Codex ขยายชุดกรณีใช้งานอย่างมาก

• OpenAI ปรับปรุงหน้า กรณีการใช้งานของ Codex ครั้งใหญ่ จากเดิม 12 กรณี ขยายเป็น 52 ยูสเคสที่เปิดเผยต่อสาธารณะ
• ตอนนี้ไม่ได้เป็นแค่ตัวช่วยเขียนโค้ดอีกต่อไป แต่ขยับตำแหน่งสู่การเป็น แพลตฟอร์มที่ทีมทั้งองค์กรสามารถมอบหมายงานได้ ครอบคลุมวิศวกรรม ดีไซน์ ข้อมูล การเงิน ปฏิบัติการ QA เซลส์ และอื่น ๆ
• ตั้งแต่ Computer Use (การทำงานอัตโนมัติบน Mac), การจัดการกล่องจดหมาย Gmail, Slack, Zoom, เอกสาร, สเปรดชีต, การทำโมเดลการเงิน (DCF·กระแสเงินสด·งบประมาณ), การพัฒนาแบบเนทีฟบน iOS/macOS, เวิร์กโฟลว์สำหรับงานขายและการตลาด, QA, อัตโนมัติ, การ deploy, Evals ไปจนถึงแอป ChatGPT โดยจัดเป็นรูปแบบการมอบเวิร์กโฟลว์งานจริงให้ Codex รับผิดชอบ

1. ตั้งค่า Codex ให้เป็นเพื่อนร่วมงาน (Automation / Integrations)

ระดับความยาก: Easy | ระยะเวลา: Long-running

• เชื่อมเครื่องมือที่งานจริงไหลผ่านอยู่ เช่น Slack, Gmail, Calendar, Notion, GitHub, Linear และโน้ตในเครื่อง เข้ากับเธรด Codex เดียว เพื่อใช้งานเหมือน “เพื่อนร่วมงานที่รู้บริบทงานของฉัน”
• ในการรันครั้งแรก ให้ Codex คอยหาเรื่องสำคัญที่พลาดได้ง่าย เช่น คำขอสำคัญ เอกสารที่เปลี่ยนไป การตัดสินใจที่ถูกกลบ หรือการส่งต่องานที่ติดขัด แล้วให้ผู้ใช้ฟีดแบ็กว่าอะไรมีประโยชน์และอะไรเป็นสัญญาณรบกวน
• หลังจากนั้นสามารถตั้ง automation บนเธรดเดิมเพื่อให้ตรวจสอบบริบทเป็นประจำได้ โดยออกแบบให้ Codex ไม่ตัดสินใจแทนเองในเรื่องที่ต้องใช้วิจารณญาณ แต่ยกระดับมาให้ผู้ใช้ตัดสินใจ
• เหมาะสำหรับ: บุคคลทั่วไป ฝ่ายปฏิบัติการ ผู้จัดการ PM และวิศวกร ที่ต้องติดตามบริบทงานซึ่งกระจายอยู่หลายเครื่องมืออย่างต่อเนื่อง

2. เปลี่ยนฟีดแบ็กให้เป็นแอ็กชัน (Data / Integrations)

ระดับความยาก: Easy | ระยะเวลา: 30m

• รวบรวมฟีดแบ็กจากหลายแหล่ง เช่น ช่อง Slack, issue บน GitHub/Linear, CSV แบบสอบถาม, โน้ตสัมภาษณ์ลูกค้า, เอกสารใน Google Drive แล้วสรุปเป็นผลลัพธ์ที่ตรวจทานได้ในรูป Google Sheet หรือ Doc
• Codex สามารถจัดกลุ่มฟีดแบ็กตามธีม ลิงก์อ้างอิง คำถามต่อเนื่อง และแอ็กชันที่มีผู้รับผิดชอบ พร้อมต่อยอดสิ่งที่ผ่านการตรวจทานแล้วไปเป็นอัปเดตบน Slack หรือร่าง issue ได้
• หากแหล่งฟีดแบ็กเปลี่ยนตลอดเวลา สามารถตั้ง automation บนเธรดเดิมเพื่อให้แจ้งเฉพาะธีมใหม่หรือรายการที่มีหลักฐานสนับสนุนเพิ่มขึ้น
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องเปลี่ยนเบตาฟีดแบ็ก VOC ของลูกค้า เธรด issue และโน้ตวิจัย ให้กลายเป็นแอ็กชันด้านผลิตภัณฑ์

3. จัดระเบียบและเตรียมข้อมูลที่ยุ่งเหยิง (Data / Knowledge Work)

ระดับความยาก: Easy | ระยะเวลา: 5m

• เมื่อใน CSV หรือสเปรดชีตมีรูปแบบวันที่ปะปนกัน สตริงสกุลเงิน แถวซ้ำ ค่าว่าง แถวสรุป หรือชื่อแทนต่าง ๆ ปะปนอยู่ ก็สามารถให้สร้างสำเนาที่จัดระเบียบแล้วโดยคงต้นฉบับไว้
• ผู้ใช้ควรระบุปัญหาที่มองเห็นอยู่แล้วและรูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการให้ชัดเจน เช่น CSV ที่จัดระเบียบแล้ว ไฟล์สำหรับอัปโหลด หรือแท็บชีตใหม่
• Codex จะทิ้งทั้งไฟล์ที่จัดระเบียบแล้วและโน้ตคุณภาพข้อมูลไว้ด้วย เพื่อให้มนุษย์ตรวจทานก่อนนำไปวิเคราะห์หรืออัปโหลดต่อ
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องปรับแต่งไฟล์ข้อมูลจากหลายระบบเพื่อนำไปวิเคราะห์หรือป้อนเข้าสู่ระบบปฏิบัติการ

4. ตั้งคำถามกับข้อมูลแบบตาราง (Data / Knowledge Work)

ระดับความยาก: Easy | ระยะเวลา: 30m

• เมื่อโยนคำถามให้กับ CSV, สเปรดชีต, export จากแดชบอร์ด, Google Sheet หรือไฟล์ข้อมูลในเครื่อง Codex จะตรวจดูคอลัมน์แล้วทำการคำนวณ สรุปรวม และสร้างกราฟให้
• ไม่ได้หยุดแค่คำตอบสั้น ๆ แต่แนะนำเวิร์กโฟลว์ที่สร้างภาพข้อมูลแบบ HTML ให้เปิดดูได้ทันทีในแอป Codex
• หลังการวิเคราะห์ครั้งแรก ยังสามารถให้วิเคราะห์ต่อในเธรดเดิม โดยเปรียบเทียบตามภูมิภาค โคฮอร์ต ผลิตภัณฑ์ รายสัปดาห์ เวอร์ชันโมเดล หรือกลุ่มลูกค้าได้
• เหมาะสำหรับ: งานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและต้องการการคำนวณเร็ว ๆ กราฟง่าย ๆ หรือสรุปสำหรับประชุม

5. รีวิว GitHub Pull Request (Integrations / Workflow)

