GPT-6.1 Sol

ส่งมอบข้อกำหนดฟีเจอร์ การเปลี่ยนแปลงโค้ด หรือภาพหน้าจอ UI ไปยัง GPT-6.1 Sol เพื่อสรุปขั้นตอนถัดไปที่สามารถดำเนินการต่อ อธิบายตรรกะที่ซับซ้อนโดยเชื่อมโยงกับข้อกำหนด แล้วสร้างแผนการดำเนินงาน กรณีทดสอบ หรือเอกสารทางเทคนิค

วิจัย

หน้าเว็บ

สไลด์

รูปภาพ

วิดีโอ

ความสามารถหลักของ GPT-6.1 Sol

Context 1.05M เข้าใจข้อมูลโครงการทั้งหมดรวมกัน
หน้าต่าง Context ของโมเดล GPT-6.1 Sol มีขนาด 1,050,000 tokens ทำให้สามารถหารือเกี่ยวกับงานโดยเชื่อมโยงข้อกำหนด ตัวอย่างโค้ด และบันทึกที่เกี่ยวข้อง เมื่อวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลง ไม่จำเป็นต้องดูเพียงบรรทัดโค้ดที่แยกส่วน แต่สามารถพิจารณาบริบทและข้อจำกัดของโครงการไปพร้อมกันได้
Output สูงสุด 128K มีพื้นที่เพียงพอสำหรับรายละเอียดเชิงลึก
งบประมาณ Output สูงสุดของ GPT-6.1 Sol คือ 128,000 tokens เหมาะสำหรับการขยายความอธิบายโค้ด ร่างแผนการดำเนินงาน และเอกสารทางเทคนิคฉบับยาว สามารถกำหนดโครงสร้างก่อนแล้วค่อยๆ เพิ่มรายละเอียดทีละส่วน เพื่อให้ง่ายต่อการตรวจสอบทุกขั้นตอน
รองรับการทำความเข้าใจภาพ หารือร่วมกับภาพหน้าจอและผังงาน
GPT-6.1 Sol รองรับอินพุตแบบข้อความและรูปภาพ โดยตอบกลับเป็นข้อความ ส่งภาพหน้าจอ UI หรือผังงาน ชี้ตำแหน่งที่ต้องการความสนใจ แล้วสามารถหารือเกี่ยวกับปัญหา ปรับปรุงการออกแบบ หรือจัดรายการตรวจสอบการดำเนินงานจากภาพนั้นได้

ใช้ GPT-6.1 Sol แยกวิเคราะห์ข้อกำหนดฟีเจอร์ ตรวจสอบโค้ด และจัดระเบียบเอกสารทางเทคนิค

จากข้อกำหนดสู่แผนการดำเนินงาน

อธิบายปัญหาของผู้ใช้ พฤติกรรมที่คาดหวัง และข้อจำกัดให้กับ GPT-6.1 Sol จากนั้นจัดระเบียบเป็น Data Flow, Dependencies และการทดสอบการยอมรับ แยกประเด็นด้านผลิตภัณฑ์ที่ยังไม่ชัดเจนออกมา เพื่อป้องกันไม่ให้พบกฎสำคัญที่ไม่ได้ระบุไว้ตอนเขียนโค้ด

ภาพประกอบแสดงเอกสารข้อกำหนดฟีเจอร์ที่พับเก็บ เชื่อมต่อกับสมุดบัญชี ตัวนับความจุ และบัตรกลับด้วยป้ายกระดาษ

ตรวจสอบโค้ดตามสถานการณ์เฉพาะ

ส่งฟังก์ชันหรือส่วนที่แก้ไข พร้อมระบุว่าควรมีหน้าที่อะไร ให้ Sol วิเคราะห์กรณีค่าขาดหาย บันทึกซ้ำ หรือการส่งซ้ำ จากนั้นเตรียมกรณีทดสอบโดยเน้นพฤติกรรมที่ต้องรักษาไว้

ภาพประกอบแสดงวงล้อจำแนกประเภทบันทึกที่มีช่องว่าง ช่องหนึ่งมีบัตรบันทึกซ้ำ และอีกแถวหนึ่งเรียงบัตรบันทึก

