การวิจัยและวิธีการ
Research v2.0Version 2.0 · · Governance 2.0 public evidence surface
สรุปการกำกับดูแล 2.0
หน้านี้ได้รวมเข้ากับอินเทอร์เฟซการกำกับดูแลสาธารณะ 2.0 ของ starnum แล้ว โดยใช้ชั้นหลักฐานชุดเดียวกันกับบัตรระบบ การกำกับดูแลข้อมูล รายงานความโปร่งใส นโยบายการใช้งาน และนโยบายความปลอดภัย
สรุปการกำกับดูแล
หน้านี้บันทึกโมเดลการทำงานวิจัยเบื้องหลังการตีความเชิงวัฒนธรรม วิธีการคำนวณดวงชะตา คุณภาพเนื้อหา คุณภาพการแปลหลายภาษา และกระบวนการกำกับดูแลด้วยความช่วยเหลือของ AI
ขอบเขตการบังคับใช้
ครอบคลุมบันทึกวิธีการทางโหราศาสตร์ สมมติฐานเวลาสุริยะจริง สายเลือดของฐานความรู้และหน่วยความจำการแปล เกตคุณภาพ AWR/TM แหล่งอ้างอิง benchmark และ artifacts ความโปร่งใสสาธารณะ
สถานะการดำเนินการ
เวอร์ชัน 2.0 เปลี่ยนหน้างานวิจัยให้เป็นศูนย์กลางหลักฐานที่ดูแลรักษาได้: claim เชื่อมโยงไปยัง artifacts ที่เครื่องอ่านได้ ระบบมีหน้าที่ตรวจจับ ส่วน agent เป็นผู้ตัดสินใจว่าเนื้อหาต้องแก้ไขหรือไม่
จุดยืนในการเขียน:ใช้สำนักหลู่ปิ่นเจ้าเป็นฐานการวิเคราะห์หลัก และเทียบสำนักอื่นอย่างเป็นกลาง โดยไม่เขียนความแตกต่างระหว่างสำนักให้เป็นการตัดสินดีเลว และไม่เขียนตัวชี้วัดการทดสอบให้เป็นการรับประกันผลทางโหราศาสตร์
ความถี่การอัปเดต:หน้างานวิจัยถูกตรวจสอบความจำเป็นในการอัปเดตโดย AI Ops gate บทความวิจัยในปัจจุบันเผยแพร่ผ่านการตรวจสอบของมนุษย์หรือ AI agent เป็นหลัก เครื่องมือเผยแพร่อัตโนมัติที่เก็บถาวรไว้ที่
scripts/archive/publish-research.js จะยังไม่ถูกอ้างว่าเป็นระบบตั้งเวลาอัตโนมัติจนกว่าจะถูกเปิดใช้งานใหม่ · RSS
หน้านี้ตอบคำถามอะไรจริงๆ
หน้างานวิจัยของ starnum ไม่ใช่วารสารวิชาการ และไม่ใช่หน้าการตลาด แต่เป็นพื้นที่ทำงานสาธารณะที่อธิบายว่า "เราเชื่อมโยงความรู้โหราศาสตร์ดั้งเดิม การคำนวณดวงชะตา การเขียนด้วยความช่วยเหลือของ AI การแปลหลายภาษา การสแกน AWR/TM และ deploy gate เข้าด้วยกันอย่างไร" ผู้อ่านควรเข้าใจได้ที่นี่ว่า อะไรมาจากระบบโหราศาสตร์ อะไรเป็นเพียงการตรวจสอบคุณภาพเชิงวิศวกรรม และอะไรต้องให้มนุษย์หรือ AI agent ตัดสินเพิ่มเติม
ข้อกล่าวอ้างด้านการวิจัยทั้งหมดแบ่งเป็นสามชั้น: ชั้นแรกคือวัฒนธรรมและวิธีการทางโหราศาสตร์ ชั้นที่สองคือหลักฐานข้อมูลและเครื่องมือ ชั้นที่สามคือผลการตรวจสอบหลังเผยแพร่ ระบบมีหน้าที่เพียงตรวจจับ รายงาน และเก็บรักษาหลักฐานที่เครื่องอ่านได้ ส่วนการตัดสินใจสุดท้ายว่าจะแก้ไข แปลใหม่ หรือปรับกฎ เป็นหน้าที่ของ AI agent อย่าง Codex/Claude
| ชั้นการวิจัย | หลักฐานนำเข้า | สิ่งที่เปิดเผยต่อสาธารณะได้ | ขอบเขตที่ต้องรักษาไว้ |
|---|---|---|---|
| วิธีการทางโหราศาสตร์ | เกณฑ์อ้างอิงของสำนัก เงื่อนไขดาว/วัง/การแปรสี่ แหล่งที่มาของฐานความรู้ | กรอบการวิเคราะห์ที่เว็บไซต์นี้ใช้ เหตุใดสำนักต่างกันจึงมีผลต่างกัน | ห้ามเขียนว่าสำนักที่เลือกเป็นสำนักที่ถูกต้องเพียงหนึ่งเดียว และห้ามเขียนการตีความทางโหราศาสตร์ให้เป็นข้อพิสูจน์ทางวิทยาศาสตร์ |
| หลักฐานเชิงวิศวกรรม | AWR, TM, การตรวจสอบ schema, การตรวจสอบหน้าความน่าเชื่อถือ, deploy smoke test | gate ใดผ่าน ข้อมูลใด degraded สถานะใดยังเป็น warning | ผลการสแกนไม่ใช่คำตัดสินสุดท้าย เป็นเพียงข้อมูลวินิจฉัยให้ AI agent ใช้ประกอบการตัดสินใจ |
| การตรวจสอบหลังเผยแพร่ | บันทึกการ deploy ของ Cloudflare/R2, HTTP 200, การตรวจสอบ sitemap/llms/OKF/schema | หน้าสาธารณะถูกผู้ใช้ เสิร์ชเอนจิน และ AI crawler อ่านได้ตามปกติหรือไม่ | ไม่เปิดเผยกุญแจลับ สิทธิ์ภายใน รายละเอียดพื้นผิวการโจมตีที่อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด หรือข้อมูลส่วนตัว |
สายงานวิจัยปัจจุบัน
การคำนวณดวงชะตาและเวลาสุริยะจริง
บันทึกภูมิภาคเกิด การปรับค่าลองจิจูด ขอบเขตชั่วยาม และกฎการแสดงผลหน้าบ้าน เพื่อไม่ให้ "เวลาเกิดดิบ" กับ "เวลาสุริยะจริง" ปนกันในช่องเดียวกัน
การสร้างแบบจำลองความรู้จื่อเหวยโต้วซู่
จัดระเบียบความแตกต่างของสำนัก กฎการแปรสี่ ความสัมพันธ์ของวัง และเหตุการณ์ที่เป็นไปไม่ได้ เพื่อให้บทความ ผลลัพธ์ดวงชะตา และการอ้างอิงฐานความรู้ใช้ขอบเขตตรรกะชุดเดียวกัน
คุณภาพหลายภาษาของ AWR/TM
AWR รับผิดชอบการสแกนและเก็บหลักฐาน TM รับผิดชอบหน่วยความจำการแปลและความสอดคล้อง ทั้งสองต้องไม่ตีกลับกันจนเกิดวงจรไม่รู้จบ ผู้ตัดสินสุดท้ายคือ AI agent