ระดับความยาก: Easy | ระยะเวลา: 5s

• เชื่อม Codex code review เข้ากับองค์กรหรือรีโพซิทอรีบน GitHub เพื่อรับการรีวิวอัตโนมัติทุก PR หรือจะขอรีวิวแบบแมนนวลผ่านคอมเมนต์ใน PR ก็ได้
• จุดโฟกัสหลักคือการเพิ่มสัญญาณตรวจทานที่มนุษย์พลาดได้ง่าย เช่น security regression, เทสต์ที่ขาดหายไป, การเปลี่ยนพฤติกรรมที่มีความเสี่ยง หรือเอกสารที่ขาด
• หากระบุลำดับความสำคัญในการรีวิวและกฎตามไฟล์ไว้ใน AGENTS.md ก็สามารถปรับเกณฑ์รีวิวของ Codex ให้เข้ากับรีโพซิทอรีนั้นได้
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการสัญญาณตรวจทานเพิ่มเติมก่อน merge และโค้ดเบสขนาดใหญ่ที่ใช้งานจริงอยู่

6. จัดการกล่องจดหมายเข้า (Automation / Integrations)

ระดับความยาก: Easy | ระยะเวลา: 5m

• เชื่อม Gmail เพื่อหาอีเมลที่ต้องตอบ และร่างคำตอบด้วยโทนของผู้ใช้ โดยอ้างอิงจากอีเมลที่ส่งล่าสุดหรือ ตัวอย่างงานเขียนที่เคยอนุมัติแล้ว
• หากบริบทจากอีเมลอย่างเดียวไม่พอ ก็สามารถให้ไปดึงการตัดสินใจล่าสุด ผู้รับผิดชอบ ไฟล์ หรือบล็อกเกอร์จากเครื่องมือทำงาน เช่น Slack, Google Drive หรือโปรเจกต์โน้ต ได้
• ควรมองการรันครั้งแรกเป็นการคาลิเบรต แล้วให้ฟีดแบ็กว่าอีเมลแบบไหนควรละเลย โทนแบบไหนเหมาะสม ก่อนค่อยพัฒนาไปสู่ automation แบบตามรอบ
• เหมาะสำหรับ: คนที่อยากจัดหมวดหมู่กล่องจดหมายและร่างอีเมลตอบซ้ำ ๆ แบบเป็นกิจวัตร

7. นำดีไซน์ฟรอนต์เอนด์แบบ responsive ไปใช้งานจริง (Front-end / Design)

ระดับความยาก: Intermediate | ระยะเวลา: 1h

• ป้อนภาพหน้าจอ ดีไซน์บรีฟ หรือภาพอ้างอิง เพื่อแปลงเป็น UI แบบ responsive ที่นำ design system, token และคอมโพเนนต์ของรีโพซิทอรีเดิมกลับมาใช้ซ้ำ
• Codex ใช้ Playwright เปิดเบราว์เซอร์จริง แล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ทำได้กับต้นฉบับที่ breakpoint ของเดสก์ท็อปและมือถือ พร้อมปรับแก้ซ้ำไปเรื่อย ๆ
• ในส่วนที่กำกวม ควรสั่งให้เลือกการทำที่ง่ายที่สุดตามแพตเทิร์นเดิม แทนการสร้าง design system ใหม่ และให้ระบุสมมติฐานที่ใช้ไว้อย่างชัดเจน
• เหมาะสำหรับ: การพัฒนาหน้าฟรอนต์เอนด์ใหม่ หรือการนำหน้าที่ออกแบบแล้วมาต่อเข้ากับแอปเดิม

8. ทำความเข้าใจโค้ดเบสขนาดใหญ่ (Engineering / Analysis)

ระดับความยาก: Easy | ระยะเวลา: 5m

• เมื่อเริ่มเข้าไปในรีโพซิทอรีหรือพื้นที่ฟังก์ชันที่ไม่คุ้นเคย สามารถให้ Codex อธิบายโฟลว์คำขอ ความรับผิดชอบของโมดูล ตำแหน่งตรวจสอบข้อมูล ผลข้างเคียง และไฟล์ที่ควรอ่านต่อ
• การระบุพื้นที่ของระบบให้เฉพาะเจาะจง จะได้คำอธิบายที่ใช้งานได้จริงมากกว่าการสรุปรวมทั้งระบบแบบกว้าง ๆ
• แนะนำให้ถามต่อเพื่อเช็กตำแหน่งของ business logic จุดตรวจสอบ งานเบื้องหลังที่พลาดได้ง่าย และเทสต์ที่ควรรันหลังแก้ไข
• เหมาะสำหรับ: การ onboard วิศวกรใหม่ และนักพัฒนาที่ต้องเข้าใจโฟลว์ของโค้ดอย่างรวดเร็วก่อนปรับเปลี่ยนฟีเจอร์

9. สร้างเชลล์แอป Mac (macOS / Code)

ระดับความยาก: Advanced | ระยะเวลา: 1h

• ใช้ปลั๊กอิน Build macOS Apps เพื่อสร้างเชลล์แอปแบบ Mac-native ด้วย SwiftUI และวางโครงสร้าง sidebar, detail panel และ inspector บนพื้นฐาน NavigationSplitView
• สั่งให้ออกแบบโครงสร้างที่เป็นธรรมชาติสำหรับแอปเดสก์ท็อปตั้งแต่ต้น เช่น เมนู ทูลบาร์ คีย์ลัด และ Settings scene
• เป้าหมายคือโครงสร้างแอป Mac ที่หน้าต่าง สถานะการเลือก คำสั่ง และการตั้งค่าทำงานได้เสถียร ไม่ใช่แค่ขยายแอป iPad หรือเว็บแบบตรง ๆ
• เหมาะสำหรับ: แอป Mac ที่ต้องมี sidebar และ inspector เช่น editor, library, เครื่องมือแอดมิน หรือเครื่องมือรีวิว

10. ใช้ Codex ควบคุมคอมพิวเตอร์ของฉัน (Knowledge Work / Workflow)

ระดับความยาก: Easy | ระยะเวลา: 5m

• ใช้ Computer Use เพื่อให้ Codex มองเห็นแอปบน Mac โดยตรง คลิก พิมพ์ และทำงานข้ามหลายแอปกับหลายหน้าต่างได้
• เหมาะกับงานใน UI ของแอปทั่วไปที่ไม่มีปลั๊กอินเฉพาะ เช่น ดึงข้อมูลจาก Notes ไปกรอกในระบบอื่น หรือเช็กข้อความใน Messages แล้วร่างคำตอบ
• คำขอควรขึ้นต้นด้วย @Computer และควรระบุทั้งผลลัพธ์ที่ต้องการกับงานเสี่ยงที่ควรหยุดไว้ด้วย
• เหมาะสำหรับ: งานซ้ำ ๆ ที่ทำได้เฉพาะใน UI ของแอป และงานใช้ความรู้ที่ต้องสลับไปมาระหว่างหลายหน้าต่างและไฟล์

11. ทำระบบ bug triage อัตโนมัติ (Automation / Quality)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: 1h