เปลี่ยนบันทึกกระจัดกระจายให้เป็นเอกสารทางเทคนิค

จัดระเบียบบันทึกโครงการ คำสัมภาษณ์ หรือการตัดสินใจด้านการออกแบบให้เป็นร่างที่ชัดเจน GPT-6.1 Sol ช่วยเรียบเรียงประเด็น อธิบายศัพท์เทคนิค และคงคำถามที่ยังไม่มีข้อสรุปไว้ เพื่อให้เพื่อนร่วมงานสามารถอภิปรายต่อได้

ภาพประกอบแสดงแถบสีน้ำเงินและส้มถักทอเป็นเอกสาร มีแถบแยกต่างหากและเครื่องหมายวงกลมสีเหลืองวางข้างๆ

เริ่มจากงานที่มีอยู่

ระบุผลลัพธ์ที่ต้องการ
ป้อนข้อมูลเกี่ยวกับงาน กลุ่มเป้าหมาย และผลลัพธ์ที่ต้องการ แนบเอกสารข้อกำหนดหรือตัวอย่างโค้ดที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ร่างแรกมีพื้นฐานชัดเจน
เพิ่มอ้างอิงภาพเมื่อจำเป็น
ใช้ปุ่มแนบรูปภาพเพื่ออัปโหลดภาพหน้าจอหรือแผนภาพ หน้าโมเดลนี้รองรับไฟล์ JPEG, PNG หรือ WebP สูงสุด 5 ภาพ โดยแต่ละภาพต้องมีขนาดไม่เกิน 20 MiB
ดำเนินการต่อในบทสนทนาของโมเดลที่เลือก
เลือก "ทดลองใช้ใน YouMind" เพื่อนำ Prompt และข้อมูลอ้างอิงเข้าสู่บทสนทนาที่ใช้โมเดล GPT-6.1 Sol ที่เลือกไว้ หน้าโมเดลจะไม่สร้างผลลัพธ์โดยตรง
ตรวจสอบผลการแก้ไขเฉพาะจุด
เปรียบเทียบผลลัพธ์แรกกับเอกสารข้อกำหนดต้นฉบับ เสนอคำขอแก้ไขที่ชัดเจน และทดสอบโค้ดหรือตรวจสอบข้อเท็จจริงก่อนนำไปใช้งาน

เปรียบเทียบระหว่าง GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra และ GPT-6 Sol

ทั้งสามโมเดลรองรับอินพุตแบบข้อความและรูปภาพ ทำความเข้าใจความจุ Context ความยาว Output และวิธีการให้เหตุผล โดยพิจารณาจากงานที่ต้องทำ