หลักฐานการเผยแพร่ของ AI Ops
การ deploy, sitemap, llms.txt, OKF, schema.org, R2, Cloudflare cache และ smoke test ทั้งหมดต้องเก็บบันทึกที่ตรวจสอบย้อนกลับได้
คิวบทความวิจัย
data/research-topics.json เก็บหัวข้อผู้สมัคร แหล่งที่มา ระดับความยาก และสถานะ ก่อนเผยแพร่จริงต้องผ่านเกตตรรกะโหราศาสตร์ ความปลอดภัยเนื้อหา schema และหน้าความน่าเชื่อถือ
การดูแลรักษาหน้าสาธารณะ
หน้างานวิจัยเองก็ต้องรับการตรวจสอบหน้าการกำกับดูแลเช่นกัน: source artifact คำสั่งตรวจสอบ claim สาธารณะ ขนาดตัวอักษรของ footer และ hreflang ต้องไม่คลาดเคลื่อน
ข้อกำหนดหลักฐานงานวิจัย
- วิธีการทางโหราศาสตร์:ทุกข้อสรุปทางโหราศาสตร์ต้องตรวจสอบย้อนกลับไปยังเกณฑ์อ้างอิงของสำนัก เงื่อนไขวัง/ดาว/การแปรสี่ และขอบเขตความไม่แน่นอนได้
- คุณภาพการแปล:หน้าหลายภาษาต้องเทียบกับต้นฉบับ zh-TW เพื่อแยกแยะว่าเป็น "ต้องแปลใหม่ทั้งบทความ" "แก้ไขบางส่วน" "AWR แจ้งเตือนผิดพลาด" หรือ "คำศัพท์ TM ไม่สอดคล้องกัน"
- การกำกับดูแลสาธารณะ:claim สาธารณะต้องเชื่อมโยงไปยัง
data/public-claim-registry.jsonpublic evidence manifest หรือคำสั่งตรวจสอบที่รันซ้ำได้ - การตรวจสอบการเผยแพร่:หลัง deploy จริงต้องผ่านอย่างน้อย HTTP smoke test หน้าสำคัญตอบ 200 บันทึกการ deploy ของ R2/Worker การล้าง cache และการส่ง search indexing
แนวทางการเผยแพร่เนื้อหางานวิจัย
| ประเภท | เผยแพร่ได้ | ห้ามเขียนเป็น |
|---|---|---|
| วิธีการ | สมมติฐานการคำนวณดวงชะตา การเลือกสำนัก คำนิยามศัพท์ ขอบเขตระบบ | ข้อสรุปทางโหราศาสตร์ที่ถูกต้องเพียงหนึ่งเดียว แม่นยำสมบูรณ์ ไม่อาจตั้งคำถามได้ |
| benchmark | การเทียบเคียงกับกรอบการกำกับดูแลสาธารณะ เช่น OpenAI / Anthropic / Google Gemini | การอ้างว่าโมเดลนั้นถูกใช้งานจริงบน production เมื่อไม่มีหลักฐานโค้ดหรือการตั้งค่า |
| คุณภาพหลายภาษา | ใช้ต้นฉบับ zh-TW เป็นเกณฑ์ ระบุปัญหาคุณภาพการแปลและกลยุทธ์การแก้ไข | แปลใหม่อัตโนมัติเพียงเพราะเครื่องสแกนแจ้งเตือน หรือปล่อยให้ AWR/TM ตีกลับกันเป็นวงจร |
| AI Ops | บันทึกการตรวจจับ วินิจฉัย ซ่อมแซม ตรวจสอบ และ deploy ด้วยหลักฐานที่เครื่องอ่านได้ | ผลการสแกนของระบบเป็นคำตัดสินสุดท้าย การตัดสินใจสุดท้ายยังคงเป็นหน้าที่ของ AI agent |
แหล่งข้อมูลและขอบเขตความรับผิดชอบ
หน้างานวิจัยใช้เฉพาะข้อมูลภายในและ artifacts สาธารณะที่ตรวจสอบย้อนกลับได้เท่านั้น ไม่เขียนการตัดสินใจด้วยวาจาให้เป็นข้อเท็จจริง ข้อมูลแต่ละประเภทมีความรับผิดชอบชัดเจน: ข้อมูลโหราศาสตร์รับผิดชอบขอบเขตวิธีการ การตรวจสอบโดยเครื่องรับผิดชอบหลักฐานสถานะ AWR/TM รับผิดชอบเบาะแสคุณภาพหลายภาษา ส่วน AI agent รับผิดชอบการตัดสินใจและการซ่อมแซมขั้นสุดท้าย
- แหล่งที่มาทางโหราศาสตร์และฐานความรู้
docs/kb/zwds/,docs/kb/numerology/และบทความวิจัยรับผิดชอบการนิยามดาว วัง การแปรสี่ รูปแบบดวง และกฎเลขศาสตร์ ข้อมูลเหล่านี้รองรับได้เพียง "การเลือกใช้วิธีการ" และ "ขอบเขตการตีความ" เท่านั้น ห้ามเขียนเป็นการรับประกันทางวิทยาศาสตร์- AI Ops และหลักฐานสาธารณะ
data/public-claim-registry.json,data/public-evidence-manifest.json,data/trust-pages-machine-audit.jsonและบันทึกการ deploy รับผิดชอบพิสูจน์ว่าเว็บไซต์เปิดเผยอะไรอยู่ในปัจจุบัน ผ่านเกตใดบ้าง สถานะใดยังเป็น warning หรือ degraded- การกำกับดูแลหลายภาษาของ AWR / TM
- AWR สแกนบทความ หน้าเว็บ CSS และร่องรอยการแปลที่ตกค้าง TM เก็บรักษาหน่วยความจำการแปลและความสอดคล้องของคำศัพท์ ทั้งสองผลิตเพียงเส้นทางและหลักฐาน ไม่แก้ไขเนื้อหาโดยตรง เมื่อเครื่องสแกนกับหน่วยความจำการแปลขัดแย้งกัน AI agent จะตัดสินโดยใช้ต้นฉบับ zh-TW ความเป็นธรรมชาติของภาษาปลายทาง และความรุนแรงของหลักฐาน
- ด้านหน้าบ้านและพื้นผิวการเผยแพร่
- เวลาสุริยะจริงที่หน้าบ้าน การเลือกภูมิภาค การโหลดฟอนต์ ความสอดคล้องของ footer, schema.org, llms.txt, OKF และ sitemap ล้วนเป็นพื้นผิวการเผยแพร่ที่ตรวจสอบผ่านเกตได้ การเปลี่ยนแปลงข้อความใดๆ ต้องหลีกเลี่ยงการทำลายการจัดทำดัชนี การเข้าถึง และ hreflang ข้ามภาษา
- เครื่องมือเผยแพร่งานวิจัย
