สรุปจากคลิป ดูคลิปต้นฉบับ
Codex 2.0 คืออะไร และช่วยให้ธุรกิจ automate งานได้แค่ไหน
เครื่องมือ AI เริ่มขยับจากการ “ตอบคำถาม” ไปสู่การ “ลงมือทำงานแทน” มากขึ้นเรื่อยๆ และนี่คือเหตุผลที่ Codex 2.0 น่าสนใจมากสำหรับคนทำธุรกิจ ไม่ใช่เพราะมันเขียนโค้ดเก่งอย่างเดียว แต่เพราะมันพยายามเป็น AI super app ที่เปิดโปรเจกต์ สร้างแอป ทดลองรันคำสั่ง และแตะงานบนคอมพิวเตอร์ได้จากที่เดียว
คลิปจากช่อง Julian Goldie SEO พาเราเห็นการทดสอบ OpenAI Codex เวอร์ชันใหม่แบบใช้งานจริง ตั้งแต่การสร้าง productivity app ไปจนถึงการสั่งให้ AI เปิดแอป Calculator และพิมพ์ข้อความลงไปเอง จุดที่น่าสนใจไม่ใช่แค่ “มันทำได้ไหม” แต่คือ “มันพร้อมให้เจ้าของธุรกิจเอาไปใช้จริงหรือยัง” ซึ่งบทความนี้จะสรุปเป็นขั้นตอน พร้อมวิเคราะห์ตรงๆ ว่าจุดไหนน่าใช้ จุดไหนยังต้องเผื่อใจ
สารบัญ
- Step 1: ทำความเข้าใจก่อนว่า Codex 2.0 พยายามเป็นอะไร
- Step 2: เริ่มจากการตั้งโปรเจกต์ให้ถูกก่อนใช้งานจริง
- Step 3: ทดลองสร้างแอปด้วย prompt เดียว แล้วดูว่าผลลัพธ์ “พร้อมใช้” แค่ไหน
- Step 4: ใช้ parallel agents ให้ AI ทำหลายงานพร้อมกัน
- Step 5: ทดสอบ computer use เพื่อให้ AI ใช้แอปบนคอมแทนเรา
- Step 6: ดูวิธีที่ Codex แสดง progress, skills และผลลัพธ์ระหว่างทำงาน
- Step 7: พรีวิวแอปในตัว แล้วประเมินว่าเหมาะกับงานแบบไหน
- Step 8: ชั่งน้ำหนักข้อดี ข้อจำกัด และคำตัดสินแบบคนใช้งานจริง
- Step 9: Actionable Insights สำหรับเจ้าของธุรกิจและคนทำงาน
- Step 10: Troubleshooting ปัญหาที่มักเจอเมื่อเริ่มใช้ Codex 2.0
- Step 11: การต่อยอดที่น่าลองหลังจากเริ่มคล่อง
- Step 12: สรุป Checklist ทั้งหมดสำหรับเริ่มใช้ Codex 2.0
Step 1: ทำความเข้าใจก่อนว่า Codex 2.0 พยายามเป็นอะไร
ภาพรวมของ Codex 2.0 ในคลิปนี้ชัดมากว่า OpenAI ไม่ได้วางมันเป็นแค่เครื่องมือเขียนโค้ด แต่กำลังดันให้เป็นศูนย์กลางสำหรับสร้างโปรเจกต์และ automate งานหลายแบบในที่เดียว
สิ่งที่เห็นได้จากการใช้งานมีหลายชั้น ได้แก่
- สร้างโปรเจกต์ใหม่ แยกเป็นโฟลเดอร์ได้
- เลือก model และระดับ reasoning ให้เหมาะกับงาน
- ใช้ parallel agents หรือให้หลายเอเจนต์ทำงานพร้อมกัน
- ใช้ computer use เพื่อเปิดแอป คลิก และพิมพ์บนเครื่อง
- จัดการไฟล์ เช่น PDF, spreadsheet และงานเอกสารมากขึ้น
- พรีวิวแอปที่สร้างเสร็จ ได้ในตัว