เปรียบเทียบระหว่าง GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra และ GPT-6 Sol
เปรียบเทียบ	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Astra	GPT-6 Sol
วัตถุประสงค์ของโมเดล	GPT-6.1 Sol ออกแบบมาเพื่อการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนและงานระดับมืออาชีพ เหมาะสำหรับใช้ในการวางแผนการนำไปใช้งาน การวิเคราะห์โค้ด และการจัดทำเอกสารการทำงานอย่างละเอียด	GPT-6 Astra ออกแบบมาเพื่อการให้เหตุผล การเขียนโปรแกรม และการวิจัยที่มีความยากสูง เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อนซึ่งมีประเด็นที่เกี่ยวข้องกันหลายเรื่อง	GPT-6 Sol ออกแบบมาสำหรับการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนและเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ สามารถใช้กับงานซอฟต์แวร์ที่ต้องอาศัยหลายขั้นตอนได้
ความสามารถในการให้เหตุผล	GPT-6.1 Sol รองรับระดับการใช้เหตุผล 5 ระดับ ได้แก่ ต่ำ ปานกลาง สูง สูงมาก และสูงสุด	GPT-6 Astra รองรับระดับการใช้เหตุผล 5 ระดับ ได้แก่ ต่ำ ปานกลาง สูง สูงมาก และสูงสุด	นอกจากโหมดการใช้เหตุผลระดับต่ำ ปานกลาง สูง สูงมาก และสูงสุดแล้ว GPT-6 Sol ยังรองรับโหมดที่ไม่เปิดใช้งานการให้เหตุผลอีกด้วย
ความยาว Context	GPT-6.1 Sol มีหน้าต่างบริบทขนาด 1,050,000 tokens ช่วยให้สามารถนำข้อมูลโปรเจกต์จำนวนมากมาประกอบการพูดคุยเกี่ยวกับงานได้	GPT-6 Astra มีบริบทขนาด 1,050,000 tokens เช่นกัน ซึ่งเพียงพอต่อการบรรจุเนื้อหาการวิจัยและข้อมูลพื้นฐานทางเทคนิคที่ยาวได้	GPT-6 Sol มีบริบทขนาด 1,050,000 tokens เช่นกัน เหมาะสำหรับการเขียนโปรแกรมและงานวางแผนที่ค่อนข้างยาว
อินพุตของโมเดล	GPT-6.1 Sol รองรับการป้อนข้อมูลทั้งข้อความและรูปภาพ ทำให้สามารถใช้ภาพหน้าจอหรือแผนผังกระบวนการเพื่ออธิบายปัญหาได้	GPT-6 Astra รองรับการป้อนข้อมูลทั้งข้อความและรูปภาพ สามารถวิเคราะห์เอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษรและข้อมูลภาพไปพร้อมกันได้	GPT-6 Sol รองรับการป้อนข้อมูลทั้งข้อความและรูปภาพ ทำให้สามารถพูดคุยโดยอ้างอิงจากโค้ด งานออกแบบ และภาพประกอบได้
เนื้อหาและความยาว Output	GPT-6.1 Sol ให้ผลลัพธ์เป็นข้อความ โดยมีความยาวเอาต์พุตสูงสุด 128,000 tokens สามารถสร้างโค้ดและเอกสารรายละเอียดได้	GPT-6 Astra ให้ผลลัพธ์เป็นข้อความ โดยมีความยาวเอาต์พุตสูงสุด 128,000 tokens สามารถขยายความคำอธิบายและเนื้อหาเอกสารได้	GPT-6 Sol ให้ผลลัพธ์เป็นข้อความ โดยมีความยาวเอาต์พุตสูงสุด 128,000 tokens สามารถสร้างโค้ดและเนื้อหาข้อความอื่น ๆ ได้

