Blockdit Logo (Mobile)
Pasin Suttikittipong, Ph.D.
•
9 พ.ย. 2025 เวลา 03:43 • วิทยาศาสตร์ & เทคโนโลยี

🚀 สรุปวิธีใช้ “Opal” AI ใหม่จาก Google สร้างเว็บแอปฟรี! 🤯 ไม่ต้องเขียนโคด 🇹🇭

เฮ! ชาวไทยได้เล่นของใหม่กันอีกแล้วครับ! 🤩
Google Labs เพิ่งประกาศอัปเดตเครื่องมือ AI ตัวใหม่ชื่อ “Opal” ให้ใช้งานได้ในกว่า 160 ประเทศ และแน่นอน... มีประเทศไทยด้วย! 🇹🇭
🩻มีแอพประเมิน “ความเสี่ยงเครื่องมือแพทย์” ที่ผมได้ลองใช้ Opal ทำให้ลองเล่นกันด้วยนะครับ (link อยู่ล่างสุดในบทความนี้เลย)
Opal เจ้านี่เคยเปิดตัวไปเมื่อเดือนกรกฎาคมและได้รับเสียงฮือฮามาก เพราะมันคือเครื่องมือที่เปลี่ยน "คำสั่ง" (Prompt) ของเรา ให้กลายเป็น "เว็บแอป" ที่ใช้งานได้จริง!
และจุดที่พีคที่สุดคือ... คุณ “ไม่ต้องเขียนโคด” เลยแม้แต่บรรทัดเดียว! 🚫💻
แล้วมันใช้งานยังไง? มาดูกันเลยครับ!
🤔 Opal ทำอะไรได้บ้าง?
เมื่อเราเข้าไปที่เว็บ Opal หน้าแรก เราจะเจอตัวอย่างเว็บแอปที่ Google สร้างไว้ให้ลองเล่นเพียบเลยครับ เราสามารถกดเข้าไปดูเบื้องหลังได้ด้วยว่าเขาใช้ Prompt (คำสั่ง) ยังไง
ตัวอย่างแอปที่น่าสนใจ เช่น:
• ✍️ Blog Post Writer: แค่พิมพ์หัวข้อที่อยากรู้ AI ก็จะไปรีเซิร์ชและสร้างเนื้อหามาให้ทันที พร้อมรูปภาพประกอบเสร็จสรรพ
• 🎓 Learning with YouTube: แค่แปะลิงก์ YouTube ที่เราอยากเรียนรู้ AI จะสรุปและสร้างเป็น "แบบทดสอบ" (Quiz) จากวิดีโอนั้นให้เราทันที!
🛠️ อยากสร้างแอปของตัวเอง? ทำตามนี้เลย!
ทีนี้ ถ้าเราอยากสร้างเว็บแอปของตัวเองบ้าง ต้องทำยังไง? ง่ายนิดเดียวครับ:
1. หลังจากเข้าเว็บ Opal ให้กดคลิกที่ “Create new” (สร้างใหม่)
2. ที่ช่องด้านซ้ายมือ ⌨️ จะมีช่องให้เรา Prompt (พิมพ์คำสั่ง) ว่าอยากได้เว็บแอปอะไร
• (ตัวอย่างที่ MarketThink ทดลอง: “ช่วยสร้าง Quiz การตลาดพื้นฐาน 10 ข้อแบบง่าย ๆ ให้หน่อย”)
3. รอสักครู่... AI จะสร้างหน้าตาที่ออกมาเป็น "กล่อง ๆ" (Boxes) 📦 ที่เชื่อมโยงกัน ซึ่งนี่คือหัวใจของ Opal ครับ!