• ให้ Codex ไล่ตรวจจุดที่สัญญาณบั๊กมารวมกัน เช่น การแจ้งเตือนจาก Sentry, เธรดใน Slack, issue ใน Linear/GitHub, การเช็ก PR ที่ล้มเหลว, log และ ticket จากฝ่ายซัพพอร์ต
• เริ่มจากการกวาดดูแบบแมนนวลเพื่อสร้างรายการตัวเลือกก่อน แล้วปรับว่าอะไรมีประโยชน์ในเธรดเดียวกัน จากนั้นค่อยเปลี่ยนเป็นงานอัตโนมัติแบบตามรอบ
• เมื่อเชื่อถือได้มากพอ ก็ให้ Codex ร่างทั้ง issue ใน Linear, อัปเดตใน Slack, คอมเมนต์ใน GitHub และโน้ตสำหรับ handoff ได้
• เหมาะสำหรับ: ทีมผลิตภัณฑ์/วิศวกรรมที่ต้องจัดลำดับความสำคัญรายงานบั๊กซึ่งกระจายอยู่หลายเครื่องมือทุกวัน

12. สร้างสไลด์เด็ค (Data / Integrations)

ระดับความยาก: Easy | ใช้เวลา: 30m

• Codex สามารถแก้ไขไฟล์ PowerPoint ด้วยโค้ดโดยตรง และผสานการสร้างภาพเพื่ออัปเดตเด็คเดิมหรือสร้างเด็คใหม่
• ระบุกติกาก่อนส่งมอบให้ชัด เช่น ตำแหน่งโลโก้ การจัดวางข้อความ/รูปภาพของบางสไลด์ การคงแบรนดิ้งเดิม และการตรวจสอบข้อความล้นหรือการแทนฟอนต์
• แนะนำให้เก็บสไลด์เป็นไฟล์ .pptx ที่แก้ไขต่อได้ และให้ Codex ใช้กฎเลย์เอาต์ที่ทำซ้ำได้กับแต่ละสไลด์
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องเปลี่ยนอินพุตหรือโน้ตแบบมีโครงสร้างให้เป็นสื่อพรีเซนต์ และงานที่ต้องแก้เด็คเดิมจำนวนมาก

13. เริ่มงานเขียนโค้ดจากใน Slack (Integrations / Workflow)

ระดับความยาก: Easy | ใช้เวลา: 5m

• ติดตั้งแอป Slack และเชื่อมต่อรีโพซิทอรีกับสภาพแวดล้อม จากนั้นเมนชัน @Codex ในเธรดเพื่อเริ่มงานโค้ด
• หากในเธรดมีคำขอ เงื่อนไขจำกัด และผลลัพธ์ที่ต้องการครบพอ Codex จะรัน cloud task โดยอิงจากบริบทนั้น
• เปิดลิงก์ผลลัพธ์เพื่อตรวจทานได้ และหากต้องแก้เพิ่มก็ทำต่อในเธรด Slack เดิมได้
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่อยากส่งต่องาน triage issue, แก้บั๊ก หรือ implementation ขนาดเล็กได้ทันทีจากการคุยกันใน Slack

14. วนซ้ำการเปลี่ยนแปลง UI เล็ก ๆ อย่างรวดเร็ว (Front-end / Design)

ระดับความยาก: Easy | ใช้เวลา: 5m

• เมื่อโครงสร้างของแอปเดิมมีอยู่แล้ว สามารถจัดการการเปลี่ยน UI เล็ก ๆ ทีละอย่างได้อย่างรวดเร็ว เช่น spacing, alignment, color, copy, responsive behavior และ state
• แนะนำให้ใช้โมเดลที่เร็วอย่าง Codex-Spark โดยวนลูปแบบ “หนึ่งโน้ตด้านภาพต่อครั้ง, หนึ่งการแก้ไขเล็กต่อครั้ง, หนึ่งการตรวจในเบราว์เซอร์ต่อครั้ง”
• ควรกำหนดขอบเขตการเปลี่ยนให้แม่นยำ และระบุให้คง component, token, layout primitive และ data flow เดิมไว้
• เหมาะสำหรับ: การแก้ UI รายละเอียดที่ออกมาจากดีไซน์รีวิว และการเปลี่ยนที่ต้องสะท้อนหน้างานทันทีระหว่างรีวิวผลิตภัณฑ์

15. ประสานงาน onboarding พนักงานใหม่ (Integrations / Data)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: 30m

• รวบรวมรายชื่อพนักงานใหม่ที่อนุมัติแล้ว, ตัวติดตาม onboarding, การแมปผู้จัดการ/ทีม, สถานะการเตรียมอุปกรณ์และบัญชี, รวมถึง milestone บนปฏิทิน เพื่อทำเป็นแพ็กเกจ onboarding ที่ตรวจทานได้
• แนะนำให้รอบแรกเป็นแบบอ่านอย่างเดียว และให้การส่งคำเชิญจริง, DM, อีเมล, การสร้างแชนเนล และการอัปเดตระบบ เกิดขึ้นหลังการตรวจทานและการอนุมัติแบบชัดเจน
• สามารถเตรียมทั้งสรุปตามทีม, ช่องว่างด้านความพร้อม, ชื่อพื้นที่ต้อนรับ, รายการคำเชิญ, เช็กลิสต์สัปดาห์แรก และร่างประกาศได้
• เหมาะสำหรับ: ฝ่าย People, Recruiting, IT, Workplace Operations และผู้จัดการที่ต้องต้อนรับพนักงานใหม่

16. เรียนรู้แนวคิดใหม่ (Knowledge Work / Data)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: 30m

• ให้ Codex อ่านเนื้อหาที่หนาแน่น เช่น งานวิจัย เอกสารประกอบการสอน หรือเอกสารยาว ๆ แล้วสรุปโจทย์ ปัจจัยสนับสนุน วิธีการ การทดลอง ข้อจำกัด และแนวคิดพื้นฐานที่มาก่อน
• สามารถใช้ Subagents แบ่งบทบาทเป็นการทำความเข้าใจโครงสร้างเนื้อหา การค้นคว้าความรู้พื้นฐาน การวิเคราะห์ภาพ/สมการ และการเขียนรายงานฉบับสุดท้าย
• ผลลัพธ์ควรอยู่ในรูปแบบที่กลับมาทบทวนได้ภายหลัง เช่น รายงาน Markdown, ไดอะแกรม Mermaid, concept map หรือ ตาราง claim-to-evidence
• เหมาะสำหรับ: คนที่ต้องเรียนรู้สาขาวิจัยที่ไม่คุ้นเคย แนวคิดเทคนิคที่ซับซ้อน หรือเนื้อหาคอร์สยาว ๆ อย่างรวดเร็ว

17. อัปเกรดการเชื่อมต่อ API (Evaluation / Engineering)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: 1h

• ย้ายการเชื่อมต่อ OpenAI API เดิมไปสู่โมเดลและความสามารถ API ล่าสุดที่แนะนำ พร้อมทั้งคงพฤติกรรมเดิมและตรวจสอบ regression ไปด้วย
• ไม่ใช่แค่เปลี่ยนชื่อโมเดลเท่านั้น แต่ควรทำ inventory ของ endpoint ปัจจุบัน, สมมติฐานเรื่อง tool, รูปแบบการตอบกลับ, prompt และเส้นทางการประเมินก่อน
• แนะนำให้ใช้ openai-docs เพื่อตรวจคู่มือโมเดล/พรอมป์ต์ล่าสุด และใช้ eval pipeline อย่าง Promptfoo เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมก่อนและหลังการเปลี่ยน
• เหมาะสำหรับ: ผลิตภัณฑ์ที่ใช้โมเดล/endpoint รุ่นเก่า และทีมที่ต้องมี regression test สำหรับการอัปเกรดโมเดล

