแม่นยำที่ต้องการ)
• yt-dlp — ดาวน์โหลดวิดีโอ YouTube ชั่วคราวเพื่อจับภาพสไลด์ (.claude/skills/ingest/SKILL.md Step 2d)

ติดตั้งไลบรารีที่ขาด: pip install pymupdf pypdf markitdown faster-whisper yt-dlp (และติดตั้ง ffmpeg แยกที่ระดับ OS — ไม่ใช่ pip package)

ไม่มีเครื่องมือพวกนี้ = ingest ได้แค่บทความเว็บทั่วไปกับข้อความสั้นๆ — PDF/filing/สไลด์จะติดปัญหา เหมือนที่เจอตอนทดสอบ /research TOP (ดู 03-Logs/Log.md วันที่ 2026-08-17)