สำหรับคนที่ไม่ได้เป็น developer ความหมายของเรื่องนี้ง่ายมาก คือ AI กำลังขยับจาก “ผู้ช่วยตอบแชต” ไปเป็น “ผู้ช่วยทำ workflow” ถ้าเมื่อก่อนเราต้องใช้หลาย tool แยกกัน เช่น ตัวหนึ่ง brainstorm ตัวหนึ่งทำ UI ตัวหนึ่งเปิดเบราว์เซอร์ ตัวหนึ่งรัน automation ตอนนี้ OpenAI กำลังพยายามรวมทุกอย่างไว้ในหน้าจอเดียว
มุมมองของเรา คือแนวคิดนี้น่าสนใจมากสำหรับเจ้าของธุรกิจไทย เพราะปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่ “ไม่มี AI ใช้” แต่คือ “มีเยอะจนต่อไม่ติด” ถ้าเครื่องมือเดียวเริ่มเชื่อมงานหลายส่วนได้ ก็ลดความซับซ้อนในการใช้งานลงพอสมควร
Step 2: เริ่มจากการตั้งโปรเจกต์ให้ถูกก่อนใช้งานจริง
ในเดโมมีการเปิดแชตใหม่ สร้างโปรเจกต์ใหม่ แล้วเลือกโฟลเดอร์ที่จะให้ Codex ทำงานอยู่ข้างใน จากนั้นยังตั้งค่า permission ได้ว่าจะให้เข้าถึงเครื่องในระดับไหน และเลือก model ที่จะใช้
ตรงนี้ฟังดูเป็นเรื่องเล็ก แต่จริงๆ สำคัญมาก เพราะการใช้ AI ทำงานจริงกับธุรกิจไม่ควรเริ่มจาก prompt ยาวๆ แบบโยนทุกอย่างใส่ครั้งเดียว ควรคิดเป็น “โปรเจกต์” มากกว่า เช่น
- โปรเจกต์ทำหน้า landing page
- โปรเจกต์จัดการข้อมูลลูกค้าใน spreadsheet
- โปรเจกต์สร้างต้นแบบแอปภายในทีม
- โปรเจกต์ทำ automation งานแอดมินซ้ำๆ
Codex ดูจะรองรับแนวคิดนี้ดี เพราะมันไม่ได้เป็นเพียงหน้าคุยกับ AI แต่มีโครงสร้างโฟลเดอร์และการทำงานตามโปรเจกต์ชัดเจน
ถ้าเอามาใช้กับธุรกิจไทย เราแนะนำให้เริ่มจากกติกาง่ายๆ 3 ข้อ
- หนึ่งโปรเจกต์ต่อหนึ่งเป้าหมาย
- ให้สิทธิ์การเข้าถึงเท่าที่จำเป็น
- แยกโฟลเดอร์งานทดลองออกจากงานจริงเสมอ
เพราะยิ่ง AI เข้าถึงไฟล์และแอปได้มาก ความเสี่ยงก็ยิ่งสูงขึ้น โดยเฉพาะธุรกิจที่มีข้อมูลลูกค้า ข้อมูลบัญชี หรือเอกสารภายใน
Step 3: ทดลองสร้างแอปด้วย prompt เดียว แล้วดูว่าผลลัพธ์ “พร้อมใช้” แค่ไหน
หนึ่งในเดโมที่จับต้องง่ายที่สุดคือการสั่งให้ Codex สร้าง productivity app ที่สวย ใช้งานสนุก และน่าสนใจ หลังจากนั้นระบบก็เริ่มสร้างแอปขึ้นมา พร้อมพรีวิวหน้าตาให้ดูในตัว
จุดที่น่าชื่นชมคือความเร็วและคุณภาพด้าน UI ดีขึ้นชัดเจน แอปที่สร้างออกมาดูเป็นชิ้นงานจริง ไม่ใช่แค่หน้าเว็บโล่งๆ แบบเครื่องมือรุ่นแรกๆ และยังเห็นว่า Codex เรียกใช้ skill ที่เกี่ยวข้องกับ brainstorming และ front-end design ตามลักษณะงานด้วย
ตรงนี้มีนัยสำคัญสำหรับธุรกิจ เพราะแปลว่า AI เริ่มไม่ได้แค่ “เขียนตามคำสั่ง” แต่มีระบบเลือกทักษะให้เหมาะกับโจทย์ที่ได้รับ
ตัวอย่างการใช้งานกับธุรกิจไทยที่เห็นภาพได้ทันที เช่น
