ในปี 2026 AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือช่วยงานอีกต่อไป แต่กลายเป็น “เพื่อนร่วมคิด” ที่สามารถวิเคราะห์ เขียนโค้ด สร้างสรรค์งาน และแก้ปัญหาซับซ้อนได้อย่างน่าทึ่ง ไม่ว่าจะเป็น Claude Opus 4, GPT-4o, หรือ Gemini 2.0 — ทุก model มีความสามารถที่ก้าวกระโดด
แต่ความสามารถของ AI จะถูกปลดปล่อยออกมาได้เต็มที่หรือไม่ ขึ้นอยู่กับ Prompt ที่เราเขียน
บทความนี้จะแนะนำ 7 Prompt Frameworks ที่ทรงพลังที่สุดในปี 2026 พร้อมตัวอย่างจริงสำหรับ AI models ล่าสุด
📋 สารบัญ
- RTF Framework — Role, Task, Format
- TAG Framework — Task, Action, Goal
- BAB Framework — Before, After, Bridge
- CARE Framework — Context, Action, Result, Example
- RISE Framework — Role, Input, Steps, Expectation
- 🆕 Chain of Thought (CoT) — Thinking Step-by-Step
- 🆕 System + User Pattern — สำหรับ API & Agents
- เปรียบเทียบ & วิธีเลือก Framework
1. RTF Framework (Role, Task, Format)
เหมาะสำหรับ: งานทั่วไป, Chatbot, Content Creation
RTF เป็น framework พื้นฐานที่ใช้ได้กับทุก AI model โดยแบ่งเป็น 3 ส่วน:
| องค์ประกอบ | ความหมาย | ตัวอย่าง |
|---|---|---|
| Role | บทบาทของ AI | “คุณคือ Senior Developer ที่เชี่ยวชาญ Python” |
| Task | งานที่ต้องทำ | “Review โค้ดนี้และหา bugs” |
| Format | รูปแบบผลลัพธ์ | “ตอบเป็น bullet points พร้อมโค้ดแก้ไข” |
🔥 ตัวอย่าง RTF สำหรับ Claude 3.5 Sonnet
Role: คุณคือ Data Analyst ที่เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ e-commerce data มีประสบการณ์กับ SQL, Python และ Power BI Task: วิเคราะห์ข้อมูลยอดขายด้านล่างและหา: 1. สินค้าที่ขายดีที่สุด 3 อันดับ 2. ช่วงเวลาที่ขายดี 3. ข้อเสนอแนะเพื่อเพิ่มยอดขาย Format: - สรุปแบบ Executive Summary (3-4 ประโยค) - ตามด้วยรายละเอียดเป็นหัวข้อย่อย - ใช้ตารางสำหรับข้อมูลตัวเลข - ปิดท้ายด้วย Action Items ที่ทำได้ทันที
2. TAG Framework (Task, Action, Goal)
เหมาะสำหรับ: ระบบ Recommendation, Marketing, Sales
TAG เน้นที่ผลลัพธ์และเป้าหมายทางธุรกิจ:
| องค์ประกอบ | ความหมาย |
|---|---|
| Task | งานหลักที่ต้องทำ |
| Action | ขั้นตอนการทำงานอย่างละเอียด |
| Goal | เป้าหมายสุดท้ายที่ต้องการบรรลุ |
🔥 ตัวอย่าง TAG สำหรับ GPT-4o
Task: สร้าง Email Campaign สำหรับโปรโมท course "Python for Data Science" Action: 1. วิเคราะห์ target audience (มือใหม่ที่อยากเปลี่ยนสาย) 2. เขียน subject line 3 แบบ (A/B testing) 3. เขียน email body ที่กระตุ้น pain point และ solution 4. ใส่ social proof และ urgency 5. CTA ที่ชัดเจน Goal: - Open rate > 25% - Click-through rate > 5% - Conversion > 2% - เขียนให้รู้สึกเหมือนคุยกับเพื่อน ไม่ขายของแรงเกินไป
3. BAB Framework (Before, After, Bridge)
เหมาะสำหรับ: Problem Solving, Planning, Copywriting
BAB ช่วยให้ AI เข้าใจ “การเดินทาง” จากปัญหาไปสู่ solution:
| องค์ประกอบ | ความหมาย |
|---|---|
| Before | สถานการณ์ปัจจุบัน/ปัญหา |