🎨 ไขความลับ 3 กล่องสีของ Opal
เจ้ากล่องที่ AI สร้างขึ้นมา จะมี 3 สีหลักๆ ที่เราต้องรู้จักครับ:
• 🟨 กล่องสีเขียวเหลือง (Input):
นี่คือ "ส่วนรับข้อมูล" ครับ คือกล่องที่ ผู้ใช้งาน แอปของเราจะต้องเป็นคนกรอกข้อมูล หรือพิมพ์คำตอบลงไป
• 🟦 กล่องสีฟ้า (Generate):
นี่คือ "สมอง" 🧠 ของแอปครับ เมื่อเรากดเข้าไปดู จะเห็นเลยว่ากล่องนี้ถูกสั่งให้ AI ทำงานอะไร และใช้โมเดล AI ตัวไหน (มีทั้ง Gemini 2.5 Flash และ Pro, Imagen 4 สำหรับสร้างภาพ, หรือ Veo สำหรับสร้างวิดีโอ)
• 🟩 กล่องสีเขียว (Output):
นี่คือ "ผลลัพธ์" 📄 ที่แอปจะแสดงออกมาให้ผู้ใช้เห็น หลังจากที่ AI ประมวลผลเสร็จแล้ว
🚀 เทสต์แอปและแชร์ให้เพื่อน!
1. ทดลองแอป: ที่ด้านขวามือ จะมีช่อง Preview (ตัวอย่าง) ให้เราทดลองกดใช้เว็บแอปที่เราเพิ่งสร้างขึ้นมาได้เลย
2. ยังไม่พอใจ?: 🧐 ถ้าลองใช้แล้วไม่ชอบ เราสามารถกลับไปแก้ Prompt ในกล่องสีฟ้า (Generate) เพื่อสั่งงาน AI เพิ่มเติมได้ตลอด
3. เปลี่ยนสี: มีเมนู “Theme” 🎨 ให้เราช่วยกำหนดสีสันของเว็บแอปได้ตามใจชอบ
4. แชร์เลย!: เมื่อได้แอปที่พอใจแล้ว กดที่เมนู “Share App” 🔗 ด้านบนขวา เปิดสิทธิ์ให้คนอื่นเข้าถึง แล้ว Copy Link ส่งให้เพื่อน ๆ หรือลูกค้าลองเล่นได้เลย!
#Opal #Google #GoogleAI #NoCode #สร้างแอปด้วยAI #AI
ช่วงนี้ผมลองใช้ Opal ในการสร้างแอปประเมินความเสี่ยงของเครื่องมือแพทย์ตามแนวทาง JCAHO (Fennigkoh & Smith model) และ ECRI เพื่อให้ระบบช่วยคำนวณคะแนนอัตโนมัติ เช่น EF, PR, MR และจัดระดับความเสี่ยงของเครื่องมือได้ในทันที
🔹 ผลลัพธ์ที่ได้:
Opal สามารถออกแบบอินเทอร์เฟซให้กรอกข้อมูลและคำนวณคะแนนได้ครบถ้วน (ดูภาพตัวอย่าง)
แต่ในทางปฏิบัติ…
ผมพบว่า AI ยังไม่เข้าใจโครงสร้างคำสั่งเชิงเทคนิคของ JCAHO และ ECRI ทั้งหมด ถ้าเราให้ prompt แบบสั้นเกินไป ระบบจะตีความผิดหรือแสดงผลลัพธ์ไม่ตรงตามเกณฑ์
🔹 สิ่งที่ช่วยแก้ปัญหา:
ผมต้องเขียน prompt ยาวเกือบ 4 หน้า A4 ในการสร้าง app โดยระบุขั้นตอน อย่างเป็นลำดับและมีตัวอย่างประกอบ เช่น
• อธิบายเกณฑ์การให้คะแนน EF, PR, MR ทีละระดับ
• ระบุเงื่อนไขการคำนวณ EM Number และการจำแนก High/Medium/Low Risk
• เพิ่มส่วนให้ระบบสรุปแนวทาง PM สำหรับเครื่องมือความเสี่ยงสูง
เมื่อปรับแบบนี้แล้ว Opal จึงสามารถสร้างและวิเคราะห์เป้าหมายของแอปได้แม่นยำขึ้นมาก ✅
