COMPASS รวม 3 skills ให้ coding agent หยุดมาถามก่อนทำ จำคุณได้ และไม่ลืมงานข้ามเซสชัน

ใครที่ใช้ coding agent อยู่ทุกวันน่าจะเจอสามอาการนี้ซ้ำๆ: สั่งงานที่ยังไม่ชัด มันก็เดาแล้วลุยเลยจนได้ของผิด · ปิดหน้าต่างแล้วเปิดใหม่ มันลืมหมดว่าเมื่อกี้ทำอะไรค้างไว้ · บอกสไตล์การทำงานไปกี่รอบ เปิดเซสชันใหม่ก็ต้องบอกซ้ำอีก COMPASS คือชุด skills แบบ local-first ที่ออกแบบมาแก้สามอาการนี้โดยตรง มันติดตั้งเข้ากับ coding agent ซึ่งก็คือเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI อย่าง Claude Code (coding agent จาก Anthropic) หรือ Codex (coding agent จาก OpenAI) ชื่อเต็มของมันคือ COMPASS: Personal Alignment Skills OS for AI Agents และมีชื่อจีนว่า 司南 ซึ่งแปลว่าเข็มทิศ จุดขายของมันไม่ใช่โมเดลใหม่หรือเครื่องมือหรู แต่เป็นการ "จัดระเบียบ skills" ให้ agent หยิบไปใช้เองตามจังหวะของงาน โดยข้อมูลทุกอย่างอยู่บนเครื่องคุณ ไม่มีการอัปโหลดออกไปไหน

ตอนนี้ COMPASS ยังเป็นของใหม่ มีดาวบน GitHub ราวๆ 40 ดวง ยังไม่ใช่มาตรฐานที่ใครๆ ใช้กัน แต่แนวคิดข้างในตอบโจทย์คนที่อยากให้ agent ทำงานเป็นระบบและคาดเดาได้มากขึ้นพอดี เลยเป็นของน่าจับตาที่ลองได้ตั้งแต่วันนี้

skill คือสิ่งที่ agent หยิบใช้เองตามงาน

ก่อนจะเข้า COMPASS ต้องเข้าใจคำว่า skill ก่อน เพราะมันคือหัวใจของเรื่องนี้ skill ในที่นี้คือไฟล์ความรู้ชุดหนึ่ง (รูปแบบ SKILL.md คือ Markdown บวกกับ YAML frontmatter และอาจพ่วง reference, script หรือ metadata ของ agent ได้) ที่บอก agent ว่า "ถ้าเจองานแบบนี้ ให้ทำตามวิธีนี้" พอติดตั้งเข้าไปแล้ว agent จะอ่านคำอธิบายของแต่ละ skill แล้วหยิบตัวที่ตรงกับงานตรงหน้ามาใช้เอง โดยที่คุณไม่ต้องกำกับทีละขั้น

นี่คือเหตุผลที่การ "จัดระเบียบ skills" สำคัญกว่าที่คิด ถ้า agent มีคลังวิธีทำงานที่ชัดและแยกหน้าที่กันดี มันก็เลือกใช้ถูกตัวถูกจังหวะ ผลลัพธ์จึงคงเส้นคงวาและคาดเดาได้ COMPASS เลือกแก้ปัญหานี้ด้วยการให้ skills แค่ 3 ตัวที่จับคู่กับสามคำถามพื้นฐานที่ agent ควรตอบได้ก่อนลงมือ

รู้จักคุณ · รู้งาน · รู้ทิศ

COMPASS วางโครงไว้สามชั้นที่อ่านแล้วเห็นภาพทันที แต่ละชั้นคือหนึ่ง skill ที่ทำหน้าที่ชัดเจน ไม่ทับกัน

• รู้จักคุณ ผ่าน user-profile-keeper skill ที่จดสไตล์การทำงานของคุณไว้บนเครื่อง
• รู้งาน ผ่าน task-forest skill ที่เก็บแผนผังงานทั้งหมดไว้ข้ามเซสชัน
• รู้ทิศ ผ่าน task-clarifier skill ที่คอยเช็กก่อน agent จะลงมือทำงานที่ยังไม่ชัดหรือเสี่ยง