data/research-topics.jsonคือคลังหัวข้อวิจัยที่ตรวจสอบได้ในปัจจุบัน เครื่องมือเผยแพร่รุ่นเก่าอยู่ที่scripts/archive/publish-research.jsซึ่งเป็นเครื่องมือผู้สมัครที่เก็บถาวรไว้ ก่อนเปิดใช้งานใหม่ต้องเขียนใหม่ให้ใช้เส้นทางเวอร์ชันใหม่ (/research/thและ/research/posts/...) สายการผลิต sitemap/llms/OKF เวอร์ชันใหม่ และการรายงานผล AI Ops จะยังไม่ถือเป็นระบบตั้งเวลาที่ใช้งานอยู่
เมทริกซ์การตัดสินใจ AWR / TM
| ผลการสแกน | การตัดสินใจก่อน | กลยุทธ์การซ่อมแซม | หลักฐานที่ได้ |
|---|---|---|---|
| ต้นฉบับ zh-TW มีปัญหารูปแบบหรือน้ำเสียง | แก้ต้นฉบับก่อน เพราะภาษาอื่นต้องอ้างอิงต้นฉบับ | มนุษย์หรือ AI agent แก้ zh-TW แล้วสร้าง registry และคิวการแปลใหม่ | แถว AWR, diff, article registry, เกตรูปแบบ |
| ภาษาปลายทางมีภาษาจีนตกค้างจำนวนมาก | โดยทั่วไปต้องแปลใหม่ทั้งบทความ ไม่ใช่แก้บางจุด | สร้างบทความภาษานั้นใหม่จากต้นฉบับ zh-TW อัปเดต TM แล้วให้ AWR สแกนซ้ำ | คิวซ่อมแซมการแปล, TM delta, สัดส่วนภาษาและหลักฐานตัวอย่าง |
| มีเพียง schema / meta ตกค้าง | ความเสี่ยงต่ำ สามารถซ่อมแซมข้อมูลโครงสร้างได้ | แก้ JSON-LD, title, description, OG/Twitter metadata โดยไม่แตะเนื้อหาหลัก | การตรวจสอบ schema, การ parse JSON-LD, public evidence manifest |
| AWR แจ้งเตือนแต่ TM และภาษาปลายทางเป็นธรรมชาติดี | อาจเป็นสัญญาณรบกวนจากกฎของ AWR | AI agent ทำเครื่องหมาย false positive แล้วปรับกฎ scanner หรือ whitelist | false-positive issue shard, scanner rule diff, การทดสอบถดถอย |
บันทึกงานวิจัยเวลาสุริยะจริง
งานวิจัยเวลาคำนวณดวงชะตาปัจจุบันใช้การแสดงผลแยกช่อง "เวลาเกิดดิบ" กับ "เวลาสุริยะจริง": เวลาดิบเก็บค่าที่ผู้ใช้ป้อน ส่วนเวลาสุริยะจริงแสดงเฉพาะภูมิภาคและเวลาที่ปรับแล้ว เช่น "ไทจง 12:29" หน้าเว็บไม่แสดงจำนวนนาทีที่ปรับเพิ่มเติม เพื่อป้องกันผู้ใช้เข้าใจผิดว่าค่าที่ปรับเชิงวิศวกรรมคือข้อสรุปของดวงชะตา
การเลือกภูมิภาคใช้ภาษาเป็นตัวกำหนดขอบเขตเริ่มต้น: ภาษาจีนตัวเต็มแสดงภูมิภาคไต้หวัน ญี่ปุ่นแสดงภูมิภาคญี่ปุ่น เกาหลีแสดงภูมิภาคเกาหลี ไทยแสดงภูมิภาคไทย อินโดนีเซียแสดงภูมิภาคอินโดนีเซีย มาเลย์แสดงภูมิภาคที่เกี่ยวข้องอย่างมาเลเซียและสิงคโปร์ ส่วนภาษาอังกฤษและสเปนจะเลือกตามประเทศเป็นหลัก แล้วใช้เมืองหลวงหรือเมืองสำคัญเป็นจุดอ้างอิงเวลาสุริยะจริง
หน้างานวิจัยไม่อ้างว่า "ทุกภูมิภาคถูกต้องเสมอ" ความถูกต้องต้องอาศัยตัวเลือกหน้าบ้าน ข้อมูลพิกัด ข้อมูลเขตเวลา การทดสอบการคำนวณเวลาสุริยะจริง และ smoke test หลัง deploy ร่วมกันรักษาไว้ หากมาเลเซีย ไต้หวัน ลั่วหยาง ปักกิ่ง หรือภูมิภาคอื่นมีประวัติเขตเวลาและความต่างลองจิจูด ต้องมีกรณีทดสอบเก็บเป็นหลักฐาน
สิ่งที่ยังไม่ได้กล่าวอ้างในขณะนี้
- ไม่กล่าวอ้างว่าการวิเคราะห์ทางโหราศาสตร์มีผลทางการแพทย์ กฎหมาย การเงิน หรือการพยากรณ์ทางวิทยาศาสตร์ เนื้อหาในเว็บไซต์นี้มีไว้เพื่อการสำรวจตนเองและการศึกษาเท่านั้น
- ไม่กล่าวอ้างว่า AWR หรือ TM สามารถตัดสินคุณภาพบทความได้โดยตรง ทั้งสองเพียงชี้จุดที่น่าสงสัยและผลิตหลักฐานที่เครื่องอ่านได้
- ไม่กล่าวอ้างว่า OpenAI, Anthropic หรือ Google Gemini ถูกใช้งานจริงใน production inference ทั้งหมด หากไม่มีหลักฐานโค้ดหรือการตั้งค่า จะเขียนได้เพียงว่าเป็นการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแล
- ไม่กล่าวอ้างว่าการแปลหลายภาษาจะเป็นธรรมชาติเสมอเพียงเพราะเทียบคำต่อคำกับ zh-TW ภาษาปลายทางยังต้องผ่านการตรวจสอบน้ำเสียง คำศัพท์ ความรู้สึกทางวัฒนธรรม และคุณภาพ schema
คิวงานวิจัยและการดูแลรักษาต่อเนื่อง
คิวบทความวิจัยบริหารจัดการโดย data/research-topics.json เครื่องมือเผยแพร่รายเดือนในปัจจุบันยังเป็นเครื่องมือผู้สมัครที่เก็บถาวรไว้ ยังไม่ถือเป็นระบบตั้งเวลาอัตโนมัติที่ใช้งานอยู่ ก่อนเปิดใช้งานใหม่ บทความวิจัยควรผลิตร่างจากคิวโดย AI agent ตรวจสอบโดยมนุษย์หรือ agent รันเกต แล้วจึงเผยแพร่ หัวข้อสำคัญเน้นสามกลุ่ม: เวลาสุริยะจริงและข้อมูลภูมิภาค กฎเข้มของจื่อเหวยโต้วซู่และความแตกต่างระหว่างสำนัก การกำกับดูแลคุณภาพบทความหลายภาษา หลังเผยแพร่ทุกครั้งต้องเขียนสถานะกลับ และให้ AWR/TM สแกนหน้าที่เกี่ยวข้องซ้ำ
- ระยะสั้น:เติมกรณีทดสอบข้อมูลภูมิภาคเวลาสุริยะจริงให้ครบ โดยเฉพาะไต้หวัน มาเลเซีย ญี่ปุ่น เกาหลี อินโดนีเซีย ไทย และสิงคโปร์
