โปรเจ็คนี้เป็นผลงานสรุปการทดสอบความสามารถของ AI หลายตัวในการ "ออกแบบหน้าจอจากรูปภาพ (image-to-HTML mockup)" — โดยเอารูปภาพอัปโหลดเข้าไปให้ AI แต่ละตัวสร้างผลลัพธ์เป็น HTML (หรือเวอร์ชันที่เทียบเท่า) แล้วบันทึกผลไว้ในโฟลเดอร์ต่าง ๆ ภายใน repository นี้

ภาพรวมสั้น ๆ
- จุดมุ่งหมาย: สำรวจว่าตัวช่วย AI ปัจจุบันสามารถเข้าใจและแปลง mockup/ภาพหน้าจอให้เป็นโครง HTML ได้แค่ไหน (เพื่อเป็นพื้นฐานของการพัฒนาเป็นแอปจริงในอนาคต)
- ข้อจำกัดการทดลอง: งบประมาณ 0 บาท ใช้ Prompt เดียวกันกับทุกตัว และเป้าหมายแค่ Mockup เท่านั้น (ไม่ต้องการฟีเจอร์ production-ready)

ผลลัพธ์จาก AI แต่ละตัว

1) GLM
- ผลลัพธ์: สร้างโครง HTML ได้ใกล้เคียงกับ mockup ที่ให้ไว้
- ข้อสังเกต: เหมาะกับการแปลงโครงพื้นฐาน (layout, ข้อความ, ปุ่ม) แต่ต้องมือตรวจแก้รายละเอียด CSS เล็กน้อย

2) Gemini
- ผลลัพธ์: ให้ HTML ที่ดีและไอเดียการจัดวางองค์ประกอบชัดเจน
- ข้อสังเกต: บางครั้งมีการตีความฟอนต์/สีที่ต่างจากต้นฉบับเล็กน้อย แต่โครงโดยรวมใช้งานได้ดี

3) Claude
- ผลลัพธ์เดิมที่ได้จาก Claude ถูก generate เป็น React app โดยตัว AI
- การปรับปรุงที่ทำ: ผมสั่งให้แปลงผลลัพธ์ที่เป็น React ให้เป็น HTML แบบเดิม (static HTML) เพื่อให้ผลลัพธ์จาก Claude เทียบเท่ากับผลลัพธ์ของ AI ตัวอื่นๆ — ผลลัพธ์ที่ได้ตอนนี้เป็น HTML และแสดงหน้าตาเหมือนที่ Claude initial ให้มาพอดี
- ข้อสังเกต: Claude มีแนวโน้มให้ component-based structure (จึงออกมาเป็น React ได้ง่าย) — แปลงเป็น HTML จึงต้อง flatten structure เล็กน้อย

4) minimax
- ผลลัพธ์: ได้ HTML แต่กระบวนการช้าสุดเมื่อเทียบกับตัวอื่น
- ข้อสังเกต: พบ bug เล็กน้อย (ไม่ร้ายแรง) — เช่น class/ID แตกต่างหรือการจัดวางบางส่วนคลาดเคลื่อน แต่โดยรวมยังพอใช้เป็น mockup ได้

5) Google AI Studio
- ผลลัพธ์: มีความพยายามในการ "จินตนาการ" ส่วนประกอบเพิ่มเติม (ภาพตัวอย่างของการคลิก, interaction mockups) แต่เมื่อเทียบกับต้นฉบับแล้วไม่แม่นยำนัก
- ข้อสังเกต: เก่งในการสร้างไอเดียเสริมหรือภาพประกอบ interaction แต่ถ้าต้องการสำเนา layout ที่แม่นยำ อาจต้องแก้ไขหลังปรินท์

6) Manus
- ผลลัพธ์: ให้ mockup ที่เข้าใจส่วนประกอบได้ดี และมีแนวโน้มจะถามต่อว่าจะพัฒนาต่อให้สมบูรณ์ไหม (interactive follow-up)
- ข้อสังเกต: Manus ดูพร้อมที่จะเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการร่วมพัฒนา (asks follow-up questions)

7) อื่น ๆ (เช่น GPT)
- ผลลัพธ์: บางตัวไม่สามารถทำได้ตรงๆ ในบริบทนี้ (เช่นไม่ได้แปลงเป็น HTML โดยตรง)

โน้ตสำคัญการทดลอง
- ทุกตัวใช้ Prompt เดียวกัน เป้าหมายแค่ได้ Mockup เท่านั้น (ไม่ต้องการให้ทำงานจริงครบทุกฟีเจอร์)
- งบประมาณ: 0 บาท (ทดลองบน account/เครื่องมือที่มีอยู่)
- เวลาในการเขียนโพสต์/รายงานนี้ใช้เวลามากกว่าการให้ AI สร้างผลลัพธ์ด้วยตัวมันเอง — จุดประสงค์คือสำรวจขีดความสามารถของแต่ละ AI

คำถามที่ตามมา: "โปรแกรมในรูปคือโปรแกรมอะไร ควรมีคุณสมบัติอะไรบ้าง?"
- ผลการถาม: AI ทุกตัวสามารถตอบคำถามนี้ได้ใกล้เคียงกัน — พวกมันอธิบายองค์ประกอบ UI, ฟีเจอร์พื้นฐาน, และจินตนาการส่วนประกอบที่เหลือได้อย่างสมเหตุสมผล
- ความหมายเชิงการพัฒนา: เนื่องจาก AI สามารถอธิบายและเติมส่วนประกอบที่หายไปได้ เราจึงสามารถนำ mockup เหล่านี้ไปต่อยอดเป็นแอปพลิเคชันจริงได้ (ตัวอย่าง: Manus ถามย้ำว่าจะทำต่อให้สมบูรณ์ไหม)
- ข้อสรุปส่วนตัวของผู้ทดลอง: ผมคงไม่ได้พัฒนาต่อ — เพราะฟีเจอร์ที่ AI บรรยายมานั้นไม่ชัดเจนว่าจะนำไปใช้ทำอะไรได้จริงสำหรับผม จุดประสงค์หลักคือการทดสอบขอบเขตความเข้าใจของ AI ต่อภาพ