- ร้านค้าออนไลน์สร้างต้นแบบหน้าโปรโมชันแคมเปญ
- บริษัทบริการสร้าง mockup ระบบติดตามงานภายใน
- ทีมขายสร้างเครื่องมือบันทึก lead แบบใช้งานง่ายก่อนให้ทีมพัฒนาไปต่อ
- ผู้บริหารที่ไม่ได้เขียนโค้ด ใช้ AI ทำต้นแบบเพื่อคุยกับทีมได้ชัดขึ้น
อย่างไรก็ตาม เราต้องมองให้ครบด้าน แอปที่ AI สร้างได้เร็ว ไม่ได้แปลว่าพร้อมใช้งานในธุรกิจจริงทันที มันเหมาะมากกับคำว่า prototype หรือ “ต้นแบบที่เอาไว้คิดและคุยต่อ” มากกว่าระบบ production ที่ปล่อยใช้กับลูกค้าเลย
นี่คือความต่างที่หลายคนมักเข้าใจผิด ถ้าใช้ Codex ด้วยความคาดหวังว่า “สั่งครั้งเดียวจบ” มักผิดหวัง แต่ถ้าใช้เพื่อเร่งการเริ่มต้น ลดเวลาทำ mockup และทำให้ไอเดียจับต้องได้เร็วขึ้น มันมีประโยชน์มาก
Step 4: ใช้ parallel agents ให้ AI ทำหลายงานพร้อมกัน
อีกฟีเจอร์ที่โดดเด่นคือ parallel agents หรือการให้เอเจนต์หลายตัวทำงานพร้อมกัน ในเดโมมีตัวหนึ่งกำลังสร้าง productivity app ขณะที่อีกตัวทำงานใน terminal และคุยกับ Hermes พร้อมกัน
แนวคิดนี้สำคัญกับโลกธุรกิจมาก เพราะงานจริงไม่ค่อยมีแค่งานเดียว เรามักต้องทำหลายอย่างพร้อมกัน เช่น
- ร่างหน้าเว็บไปพร้อมกับจัดการไฟล์ข้อมูล
- สรุปงานจากเอกสารไปพร้อมกับสร้างหน้าแดชบอร์ด
- ทดสอบคำสั่งใน terminal ไปพร้อมกับเตรียม asset หรือภาพประกอบ
สำหรับคนทำงานสาย operation หรือเจ้าของกิจการ จุดนี้น่าสนใจกว่าความสามารถเขียนโค้ดด้วยซ้ำ เพราะมันแตะเรื่อง “เวลา” โดยตรง ถ้า AI แบ่งงานย่อยและเดินพร้อมกันได้ เราจะเริ่มเห็น workflow ที่ใกล้เคียงการมีผู้ช่วยหลายคนทำงานประสานกัน
แต่ในมุมวิเคราะห์ เราควรเผื่อใจเรื่องความเสถียรด้วย ยิ่งระบบทำหลายอย่างพร้อมกัน ยิ่งต้องมีการเช็กผลลัพธ์ชัดเจน ไม่เช่นนั้นจะเกิดปัญหาแบบ “ทำเสร็จเร็ว แต่พังเงียบๆ” ได้ง่าย โดยเฉพาะถ้าเอาไปใช้กับข้อมูลจริงของธุรกิจ
Step 5: ทดสอบ computer use เพื่อให้ AI ใช้แอปบนคอมแทนเรา
ส่วนที่ทำให้ Codex 2.0 ดูเป็น super app จริงๆ คือความสามารถด้าน computer use ระบบไม่ได้หยุดแค่ในเบราว์เซอร์ แต่สามารถเปิดแอปบนเครื่อง ขอ permission แล้วทำบางอย่างแทนเราได้
ในเดโมมีการสั่งให้เปิด Calculator และระบบก็ทำได้ภายในเวลาไม่นาน หลังจากอนุญาตสิทธิ์แล้ว AI ยังพิมพ์ข้อความลงใน Calculator ได้อีกด้วย
แม้จะดูเป็นตัวอย่างเล็กๆ แต่สิ่งที่สื่อออกมาคือ AI กำลังก้าวข้ามจาก “ตอบ” ไปเป็น “ลงมือคลิกและพิมพ์” ซึ่งถ้านำไปประยุกต์จริง ความหมายใหญ่มาก เช่น
- เปิดแอปหลังบ้านตามลำดับงานประจำวัน
