Ship ใน 6 วัน,
ไม่ใช่ 6 เดือน
พัฒนา web apps, mobile apps และ AI agents ระดับ production โดย engineer ที่สั่งการ AI agent fleet. สำหรับทีม procurement ที่ต้องการ delivery date ที่ defend ได้
จากไอเดียถึง production
AI Agents & Automation
สร้าง AI agent ที่อ่านเอกสารของคุณ, run workflow และทำงานใน tool ที่ทีมใช้อยู่. RAG retrieval, multi-agent orchestration และ eval rig ที่ทำให้ระบบ reliable พอจะ ship จริง
AI-powered SaaS Products
พัฒนา product ที่มี AI เป็นแกน ไม่ใช่ feature ติด edge. multi-tenant architecture, subscription billing, vector search, prompt caching เพื่อ unit economic ที่อยู่ได้ในระยะยาว
Custom Web & Mobile Apps
พัฒนา full-stack web และ mobile app end-to-end · AI agent ช่วย write, test และ document คู่กับทีม
Internal Tools & Integrations
เชื่อม dashboard, ETL pipeline และ AI extraction เข้ากับระบบเดิม. แทนที่งาน manual รายสัปดาห์ด้วยระบบที่ทีมไว้ใจ
6 วันจากบรีฟถึงส่งงาน
ไม่ใช่กำหนดการเร่งรัด · เป็นจังหวะธรรมชาติของทีมเล็กที่ใช้ AI ได้เต็มที่. เราตัดสิ่งที่ทีมทั่วไปใช้ 3 เดือนให้เหลือ 1 สัปดาห์ ด้วยการ commit risk ก่อน commit ทำจริง
- 01 DAY 0
บรีฟและประเมิน
เราประเมินงานก่อนตกลงทำ. 1 call · scope ที่เขียนเป็นลายลักษณ์ · กำหนดส่งมอบที่กล้ารับ. ถ้าทำไม่ได้ในกรอบ 6 วัน เราจะบอก
- 02 DAYS 1–2
ดีไซน์และทดลอง
Architecture, data model และ clickable prototype. ทำให้ risk ชัดก่อน commit ทำจริง. ทุก assumption ที่อันตรายโดน spike ด้วยโค้ดจริง ไม่ใช่ Figma
- 03 DAYS 3–6
ส่ง MVP
ทุก flow ใช้งานได้ end-to-end บน production infrastructure. AI gen test · WCAG audit · Lighthouse ≥95 รวมอยู่ในรอบ ไม่ใช่หลังจาก ship
- 04 ONGOING
ขัดเกลาบน production
real user · real data · real iteration. monitoring, error budget และ changelog gen เองตอนเรา ship. handoff เป็น Loom + docs auto-generate
6 วันได้ เพราะ AI อยู่ใน build ไม่ใช่ติดข้าง build
engineer ทุกคนสั่ง agent หลายตัวที่อ่าน codebase, เขียน test, refactor module และ document ไปพร้อมกัน. ratio ที่สำคัญไม่ใช่ engineer ต่อ feature แต่เป็น supervised-agent-hour ต่อ feature. ratio นั้นคือสิ่งที่บีบรอบงานลงเหลือ 6 วัน โดยไม่กระทบ quality
- RAG retrieval บน codebase ของลูกค้า
- Multi-agent orchestration ผ่าน Claude SDK
- Structured-output schemas
- Prompt caching · context pinning
- AI-driven eval rig ก่อน ship
- Auto-generated test cases
- Doc gen คู่ขนานกับ code
ของจริง · ใช้งานจริง
ดูทั้งหมด →RAG-grounded product Q&A on 1.2M SKUs
Conversion +42%, support ticket ลด 28%, ground-truth answer ครอบคลุม 12 หมวดสินค้า
ผู้ค้าปลีก top-5 ของไทย (NDA)
Multi-agent compliance review
manual cycle 8 สัปดาห์ → supervised-agent loop 6 วัน
ธนาคารระดับภูมิภาค
Rails monolith → Cloudflare Workers
replatform 3 เดือน, zero downtime, p99 latency ลด 4 เท่าบน edge
B2B SaaS, เอเชีย
6 commit ที่ทำให้ 6 วัน ship ได้จริง
ทุกข้อคือ clause ที่เราเซ็นก่อน kickoff ไม่มีข้อไหนเป็นแค่ความตั้งใจ
- 01
สัมภาษณ์ user, ข้าม org chart
เรานั่งกับคนที่เปิด app ตอน 9 โมงเช้า. Stakeholder เห็น build หลังจากเรารู้แล้วว่า user เจอปัญหาอะไร
- 02
ใช้ agent เหมือน junior engineer
engineer 1 คนคุม agent 3 ถึง 5 ตัว เขียน review refactor test ขนานกัน. engineer กด approve ทุก merge
- 03
ตัด MVP วันที่ 6, polish ด้วย analytics สัปดาห์ที่ 2
วันที่ 6 ขึ้น production พร้อม auth จริง data จริง user จริง. 14 วันถัดไป polish จากสิ่งที่ user คลิกจริง
- 04
ตีราคา scope ก่อนเซ็น
คุณได้ estimate 1 หน้า บอกจำนวนวัน จำนวน agent และสิ่งที่เราจะไม่ทำ. Change request ตีราคาใหม่ ไม่กลืนเงียบ
- 05
Gen test แล้ว gate deploy
Agent เขียน unit integration E2E วันเดียวกับที่ทำ feature. CI block merge ถ้า coverage ต่ำกว่า 80 เปอร์เซ็นต์
- 06
เขียน doc ใน commit เดียวกัน
ทุก PR ship พร้อม README API reference runbook. Reviewer reject PR ที่ doc ตามไม่ทัน code
มีอะไรอยาก ship?
ตอบกลับภายใน 1 วันทำการ ทุกประเทศใน APAC พร้อม rough scope และ timeline