## CMMS Manufacturing Platform คืออะไร?

CMMS ย่อมาจาก Computerized Maintenance Management System เป็นระบบจัดการการบำรุงรักษาอุปกรณ์อุตสาหกรรมแบบครบวงจร ที่ออกแบบมาเพื่อติดตามสถานะเครื่องจักร จัดการงานซ่อมบำรุง และช่วยให้การบริหารคลังอะไหล่และทรัพยากรมีประสิทธิภาพมากขึ้น

📊 ฟังก์ชันหลักที่มีอยู่ในระบบ
1. Dashboard (หน้าจอหลัก)

	- แสดงภาพรวมการดำเนินงานแบบ Real-time
	- KPI Cards แสดงตัวชี้วัดสำคัญ เช่น:
	  - Equipment Uptime: ประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องจักร (ตัวอย่าง: 94.2%)
	  - Active Work Orders: งานซ่อมบำรุงที่กำลังดำเนินการ (ตัวอย่าง: 23 งาน)
	  - Overdue Tasks: งานที่เกินกำหนด (ตัวอย่าง: 7 งาน)
	  - Critical Alerts: แจ้งเตือนเร่งด่วน (ตัวอย่าง: 3 รายการ)

2. Equipment Management (จัดการอุปกรณ์)

	- ติดตามสถานะเครื่องจักรทั้งหมด
	- แยกสถานะเป็น: Operational, Maintenance, Offline
	- แสดงข้อมูล Real-time ของแต่ละอุปกรณ์
	- มีระบบค้นหาและกรองอุปกรณ์

3. Work Orders (ใบสั่งงาน)

	- สร้างใบสั่งงานซ่อมบำรุง
	- ติดตามสถานะงาน (New / In Progress / Completed / Closed)
	- จัดการ workflow ของทีมช่าง เช่น การมอบหมายงาน และการบันทึกงานหน้างาน

4. Maintenance Scheduling (กำหนดการบำรุงรักษา)

	- จัดตารางบำรุงรักษาเชิงป้องกัน (Preventive Maintenance)
	- แจ้งเตือนล่วงหน้าก่อนถึงกำหนด
	- ติดตามประวัติการบำรุงรักษาและความถี่การบำรุงรักษา

5. Inventory Management (จัดการคลังอะไหล่)

	- ตรวจสอบสต็อกอะไหล่
	- แจ้งเตือนเมื่ออะไหล่ใกล้หมด
	- จัดการการสั่งซื้อและ supplier

6. System Alerts (ระบบแจ้งเตือน)

	- แจ้งเตือนปัญหาเร่งด่วน (Critical Alerts)
	- แจ้งเตือนการบำรุงรักษาที่ครบกำหนด
	- แจ้งเตือนการอัปเดตซอฟต์แวร์หรือการแจ้งประกาศสำคัญ

7. Repair Dossiers (เอกสารทางเทคนิค)

	- คู่มือการซ่อมและขั้นตอนการดำเนินงาน
	- ประวัติการซ่อมของแต่ละอุปกรณ์
	- เอกสารทางเทคนิคและรูปภาพประกอบ

หมายเหตุ: ข้อมูลข้างต้นเป็นการสรุปจากคำอธิบายในรูป (AI-generated description) ว่าโปรแกรมนี้ควรมีลักษณะอย่างไร หากนำไปพัฒนาเป็นแอปจริง จะต้องมีการออกแบบ UX/UI, สิทธิการเข้าถึง (RBAC), ระบบสำรองข้อมูล และการทดสอบเพิ่มเติม

โครงสร้างไฟล์ใน repository นี้ (สรุป)
- `claude/` — ผลลัพธ์จาก Claude (ตอนแรกเป็น React แต่ปรับเป็น HTML)
- `gemini/` — ผลลัพธ์จาก Gemini
- `glm/` — ผลลัพธ์จาก GLM
- `google/` — ผลลัพธ์จาก Google AI Studio (มีภาพจินตนาการ/interaction)
- `manus/` — ผลลัพธ์จาก Manus
- `minimax/` — ผลลัพธ์จาก minimax (ช้า มี bug เล็กน้อย)
- ไฟล์ CSS/JS และ assets ที่เกี่ยวข้องจะอยู่ภายในแต่ละโฟลเดอร์ (เช่น `css/`, `js/`, `images/`)

วิธีดูผลลัพธ์แบบง่ายบนเครื่องของคุณ
1. เปิด terminal ที่โฟลเดอร์โปรเจ็ค (`/mnt/Server/htdocs/cmms`)
2. รัน HTTP server ขั้นต่ำ (ตัวอย่างใช้ Python):

```bash
python3 -m http.server 8000
```

3. เปิดเว็บเบราว์เซอร์ที่ `http://localhost:8000/` แล้วเลือกโฟลเดอร์ย่อยเช่น `glm/`, `gemini/`, `claude/`, `manus/`, `minimax/`, `google/` เพื่อดู `index.html` ของแต่ละตัว

หมายเหตุสุดท้าย
- จุดประสงค์ของโปรเจ็คนี้ไม่ใช่การสร้างแอปใช้งานจริงทันที แต่เป็นการประเมินขีดความสามารถของ AI ในการ "เข้าใจรูปภาพ" และแปลงเป็น mockup ที่ใช้เป็นฐานของการพัฒนาต่อไปได้