- ระยะกลาง:เปลี่ยนเมทริกซ์การตัดสินใจหลายภาษาของ AWR/TM ให้เป็นกฎการจัดเส้นทาง issue ที่เครื่องอ่านได้ ป้องกันไม่ให้การแปลใหม่ทั้งบทความกับการแก้ไขบางส่วนปะปนกัน
- เครื่องมือเผยแพร่:หากต้องการกู้คืน
publish-researchต้องสร้างสคริปต์เวอร์ชันใหม่ก่อน ห้ามเขียนresearch.htmlรุ่นเก่า ห้าม append sitemap/llms โดยตรง ต้องผ่านสายการผลิต public discovery ปัจจุบันและรายงานเชิงโครงสร้าง - ระยะยาว:รวมหน้างานวิจัย บัตรระบบ การกำกับดูแลข้อมูล รายงานความโปร่งใส FAQ และเกตการเผยแพร่บทความเข้าสู่สเตทแมชชีน AI Ops เดียวกัน
สี่การแปรใหม่ (ซื่อฮว่า) ในสำนักหลู่ปิ่นจ้าว: สามการตีความของปีทังกา 戊 庚 壬
หนึ่งในประเด็นถกเถียงที่สุดของจื่อเวยโต่วซู่: ปีทังกา 戊 ดาว Youbi แปรเป็น Ke หรือ Tianji กันแน่? ปี 庚 Taiyin หรือ Tiantong? ปี 壬 Zuofu Lu หรือ Tianliang Lu? บทความนี้สอบทานสำนักหลู่ปิ่นจ้าว สำนักหวังถิงจือ และสาย Qintian Sihua พร้อมอ้างอิงเอกสาร
GraphRAG ในฐานความรู้โหราศาสตร์: กราฟความหมายจากดาวสู่ภพ
เราแปลง 2,758 ไฟล์ 1538K บรรทัดของฐานความรู้โหราศาสตร์ให้เป็นกราฟ Neo4j (343 โหนด / 679 ความสัมพันธ์) แล้วผนวกกับการค้นหาเวกเตอร์ Qdrant จนได้ระบบหลอมหลักฐานสามชั้นสำหรับการวิเคราะห์ดวง
117 ข้อ การออกแบบกฎเข้มของตรรกะโหราศาสตร์: นิยามขอบเขตของเหตุการณ์ซื่อฮว่าที่เป็นไปไม่ได้
ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของ AI ทางโหราศาสตร์ไม่ใช่ความสามารถในการสร้างข้อความ หากคือการไม่ให้มันพูดเหตุการณ์ที่เป็นไปไม่ได้ บทความนี้อธิบายการนิยาม 117 ข้อ กฎเข้ม (สี่การเปลี่ยนแปลง 41 + รูปแบบดวง 49 + ตัวชี้วัดหลัก 17) พร้อมตัวอย่างจริง
เส้นลูกศรในตาราง 3×3 ของศาสตร์ตัวเลข: สำนักไต้หวัน vs. พีทาโกรัส
"ศาสตร์ตัวเลขตาราง 3×3" ที่นิยมในไต้หวันกับระบบพีทาโกรัสตะวันตกนิยาม Arrow Lines ต่างกันอย่างชัดเจน บทความนี้เรียบเรียงวิธีคำนวณทั้งสองระบบ และอธิบายมาตรฐานที่เราเลือกพร้อมเหตุผล
มาตรฐานภายนอกและแหล่งข้อมูลปฐมภูมิ
แหล่งข้อมูลปฐมภูมิเหล่านี้ใช้ประกอบการกำกับดูแลของหน้านี้ เป็นเกณฑ์อ้างอิง ไม่ใช่การรับรองเว็บไซต์โดยบุคคลที่สาม
ภาพรวมการตรวจสอบโดยเครื่องล่าสุด
ส่วนนี้ใช้เฉพาะข้อมูลการตรวจสอบที่ตรวจสอบย้อนกลับได้จากระบบภายในเท่านั้น ไม่เพิ่มตัวชี้วัดหรือข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับโมเดลที่ไม่มีหลักฐานรองรับ
- data/state-machine/i18n-parity.json: 8,036 parent URLs, 7,976 articles.
- data/kb-machine-audit.json: 3,238 source files, 0 missing coverage, 0 orphan chunks.
- data/discovery-surface-audit.json: 0 errors, 0 warnings.
- data/sla-report.json: critical / 4 critical, 0 warnings.
การดูแลเนื้อหาและการตัดสินใจอัปเดต
ส่วนนี้ทำให้เนื้อหาหน้าการกำกับดูแลสามารถตรวจสอบได้ด้วยเครื่อง ทุกหน้าต้องเปิดเผยว่าอ้างอิงข้อมูลใด หน้าที่เกี่ยวข้องใดมีผลกระทบต่อหน้านี้ และ gate ใดจะแจ้งเตือนเมื่อจำเป็นต้องอัปเดต
การตัดสินใจอัปเดต
หน้านี้ไม่ใช่ข้อความคงที่ เมื่อข้อมูลต้นทาง นโยบายที่เกี่ยวข้อง ตัวชี้วัดสาธารณะ หรือตัวสร้างข้อมูลเปลี่ยนแปลง AI Ops จะผลิตเพียงหลักฐาน ส่วนการตัดสินใจว่าจะแก้ไขข้อความหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับ AI agent
ขอบเขตของมนุษย์
ระบบมีหน้าที่ตรวจจับ แจ้งเตือน และเก็บหลักฐาน ส่วนการแก้ไขขั้นสุดท้ายและการตัดสินใจเรื่องน้ำเสียงดำเนินการโดย agent เช่น Codex/Claude
คำสั่งตรวจสอบ
node scripts/verify-trust-pages.js --check
data/state-machine/public-bench.jsondata/kb-machine-audit.jsondata/public-claim-registry.json- หน้าการกำกับดูแลที่เกี่ยวข้อง: วิธีการผลิตเนื้อหา · Benchmark · บัตรระบบ · รายงานความโปร่งใส
- กระบวนการอัปเดต:
npm run update:trust-pages→npm run test:trust
ภาพรวมการตรวจสอบโดยเครื่องล่าสุด
ส่วนนี้ใช้เฉพาะข้อมูลการตรวจสอบที่ตรวจสอบย้อนกลับได้จากระบบภายในเท่านั้น ไม่เพิ่มตัวชี้วัดหรือข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับโมเดลที่ไม่มีหลักฐานรองรับ
- data/state-machine/i18n-parity.json: 8,036 parent URLs, 7,976 articles.
- data/kb-machine-audit.json: 3,238 source files, 0 missing coverage, 0 orphan chunks.
- data/discovery-surface-audit.json: 0 errors, 0 warnings.
- data/sla-report.json: critical / 4 critical, 0 warnings.