เลื่อนแนวนอนเพื่อเปรียบเทียบโมเดลทั้งหมด

แต่ละงานให้ความสำคัญกับจุดที่แตกต่างกัน

ฉันมักใช้ GPT-6.1 Sol แยกย่อยความต้องการฟีเจอร์ที่ยังไม่เป็นรูปเป็นร่าง พอแยกประเด็นผลิตภัณฑ์ที่ยังไม่ได้ข้อสรุปและขั้นตอนการพัฒนาออกมาคนละส่วนแล้ว เวลานัดคุยครั้งต่อไปก็รู้ทันทีว่าควรเริ่มจากเรื่องไหนก่อน
การวางแผนฟีเจอร์
ลอจิกการแบ่งหน้า (pagination) มองผ่าน ๆ มักพลาดจุดบกพร่องได้ง่าย พอให้ Sol ลองคิดกรณีข้อมูลซ้ำและข้อมูลหาย ฉันก็มีทิศทางที่ชัดเจนขึ้นเวลาเขียนเทสต์
การตรวจสอบโค้ด
โน้ตเทคนิคของฉันมักมีแค่ประโยคครึ่ง ๆ กลาง ๆ GPT-6.1 Sol ช่วยร้อยเรียงให้เป็นคำอธิบายที่สมบูรณ์ ในที่สุดคนอื่นก็อ่านเข้าใจ ไม่ใช่มีแค่ฉันคนเดียวที่รู้เรื่อง
การเขียนเชิงเทคนิค
บันทึกสัมภาษณ์สองฉบับให้ข้อมูลขัดแย้งกัน ฉันไม่อยากฝืนสรุปผลรวมเข้าด้วยกัน ตอนเรียบเรียงฉันเก็บจุดที่ต่างกันไว้ กลับทำให้ตั้งคำถามต่อได้ง่ายขึ้นเสียอีก
การรวบรวมข้อมูลวิจัย
การพยายามอธิบายว่า UI ตรงไหนดูแปลก ๆ ด้วยตัวหนังสืออย่างเดียวมันเหนื่อยมาก แค่วางภาพหน้าจอแล้วบอกจุดที่สนใจ การพูดคุยก็ตรงประเด็นขึ้นเยอะ
การทบทวนการออกแบบ
ฉันจะถาม GPT-6.1 Sol ว่า ถ้ากดส่งติดกันสองรอบจะเป็นอย่างไร หรือถ้ากดยกเลิกระหว่างทางล่ะ เคสเล็ก ๆ พวกนี้เหมาะมากที่จะเพิ่มเข้าไปในเช็กลิสต์ทดสอบ
การประสานงานโครงการ
เวลาเจอฟังก์ชันที่อ่านไม่ออก ฉันจะให้ Sol หยิบอินพุตหนึ่งมาไล่ทำงานตั้งแต่ต้นจนจบ พอเห็นว่าค่าเปลี่ยนแปลงอย่างไร ลอจิกก็ไม่งงอีกต่อไป
การวางแผนการทดสอบ
โน้ตวิศวกรรมของฉันเขียนละเอียดมาก แต่ส่งให้ทีมอ่านอาจไม่เหมาะนัก ฉันใช้มันจัดระเบียบเป็นความคืบหน้าและสิ่งที่ติดขัด คนอื่นไม่ต้องอ่านขั้นตอนการแก้ปัญหาทั้งหมดก็มารับงานต่อได้เลย
การวางแผนงานบรรณาธิการ
GPT-6.1 Sol ช่วยฉันมอง requirement ในมุมอื่น พอพบว่าประโยคเดียวตีความได้สองแบบ การเคลียร์ให้ชัดตั้งแต่แรกย่อมสบายใจกว่าทำไปแล้วต้องกลับมาแก้ใหม่
การวิเคราะห์การดำเนินงาน
ในเอกสารเทคนิค ฉันชอบใส่ตัวอย่างเล็ก ๆ ที่เข้าใจง่ายไว้ก่อน พอมีตัวอย่างแล้วค่อยเติมคำอธิบายตามมา ทั้งย่อหน้าก็อ่านลื่นไหลขึ้น
การฝึกอบรมนักพัฒนา
การให้ Sol ช่วยทบทวนแผนรีแฟกเตอร์อีกครั้ง ช่วยให้ฉันเห็นภาพ dependencies ได้ชัดเจนขึ้น ส่วนจะแก้อะไรบ้างฉันตัดสินใจเอง แต่อย่างน้อยก็ไม่มัวมองแค่ฟังก์ชันตรงหน้าอีกต่อไป
การตรวจสอบเอกสาร
เวลาเขียนข้อเสนอทางเทคนิคแล้วอ่านยากเกินไป ฉันจะให้มันปรับภาษาให้ตรงไปตรงมาขึ้นโดยยังคงเงื่อนไขข้อจำกัดไว้ครบ อ่านง่ายขึ้นแต่ความหมายไม่ถูกลดทอนลงไปเลย
การเตรียมการตัดสินใจ