จุดที่น่าสนใจคือทั้งสาม skill เก็บทุกอย่างไว้ในเครื่องคุณ ไม่อัปโหลด task ไม่อัปโหลด profile และไม่ไปดึง cookie หรือ token จาก browser เบื้องหลังเป็น Python ที่ใช้แค่ standard library ไม่ต้องพึ่ง service ที่โฮสต์ไว้ที่อื่น คนที่ทำงานกับโค้ดบริษัทหรือข้อมูลที่อ่อนไหวเลยใช้ได้สบายใจขึ้น

task-clarifier · ตัวช่วยให้ agent หยุดมาถามก่อนพัง

skill ที่เห็นผลเร็วที่สุดน่าจะเป็น task-clarifier เพราะมันแก้อาการที่กวนใจที่สุด นั่นคือ agent เดาเองแล้วลุยงานที่ยังไม่ชัด

task-clarifier คอยตรวจงานก่อน execute พองานเข้ามา มันจะประเมินแล้วเลือกหนึ่งในหกทางเลือก: เดินหน้าเลย · ไปค้นข้อมูลก่อน · ถามให้ชัดก่อน · ขอยืนยัน · เสนอทางเลือกของวิธีทำ · หรือบล็อกไว้ไม่ทำ มันจะขยับมาถามหรือหยุดก็ต่อเมื่องานนั้นกำกวม มีต้นทุนสูง เสี่ยง หรือมีผลกระทบออกไปข้างนอก ส่วนงานที่ชัดอยู่แล้วมันก็ปล่อยให้ agent ทำต่อ ไม่ได้ขัดจังหวะพร่ำเพรื่อ

ที่สำคัญกว่านั้นคือมันถามเป็น ปรัชญาของ skill นี้คือ "อย่าถามสิ่งที่เดาได้จากไฟล์หรือบริบท" ให้ถามเฉพาะคำถามที่เปลี่ยน scope, วิธีทำ, หลักฐาน, รูปแบบผลลัพธ์, ความปลอดภัย หรือเกณฑ์ว่างานเสร็จ ส่วนงานที่อันตรายจริงอย่างลบไฟล์ เขียนทับ publish เขียนข้อมูลขึ้น remote ใช้ credential หรือแก้ค่า config ระดับ global พวกนี้ต้องขอยืนยันให้ชัดเจนเสมอ

task-forest · แผนผังงานที่ไม่หายไปตอนปิดหน้าต่าง

อาการที่สองคือ agent ลืมงาน ทำมาครึ่งทางแล้วเปิดเซสชันใหม่ มันจำไม่ได้ว่าตกลงกำลังทำอะไรอยู่ ทำไปถึงไหน และเหลืออะไร task-forest เข้ามาอุดช่องว่างนี้

task-forest เก็บงานเป็นกราฟ (DAG) ที่คงอยู่ข้ามเซสชัน มันไม่ได้จดแค่ว่า "ต้องทำอะไร" แต่จดด้วยว่างานแต่ละชิ้นมีไว้ทำไม อยู่ตรงไหนของภาพใหญ่ คืบไปถึงไหน เปลี่ยนอะไรไปแล้ว และยังค้างอะไร ข้อมูลพวกนี้เก็บไว้ในโฟลเดอร์ .agent-workbench/task-forest/ บนเครื่องคุณ พอเปิดเซสชันใหม่ agent ก็ดึงแผนผังเดิมกลับมาต่อได้ ไม่ต้องเล่าเรื่องให้มันฟังใหม่ตั้งแต่ต้น

ของแถมที่จับต้องได้คือมัน export เป็น HTML และมีหน้า Live DAG ให้ดูแผนผังงานแบบเห็นภาพ คนที่ทำงานยาวๆ หลายขั้นจะเห็นค่าตรงนี้เร็ว เพราะได้ภาพรวมว่างานทั้งก้อนเดินไปถึงไหนแล้ว

user-profile-keeper · จำสไตล์คุณ แต่ไม่ใช่ที่เก็บความลับ

อาการสุดท้ายคือต้องบอกสไตล์การทำงานซ้ำทุกเซสชัน user-profile-keeper จดสิ่งเหล่านี้ไว้ให้ เช่น คุณชอบให้ตอบสั้นหรือยาว ชอบให้ถามก่อนหรือลุยก่อน รับความเสี่ยงได้แค่ไหน แล้วเก็บไว้บนเครื่องที่ .compass-skills/user-profiles/v1 (เปลี่ยนที่เก็บได้ผ่าน env COMPASS_USER_PROFILE_HOME) เซสชันถัดไป agent ก็ทำงานเข้าทางคุณมากขึ้นโดยไม่ต้องเริ่มจากศูนย์