การดูแลเนื้อหาและการตัดสินใจอัปเดต
ส่วนนี้ทำให้เนื้อหาหน้าการกำกับดูแลสามารถตรวจสอบได้ด้วยเครื่อง ทุกหน้าต้องเปิดเผยว่าอ้างอิงข้อมูลใด หน้าที่เกี่ยวข้องใดมีผลกระทบต่อหน้านี้ และ gate ใดจะแจ้งเตือนเมื่อจำเป็นต้องอัปเดต
การตัดสินใจอัปเดต
หน้านี้ไม่ใช่ข้อความคงที่ เมื่อข้อมูลต้นทาง นโยบายที่เกี่ยวข้อง ตัวชี้วัดสาธารณะ หรือตัวสร้างข้อมูลเปลี่ยนแปลง AI Ops จะผลิตเพียงหลักฐาน ส่วนการตัดสินใจว่าจะแก้ไขข้อความหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับ AI agent
ขอบเขตของมนุษย์
ระบบมีหน้าที่ตรวจจับ แจ้งเตือน และเก็บหลักฐาน ส่วนการแก้ไขขั้นสุดท้ายและการตัดสินใจเรื่องน้ำเสียงดำเนินการโดย agent เช่น Codex/Claude
คำสั่งตรวจสอบ
node scripts/verify-trust-pages.js --check
data/state-machine/public-bench.jsondata/kb-machine-audit.jsondata/public-claim-registry.json- หน้าการกำกับดูแลที่เกี่ยวข้อง: วิธีการผลิตเนื้อหา · Benchmark · บัตรระบบ · รายงานความโปร่งใส
- กระบวนการอัปเดต:
npm run update:trust-pages→npm run test:trust
ภาพรวมการตรวจสอบโดยเครื่องล่าสุด
ส่วนนี้ใช้เฉพาะข้อมูลการตรวจสอบที่ตรวจสอบย้อนกลับได้จากระบบภายในเท่านั้น ไม่เพิ่มตัวชี้วัดหรือข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับโมเดลที่ไม่มีหลักฐานรองรับ
- data/state-machine/i18n-parity.json: 8,036 parent URLs, 7,976 articles.
- data/kb-machine-audit.json: 3,238 source files, 0 missing coverage, 0 orphan chunks.
- data/discovery-surface-audit.json: 0 errors, 0 warnings.
- data/sla-report.json: critical / 4 critical, 0 warnings.
การดูแลเนื้อหาและการตัดสินใจอัปเดต
ส่วนนี้ทำให้เนื้อหาหน้าการกำกับดูแลสามารถตรวจสอบได้ด้วยเครื่อง ทุกหน้าต้องเปิดเผยว่าอ้างอิงข้อมูลใด หน้าที่เกี่ยวข้องใดมีผลกระทบต่อหน้านี้ และ gate ใดจะแจ้งเตือนเมื่อจำเป็นต้องอัปเดต
การตัดสินใจอัปเดต
หน้านี้ไม่ใช่ข้อความคงที่ เมื่อข้อมูลต้นทาง นโยบายที่เกี่ยวข้อง ตัวชี้วัดสาธารณะ หรือตัวสร้างข้อมูลเปลี่ยนแปลง AI Ops จะผลิตเพียงหลักฐาน ส่วนการตัดสินใจว่าจะแก้ไขข้อความหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับ AI agent
ขอบเขตของมนุษย์
ระบบมีหน้าที่ตรวจจับ แจ้งเตือน และเก็บหลักฐาน ส่วนการแก้ไขขั้นสุดท้ายและการตัดสินใจเรื่องน้ำเสียงดำเนินการโดย agent เช่น Codex/Claude
คำสั่งตรวจสอบ
node scripts/verify-trust-pages.js --check
data/state-machine/public-bench.jsondata/kb-machine-audit.jsondata/public-claim-registry.json- หน้าการกำกับดูแลที่เกี่ยวข้อง: วิธีการผลิตเนื้อหา · Benchmark · บัตรระบบ · รายงานความโปร่งใส
- กระบวนการอัปเดต:
npm run update:trust-pages→npm run test:trust
ชั้นหลักฐานที่ตรวจสอบได้ (Verifiable Evidence Layer)
ส่วนนี้ไม่ใช่คำกล่าวอ้างลอยๆ ทุกข้อกล่าวอ้างหลักมี claim id, JSON แหล่งที่มา, hash และคำสั่งตรวจสอบที่รันซ้ำได้ หน้าเพจสาธารณะเปิดเผยเฉพาะหลักฐานด้านการกำกับดูแลที่เปิดเผยได้ ไม่เปิดเผยซอร์สโค้ด กุญแจลับ ข้อมูลส่วนตัว หรือรายละเอียดพื้นผิวการโจมตีที่อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด
| Claim ID | ค่าที่ตรวจสอบได้ | สถานะ | หน้าที่รับผิดชอบ | แหล่งที่มาและการตรวจสอบ |
|---|---|---|---|---|
| claim.public-url-manifest.indexable-count รายการ URL สาธารณะและ canonical |
38,965 indexable URLs | verified | sitewide | node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry |
| claim.trust-pages.audit-pass-rate การตรวจสอบหน้าการกำกับดูแลโดยเครื่อง |
180/180 pass | verified | sitewide | node scripts/verify-trust-pages.js --check |
| claim.discovery-surface.zero-errors การตรวจสอบพื้นผิวการค้นพบของ AI (discovery surface) |
{"errors":0,"warnings":0} | verified | sitewide | node scripts/verify-discovery-surface.js |
| claim.structured-data.jsonld-errors การตรวจสอบ JSON-LD / ข้อมูลโครงสร้าง |
{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406} | verified | sitewide | node scripts/site-machine-audit.js |
| claim.status.sla-state แหล่งข้อมูล SLA ของหน้าสถานะ |
critical / 5 critical, 0 warnings | verified | sitewide | node scripts/generate-status-page.js |
| claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini การเทียบเคียงมาตรฐานกับ OpenAI / Anthropic / Google Gemini |
benchmark alignment only unless code/config evidence exists | verified | sitewide | node scripts/verify-public-evidence.js --check |
| claim.transparency-report.sha256 การยึดโยง SHA-256 ของรายงานความโปร่งใส |
{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"} | verified | sitewide | node scripts/update-transparency-current-data.js |
| claim.release-integrity.gpg-signing สถานะการเซ็นชื่อ GPG |
GPG signing configured locally; GitHub verification pending | github_verification_pending | sitewide | gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature |
บัตรระบบ V2.0: ชั้นเปิดเผยความโปร่งใสทางเทคนิค
ชั้นนี้รวบรวมหลักฐานด้านการกำกับดูแลทางเทคนิคที่เปิดเผยต่อสาธารณะได้อย่างปลอดภัยไว้ในที่เดียว ได้แก่ สถาปัตยกรรม แหล่งที่มาของข้อมูล ขอบเขตการใช้งาน AI เกตคุณภาพ ความสมบูรณ์ของการเผยแพร่ และการเทียบเคียงกับผู้ให้บริการ ซอร์สโค้ด กุญแจลับ รายละเอียดพื้นผิวการโจมตีที่อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด และข้อมูลส่วนตัว ไม่อยู่ในขอบเขตที่เปิดเผย
สถาปัตยกรรมสาธารณะ
Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind และสคริปต์สร้างข้อมูลภายในเครื่อง ร่วมกันประกอบเป็นห่วงโซ่การเผยแพร่เว็บไซต์สาธารณะและข้อมูลการกำกับดูแล สิ่งที่เปิดเผยต่อภายนอกมีเพียงพฤติกรรม สถานะ และแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้ ไม่เปิดเผยกุญแจลับหรือสิทธิ์การดำเนินงานภายใน
การเปิดเผยการใช้ AI
การสแกนโค้ดตรวจสอบโมเดล production inference ที่ตรวจสอบได้ในปัจจุบัน: ไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ทั้ง OpenAI, Anthropic และ Google Gemini ถูกใช้เป็นกรอบเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น หากไม่มีหลักฐานโค้ดหรือการตั้งค่า จะไม่ระบุว่าใช้งานจริงบน production
เกตคุณภาพและความปลอดภัย
การตรวจสอบหน้าการกำกับดูแลผ่าน 180/180 ข้อผิดพลาด JSON-LD เท่ากับ 0 ข้อผิดพลาด discovery surface เท่ากับ 0 หน้าสถานะแสดงผลตามจริงที่ critical / 4 critical, 0 warnings
ข้อมูลและการตรวจสอบย้อนกลับ