🔹 ข้อสังเกตเพิ่มเติม:
ขั้นตอน ประมวลผลผลลัพธ์ (ก่อนแสดงผล) ใช้เวลาประมาณ 1–2 นาที 🆘
ยิ่ง prompt ซับซ้อนมาก Opal จะใช้เวลา “ตีความและจัดรูปแบบ” นานขึ้น และเข้าใช้งานแอปที่สร้างขึ้น ยังค่อนข้างช้า ⏳ ทั้งตอนโหลดและตอน Generate ผลลัพธ์ (ใครใจร้อนอาจมีหงุดหงิดนิดหน่อย 🐌)— ซึ่งสะท้อนว่าระบบยังต้องการการ optimize ด้านโครงสร้าง logic เพิ่มอีก
📍อีกสิ่งที่สำคัญผมพบว่า การเลือกโมเดลให้ถูกกับงานในแต่ละ Generate box ของ Opal นั้นสำคัญกว่าที่คิดมาก 🤯 เพราะต่อให้ Prompt จะละเอียดแค่ไหน แต่ถ้าใช้โมเดลผิดงาน—เช่นเอา Flash ไปทำงานวิเคราะห์เชิงลึก 🧠 หรือเอา Pro ไปทำงานที่ต้องการความเร็ว ⚡—ผลลัพธ์จะเริ่มเพี้ยน ตีความผิด และประมวลผลช้ากว่าปกติแบบเห็นได้ชัด
โดยเฉพาะกับแอปที่มีขั้นตอนซับซ้อนอย่างระบบประเมินความเสี่ยงของผม 📊 ยิ่งทำให้เห็นเลยว่าการแยก Generate box และเลือกโมเดลตามหน้าที่ เช่น Pro สำหรับ reasoning 🧐, Plan & Execute สำหรับ workflow 🗂️, Deep Research สำหรับข้อมูลเชิงมาตรฐาน 📚 ช่วยให้ผลลัพธ์นิ่ง ถูกต้อง และเสถียรกว่าเดิมแบบรู้สึกได้ทันที
📊 สรุปความเห็นส่วนตัว:
Opal เป็นเครื่องมือที่ “มีศักยภาพมาก” สำหรับการทำ AI-based App
แต่ต้องใช้ความเข้าใจเชิงระบบและเขียนคำสั่งอย่างละเอียดจริง ๆ โดยเฉพาะในงานด้าน Biomedical Engineering / Clinical Risk Management ที่ต้องอิงมาตรฐานสากลอย่าง JCAHO หรือ ISO 14971
🧐สรุปว่าเวิร์กไหม?
จากการทดลองใช้งานจริง ต้องบอกว่า Opal ยังอยู่ในช่วง “ทดลอง” (Experimental) 🧪 เท่านั้นครับ
💬 หากใครสนใจลองใช่ Opal ทำแอพของคุณเอง —
ผมแนะนำให้เริ่มจากเขียนโครงสร้าง prompt แบบ “Step-by-step logic” ก่อน แล้วค่อยใช้ Opal สร้างส่วน UI/ผลลัพธ์ทีหลัง จะลด error ได้มากครับ
ในอนาคต 🔮 ถ้า Opal ได้รับการอัปเกรดเป็นเวอร์ชันใช้งานจริงที่เสถียรและเร็วขึ้นล่ะก็... โลกที่ "ใครก็ได้" สามารถสร้างเว็บแอปขึ้นมาใช้งานได้เอง โดยไม่ต้องง้อโปรแกรมเมอร์ ก็คงอยู่ไม่ไกลเกินเอื้อมแล้วล่ะครับ!
ไปลองเล่นกันได้เลย!
🧬🩻สามารถลองใช้แอพ ประเมินความเสี่ยงเครื่องมือแพทย์ ของผมได้ทางลิ้งค์ด้านล่างนี้ครับ เพียงแค่ใส่ยี่ห้อและรุ่น หรือ อัปโหลดภาพ เสียง หรือ เพิ่มจาก Google Drive หรือ เพิ่มวิดีโอ YouTube ของอุปกรณ์ที่คุณต้องการลงไปเท่านั้น
👇👇
โฆษณา