- กรอกข้อมูลพื้นฐานซ้ำๆ
- ช่วยจัดการงานแอดมินที่มีขั้นตอนเดิมทุกวัน
- เชื่อม workflow ระหว่างหลายแอปที่ปกติคนต้องนั่งทำเอง
สำหรับธุรกิจไทย กลุ่มที่ได้ประโยชน์ก่อนน่าจะเป็นงาน back office เช่น ทีมธุรการ ทีมประสานงาน หรือทีมปฏิบัติการที่ต้องทำงานบนหน้าจอซ้ำๆ ตลอดวัน
แต่ต้องพูดตรงๆ ว่า ณ จุดที่ทดสอบนี้ ความสามารถยังมีขีดจำกัดอยู่ ระบบทำได้ดีในระดับเปิดแอปและพิมพ์บางอย่าง แต่ยังไม่ถึงขั้นใช้งานซับซ้อนแทนคนได้แบบลื่นไหลทุกกรณี
Step 6: ดูวิธีที่ Codex แสดง progress, skills และผลลัพธ์ระหว่างทำงาน
อีกจุดที่ช่วยให้ใช้งานจริงง่ายขึ้นคือฝั่งขวาของหน้าจอมีส่วนแสดง artifacts, progress และ sources รวมถึงบอกด้วยว่าระบบกำลังใช้ skill อะไรอยู่ เช่น brainstorming, front-end design หรือ back-end design
เรื่องนี้สำคัญมากสำหรับคนไม่ใช่ developer เพราะเวลาทำงานกับ AI สิ่งที่น่ากลัวที่สุดคือ “ไม่รู้ว่ามันกำลังทำอะไร” ถ้าเครื่องมือแสดงให้เห็นว่าแต่ละขั้นกำลังเดินไปทางไหน เราจะตัดสินใจได้ดีขึ้นว่าจะปล่อยให้มันทำต่อ แก้ prompt หรือหยุดก่อน
ถ้าเอามาใช้ในองค์กร จุดนี้ช่วยเรื่องการสื่อสารในทีมได้ดี เช่น หัวหน้าทีมเปิดโปรเจกต์ให้ทุกคนเห็นว่า AI กำลังสร้างอะไรอยู่ ใช้ skill ด้านไหน และได้ผลลัพธ์อะไรออกมาแล้วบ้าง
สั้นๆ คือ Codex ไม่ได้ขายแค่ความสามารถ แต่ยังพยายามขาย “ความมองเห็นได้” ของงานที่ AI ทำ ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ระบบ automation ระดับธุรกิจควรมี
Step 7: พรีวิวแอปในตัว แล้วประเมินว่าเหมาะกับงานแบบไหน
เมื่อสร้าง productivity app เสร็จ Codex สามารถพรีวิวแอปได้ทันทีในหน้าต่างเดียว ทำให้เห็น UI และลองใช้งานเบื้องต้นได้เลย ตรงนี้สะดวกมากสำหรับการทำต้นแบบ เพราะลดการสลับเครื่องมือและช่วยให้เห็นผลเร็ว
อย่างไรก็ตาม ในการทดสอบยังมีข้อจำกัดสำคัญ คือ AI เหมือนจะยังมีปัญหากับการคลิกหรือทดสอบแอปที่พรีวิวอยู่นั้นแบบต่อเนื่อง โดยเฉพาะเมื่อพยายามให้มันใช้งานผ่าน Chrome หรือใช้งานแบบ app browser ในบางจุด
นี่คือจุดที่เราควรอ่านให้ออกว่า Codex เวอร์ชันนี้ เก่งเรื่องสร้าง มากกว่า เก่งเรื่องทดสอบแบบ end-to-end อย่างเต็มรูปแบบ
ถ้าจะใช้งานในธุรกิจจริง จึงเหมาะกับงานประเภทนี้มากกว่า
- สร้างต้นแบบหน้าจอเพื่อคุยกับทีม
- ทำเดโมภายใน
- สร้างเครื่องมือเล็กๆ ใช้เฉพาะกิจ
- เร่งช่วงไอเดียและออกแบบก่อนเริ่มพัฒนาจริง