คลังความรู้ 32,724 chunks, TM 512,152 entries, AI answer-ready 7,976/7,976 ข้อมูลสาธารณะสามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยัง data/state-machine/*, data/*audit*.json และรายงาน transparency
| มิติการกำกับดูแล | OpenAI | Anthropic | Google Gemini | หลักฐานการปฏิบัติจริงของ Starnum |
|---|---|---|---|---|
| การเปิดเผยโมเดล/บัตรระบบ | OpenAI models + safety docs | Claude model docs + system/model cards | Gemini model docs + safety settings | system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log |
| การประเมินความปลอดภัยและขอบเขตการใช้งาน | Safety best practices / deployment checklist | Responsible Scaling / safety policy | Gemini safety controls / policy | AI safety, acceptable-use, ethics, risk-boundary copy, crawler policy audit |
| การกำกับดูแลข้อมูล | Data controls / privacy controls | privacy and data handling docs | Gemini API data governance references | privacy, ai-data-governance, KB/TM source tracking, SHA-256 hashes |
| การติดตามตรวจสอบและการเผยแพร่ | production checklist / eval discipline | system-card transparency discipline | model/version documentation discipline | deploy.js, status.html, SLA report, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang audits |
- แหล่งที่มา: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json
- แหล่งที่มา: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json
- แหล่งที่มา: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json
- วันที่ตรวจสอบเอกสารเทียบเคียงอย่างเป็นทางการ: 2026-08-19 ลิงก์แสดงอยู่ในตารางเทียบเคียง OpenAI / Anthropic / Google Gemini
จุดเน้นของ V2.0 ไม่ใช่การเขียนคำคุณศัพท์เพิ่มเติม แต่คือการแยก「สิ่งที่ทำแล้ว」ออกจาก「สิ่งที่ยังไม่ได้ทำ」อย่างชัดเจน ทั้งการใช้งานจริงบน production การเทียบเคียงด้านการกำกับดูแล ความผิดปกติของสถานะ การเซ็นชื่อ GPG และ SLA breach ล้วนเปิดเผยตามข้อมูลต้นทางอย่างตรงไปตรงมา
ความสมบูรณ์ของการเผยแพร่และ GPG
GPG signing configured locally. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub verification pending until the public key upload and Verified badge are confirmed.
การเทียบเคียงกับ OpenAI / Anthropic / Google Gemini
เอกสารการกำกับดูแลของเว็บไซต์นี้เทียบเคียงกับกรอบสาธารณะทั้งสามพร้อมกัน ได้แก่ เอกสารโมเดล บัตรระบบ/บัตรโมเดล การประเมินความปลอดภัย การกำกับดูแลข้อมูล และนโยบายการใช้งาน นี่คือการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแล ไม่ใช่การยืนยันว่าทุกรายถูกใช้งานจริงใน production inference วันที่ตรวจสอบเอกสารอย่างเป็นทางการ: 2026-08-19
| แหล่งเทียบเคียง | จุดเน้นด้านการกำกับดูแล | การเปิดเผยของเว็บไซต์นี้ | แหล่งที่มาอย่างเป็นทางการ |
|---|---|---|---|
| OpenAI | เอกสารโมเดล คำอธิบายโมเดลล่าสุด แนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุด และการควบคุมข้อมูล | ปัจจุบันไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ผู้ให้บริการโมเดลถูกระบุไว้เพื่อการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น | https://platform.openai.com/docs/models |
| Anthropic | เอกสารโมเดล Claude, system card / model card, Responsible Scaling และนโยบายความปลอดภัย | ปัจจุบันไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ผู้ให้บริการโมเดลถูกระบุไว้เพื่อการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น | https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models |
| Google Gemini | เอกสารโมเดล Gemini API การตั้งค่าความปลอดภัย การกำกับดูแลข้อมูล และนโยบายแพลตฟอร์ม | ปัจจุบันไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ผู้ให้บริการโมเดลถูกระบุไว้เพื่อการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models |
ชั้นหลักฐานที่ตรวจสอบได้ (Verifiable Evidence Layer)
ส่วนนี้ไม่ใช่คำกล่าวอ้างลอยๆ ทุกข้อกล่าวอ้างหลักมี claim id, JSON แหล่งที่มา, hash และคำสั่งตรวจสอบที่รันซ้ำได้ หน้าเพจสาธารณะเปิดเผยเฉพาะหลักฐานด้านการกำกับดูแลที่เปิดเผยได้ ไม่เปิดเผยซอร์สโค้ด กุญแจลับ ข้อมูลส่วนตัว หรือรายละเอียดพื้นผิวการโจมตีที่อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด
| Claim ID | ค่าที่ตรวจสอบได้ | สถานะ | หน้าที่รับผิดชอบ | แหล่งที่มาและการตรวจสอบ |
|---|---|---|---|---|
| claim.public-url-manifest.indexable-count รายการ URL สาธารณะและ canonical |
38,965 indexable URLs | verified | sitewide | node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry |
| claim.trust-pages.audit-pass-rate การตรวจสอบหน้าการกำกับดูแลโดยเครื่อง |
180/180 pass | verified | sitewide | node scripts/verify-trust-pages.js --check |
| claim.discovery-surface.zero-errors การตรวจสอบพื้นผิวการค้นพบของ AI (discovery surface) |
{"errors":0,"warnings":0} | verified | sitewide | node scripts/verify-discovery-surface.js |
| claim.structured-data.jsonld-errors การตรวจสอบ JSON-LD / ข้อมูลโครงสร้าง |
{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406} | verified | sitewide | node scripts/site-machine-audit.js |
| claim.status.sla-state แหล่งข้อมูล SLA ของหน้าสถานะ |
critical / 5 critical, 0 warnings | verified | sitewide | node scripts/generate-status-page.js |
| claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini การเทียบเคียงมาตรฐานกับ OpenAI / Anthropic / Google Gemini |
benchmark alignment only unless code/config evidence exists | verified | sitewide | node scripts/verify-public-evidence.js --check |
| claim.transparency-report.sha256 การยึดโยง SHA-256 ของรายงานความโปร่งใส |
{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"} | verified | sitewide | node scripts/update-transparency-current-data.js |
| claim.release-integrity.gpg-signing สถานะการเซ็นชื่อ GPG |
GPG signing configured locally; GitHub verification pending | github_verification_pending | sitewide | gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature |
บัตรระบบ V2.0: ชั้นเปิดเผยความโปร่งใสทางเทคนิค