18. ดีพลอยแอปหรือเว็บไซต์ (Front-end / Integrations)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: 30m

• จากรีโพซิทอรี, ภาพหน้าจอ, design brief, ไอเดียผลิตภัณฑ์, เอกสาร API และแหล่งข้อมูล Codex สามารถสร้างหรือแก้ไขเว็บแอปและดีพลอยไปจนถึง Vercel preview URL ได้
• หัวใจสำคัญคือให้ตรวจเช็กโปรเจกต์ก่อนดีพลอย รวมถึง build/test, การวิเคราะห์ log เมื่อเกิดความล้มเหลว และการยืนยัน preview
• หลังดีพลอยแล้วก็ทำต่อในเธรดเดิมได้ เช่น แก้เลย์เอาต์มือถือ, อัปเดตข้อมูลล่าสุด หรือแก้ build log ที่ล้มเหลว
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่อยากเปลี่ยนไอเดียหรือดีไซน์ให้เป็นเว็บ preview ที่แชร์ได้อย่างรวดเร็ว

19. แปลงดีไซน์ Figma เป็นโค้ด (Front-end / Design)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: 1h

• ผ่าน Figma MCP server เพื่อนำบริบทดีไซน์, ตัวแปร, แอสเซ็ต และ variant ของโหนดที่แม่นยำมาใช้ แล้วแปลเป็นโค้ดให้เข้ากับ design system ของรีโพซิทอรีเดิม
• แนะนำให้เริ่มจาก get_design_context แล้วตามด้วย get_metadata, get_screenshot เมื่อจำเป็น เพื่อเก็บโครงสร้างและข้อมูลอ้างอิงก่อนลงมือทำ
• ใช้ Playwright เปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ทำได้ในเบราว์เซอร์กับต้นฉบับอ้างอิงจาก Figma พร้อมแก้ซ้ำเรื่อง responsive behavior และความต่างของ interaction
• เหมาะสำหรับ: ทีมดีไซน์/ฟรอนต์เอนด์ที่ต้องนำหน้าจอหรือโฟลว์ที่เสร็จแล้วใน Figma ไปทำบน codebase เดิม

20. ทำ QA ให้แอปด้วย Computer Use (Automation / Quality)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: 30m

• Computer Use จะมองเห็นอินเทอร์เฟซจริงแล้วคลิก พิมพ์ และเลื่อน เพื่อรัน user flow หลักและบันทึกจุดที่ล้มเหลว
• ควรระบุให้ชัดเจนถึงสภาพแวดล้อม, flow หลักที่จะทดสอบ, รูปแบบ bug report, เกณฑ์ความรุนแรง, ขั้นตอนการทำซ้ำ และผลลัพธ์ที่คาดหวัง/ผลลัพธ์จริง
• สามารถจับได้ทั้ง functional bug และปัญหา UI โดยผลลัพธ์จะถูกสรุปในรูปแบบ triage summary เพื่อส่งต่อเป็นรายงาน QA หรือให้วิศวกร
• เหมาะสำหรับ: การตรวจสอบ flow หลักก่อนปล่อยรีลีส, ทีมที่ต้องการจัดโครงสร้าง manual QA

21. วิเคราะห์ชุดข้อมูลและสร้างรายงาน (Data / Analysis)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: 1h

• นำเข้าไฟล์ข้อมูลที่กระจัดกระจายมาทำความสะอาด, join, exploratory analysis, visualization และ modeling ก่อนแพ็กเป็นรายงานหรือแดชบอร์ดเพื่อใช้ในการตัดสินใจ
• สิ่งสำคัญคือให้ Codex ทำความเข้าใจ Python environment, package manager, โฟลเดอร์เอาต์พุต และธรรมเนียมการเขียนสคริปต์ของโปรเจ็กต์ก่อน
• งานอย่างการจัดระเบียบ notebook ที่ทำซ้ำ, การ export spreadsheet และการ packaging รายงานขั้นสุดท้าย สามารถย้ายไปเป็น reusable skill เพื่อให้นำ flow การวิเคราะห์เดิมกลับมาใช้ซ้ำได้ง่าย
• เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์/ทีมผลิตภัณฑ์ที่ต้องการผลลัพธ์การวิเคราะห์ที่ทำซ้ำได้ ตั้งแต่การจัดระเบียบข้อมูลไปจนถึงกราฟ บันทึก และรายงาน

22. จัดการงานที่มาจากข้อความ (Knowledge Work / Integrations)

ระดับความยาก: Easy | ใช้เวลา: 5m

• Computer Use จะค้นหาและจัดการงานแฝงในเธรด Messages เช่น การจอง การค้นคว้า การประสานตารางเวลา การส่งใบเสร็จ และการรวบรวมข้อมูล
• สามารถระบุผู้ส่งหรือเธรดที่ต้องการ และให้ร่างข้อความตอบกลับเพื่อส่งในเธรดข้อความเดิมหลังงานเสร็จได้
• สำหรับการกระทำที่ย้อนกลับได้ยาก เช่น การชำระเงิน การสั่งซื้อ หรือการยืนยันการจอง ต้องสั่งให้หยุดและขออนุมัติก่อนเสมอ
• เหมาะสำหรับ: คนที่ต้องการไม่พลาดงานย่อย ๆ ที่ต้องลงมือทำซึ่งเกิดจากข้อความส่วนตัว

23. สร้าง PoC จากไอเดีย (Front-end / Engineering)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: 1h

• ใช้ GPT Image/ImageGen สร้าง UI mockup คุณภาพสูงก่อนเพื่อกำหนดทิศทางด้านภาพ แล้วนำ mock นั้นมาเป็นฐานในการสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้ด้วย Build Web Apps หรือปลั๊กอิน Game Studio
• เหมาะกับไอเดียผลิตภัณฑ์ระยะแรกที่ PoC แบบคลิกได้จริงให้คำตอบได้มากกว่าการวางแผนเป็นเอกสารอย่างเดียว
• ควรแนบภาพที่จะนำไปพัฒนาจริงใน turn ใหม่ เพื่อให้ Codex อ้างอิงโดยตรงเป็น reference
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการทำภาพและตรวจสอบไอเดียแดชบอร์ด เครื่องมือ เว็บแอป หรือเกมอย่างรวดเร็ว

24. สร้างเกมบนเบราว์เซอร์ (Engineering / Code)

ระดับความยาก: Intermediate | ใช้เวลา: Long-running

• แทนที่จะเริ่มเขียนโค้ดจาก game brief ทันที ให้เริ่มจากการเขียน PLAN.md ที่มีเป้าหมายของผู้เล่น, main loop, การควบคุม, เงื่อนไขแพ้ชนะ, การเรนเดอร์ และแผนด้าน asset ก่อน
• ใช้ ImageGen สร้าง concept art, sprite, ฉากหลัง และ UI asset แล้ววนซ้ำด้วยการทดสอบความรู้สึกในการควบคุมและสถานะหน้าจอในเบราว์เซอร์จริงผ่าน Playwright
• เกมเป็นตัวอย่างงานที่เหมาะกับการทำงานแบบวนซ้ำระยะยาวของ Codex เพราะต้องตรวจสอบอย่างต่อเนื่องทั้งโค้ด UI ทรัพยากร ความสมดุล และการ deploy
• เหมาะสำหรับ: งานที่ต้องสร้างเกมบนเบราว์เซอร์ตั้งแต่ศูนย์ หรือทดสอบวนซ้ำทั้งความรู้สึกในการควบคุมและภาพของต้นแบบ

