English & AI Academic Lab - ครู J Facebook ad: “นี่คือลิสต์ของปัญหาจริงจากการสัมภาษณ์ผู้ใช้งานมาเกี่ยวกับใช…”

About this ad

Meta Ad Library ID

809068251851063

Platforms

Facebook, Instagram and Messenger

Relaunches

2

Niche

AI & Software

How we count

Ad text

▪️นี่คือลิสต์ของปัญหาจริงจากการสัมภาษณ์ผู้ใช้งานมาเกี่ยวกับใช้ AI ช่วยประเมินบทความครับ 1. ชมก่อนวิจารณ์ 2. หาสิ่งที่ปรับได้ ได้แบบไม่จำกัด (never ending) ถามทุกรอบเจอประเด็นใหม่ทุกรอบ 3. บอกอาการ แต่กลับไม่บอกวิธีแก้ 4. ไม่เช็ค journal scope — วิจารณ์ paper ทุกวารสารเหมือนกันหมด 5. ผู้ใช้ถามนำ → AI ตอบตามทิศทางที่ผู้ใช้อยากได้ยิน 6. แก้ grammar/wording ได้ดี แต่ไม่จับ structural flaw (RQ ไม่ตรง data, framework misuse) 7. บอกทุกอย่างพร้อมกัน แต่ไม่บอกว่าอันไหนสำคัญก่อนหลัง ไม่มีลำดับความสำคัญ . 🔅 และนี่คือแนวทางแก้ปัญหาที่พยายามปิด Gap ด้านบนทั้งหมดในคอร์สใหม่ครับ 1. วิจารณ์ตรงๆ ไม่ประจบ AI Mentor เปิดมาด้วยกติกาชัด: ห้ามชม ห้าม hedging ห้ามตอบกลางๆ ทุกคำวิจารณ์ต้องบอก 3 อย่าง — ปัญหาคืออะไร, ทำไมถึงเป็นปัญหา, แล้วควรแก้ยังไง 2. มีจุด stop point ที่ตกลงกันก่อนเริ่ม แทนที่จะวิจารณ์ไปเรื่อยๆ จนเราท้อ ระบบบังคับให้ตกลง "เกณฑ์ผ่าน" ก่อนเริ่มงาน ผลคือ รู้ตั้งแต่แรกว่าต้องแก้กี่จุด เมื่อไหร่ที่ "พอ" และเมื่อไหร่ที่ต้องตัดสินใจเปลี่ยน scope 3. มาตรฐานผูกกับของจริง ไม่ใช่ความเห็น AI ระบบนี้บังคับให้ AI ชี้ได้ว่า "paper จริงที่ตีพิมพ์ในวารสารนี้ทำแบบนี้ ของคุณยังไม่ทำ" — ถ้าชี้ไม่ได้ คำวิจารณ์นั้นไม่นับ ทำให้มั่นใจได้ว่ากำลังเดินตาม standard ที่วารสารเป้าหมายยอมรับจริง ไม่ใช่ standard ในจินตนาการ . ⭐️ นี่คือคอร์สใหม่ครับ ชื่อ “ระบบ AI Mentor พัฒนา Manuscript สู่มาตรฐานวารสารระดับสูง” สอนอะไรบ้างในวิดีโอบทเรียน 75 นาที 🔅ช่วงที่ 1 (20 นาที) — สร้าง Skill ของคุณเอง สอน step-by-step: เปิด Claude Skills → เขียน system prompt → ทดสอบ → ใช้ได้จริง ได้ทันที: Skill 1 ตัวพร้อมใช้ + เข้าใจ logic สร้างเพิ่มเองได้ 🔅ช่วงที่ 2 (35 นาที) — ใช้ Skill พัฒนา paper จริง สาธิตเต็ม workflow: peer-review → ตั้งเกณฑ์ผ่าน → เทียบ paper จริงในวารสารเป้าหมาย → rewrite ได้ทันที: เห็นทั้งระบบทำงานจริงกับ paper 1 ฉบับ + template apply กับงานคุณได้ทันที 🔅ช่วงที่ 3 (20 นาที) — Modular Checklist เจาะลึกราย section สอนใช้คำสั่งแยกประเมินแต่ละ section + เช็คก่อน-หลังแก้ว่าดีขึ้นจริง ได้ทันที: Checklist พร้อมใช้ + เทคนิคประเมินแบบเจาะจุด ไม่ต้องรันใหม่ทั้ง paper . ผลลัพธ์ที่คุณจะได้จากคอร์สนี้ ✅ ก่อน Submit * รู้ว่า paper ของคุณ fit กับวารสารเป้าหมายแค่ไหน (เป็นตัวเลข ไม่ใช่ความรู้สึก) * เห็น จุดอ่อนเชิงโครงสร้าง ที่อ่านเองไม่เจอ (ไม่ใช่แค่แก้คำ แก้ประโยค) * มี เกณฑ์ชัดเจน ว่าต้องแก้กี่จุดก่อนพร้อมส่ง — ไม่ต้องเดา * ได้ roadmap ว่าแก้ section ไหนก่อน-หลัง ตามลำดับความสำคัญ ✅ ระหว่างแก้ * ไม่วน loop — มี hard cap ว่าแต่ละจุดแก้ได้ไม่เกินกี่รอบ * เทียบกับ paper จริง ที่ตีพิมพ์แล้วในวารสารเป้าหมาย ไม่ใช่มาตรฐานในจินตนาการ * mentor วิจารณ์ตรง — ไม่ชม ไม่ประจบ บอกตรงๆ ว่าตรงไหนพังและเพราะอะไร * หยุดถามแทรกได้ตลอด เมื่อสงสัย แล้วกลับมาที่จุดเดิมได้ ✅ หลังเรียนจบ * ใช้ระบบนี้ซ้ำได้กับทุก paper ในอนาคต ไม่ต้องเรียนใหม่ * เซฟเวลา 3-6 เดือน ของการแก้ paper แบบเดาทาง * ลดโอกาส desk reject จากเหตุผล scope mismatch * มั่นใจในการกดส่ง เพราะรู้ว่าทำเต็มที่แล้วจริงๆ ❌ แต่ * ไม่การันตี accept — ผลขั้นสุดท้ายอยู่ที่ reviewer + journal politics + luck * ไม่เขียน paper ให้ — คุณต้องเขียนเอง ระบบช่วยชี้ทางและให้คำปรึกษา * ไม่แทน data ที่ขาด — ถ้า data ตอบ RQ ไม่ได้ การเขียนสวยแค่ไหนก็ไม่ช่วย . 🎁 สิ่งที่ได้รับหลังสั่งซื้อ 1. วิดีโอบทเรียน 75 นาที (มูลค่า 1,500) 2. ไฟล์ System prompt สำเร็จรูป (มูลค่า 800) 3. Modular Peer-review Checklist (มูลค่า 600) 4. Blueprints copy-paste (มูลค่า 500) 5. Ebook "The Manuscript System" (มูลค่า 400) รวมมูลค่า 3,800 👉 ราคาเปิดตัว 1,499 (ประหยัด 60%) (สำหรับ 100 คนแรก ถัดจากนั้นปรับเป็นราคาปกติคือ 2,400 บาท) ❣️ ลูกค้าเก่าทุกคอร์ส สั่งซื้อได้ในราคา 990.- ครับ . อันนี้คือใหม่ล่าสุดเลยครับ เหมาะกับคนที่ใช้ Claude เป็นหลัก สนใจเรียนรู้คอร์สนี้ … พิมพ์ว่า "รับ Skill" แล้วส่งข้อความมาได้เลย ผมจะส่งรายละเอียดให้ทางข้อความครับ Best wishes, James