Use Case นี้ล้ำสุดตั้งแต่ที่ดูมา
สั่ง Claude Code ทีเดียว
เพื่อถอดเสียง interview ลูกค้า 10 คน
AI สรุป หา insight ให้เอง
และหา Pattern บางอย่างจาก การสัมภาษณ์ลูกค้า
ปกติงานแบบนี้ ถ้าให้คนทำเอง นานแน่ๆ
เพราะต้องมาไล่ฟังทีละคน
แถมให้คนทำ บางคนลักไก่ ขี้เกียจ ฟังทั้งหมดด้วยซ้ำ 555
แอบ make interview, painpoint ลูกค้า เองได้
แต่ปัญหานี้หมดไปละ เพราะ เราให้
Claude ฟังลูกค้าบ่น ละเก็บ Insight ได้แล้วเย้
workflow การทำงานนี้ของคุณ Sachin
Step 1 => อ่านไฟล์วิดีโอจาก Zoom
Step 2 => ถอดเสียงเป็นข้อความ
ขั้นตอนนี้เขาใช้เครื่องมือชื่อ Whisper
(เป็นตัวแปลง เสียงเป็นข้อความ)
Step 3 => สรุปแต่ละ interview ตาม template ที่กำหนดไว้
ไม่ใช่สรุปมัวๆ แต่สรุปตามหัวข้อที่เราอยากได้ เช่น
- สัมภาษณ์ใคร บริษัทอะไร
- Key takeaway
- Pain point ที่เจอ
- Quote คำพูดจริงๆ ของลูกค้า
Step 4 => หา pattern ข้ามทุก interview
คือให้ Claude มันเอาสรุปจาก 10 คน มาวิเคราะห์ว่า
pain point ไหนถูกพูดถึงบ่อยที่สุด
เช่น สินค้า xx ฟีเจอร์ yy ห๋วยแตก
ถูกพูดถึง 9 จาก 10 คน
แล้วมันก็เรียงให้เลยว่า ปัญหาไหนสำคัญสุด
พร้อม quote จากลูกค้าจริง
อันนี้โกงมาก
ถ้าคนทำเอง ม���นั่งฟัง และ เทียบคงยากมากๆ
ภาพรวมโครงสร้างโฟลเดอร์
skill อยู่ในนี้
.claude/skills/summarize-customer-interviews/
├── skill.md → คู่มือสั่งงาน (ขั้นตอน + วิธีสรุป)
└── templates/
├── interview-summary.md → template สรุปรายคน
└── cross-interview-patterns.md → template หา pattern คน
ไฟล์วิดีโอ interview อยู่ในนี้
customer-interviews/
├── company-a.mp4
├── company-b.mp4
└── company-c.mp4
เวลาเรียกใช้งาน ก็สั่งประมาณนี้
`/skill summarize-customer-interviews @customer-interviews/
.`
แปลเป็นภาษาคนว่า
ใช้ skill สรุปการสัมภาษณ์ลูกค้า โดยจงไปใช้สกิลนี้ ที่ไฟล์ `customer-interviews`
Claude จะรู้ได้ไงต้องใช้ Whisper ถอดสคริป กับงานนี้
Claude Code + Whisper
= AI ที่ฟังเสียงได้ สรุปได้ หา pattern ได้
ประหยัดเวลามหาศาล
และเป็น Task ที่คนน่าจะ ขี้เกียจทำที่สุดละ 555
use case นี้ผมได้มาจากคุณ Sachin Rekhi เช่นเดิม
คลิปเต็มใน Comment เลยครับ
ใครลองเอาไปใช้แล้ว คอมเม้นมาเล่าให้ฟังด้วยนะคับ
————————————————————————
├── Front Matter (ป้ายชื่อ)
│ → ชื่อ skill: summarize-customer-interviews
│ → คำอธิบาย: ถอดเสียงและสรุป interview
│
├── Goal (เป้าหมาย)
│ → ถอดเสียง
│ → สรุปตาม template
│ → หา pattern ข้ามทุก interview
│
├── Input (ข้อมูลที่รับเข้ามา)
│ → โฟลเดอร์ที่มีไฟล์วิดีโอ interview
│
└── Workflow (ขั้นตอน)
├── Step 1 → ใช้ Whisper ถอดเสียงเป็นข้อความ
├── Step 2 → สรุปรายคน ตาม template
├── Step 3 → หา pattern ข้ามทุกคน ตาม template
└── Step 4 → บันทึกไฟล์ใน output/
—————————————————————————
สรุปแบบดิววิโกะ
Claude Code + Whisper
= AI ที่ฟังเสียงได้ สรุปได้ หา pattern ได้
ไม่ใช่แค่ประหยัดเวลา
แต่ทำสิ่งที่คนไม่มีทางทำด้วยมือ
เพราะแพงเกินไป
use case นี้ผมได้มาจากคุณ Sachin Rekhi เช่นเดิม
ใครอยากดูคลิปเต็ม ใต้คอมเมนท์เลยครับ
ใครลองเอาไปใช้แล้ว คอมเม้นมาเล่าให้ฟังด้วยนะคับ
Dewviko
Dewviko