แต่ตรงนี้มีข้อควรระวัง profile นี้เป็นไฟล์ธรรมดาที่คุณเปิดแก้เองได้ ไม่ได้เข้ารหัส และไม่ใช่ vault เก็บความลับ เพราะฉะนั้นห้ามเอารหัสผ่านหรือ token ไปใส่เด็ดขาด มันมีไว้จำ "วิธีทำงานร่วมกับคุณ" ไม่ใช่จำความลับของคุณ

เริ่มใช้ภายในไม่กี่นาที

ของจริงคือเริ่มได้เร็วกว่าที่คิด ถ้าคุณใช้ Claude Code อยู่แล้ว ลำดับแรกมีแค่สามขั้น:

1. ติดตั้งทั้งชุดด้วยคำสั่งเดียว ผ่าน skills CLI:

npx skills add dongshuyan/compass-skills --skill '*' -a claude-code

2. เปิดเซสชันแล้วเรียก skill ที่ต้องการด้วยเครื่องหมาย $ เช่น $task-clarifier, $task-forest, หรือ $user-profile-keeper
3. ลองเริ่มที่ task-clarifier ก่อน โดยพิมพ์ทำนองว่า "Use $task-clarifier to align the task below" แล้วต่อด้วยงานจริงของคุณ มันจะกลับมาถามเฉพาะจุดที่เปลี่ยนผลลัพธ์จริงๆ

ถ้าใช้ Codex ก็ติดตั้งพร้อมกันทั้งสองได้:

npx skills add dongshuyan/compass-skills --skill '*' -a codex -a claude-code

และถ้าไม่อยากแตะ CLI เลย ก็ทำได้ เพราะทั้งชุดเป็นแค่ไฟล์ คุณ copy โฟลเดอร์ทั้งสามที่อยู่ใต้ skills/ (เอา references/, scripts/, agents/ ที่มากับมันไปด้วย) วางเข้าโฟลเดอร์ skills ของ agent ตรงๆ ได้เลย ทั้งชุดทดสอบกับ skills เวอร์ชัน 1.5.11 และเป็น MIT license

ของน่าจับตา มากกว่าของเสร็จสมบูรณ์

ข้อดีที่ชัดของ COMPASS คือมันไม่ผูกกับ agent ตัวเดียว ใช้ได้ทั้ง Claude Code, Codex และ agent อื่นที่อ่าน SKILL.md หรือ AGENTS.md ได้ และเพราะเป็น local-first มันจึงเป็นทางเลือกที่เบาและคุมข้อมูลได้เอง ส่วนแผนข้างหน้าก็น่าสนใจ ทีมตั้งใจให้มันสร้าง skill ใหม่จากประวัติงาน เรียนรู้จากความผิดพลาด สรุปสถานะ agent และแนะนำงานต่อได้

แต่ต้องมองตามจริง ด้วยดาวราวๆ 40 ดวงและ skills แค่ 3 ตัว นี่คือของที่ยังเล็กและกำลังก่อร่าง ฟีเจอร์หลายอย่างยังเป็นแผน ไม่ใช่ของที่กดใช้ได้วันนี้ คนที่ลองตอนนี้คือคนที่อยากเห็นแนวทาง "จัดระเบียบ skills ให้ agent ทำงานเป็นระบบ" ตั้งแต่เนิ่นๆ ไม่ใช่คนที่ต้องการเครื่องมือเสร็จสมบูรณ์มาวางในงานสำคัญทันที

เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่แข่งกันที่ "ทำได้เร็วแค่ไหน" แต่ COMPASS กลับตั้งโจทย์ตรงข้าม นั่นคือ agent หยุดถูกที่ จำถูกเรื่อง และเดินถูกทิศหรือเปล่า

ที่มา: COMPASS: Personal Alignment Skills OS for AI Agents จาก compass-skills (GitHub)