| After | ผลลัพธ์ที่ต้องการ |
| Bridge | วิธีการไปให้ถึงเป้าหมาย |
🔥 ตัวอย่าง BAB สำหรับ Gemini 2.0
Before: บริษัท SME ขนาด 20 คน ใช้ Excel เก็บข้อมูลลูกค้า มีปัญหา: - ข้อมูลกระจัดกระจาย หาไม่เจอ - ไม่มี history การติดต่อ - พนักงาน 3 คนแก้ไฟล์เดียวกันพร้อมกัน ข้อมูลหาย After: - มีระบบ CRM ที่ทุกคนเข้าถึงได้ - ดู history ลูกค้าได้ทันที - ไม่มีปัญหาข้อมูลซ้ำซ้อน - งบประมาณไม่เกิน 500 บาท/user/เดือน Bridge: กรุณาแนะนำ CRM ที่เหมาะสม 3 ตัวเลือก พร้อมเปรียบเทียบ: - ราคา - ความง่ายในการใช้งาน - Features หลัก - ข้อจำกัด - ขั้นตอนการ migrate ข้อมูลจาก Excel
4. CARE Framework (Context, Action, Result, Example)
เหมาะสำหรับ: งานที่ต้องการความแม่นยำสูง, Technical Writing, Documentation
CARE เพิ่ม Example เข้ามาเพื่อลด ambiguity:
| องค์ประกอบ | ความหมาย |
|---|---|
| Context | บริบทและข้อมูลเบื้องหลัง |
| Action | สิ่งที่ต้องการให้ทำ |
| Result | ผลลัพธ์ที่คาดหวัง (format, length) |
| Example | ตัวอย่างที่ต้องการ |
🔥 ตัวอย่าง CARE สำหรับ Claude Opus 4
Context:
เราเป็น Tech Startup ที่ทำ AI chatbot สำหรับ e-commerce
กำลังเขียน API documentation สำหรับ developer ภายนอก
Target audience: Developer ที่มีประสบการณ์ แต่ไม่เคยใช้ API ของเรา
Action:
เขียน documentation สำหรับ endpoint "Create Conversation"
- POST /api/v2/conversations
- รับ customer_id, initial_message, metadata
Result:
- เขียนแบบ OpenAPI style
- มี request/response examples
- มี error codes และวิธี handle
- ความยาว 200-300 คำ
Example:
นี่คือ style ที่เราใช้สำหรับ endpoint อื่น:
## Get Customer
GET /api/v2/customers/{id}
### Parameters
| Name | Type | Required | Description |
|------|------|----------|-------------|
| id | string | Yes | Customer ID |
5. RISE Framework (Role, Input, Steps, Expectation)
เหมาะสำหรับ: Complex Tasks, Multi-step Workflows, Research
RISE เหมาะกับงานที่มีหลายขั้นตอน:
| องค์ประกอบ | ความหมาย |
|---|---|
| Role | บทบาทและความเชี่ยวชาญ |
| Input | ข้อมูลที่ให้ |
| Steps | ขั้นตอนการทำงาน |
| Expectation | ความคาดหวังต่อผลลัพธ์ |
🔥 ตัวอย่าง RISE สำหรับ Research Task
Role: คุณคือ Market Research Analyst ที่เชี่ยวชาญ Thailand Tech Industry มีประสบการณ์วิเคราะห์ trends และ competitive landscape Input: - Industry: AI/ML Software in Thailand - Focus: B2B Enterprise solutions - Budget: ไม่จำกัด (research only) Steps: 1. ระบุ key players 5-10 บริษัทในตลาด 2. วิเคราะห์ strengths/weaknesses ของแต่ละราย 3. ระบุ market gaps และ opportunities 4. วิเคราะห์ pricing models ที่ใช้ 5. สรุป recommendations สำหรับ new entrant Expectation: - ข้อมูลต้องเป็นปัจจุบัน (อ้างอิงปี 2025-2026) - ใส่แหล่งข้อมูลที่อ้างอิงได้ - สรุปเป็น Executive Summary ก่อน แล้วตามด้วยรายละเอียด - ถ้าไม่แน่ใจข้อมูลไหน ให้บอกชัดเจน
🆕 6. Chain of Thought (CoT) Framework