แต่ถ้าเป็นงานที่ต้องกดหลายหน้าจอ เช็กหลายเงื่อนไข และต้องมั่นใจเรื่องเสถียรภาพ การทดสอบโดยคนยังจำเป็น
Step 8: ชั่งน้ำหนักข้อดี ข้อจำกัด และคำตัดสินแบบคนใช้งานจริง
จากเดโม สรุปภาพรวมของ Codex 2.0 ได้ค่อนข้างชัด
ข้อดี
- หน้าตาและประสบการณ์ใช้งานดูดีขึ้น
- สร้างแอปและต้นแบบได้เร็ว
- มีแนวคิด project-based ชัดเจน
- รองรับหลายเอเจนต์พร้อมกัน
- เริ่มแตะงานบนคอมพิวเตอร์ได้จริง
ข้อจำกัด
- การใช้งาน browser และ app interaction ยังไม่ลื่นทุกกรณี
- ยังต้องขอ permission และมีข้อจำกัดเรื่องสิทธิ์
- เหมาะกับการทำต้นแบบมากกว่าการแทน workflow ซับซ้อนทั้งหมด
- คนใช้งานยังต้องคอยกำกับพอสมควร
ในคลิปมีการเปรียบเทียบกลายๆ ว่ายังไม่ได้ชอบมากกว่า Claude Code desktop app แต่ก็ยอมรับว่าดีขึ้นกว่าก่อนพอสมควร ซึ่งเป็นมุมมองที่แฟร์ดี และเราก็เห็นด้วยในเชิงยุทธศาสตร์ คือ Codex 2.0 ดูเหมือนผลิตภัณฑ์ที่ กำลังไปถูกทาง แต่ยังไม่ใช่ปลายทาง
สำหรับเจ้าของธุรกิจไทย คำถามที่ควรถามไม่ใช่ “มันแทนคนได้หรือยัง” แต่คือ “มันช่วยลดงานจุกจิกช่วงไหนได้แล้วบ้าง” ถ้าถามแบบนี้ เราจะหาจุดใช้ได้ง่ายกว่าและได้ผลจริงกว่า
Step 9: Actionable Insights สำหรับเจ้าของธุรกิจและคนทำงาน
- เริ่มจากงานเล็กก่อน เช่น สร้างต้นแบบแอปภายใน หรือ workflow งานแอดมินที่มีขั้นตอนไม่ซับซ้อน
- แยกโปรเจกต์ให้ชัด หนึ่งโฟลเดอร์ต่อหนึ่งงาน จะช่วยให้ AI ทำงานตรงเป้ากว่าโยนทุกอย่างรวมกัน
- ใช้ Codex เป็นเครื่องมือสร้างต้นแบบ ไม่ใช่ระบบ production ตั้งแต่วันแรก
- ให้สิทธิ์การเข้าถึงแบบจำกัด โดยเฉพาะถ้ามีข้อมูลลูกค้า เอกสารบัญชี หรือข้อมูลภายใน
- วัดผลจากเวลาที่ประหยัดได้ ไม่ใช่วัดจากความว้าวของเดโม
Step 10: Troubleshooting ปัญหาที่มักเจอเมื่อเริ่มใช้ Codex 2.0
ปัญหา: AI เปิดแอปบนคอมไม่ได้หรือค้างตอนจะใช้งาน
สาเหตุ: ยังไม่ได้อนุญาต permission หรือสิทธิ์เข้าถึงไม่พอ
วิธีแก้: ตรวจสอบหน้าต่างขออนุญาต เปิดสิทธิ์เฉพาะที่จำเป็น แล้วทดสอบกับแอปง่ายๆ อย่าง Calculator ก่อน
ปัญหา: สร้างแอปออกมาแล้วสวย แต่ใช้งานจริงไม่ได้ตามที่ต้องการ
สาเหตุ: prompt กว้างเกินไป และยังไม่ได้กำหนด flow การใช้งานชัดเจน
วิธีแก้: แยกคำสั่งเป็นส่วนๆ เช่น หน้าหลักต้องมีอะไร ปุ่มไหนทำอะไร และให้ AI สร้างทีละเวอร์ชัน
ปัญหา: AI ใช้ browser หรือคลิกทดสอบแอปไม่สำเร็จ
สาเหตุ: ความสามารถด้าน browser/app interaction ยังมีข้อจำกัดในบาง context
วิธีแก้: ใช้ Codex สำหรับสร้างและพรีวิวก่อน แล้วให้คนทดสอบ flow สำคัญเอง