ชั้นนี้รวบรวมหลักฐานด้านการกำกับดูแลทางเทคนิคที่เปิดเผยต่อสาธารณะได้อย่างปลอดภัยไว้ในที่เดียว ได้แก่ สถาปัตยกรรม แหล่งที่มาของข้อมูล ขอบเขตการใช้งาน AI เกตคุณภาพ ความสมบูรณ์ของการเผยแพร่ และการเทียบเคียงกับผู้ให้บริการ ซอร์สโค้ด กุญแจลับ รายละเอียดพื้นผิวการโจมตีที่อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด และข้อมูลส่วนตัว ไม่อยู่ในขอบเขตที่เปิดเผย
สถาปัตยกรรมสาธารณะ
Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind และสคริปต์สร้างข้อมูลภายในเครื่อง ร่วมกันประกอบเป็นห่วงโซ่การเผยแพร่เว็บไซต์สาธารณะและข้อมูลการกำกับดูแล สิ่งที่เปิดเผยต่อภายนอกมีเพียงพฤติกรรม สถานะ และแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้ ไม่เปิดเผยกุญแจลับหรือสิทธิ์การดำเนินงานภายใน
การเปิดเผยการใช้ AI
การสแกนโค้ดตรวจสอบโมเดล production inference ที่ตรวจสอบได้ในปัจจุบัน: ไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ทั้ง OpenAI, Anthropic และ Google Gemini ถูกใช้เป็นกรอบเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น หากไม่มีหลักฐานโค้ดหรือการตั้งค่า จะไม่ระบุว่าใช้งานจริงบน production
เกตคุณภาพและความปลอดภัย
การตรวจสอบหน้าการกำกับดูแลผ่าน 180/180 ข้อผิดพลาด JSON-LD เท่ากับ 0 ข้อผิดพลาด discovery surface เท่ากับ 0 หน้าสถานะแสดงผลตามจริงที่ critical / 4 critical, 0 warnings
ข้อมูลและการตรวจสอบย้อนกลับ
คลังความรู้ 32,724 chunks, TM 512,152 entries, AI answer-ready 7,976/7,976 ข้อมูลสาธารณะสามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยัง data/state-machine/*, data/*audit*.json และรายงาน transparency
| มิติการกำกับดูแล | OpenAI | Anthropic | Google Gemini | หลักฐานการปฏิบัติจริงของ Starnum |
|---|---|---|---|---|
| การเปิดเผยโมเดล/บัตรระบบ | OpenAI models + safety docs | Claude model docs + system/model cards | Gemini model docs + safety settings | system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log |
| การประเมินความปลอดภัยและขอบเขตการใช้งาน | Safety best practices / deployment checklist | Responsible Scaling / safety policy | Gemini safety controls / policy | AI safety, acceptable-use, ethics, risk-boundary copy, crawler policy audit |
| การกำกับดูแลข้อมูล | Data controls / privacy controls | privacy and data handling docs | Gemini API data governance references | privacy, ai-data-governance, KB/TM source tracking, SHA-256 hashes |
| การติดตามตรวจสอบและการเผยแพร่ | production checklist / eval discipline | system-card transparency discipline | model/version documentation discipline | deploy.js, status.html, SLA report, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang audits |
- แหล่งที่มา: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json
- แหล่งที่มา: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json
- แหล่งที่มา: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json
- วันที่ตรวจสอบเอกสารเทียบเคียงอย่างเป็นทางการ: 2026-08-19 ลิงก์แสดงอยู่ในตารางเทียบเคียง OpenAI / Anthropic / Google Gemini
จุดเน้นของ V2.0 ไม่ใช่การเขียนคำคุณศัพท์เพิ่มเติม แต่คือการแยก「สิ่งที่ทำแล้ว」ออกจาก「สิ่งที่ยังไม่ได้ทำ」อย่างชัดเจน ทั้งการใช้งานจริงบน production การเทียบเคียงด้านการกำกับดูแล ความผิดปกติของสถานะ การเซ็นชื่อ GPG และ SLA breach ล้วนเปิดเผยตามข้อมูลต้นทางอย่างตรงไปตรงมา
ความสมบูรณ์ของการเผยแพร่และ GPG
GPG signing configured locally. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub verification pending until the public key upload and Verified badge are confirmed.
การเทียบเคียงกับ OpenAI / Anthropic / Google Gemini
เอกสารการกำกับดูแลของเว็บไซต์นี้เทียบเคียงกับกรอบสาธารณะทั้งสามพร้อมกัน ได้แก่ เอกสารโมเดล บัตรระบบ/บัตรโมเดล การประเมินความปลอดภัย การกำกับดูแลข้อมูล และนโยบายการใช้งาน นี่คือการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแล ไม่ใช่การยืนยันว่าทุกรายถูกใช้งานจริงใน production inference วันที่ตรวจสอบเอกสารอย่างเป็นทางการ: 2026-08-19
| แหล่งเทียบเคียง | จุดเน้นด้านการกำกับดูแล | การเปิดเผยของเว็บไซต์นี้ | แหล่งที่มาอย่างเป็นทางการ |
|---|---|---|---|
| OpenAI | เอกสารโมเดล คำอธิบายโมเดลล่าสุด แนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุด และการควบคุมข้อมูล | ปัจจุบันไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ผู้ให้บริการโมเดลถูกระบุไว้เพื่อการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น | https://platform.openai.com/docs/models |
| Anthropic | เอกสารโมเดล Claude, system card / model card, Responsible Scaling และนโยบายความปลอดภัย | ปัจจุบันไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ผู้ให้บริการโมเดลถูกระบุไว้เพื่อการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น | https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models |
| Google Gemini | เอกสารโมเดล Gemini API การตั้งค่าความปลอดภัย การกำกับดูแลข้อมูล และนโยบายแพลตฟอร์ม | ปัจจุบันไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ผู้ให้บริการโมเดลถูกระบุไว้เพื่อการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models |
ชั้นหลักฐานที่ตรวจสอบได้ (Verifiable Evidence Layer)
ส่วนนี้ไม่ใช่คำกล่าวอ้างลอยๆ ทุกข้อกล่าวอ้างหลักมี claim id, JSON แหล่งที่มา, hash และคำสั่งตรวจสอบที่รันซ้ำได้ หน้าเพจสาธารณะเปิดเผยเฉพาะหลักฐานด้านการกำกับดูแลที่เปิดเผยได้ ไม่เปิดเผยซอร์สโค้ด กุญแจลับ ข้อมูลส่วนตัว หรือรายละเอียดพื้นผิวการโจมตีที่อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด
| Claim ID | ค่าที่ตรวจสอบได้ | สถานะ | หน้าที่รับผิดชอบ | แหล่งที่มาและการตรวจสอบ |
|---|---|---|---|---|
| claim.public-url-manifest.indexable-count รายการ URL สาธารณะและ canonical |
38,965 indexable URLs | verified | sitewide | node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry |
| claim.trust-pages.audit-pass-rate การตรวจสอบหน้าการกำกับดูแลโดยเครื่อง |
180/180 pass | verified | sitewide | node scripts/verify-trust-pages.js --check |
| claim.discovery-surface.zero-errors การตรวจสอบพื้นผิวการค้นพบของ AI (discovery surface) |
{"errors":0,"warnings":0} | verified | sitewide | node scripts/verify-discovery-surface.js |
| claim.structured-data.jsonld-errors การตรวจสอบ JSON-LD / ข้อมูลโครงสร้าง |