25. ปรับปรุงปัญหาที่ยากแบบวนซ้ำ (Engineering / Analysis)

ระดับความยาก: Advanced | ใช้เวลา: Long-running

• จัดเตรียมระบบประเมินที่ชัดเจน, สคริปต์ให้คะแนน และ artifact ที่ตรวจสอบได้ เพื่อให้ Codex รันลูปการปรับปรุงแบบอิงคะแนน
• ใช้ deterministic check ร่วมกับคะแนนแบบ LLM-as-a-judge และกำหนด stopping rule สำหรับ overall score และ judge average
• โครงสร้างคือให้ Codex ทำซ้ำในแต่ละรอบด้วยการตรวจผลลัพธ์ปัจจุบัน, วัดคะแนน, ใช้การปรับปรุงเพียงหนึ่งอย่าง, ประเมินซ้ำ และบันทึกล็อก
• เหมาะสำหรับ: ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพที่ไม่จบในครั้งเดียว หรืองานที่ต้องปรับปรุงคุณภาพเชิงภาพ/เชิงอัตวิสัยหลายรอบ

26. บันทึกเวิร์กโฟลว์เป็น Skill (Engineering / Workflow)

ระดับความยาก: Easy | ใช้เวลา: 5m

• บันทึกเธรด Codex ที่เคยทำงานได้ดี, กฎการรีวิว, คำสั่งทดสอบ, release checklist, กฎการออกแบบ, ตัวอย่างการเขียน และสคริปต์เฉพาะของแต่ละรีโพ ให้เป็น skill ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้
• ใช้ $skill-creator เพื่อจัดโครงสร้างว่าเมื่อไรควรเรียกใช้, ต้องใช้ข้อมูลและคำสั่งใด และต้องการเอาต์พุตแบบไหน
• skill ในโฮมไดเรกทอรีใช้ได้กับทุก repo และ skill ภายในโปรเจ็กต์สามารถ commit ร่วมกับทีมเพื่อแชร์กันได้
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการให้ Codex จดจำงานซ้ำ ๆ แทนการวาง prompt ยาว ๆ ซ้ำทุกครั้ง

27. อัปเดตเอกสารให้ทันสมัย (Engineering / Code)

ระดับความยาก: Easy | ใช้เวลา: 30m

• อ่านทั้งการเปลี่ยนแปลงโค้ด การทดสอบ release note และบริบทของ PR/issue แล้วอัปเดต README, เอกสารสำหรับนักพัฒนา, migration note และ runbook
• ควรให้ Codex หา feature name, config key, command และ example ที่เกี่ยวข้องจากเอกสารเดิมก่อน แล้วแก้ไขเฉพาะพื้นผิวเอกสารเท่าที่จำเป็น
• หากเป็นเอกสารสาธารณะ ต้องจำกัดไว้อย่างชัดเจนไม่ให้ปะปนกับ roadmap ภายใน ข้อมูลลูกค้า หรือบริบทที่ไม่เปิดเผย
• เหมาะสำหรับ: ทีมเอกสารเทคนิค/วิศวกรรมที่ต้องดูแลเอกสารให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงการทำงานของผลิตภัณฑ์

28. สร้างแอป iOS (iOS / Code)

ระดับความยาก: Advanced | ใช้เวลา: 1h

• ให้ Codex scaffold แอป iOS แบบ SwiftUI และจัดลูปการ build/run ที่เน้น CLI-first โดยใช้ xcodebuild หรือ Tuist
• หากเป็นโปรเจ็กต์เดิม สามารถให้ทำงานโดยตรวจสอบข้อมูล scheme, simulator, screenshot และ UI automation ผ่าน XcodeBuildMCP
• หากเพิ่ม skill ด้าน iOS เช่น SwiftUI expert, Liquid Glass หรือ SwiftUI performance ก็จะช่วยให้การพัฒนา UI, การใช้ API ล่าสุด และการตรวจประสิทธิภาพมีความเสถียรมากขึ้น
• เหมาะสำหรับ: แอป SwiftUI แบบ greenfield หรือโปรเจ็กต์ iPhone/iPad เดิมที่ต้องการการตรวจสอบผ่าน simulator

29. รีแฟกเตอร์โค้ดเบส (Engineering / Code)

ระดับความยาก: Advanced | ใช้เวลา: 1h

• ค้นหา dead code, logic ที่ซ้ำซ้อน, โมดูลขนาดใหญ่, abstraction ที่ล้าสมัย และ legacy pattern แล้วจัดระเบียบเป็นหน่วยเล็ก ๆ ที่รีวิวได้
• เนื่องจากการรีแฟกเตอร์ไม่ใช่ stack migration แต่เป็นงานปรับรูปทรงของระบบโดยคงพฤติกรรมเดิมไว้ จึงต้องระบุให้ชัดว่าต้องรักษา public behavior
• แนะนำให้ใช้ ExecPlan หรือ reusable skill เพื่อแบ่งงานจัดระเบียบขนาดใหญ่ออกเป็น checkpoint และวนซ้ำทั้งการทดสอบกับการตรวจสอบ
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่มีโค้ดเบสเก่าซึ่งต้นทุนการเพิ่มฟีเจอร์สูงขึ้นเรื่อย ๆ และต้องการการจัดระเบียบโดยคงพฤติกรรมเดิม

30. เพิ่ม iOS App Intents (iOS / Code)

ระดับความยาก: Advanced | ใช้เวลา: 1h

• ระบุแอ็กชันและเอนทิตีหลักภายในแอป เพื่อให้ใช้งานได้บน system surface เช่น Shortcuts, Siri, Spotlight, widgets และ controls
• ไม่ได้เริ่มจากทั้งหน้าจอ แต่เริ่มออกแบบแอ็กชันบางอย่างที่ผู้ใช้อาจอยากสั่งทำได้โดยไม่ต้องเปิดแอป และ object ที่ระบบต้องเข้าใจ
• เป็นเวิร์กโฟลว์ที่ให้ Codex วิเคราะห์โมเดล, navigation และเส้นทางการเข้าถึงข้อมูลของแอปเดิม แล้วทำ intent surface แรกให้มีขนาดเล็กก่อน
• เหมาะสำหรับ: แอปที่มีฟีเจอร์มีประโยชน์อยู่แล้ว แต่ยังไม่ค่อยแสดงตัวในระบบอัตโนมัติและการค้นหาของ iOS

31. การสร้างแอป macOS (macOS / Code)