ฉันมักใช้ GPT-6.1 Sol แยกย่อยความต้องการฟีเจอร์ที่ยังไม่เป็นรูปเป็นร่าง พอแยกประเด็นผลิตภัณฑ์ที่ยังไม่ได้ข้อสรุปและขั้นตอนการพัฒนาออกมาคนละส่วนแล้ว เวลานัดคุยครั้งต่อไปก็รู้ทันทีว่าควรเริ่มจากเรื่องไหนก่อน
การวางแผนฟีเจอร์
ลอจิกการแบ่งหน้า (pagination) มองผ่าน ๆ มักพลาดจุดบกพร่องได้ง่าย พอให้ Sol ลองคิดกรณีข้อมูลซ้ำและข้อมูลหาย ฉันก็มีทิศทางที่ชัดเจนขึ้นเวลาเขียนเทสต์
การตรวจสอบโค้ด
โน้ตเทคนิคของฉันมักมีแค่ประโยคครึ่ง ๆ กลาง ๆ GPT-6.1 Sol ช่วยร้อยเรียงให้เป็นคำอธิบายที่สมบูรณ์ ในที่สุดคนอื่นก็อ่านเข้าใจ ไม่ใช่มีแค่ฉันคนเดียวที่รู้เรื่อง
การเขียนเชิงเทคนิค
บันทึกสัมภาษณ์สองฉบับให้ข้อมูลขัดแย้งกัน ฉันไม่อยากฝืนสรุปผลรวมเข้าด้วยกัน ตอนเรียบเรียงฉันเก็บจุดที่ต่างกันไว้ กลับทำให้ตั้งคำถามต่อได้ง่ายขึ้นเสียอีก
การรวบรวมข้อมูลวิจัย
การพยายามอธิบายว่า UI ตรงไหนดูแปลก ๆ ด้วยตัวหนังสืออย่างเดียวมันเหนื่อยมาก แค่วางภาพหน้าจอแล้วบอกจุดที่สนใจ การพูดคุยก็ตรงประเด็นขึ้นเยอะ
การทบทวนการออกแบบ
ฉันจะถาม GPT-6.1 Sol ว่า ถ้ากดส่งติดกันสองรอบจะเป็นอย่างไร หรือถ้ากดยกเลิกระหว่างทางล่ะ เคสเล็ก ๆ พวกนี้เหมาะมากที่จะเพิ่มเข้าไปในเช็กลิสต์ทดสอบ
การประสานงานโครงการ
เวลาเจอฟังก์ชันที่อ่านไม่ออก ฉันจะให้ Sol หยิบอินพุตหนึ่งมาไล่ทำงานตั้งแต่ต้นจนจบ พอเห็นว่าค่าเปลี่ยนแปลงอย่างไร ลอจิกก็ไม่งงอีกต่อไป
การวางแผนการทดสอบ
โน้ตวิศวกรรมของฉันเขียนละเอียดมาก แต่ส่งให้ทีมอ่านอาจไม่เหมาะนัก ฉันใช้มันจัดระเบียบเป็นความคืบหน้าและสิ่งที่ติดขัด คนอื่นไม่ต้องอ่านขั้นตอนการแก้ปัญหาทั้งหมดก็มารับงานต่อได้เลย
การวางแผนงานบรรณาธิการ
GPT-6.1 Sol ช่วยฉันมอง requirement ในมุมอื่น พอพบว่าประโยคเดียวตีความได้สองแบบ การเคลียร์ให้ชัดตั้งแต่แรกย่อมสบายใจกว่าทำไปแล้วต้องกลับมาแก้ใหม่
การวิเคราะห์การดำเนินงาน
ในเอกสารเทคนิค ฉันชอบใส่ตัวอย่างเล็ก ๆ ที่เข้าใจง่ายไว้ก่อน พอมีตัวอย่างแล้วค่อยเติมคำอธิบายตามมา ทั้งย่อหน้าก็อ่านลื่นไหลขึ้น
การฝึกอบรมนักพัฒนา
การให้ Sol ช่วยทบทวนแผนรีแฟกเตอร์อีกครั้ง ช่วยให้ฉันเห็นภาพ dependencies ได้ชัดเจนขึ้น ส่วนจะแก้อะไรบ้างฉันตัดสินใจเอง แต่อย่างน้อยก็ไม่มัวมองแค่ฟังก์ชันตรงหน้าอีกต่อไป
การตรวจสอบเอกสาร
เวลาเขียนข้อเสนอทางเทคนิคแล้วอ่านยากเกินไป ฉันจะให้มันปรับภาษาให้ตรงไปตรงมาขึ้นโดยยังคงเงื่อนไขข้อจำกัดไว้ครบ อ่านง่ายขึ้นแต่ความหมายไม่ถูกลดทอนลงไปเลย
การเตรียมการตัดสินใจ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ GPT-6.1 Sol

วิธีเปลี่ยนไอเดียฟีเจอร์เป็นแผนการดำเนินงานด้วย GPT-6.1 Sol?