{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406} | verified | sitewide | node scripts/site-machine-audit.js |
| claim.status.sla-state แหล่งข้อมูล SLA ของหน้าสถานะ |
critical / 5 critical, 0 warnings | verified | sitewide | node scripts/generate-status-page.js |
| claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini การเทียบเคียงมาตรฐานกับ OpenAI / Anthropic / Google Gemini |
benchmark alignment only unless code/config evidence exists | verified | sitewide | node scripts/verify-public-evidence.js --check |
| claim.transparency-report.sha256 การยึดโยง SHA-256 ของรายงานความโปร่งใส |
{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"} | verified | sitewide | node scripts/update-transparency-current-data.js |
| claim.release-integrity.gpg-signing สถานะการเซ็นชื่อ GPG |
GPG signing configured locally; GitHub verification pending | github_verification_pending | sitewide | gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature |
บัตรระบบ V2.0: ชั้นเปิดเผยความโปร่งใสทางเทคนิค
ชั้นนี้รวบรวมหลักฐานด้านการกำกับดูแลทางเทคนิคที่เปิดเผยต่อสาธารณะได้อย่างปลอดภัยไว้ในที่เดียว ได้แก่ สถาปัตยกรรม แหล่งที่มาของข้อมูล ขอบเขตการใช้งาน AI เกตคุณภาพ ความสมบูรณ์ของการเผยแพร่ และการเทียบเคียงกับผู้ให้บริการ ซอร์สโค้ด กุญแจลับ รายละเอียดพื้นผิวการโจมตีที่อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด และข้อมูลส่วนตัว ไม่อยู่ในขอบเขตที่เปิดเผย
สถาปัตยกรรมสาธารณะ
Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind และสคริปต์สร้างข้อมูลภายในเครื่อง ร่วมกันประกอบเป็นห่วงโซ่การเผยแพร่เว็บไซต์สาธารณะและข้อมูลการกำกับดูแล สิ่งที่เปิดเผยต่อภายนอกมีเพียงพฤติกรรม สถานะ และแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้ ไม่เปิดเผยกุญแจลับหรือสิทธิ์การดำเนินงานภายใน
การเปิดเผยการใช้ AI
การสแกนโค้ดตรวจสอบโมเดล production inference ที่ตรวจสอบได้ในปัจจุบัน: ไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ทั้ง OpenAI, Anthropic และ Google Gemini ถูกใช้เป็นกรอบเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น หากไม่มีหลักฐานโค้ดหรือการตั้งค่า จะไม่ระบุว่าใช้งานจริงบน production
เกตคุณภาพและความปลอดภัย
การตรวจสอบหน้าการกำกับดูแลผ่าน 180/180 ข้อผิดพลาด JSON-LD เท่ากับ 0 ข้อผิดพลาด discovery surface เท่ากับ 0 หน้าสถานะแสดงผลตามจริงที่ critical / 4 critical, 0 warnings
ข้อมูลและการตรวจสอบย้อนกลับ
คลังความรู้ 32,724 chunks, TM 0 entries, AI answer-ready 7,976/7,976 ข้อมูลสาธารณะสามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยัง data/state-machine/*, data/*audit*.json และรายงาน transparency
| มิติการกำกับดูแล | OpenAI | Anthropic | Google Gemini | หลักฐานการปฏิบัติจริงของ Starnum |
|---|---|---|---|---|
| การเปิดเผยโมเดล/บัตรระบบ | OpenAI models + safety docs | Claude model docs + system/model cards | Gemini model docs + safety settings | system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log |
| การประเมินความปลอดภัยและขอบเขตการใช้งาน | Safety best practices / deployment checklist | Responsible Scaling / safety policy | Gemini safety controls / policy | AI safety, acceptable-use, ethics, risk-boundary copy, crawler policy audit |
| การกำกับดูแลข้อมูล | Data controls / privacy controls | privacy and data handling docs | Gemini API data governance references | privacy, ai-data-governance, KB/TM source tracking, SHA-256 hashes |
| การติดตามตรวจสอบและการเผยแพร่ | production checklist / eval discipline | system-card transparency discipline | model/version documentation discipline | deploy.js, status.html, SLA report, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang audits |
- แหล่งที่มา: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json
- แหล่งที่มา: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json
- แหล่งที่มา: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json
- วันที่ตรวจสอบเอกสารเทียบเคียงอย่างเป็นทางการ: 2026-08-19 ลิงก์แสดงอยู่ในตารางเทียบเคียง OpenAI / Anthropic / Google Gemini
จุดเน้นของ V2.0 ไม่ใช่การเขียนคำคุณศัพท์เพิ่มเติม แต่คือการแยก「สิ่งที่ทำแล้ว」ออกจาก「สิ่งที่ยังไม่ได้ทำ」อย่างชัดเจน ทั้งการใช้งานจริงบน production การเทียบเคียงด้านการกำกับดูแล ความผิดปกติของสถานะ การเซ็นชื่อ GPG และ SLA breach ล้วนเปิดเผยตามข้อมูลต้นทางอย่างตรงไปตรงมา
ความสมบูรณ์ของการเผยแพร่และ GPG
GPG signing configured locally. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub verification pending until the public key upload and Verified badge are confirmed.
การเทียบเคียงกับ OpenAI / Anthropic / Google Gemini
เอกสารการกำกับดูแลของเว็บไซต์นี้เทียบเคียงกับกรอบสาธารณะทั้งสามพร้อมกัน ได้แก่ เอกสารโมเดล บัตรระบบ/บัตรโมเดล การประเมินความปลอดภัย การกำกับดูแลข้อมูล และนโยบายการใช้งาน นี่คือการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแล ไม่ใช่การยืนยันว่าทุกรายถูกใช้งานจริงใน production inference วันที่ตรวจสอบเอกสารอย่างเป็นทางการ: 2026-08-19
| แหล่งเทียบเคียง | จุดเน้นด้านการกำกับดูแล | การเปิดเผยของเว็บไซต์นี้ | แหล่งที่มาอย่างเป็นทางการ |
|---|---|---|---|
| OpenAI | เอกสารโมเดล คำอธิบายโมเดลล่าสุด แนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุด และการควบคุมข้อมูล | ปัจจุบันไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ผู้ให้บริการโมเดลถูกระบุไว้เพื่อการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น | https://platform.openai.com/docs/models |
| Anthropic | เอกสารโมเดล Claude, system card / model card, Responsible Scaling และนโยบายความปลอดภัย | ปัจจุบันไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ผู้ให้บริการโมเดลถูกระบุไว้เพื่อการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น | https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models |
| Google Gemini | เอกสารโมเดล Gemini API การตั้งค่าความปลอดภัย การกำกับดูแลข้อมูล และนโยบายแพลตฟอร์ม | ปัจจุบันไม่พบการตั้งค่าโมเดลที่ตรวจสอบได้ใน production code scan ผู้ให้บริการโมเดลถูกระบุไว้เพื่อการเทียบเคียงด้านการกำกับดูแลเท่านั้น | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models |