ระดับความยาก: Advanced | เวลาที่ใช้: 1h

• เมื่อสร้างแอป macOS ที่ใช้ SwiftUI จะให้เลือก scene model ก่อน เช่น WindowGroup, Window, Settings, MenuBarExtra, DocumentGroup
• จัดลูปการ build/run แบบ shell-first ผ่าน xcodebuild หรือ swift build และ script/build_and_run.sh ภายในโปรเจกต์
• เมื่อแอปใหญ่ขึ้น จะจัดการเรื่องหน้าต่าง เมนู sidebar, Settings, AppKit interop และปัญหา signing ในมุมมองของแอปเดสก์ท็อป
• เหมาะสำหรับ: แอป Mac ใหม่ที่ต้องการโครงสร้าง native แบบเดสก์ท็อป และการปรับปรุง UI/build/deploy ของแอป Mac เดิม

32. การใช้ Liquid Glass (iOS / Code)

ระดับความยาก: Advanced | เวลาที่ใช้: 1h

• บนพื้นฐาน iOS 26 และ Xcode 26 จะ build แอป SwiftUI เดิม แล้วแยกความต่างระหว่าง system glass ที่ได้อัตโนมัติจาก standard control กับ custom UI ที่ต้องเปลี่ยนเอง
• ย้าย custom blur/material stack ไปใช้ glassEffect, GlassEffectContainer, glass button style และ transition แบบ glassEffectID ของ native
• หากต้องรองรับ iOS เวอร์ชันก่อนหน้า ต้องคง #available(iOS 26, *) และ fallback path ไว้อย่างชัดเจน
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการย้าย high-traffic flow ของแอปเดิมไปสู่ iOS 26 Liquid Glass อย่างปลอดภัย

33. การเพิ่ม telemetry บน Mac (macOS / Code)

ระดับความยาก: Advanced | เวลาที่ใช้: 30m

• เพิ่ม log แบบ high-signal ที่อิง Apple Logger ให้กับ flow เช่น การเปิดหน้าต่าง การเลือก sidebar คำสั่งเมนู และ milestone ของการซิงก์ในแอป Mac
• ให้ Codex build/run แอป แล้วพิสูจน์ผ่าน Console หรือ log stream ว่า event จริงเกิดขึ้นตามลำดับที่คาดไว้หรือไม่
• แนวทางนี้จะหลีกเลี่ยง payload ที่อ่อนไหว กำหนด subsystem/category ให้ชัด และทำให้ตัดสินใจแพตช์ถัดไปใน agentic debugging loop ได้อย่างมีหลักฐาน
• เหมาะสำหรับ: ฟีเจอร์ของแอป Mac ที่ติดตาม flow ได้ยากด้วย code review เพียงอย่างเดียว และลูปการดีบักที่อิง log

34. การดีบักบน iOS Simulator (iOS / Code)

ระดับความยาก: Advanced | เวลาที่ใช้: 1h

• Codex และ XcodeBuildMCP จะค้นหา scheme/simulator แล้ว build/run แอป จากนั้นอ่าน UI hierarchy และทำ tap, type, swipe, screenshot และ log capture
• หากจำเป็น สามารถแนบ LLDB เพื่อตรวจสอบ stack frame, local variables และ breakpoint แล้วเปลี่ยน vague bug report ให้เป็นการแก้ไขขนาดเล็กที่ทำซ้ำได้
• หลังแก้ไขแล้ว ต้องรันเส้นทางเดิมบน simulator เดิมอีกครั้งเพื่อเก็บหลักฐานว่าบั๊กหายไปแล้ว ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญ
• เหมาะสำหรับ: บั๊ก UI บน iOS ที่เกิดเฉพาะใน flow ของแท็บ/การเลื่อน/การป้อนข้อมูลบางแบบ รวมถึงปัญหา crash/hang/navigation

35. การตรวจสอบเหตุการณ์จาก dependency (Engineering / Quality)

ระดับความยาก: Advanced | เวลาที่ใช้: 1h

• เมื่อเกิด package advisory สาธารณะหรือเหตุการณ์ supply chain จะไม่เริ่มจากการแพตช์ทันที แต่จะจัดทำแผน audit แบบ read-only ที่ระมัดระวังก่อน
• Codex จะแยกแยะระหว่างแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้กับความเห็นทั่วไป กำหนดหลักฐานที่จะใช้พิสูจน์หรือ排除 exposure แล้วตรวจสอบ manifest, lock file, CI workflow และ script
• โดยพื้นฐานจะหลีกเลี่ยงการรัน ติดตั้ง build หรือทดสอบ code ที่ไม่น่าเชื่อถือ จนกว่าจะได้รับการอนุมัติอย่างชัดเจน
• เหมาะสำหรับ: ทีมความปลอดภัย/วิศวกรรม และผู้ดูแลระบบที่ต้องตอบสนองต่อ dependency incident อย่างรวดเร็ว

36. การเตรียมบรีฟสำหรับการประชุม (Integrations / Knowledge Work)

ระดับความยาก: Easy | เวลาที่ใช้: 30m

• รวบรวมบริบทการประชุมที่มีมากกว่าแค่ Calendar invite จากเอกสารใน Drive, เธรด Slack, Gmail และโน้ตก่อนหน้า แล้วจัดเป็น objective, agenda, open questions และ notes template
• Codex จะทำ sources inventory ก่อน แล้วแยกบริบทที่ยืนยันแล้ว, source gap และ open question ออกจากกัน
• เอกสารเตรียมประชุมควรสั้น อ่านกวาดตาได้ง่าย และติดตามได้ว่าเนื้อหาแต่ละส่วนมาจากแหล่งใด
• เหมาะสำหรับ: ผู้จัดการ, PM, ฝ่ายปฏิบัติการ, ผู้สัมภาษณ์ และคนที่ต้องรวบรวมบริบทก่อนประชุมอย่างรวดเร็ว

37. การดำเนิน playbook สำหรับอีเวนต์ (Integrations / Knowledge Work)

ระดับความยาก: Intermediate | เวลาที่ใช้: 1h

• รวบรวมช่องทางวางแผนอีเวนต์ เอกสาร/เด็ค/ชีต/เทมเพลตที่อนุมัติแล้ว และกำหนดเวลาจากปฏิทิน เพื่อสร้าง playbook ที่อิงแหล่งข้อมูล
• หัวใจสำคัญคือการแยกจัดการ copy ของหน้า event สาธารณะ กับเช็กลิสต์ปฏิบัติการภายใน ผู้รับผิดชอบ approval และ open questions
• หากเป็นอีเวนต์ที่จัดซ้ำ สามารถใส่ระบบอัตโนมัติในเธรดเดิมเพื่อติดตาม deadline, การอนุมัติ, เอกสารที่ขาดหาย และสถานะ launch checklist ได้
• เหมาะสำหรับ: การดูแลโปรแกรมอีเวนต์ของทีมชุมชน, DevRel, การตลาด และฝ่ายปฏิบัติการ

38. การทำ code migration (Engineering / Code)

ระดับความยาก: Advanced | เวลาที่ใช้: 1h

• เมื่อย้ายจาก legacy stack ไปยัง target stack จะเริ่มจากการทำ inventory ของ routing, data model, auth, config, background job, build, deploy, test และ external contract ก่อน
• เลือกกลยุทธ์แบบ incremental เช่น compatibility layer, การพอร์ตทีละโมดูล, branch-by-abstraction หรือการแทนที่แบบ strangler-style
• ในแต่ละ checkpoint จะทำ parity validation และหาก migration เองทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่มองเห็นได้ ก็จะจัดการเป็นข้อยกเว้นอย่างชัดเจน
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องเปลี่ยน framework/runtime/ภาษา/build system เป็นหน่วยที่ควบคุมได้