ใหม่ในปี 2025-2026 — เหมาะสำหรับ: Reasoning, Math, Logic, Complex Problems
CoT ให้ AI “คิดออกเสียง” ทีละขั้นตอน ลด hallucination และเพิ่มความแม่นยำ:
🔥 ตัวอย่าง CoT
คำถาม: บริษัทมีพนักงาน 120 คน แบ่งเป็นแผนก A 40%, แผนก B 35%, ที่เหลือคือแผนก C ถ้าแผนก A ลาออก 10% และแผนก B รับเพิ่ม 20% จะมีพนักงานทั้งหมดเท่าไหร่? กรุณาคิดทีละขั้นตอน (think step by step): 1. คำนวณจำนวนพนักงานแต่ละแผนกก่อนการเปลี่ยนแปลง 2. คำนวณการเปลี่ยนแปลงของแต่ละแผนก 3. รวมพนักงานใหม่ทั้งหมด 4. ตรวจสอบความถูกต้องอีกครั้ง แสดงวิธีคิดทุกขั้นตอน
💡 Tips สำหรับ CoT:
- ใช้คำว่า “Let’s think step by step” หรือ “คิดทีละขั้นตอน”
- เหมาะกับ Claude 3.5+ และ GPT-4o ที่มี reasoning ดี
- สำหรับ Claude ใช้ Extended Thinking mode ได้เลย
🆕 7. System + User Prompt Pattern
สำหรับ Developers — ใช้กับ API calls และ AI Agents
เมื่อใช้ AI ผ่าน API (เช่น OpenAI API, Anthropic API) หรือสร้าง AI Agent ควรแยก System Prompt และ User Prompt:
# ตัวอย่าง Python code
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=1024,
system="""คุณคือ Customer Support AI สำหรับ Tech Startup
กฎ:
- ตอบสุภาพ เป็นกันเอง
- ถ้าไม่รู้ ให้บอกว่าจะส่งต่อให้ทีมงาน
- ห้ามพูดเรื่องคู่แข่ง
- ห้ามรับปากเรื่อง refund โดยไม่ผ่าน approval
ข้อมูลบริษัท:
- ชื่อ: DataBoost
- สินค้า: AI Analytics Platform
- ราคา: เริ่มต้น 2,990 บาท/เดือน""",
messages=[
{"role": "user", "content": "สินค้าคุณแพงจัง ลดได้ไหม?"}
]
)
💡 Tips:
- System Prompt: กฎ, บทบาท, ข้อมูลคงที่
- User Prompt: คำถาม/คำสั่งจาก user จริงๆ
- ช่วยป้องกัน Prompt Injection
- ทำให้ behavior สม่ำเสมอ
📊 เปรียบเทียบ Framework & วิธีเลือก
| Framework | เหมาะกับงาน | ความซับซ้อน | AI Model แนะนำ |
|---|---|---|---|
| RTF | งานทั่วไป, เริ่มต้น | ⭐ | ทุก model |
| TAG | Marketing, Sales | ⭐⭐ | GPT-4o, Gemini |
| BAB | Problem Solving | ⭐⭐ | Claude, GPT-4o |
| CARE | Technical, Documentation | ⭐⭐⭐ | Claude Opus 4 |
| RISE | Research, Multi-step | ⭐⭐⭐ | Claude, Gemini 2.0 |
| CoT | Math, Logic, Reasoning | ⭐⭐ | Claude 3.5+, GPT-4o |
| System+User | API, Agents | ⭐⭐⭐ | All (via API) |
🎯 วิธีเลือก Framework:
- งานง่าย, ครั้งเดียว → RTF
- ต้องการผลลัพธ์ทางธุรกิจ → TAG
- แก้ปัญหา, วางแผน → BAB
- ต้องการความแม่นยำ, มีตัวอย่าง → CARE
- งานซับซ้อน หลายขั้นตอน → RISE
- คณิตศาสตร์, Logic → CoT
- สร้าง AI App/Agent → System+User
🚀 สรุป
การเขียน Prompt ที่ดีในปี 2026 ไม่ใช่แค่ “เขียนคำสั่งให้ชัด” อีกต่อไป แต่คือ:
- เลือก Framework ที่เหมาะกับงาน
- ให้ Context ที่เพียงพอ
- กำหนด Output Format ชัดเจน
- ใช้ตัวอย่างเมื่อต้องการความแม่นยำ
- ปรับ prompt ตาม model — Claude ชอบ detailed instructions, GPT ชอบ concise
ลองเอา frameworks เหล่านี้ไปใช้ แล้วคุณจะเห็นความแตกต่างในคุณภาพผลลัพธ์ทันที!
📚 อ่านเพิ่มเติม
อัปเดตล่าสุด: กุมภาพันธ์ 2026
เขียนโดย: Data-Espresso Team