ปัญหา: ทำหลายงานพร้อมกันแล้วเริ่มงงว่าอะไรคืบหน้าไปถึงไหน
สาเหตุ: ใช้ parallel agents โดยยังไม่ได้แบ่งเป้าหมายชัดเจน
วิธีแก้: ตั้งชื่องานแต่ละเอเจนต์ให้ชัด และดู progress กับ artifacts เป็นระยะ
ปัญหา: กลัวเรื่องข้อมูลหลุดหรือ AI แตะไฟล์สำคัญเกินไป
สาเหตุ: ตั้ง permission กว้างตั้งแต่เริ่ม
วิธีแก้: สร้างโฟลเดอร์ทดสอบแยก ใช้ไฟล์ตัวอย่างก่อน และค่อยขยายสิทธิ์เมื่อมั่นใจ
Step 11: การต่อยอดที่น่าลองหลังจากเริ่มคล่อง
- ทำ AI workspace สำหรับทีมเล็ก เช่น ทีมการตลาดมีโปรเจกต์แยกสำหรับหน้าแคมเปญ รายงาน และเครื่องมือช่วยคิดคอนเทนต์
- สร้าง internal tool แบบเร็ว เช่น แอปบันทึกงานประจำวัน แอปเก็บ lead หรือหน้าเช็กลิสต์งานขาย
- เชื่อม workflow งานเอกสารกับงานหน้าจอ โดยเริ่มจากไฟล์ PDF หรือ spreadsheet แล้วค่อยต่อไปสู่งาน automation บนคอม
Step 12: สรุป Checklist ทั้งหมดสำหรับเริ่มใช้ Codex 2.0
เช็กลิสต์นี้เหมาะสำหรับใช้เป็น reference เวลาเริ่มทดลองจริง
- ☐ กำหนดก่อนว่าจะใช้ Codex กับงานประเภทไหน
- ☐ สร้างโปรเจกต์แยกตามเป้าหมาย ไม่รวมทุกงานไว้ที่เดียว
- ☐ เลือกโฟลเดอร์ทำงานให้ชัด และใช้พื้นที่ทดสอบก่อน
- ☐ ตั้ง permission แบบจำกัดเท่าที่จำเป็น
- ☐ เลือก model และระดับ reasoning ให้เหมาะกับงาน
- ☐ เริ่มจากการสั่งสร้างต้นแบบแอปหรือเครื่องมือเล็กๆ
- ☐ ดู progress, artifacts และ skills ระหว่างระบบทำงาน
- ☐ ทดลองใช้ parallel agents กับงานที่แยกกันชัดเจน
- ☐ ทดสอบ computer use กับแอปง่ายๆ ก่อน
- ☐ อย่าปล่อยให้ AI แตะข้อมูลจริงเร็วเกินไป
- ☐ ใช้คนตรวจ flow สำคัญทุกครั้ง โดยเฉพาะงานที่ต้องคลิกหลายขั้น
- ☐ วัดผลจากเวลาที่ประหยัดได้และงานที่ลดลงจริง
สรุปแล้ว Codex 2.0 เป็นสัญญาณชัดว่า AI กำลังขยับจาก chatbot ไปสู่เครื่องมือทำงานหลายขั้นตอนในที่เดียว มันยังไม่สมบูรณ์ และยังมีจุดที่ติดขัดเรื่อง browser, app interaction และการทดสอบงานซับซ้อน แต่ถ้าเราใช้มันในบทบาทที่ถูก คือเป็นตัวเร่งการสร้างต้นแบบ ตัวช่วยแบ่งงาน และตัวช่วย automate งานเล็กๆ มันมีโอกาสสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้เร็วพอสมควร
สำหรับธุรกิจไทย จุดเริ่มต้นที่ดีที่สุดอาจไม่ใช่การถามว่า Codex 2.0 เก่งแค่ไหน แต่คือถามว่า “งานไหนในทีมที่น่าเบื่อ ซ้ำ และวัดผลได้” แล้วเอา AI ไปเริ่มตรงนั้นก่อน เพราะตรงนั้นแหละคือพื้นที่ที่เครื่องมือแบบ Codex มีโอกาสคืนเวลาให้เราได้จริง