39. การรีแฟกเตอร์หน้าจอ SwiftUI (iOS / Code)

ระดับความยาก: Advanced | เวลาที่ใช้: 1h

• แยกไฟล์หน้าจอ SwiftUI ขนาดใหญ่เป็น section view ขนาดเล็กและ data flow ที่ชัดเจน โดยยังคงพฤติกรรมและเลย์เอาต์เดิมไว้
• ทักษะการ refactor SwiftUI view ของปลั๊กอิน Build iOS Apps แนะนำแนวทางแบบ MV-first, หลีกเลี่ยงการเพิ่ม view model ที่ไม่จำเป็น และย้าย side effect ออกไปไว้นอก body
• สิ่งสำคัญคือการเพิ่มลูปการตรวจสอบขนาดเล็กเพื่อยืนยันว่า UI ไม่ได้เปลี่ยนไปและการทำงานของฟีเจอร์ยังคงเดิม
• เหมาะสำหรับ: หน้าจอ SwiftUI ที่มีเลย์เอาต์, การแตกแขนง, งาน async และ inline action ปะปนกันอยู่ใน body

40. ร่าง PRD จากบริบทภายใน (Integrations / Knowledge Work)

ความยาก: Easy | ระยะเวลา: 30m

• รวบรวมโปรเจกต์ Linear, ช่องแผนงานใน Slack, เอกสารใน Notion/Google Drive, บันทึกการประชุม และเอกสารวิจัย เพื่อเขียน PRD ที่พร้อมให้ตรวจทาน
• ควรกำหนด section contract ให้ชัดเจน เช่น ปัญหา, ผู้ใช้, ข้อกำหนด, UX, ประเด็นด้านเทคนิค, launch plan, timeline, สิ่งที่ตัดสินใจแล้ว และ open questions
• ควรตรวจดู source appendix ก่อนเพื่อดูว่า Codex ใช้บริบทอะไรบ้าง จากนั้นจึงค่อยปรับ requirements และ open questions
• เหมาะสำหรับ: PM/ทีมผลิตภัณฑ์ที่ต้องเปลี่ยนข้อมูลจากการหารือภายในทีมให้เป็น PRD, proposal, launch brief หรือ decision memo

41. คาดการณ์กระแสเงินสด (Data / Knowledge Work)

ความยาก: Intermediate | ระยะเวลา: 30m

• ป้อน beginning cash, expected receipts, payroll, vendor payments, debt, tax, capex, working capital และ timing assumptions เพื่อสร้าง workbook สำหรับคาดการณ์ cash flow ที่แก้ไขได้
• ให้คง cadence ของต้นฉบับไว้ และสร้างแท็บสรุปที่แสดงทั้ง safety balance breach และ assumptions ที่ก่อให้เกิด cash pressure
• เปิดไฟล์ .xlsx ที่สร้างขึ้นใน Codex เพื่อตรวจสอบ formula, scenario และ timing assumption แล้วแก้ไขต่อในเธรดเดียวกัน
• เหมาะสำหรับ: ทีม finance/operations ที่จัดทำ cash forecast แบบ 13 สัปดาห์หรือรายเดือน

42. สร้างโมเดลประเมินมูลค่าแบบ DCF (Data / Knowledge Work)

ความยาก: Intermediate | ระยะเวลา: 30m

• ป้อน historical financials, valuation assumptions และ modeling notes เพื่อสร้าง workbook DCF ที่มี revenue growth, margin, capex, working capital, WACC และ terminal value
• Codex จะสร้างไฟล์ .xlsx ที่แก้ไขได้พร้อมแท็บโมเดล, formula, assumptions และ valuation summary และผู้ใช้สามารถตรวจสอบ/แก้ไขได้โดยตรงใน Codex
• สามารถทำต่อในเธรดเดิมได้ เช่น ตรวจสอบ formula link, เปลี่ยน assumptions, เพิ่ม scenario และปรับโมเดลให้กระชับขึ้น
• เหมาะสำหรับ: ทีม analyst/finance ที่ต้องสร้างและตรวจทาน valuation workbook อย่างรวดเร็ว

43. ทบทวนงบประมาณเทียบกับผลจริง (Data / Knowledge Work)

ความยาก: Easy | ระยะเวลา: 30m

• ป้อน budget plan, actuals export และ close notes เพื่อสร้าง workbook สำหรับการทบทวนที่แมป actuals เข้ากับหมวดหมู่ในแผนและคำนวณ variance
• คง input ต้นฉบับ, mapping, variance formula และ summary tab ไว้ พร้อมแยก reconciliation issue ออกจาก open finance question
• สามารถทำต่อในเธรดเดิมได้ เช่น แก้ category mapping, เพิ่ม department cut และร่าง finance summary
• เหมาะสำหรับ: ทีม finance ที่ต้องรีวิวการปิดบัญชีรายเดือนและอธิบายความต่างของการใช้จ่ายเทียบกับงบประมาณให้ผู้บริหาร

44. ทำงานตามเป้าหมาย (Engineering / Automation)

ความยาก: Advanced | ระยะเวลา: Long-running

• ใช้ /goal เพื่อให้ Codex ทำงานระยะยาวต่อเนื่องจนถึงเงื่อนไขสิ้นสุดที่ตรวจสอบได้ แทนที่จะหยุดในเทิร์นเดียว
• ระบุ objective, stopping condition, ไฟล์/เอกสาร/ล็อก/แผนที่ต้องอ่านก่อน และคำสั่งหรือ artifact ที่ใช้พิสูจน์ความคืบหน้าให้ชัดเจน
• เหมาะกับงานอย่าง migration, large refactor, deployment retry loop, experiment, game และ prototype ซึ่ง Codex สามารถเดินหน้าต่อเองเป็นราย checkpoint ได้
• เหมาะสำหรับ: งานเขียนโค้ดที่ต้องทำต่อเนื่องหลายชั่วโมง แต่มีเป้าหมายและลูปการตรวจสอบที่ชัดเจน

45. เพิ่ม Evals ให้แอป AI (Evaluation / Quality)

ความยาก: Intermediate | ระยะเวลา: 1h

• วิเคราะห์ prompt, model call, tool, retrieval, agent และ product requirement ของแอป AI ที่มีอยู่ แล้วเพิ่ม Promptfoo eval suite
• แทนที่จะพยายามประเมินทั้งระบบในคราวเดียว ควรเริ่มจากพฤติกรรมที่ผู้ใช้มองเห็นได้เพียงอย่างเดียวก่อน เช่น classification, extraction, summarization, routing, grounding, tool use หรือกฎด้านรูปแบบ
• Codex จะสร้าง config และ test data, รัน eval ในเครื่อง และทิ้งคำสั่งที่สามารถนำไปใช้ต่อได้ภายหลัง
• เหมาะสำหรับ: ทีมแอป AI ที่ต้องการสร้าง regression test ก่อนเปลี่ยน model/prompt/retrieval/agent