ให้อธิบายปัญหาของผู้ใช้ พฤติกรรมที่คาดหวัง และข้อจำกัดต่าง ๆ พร้อมขอให้จัดระเบียบสิ่งที่ต้องพึ่งพา (dependencies) การทดสอบการยอมรับ (acceptance tests) และประเด็นที่ยังไม่ชัดเจนออกมาก่อน จากนั้นจึงเลือกส่วนที่ต้องการลงมือทำก่อน แล้วค่อยขยายรายละเอียดต่อไป

GPT-6.1 Sol สามารถตรวจสอบโค้ดได้ไหม?

ทำได้ เพียงแค่ระบุโค้ด สภาพแวดล้อมในการรัน และพฤติกรรมที่คาดหวัง พร้อมทั้งเสริมข้อมูลประเภท (types) หรือ dependencies ที่จำเป็นต่อการทำความเข้าใจโค้ดนี้ ควรขอให้ชี้จุดที่มีปัญหาโดยเฉพาะ แทนที่จะขอเพียงความเห็นภาพรวมเท่านั้น

GPT-6.1 Sol วิเคราะห์ภาพหน้าจอและผังงานได้หรือไม่?

ทำได้ ระบบรองรับการป้อนข้อมูลรูปภาพ และสามารถพูดคุยถึงเลย์เอาต์ คำอธิบายประกอบ (annotations) และความสัมพันธ์ที่มองเห็นได้ ควรชี้จุดที่คุณสนใจ เสริมพฤติกรรมที่คาดหวัง แล้วตั้งคำถามที่เจาะจง เช่น ขั้นตอนใดในกระบวนการที่ยังไม่ชัดเจนพอ

ถ้าอ่านโค้ดไม่ออก ควรตั้งคำถามอย่างไรให้เข้าใจง่าย?

เริ่มจากการถามว่าฟังก์ชันนั้นทำหน้าที่อะไร แต่ละอินพุตหมายถึงอะไร จากนั้นขอให้ยกตัวอย่างจริงเพื่อไล่ดูกระบวนการทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบ หากยังมีเงื่อนไขแยก (branch) หรือนิพจน์ (expression) ที่ไม่เข้าใจ ก็สามารถถามเจาะลึกเพิ่มเติมทีละจุดได้

Sol ช่วยเขียนกรณีทดสอบ (Test Cases) ได้ไหม?

คุณสามารถระบุพฤติกรรมที่คาดหวังและกรณีที่ครอบคลุมไว้แล้ว เพื่อให้ระบบช่วยเติมเงื่อนไขขอบเขต (edge cases) เส้นทางการล้มเหลว (failure paths) และผลลัพธ์ที่ควรเกิดขึ้น เมื่อเขียนเสร็จแล้ว ต้องนำไปรันทดสอบจริงในโปรเจกต์ด้วย

ควรจัดระเบียบเอกสารทางเทคนิคฉบับยาวอย่างไร?

กำหนดกลุ่มผู้อ่านและคำถามที่เอกสารต้องตอบให้ชัดเจนก่อน จากนั้นร่างสารบัญและกระจายเนื้อหาที่เกี่ยวข้องไปยังแต่ละหัวข้อ การทยอยเขียนทีละส่วนตามลำดับที่สะดวกต่อการตรวจสอบ จะช่วยให้ปรับแก้ได้ง่ายกว่าการเขียนบทความยาวรวดเดียว

ทำอย่างไรให้แผนงานที่แก้ไขแล้วยังคงความหมายเดิมไว้?

ระบุข้อเท็จจริง ตัวเลข คำศัพท์ และข้อจำกัดที่ต้องคงไว้เดิมให้ครบถ้วน จากนั้นอธิบายน้ำเสียงและความยาวที่ต้องการ คุณสามารถขอให้แนบรายการจุดที่แก้ไขหลัก ๆ มาด้วย เพื่อให้ง่ายต่อการตรวจสอบว่าความหมายเดิมถูกเปลี่ยนไปหรือไม่