46. แปลง user story เป็น UI mock (Integrations / Knowledge Work)

ความยาก: Easy | ระยะเวลา: 30m

• รวบรวมฟีดแบ็กที่กระจัดกระจายอยู่ใน Slack, Linear, Google Drive, บันทึก customer call ฯลฯ มาจัดเป็น user story และ constraint แล้วใช้ ImageGen สร้างทิศทางของ UI mock
• หากมี user story ที่ชัดเจนอยู่แล้วก็เริ่มได้ทันที แต่ถ้ายังไม่มี Codex จะรวบรวมบริบทก่อนเพื่อทำให้ปัญหาและความต้องการเป็นรูปแบบที่ชัดเจน
• สามารถแนบ mock ที่เลือกกลับมาอีกครั้งในเทิร์นใหม่ เพื่อพัฒนาเป็น working prototype ที่นำ design system และคอมโพเนนต์จากโค้ดเบสเดิมกลับมาใช้ซ้ำ
• เหมาะสำหรับ: ทีมผลิตภัณฑ์/ดีไซน์/วิศวกรรมที่ต้องการเปลี่ยนฟีดแบ็กผลิตภัณฑ์ที่กระจัดกระจายให้เป็นทิศทางเชิงภาพ และต้องการ mock สำหรับให้ทีมตรวจทาน

47. นำแอปเข้าสู่ ChatGPT (Integrations / Code)

ความยาก: Advanced | ระยะเวลา: 1h

• ออกแบบแอป ChatGPT โดยยึดผลลัพธ์ของผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงเพียงอย่างเดียวเป็นศูนย์กลาง และสร้าง MCP server, optional web component และ tool metadata แบบ end-to-end
• Codex เหมาะสำหรับมอบหมายงานด้านการออกแบบ tool surface และ metadata, การทำ scaffold ของ MCP server, การพัฒนา widget, การเชื่อมต่อกับ ChatGPT และการทดสอบ golden prompt
• ใน v1 ควรตัดสินใจก่อนว่า widget จำเป็นจริงหรือไม่, ต้องมีการยืนยันตัวตนและการ deploy หรือไม่, และสามารถทดสอบ local HTTPS กับตรวจสอบ developer mode ได้หรือไม่
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่กำลังสร้างแอป ChatGPT ตัวแรก หรือต้องการเริ่มต้นโดยไม่ขยาย MCP server/tool metadata ให้ใหญ่เกินความจำเป็น

48. สร้างแอป React Native ด้วย Expo (Mobile / Engineering)

ระดับความยาก: Intermediate | เวลา: 1h

• ใช้ปลั๊กอิน Expo เพื่อ scaffold แอป React Native และทำตามแนวทางของ Expo Router, Expo-native package convention และวงจรการทดสอบที่รวดเร็วด้วย Expo Go
• จะขยับไปใช้ dev client หรือ EAS build ก็ต่อเมื่อต้องการ custom native code, การแจกจ่ายผ่าน store หรือ capability ที่ Expo Go ไม่รองรับ
• Codex ช่วยสร้าง workflow ที่สมบูรณ์หนึ่งชุดซึ่งมี navigation แบบ native-feeling รวมถึง loading/empty/error states และช่วยตรวจสอบด้วยเส้นทางที่เร็วที่สุด
• เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่ต้องการทำต้นแบบแอปมือถืออย่างรวดเร็วด้วย Expo หรือเตรียมพร้อมก่อนเข้าสู่การทำงานบน native IDE

49. สร้าง CLI ที่ Codex ใช้งานได้ (Engineering / Code)

ระดับความยาก: Intermediate | เวลา: 1h

• นำ API, แหล่ง log, export inbox, local DB และสคริปต์ของทีมที่ Codex ต้องเข้าถึงซ้ำๆ มาครอบเป็น composable CLI เพื่อให้รันได้ในทุก repo
• CLI ที่ดีควรมีพฤติกรรมแบบ agent-friendly เช่น paged search, exact read by ID, predictable JSON, download, local index และ draft-before-write
• ใช้ $cli-creator เพื่อสร้าง CLI และใช้ $skill-creator เพื่อสร้าง companion skill ที่บันทึกว่าเมื่อใดควรใช้ CLI นี้
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องให้ Codex อ่าน ค้นหา และจัดการบริการหรือแหล่งข้อมูลเดิมๆ อย่างปลอดภัยอยู่บ่อยครั้ง

50. จัดลำดับความสำคัญของ action item ใน Slack (Automation / Integrations)

ระดับความยาก: Easy | เวลา: 30m

• อ่าน Slack DM, กลุ่ม DM, การ mention ในช่อง และ thread reply เพื่อแยกแยะคำขอโดยตรง, follow-up โดยนัย, รายการที่แก้แล้ว และ action ที่ยังคงค้างอยู่
• Codex จะอ่านจนถึงส่วนท้ายล่าสุดของ thread แล้วตัดสินว่ายัง unresolved หรือไม่ จากนั้นจึงสร้าง ranked action queue ตามความเร่งด่วนและผลกระทบ
• สามารถร่างข้อความตอบกลับหรือ handoff ได้ แต่ควรจำกัดให้การ post/send จริงเกิดขึ้นหลังการตรวจทาน
• เหมาะสำหรับ: workstream ด้าน launch, support, product, operations และ community ที่รับงานผ่าน Slack

51. รันเวิร์กโฟลว์ปฏิบัติการที่ตรวจสอบได้ (Automation / Integrations)

ระดับความยาก: Intermediate | เวลา: 30m

• ให้ Codex ดำเนินงานปฏิบัติการแบบทำซ้ำ เช่น access update, invite batch, quota change, customer setup, routing check และ migration follow-up
• ระบุ input table, approval source, policy, script/API/CLI/skill ที่จะใช้รัน, การทำ dry run และ retry boundary ให้ชัดเจน และไม่ให้เดาฟิลด์ที่ขาดหาย
• กำหนดให้มี verification artifact ที่มนุษย์ตรวจสอบได้ เช่น CSV ผลลัพธ์, log file, dashboard link, screenshot และ PR check
• เหมาะสำหรับ: งานปฏิบัติการที่ต้องการอินพุตแบบมีโครงสร้าง และมีร่องรอยการอนุมัติ/การตรวจสอบที่ชัดเจน

52. เปลี่ยนการประชุมให้เป็นงานติดตามผล (Automation / Integrations)

ระดับความยาก: Intermediate | เวลา: 5m

• ใช้ Zoom transcript และ AI Companion summary เพื่อจัดโครงสร้าง key takeaway, risk, opportunity, decision และ action item ที่ออกมาจากการประชุมกับลูกค้า
• Codex จะร่าง follow-up email, account plan, CRM update และ Slack notification แต่การส่งหรือบันทึกจริงควรให้ผู้ใช้ตรวจทานก่อน
• หากเชื่อมต่อ Zoom cloud recording, transcript, AI Companion summary และ destination tool อย่าง Gmail, Slack, Google Docs และ CRM เข้าด้วยกัน จะยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องจัดการงานติดตามผลซ้ำๆ หลัง discovery, renewal, implementation และ executive sponsor call