Imported from xpickey/ice-skills-claude-plugin (
plugins/ice-academic/skills/thesis-ai-det-col/SKILL.md). Install upstream withnpx skills add xpickey/ice-skills-claude-plugin --skill thesis-ai-det-col. Copyright stays with the author.
THESIS-AI-DET-COL — Thai AI Detection & Correction Skill
นิยามศัพท์และรหัสที่ไฟล์นี้ใช้ (มาตรฐานการเขียนไฟล์ระบบ:
~/.claude/agents/reference/fleet-writing-standard.md)· 🔴 คำว่า "L1" ในไฟล์นี้ไม่ได้หมายถึงชั้นของ agent — หมายถึง L1 Write-Clean Card (ชั้นป้องกันการเขียนให้ไม่เป็นสำนวน AI ตั้งแต่ร่างแรก) และ L1-L8 ในแคตตาล็อกสำนวนไทย · 🔴 คำว่า "Tier" ในไฟล์นี้หมายถึง Tier-1 Register Gate และ Tier-2 sub-profile ของสกิลนี้เอง ไม่ใช่ระดับความลึกการตรวจของผู้ตรวจคุณภาพ · TAAE (Thai Academic Audit Engine) ระเบียบวิธีตรวจงานวิชาการไทย 7 ขั้น — engine เต็มอยู่ในสกิลนี้เองที่
references/10_academic_audit_engine.md· SSOT (Single Source of Truth) แหล่งข้อมูลจริงเพียงแห่งเดียวที่ทุกไฟล์ต้องอ้างถึง ห้ามคัดลอกค่าไปเก็บซ้ำ เพราะสำเนาจะเก่าโดยไม่มีใครรู้ · รหัส H (H1 ถึง H10) กฎเหล็กของ~/.claude/CLAUDE.mdPART 3 เช่น H2 ห้ามค้น internet โดยไม่ขอ · H3 ห้ามกุข้อมูล · H4 ถามทีละหนึ่งคำถาม · H6 ห้ามตัดสินภาษาไฟล์ส่งมอบเอง · H9 ห้าม save ไฟล์โดยไม่ยืนยันก่อนและไม่มีV##R##· H10 ห้ามแก้ไฟล์ระบบโดยไม่อ่านมาตรฐานการเขียนก่อน
ทักษะตรวจจับและแก้ไขเนื้อหา AI สำหรับงานเขียนภาษาไทย+อังกฤษ — register-agnostic ครอบคลุม 3 ประเภทเนื้อหาเท่าเทียมกัน (🟩 Academic / 🟧 Business / 🟪 General) — Detection, Correction (Two-Pass), Voice Profile Extraction, Full-Document Audit.
Version: V06R03 | 2026.08.05 — (R02: +W6 term-localization TL-A/B/C + MG1-3 misname guard, เคส VFIN — ดู CHANGELOG). Shared Core (register-agnostic) + 3 Branches เท่าเทียม. 🟦 CORE = กลไกที่ไม่มี academic default ฝังอยู่ · 🟩/🟧/🟪 = 3 branch สมมาตร (column เท่ากัน) ไม่มีตัวใดเกาะตัวอื่น. เพิ่ม Register Gate เป็น Tier-1 entry (ขึ้นก่อนทุกอย่าง — ห้ามเดา Academic) · ตาราง 3-branch สมมาตร · 2-tier tree (register-gate → sub-profile) · de-dup (corpus / anti-halluc / two-pass / density → SSOT 1 ที่ + pointer) · TQ rebalance (TQ1-2 → CORE universal · TQ3-9 → 🟩 academic) · Mode 6 worked example ครบ 3 register. (V05: Shared Core + 3 Branches เริ่มต้น — ดู changelog)
Corpus Provenance (SSOT): corpus จริง = งานวิชาการไทย 101 ไฟล์ / ~292K คำ + เอกสารธุรกิจ iCE 13 proposals. ตัวเลขนี้อ้างได้ที่เดียวบรรทัดนี้ — ส่วนอื่นชี้กลับมาที่นี่. ⚠ Corpus asymmetry note: 292K academic vs 13 iCE = data-availability ไม่ใช่ priority ranking. branch ที่มี corpus หนากว่า "ไม่ได้" สำคัญกว่า — ทั้ง 3 branch เท่าเทียมในการตัดสินใจ; ความหนาของหลักฐานต่างกันเพราะข้อมูลที่หาได้ต่างกันเท่านั้น.
0. TIER-1 ENTRY — REGISTER GATE (ต้องผ่านก่อนทุกอย่าง) ⭐ V06
ก่อนทำงานทุกครั้ง คำถามแรกคือ "งานนี้ register ไหน?" — ไม่ใช่ "Mode ไหน". ไม่มี default-bias ฝังในกลไก.
งานนี้ register ไหน?
🟩 Academic ดุษฎีนิพนธ์ / บทความ / วิจัย / วิชาการ
🟧 Business proposal / SoW / investment / solution / manday
🟪 General email / blog / report / บันทึก / งานทั่วไป
ห้ามเดา Academic อัตโนมัติ · คาบเกี่ยว/ไม่ชัด = ASK (ห้ามเดา)
- กฎ Tier-1: ระบุ register ก่อน → จึงเลือก Mode → จึงโหลดไฟล์. register เป็นแกนเลือก corpus / voice profile / register-specific check.
- ASK rule: เอกสารคาบเกี่ยว (เช่น business case ที่มีส่วนวิชาการ) หรือไม่มีสัญญาณชัด → ถามผู้ใช้ก่อน ห้ามเดา.
- 2-Tier tree: Tier-1 = register-gate (3 branch) → Tier-2 = sub-profile ในแต่ละ branch (ดู §2.5).
1. SCOPE (ขอบเขต)
ทักษะนี้ทำ:
- ตรวจจับว่าข้อความเขียนโดย AI หรือไม่ (3-Layer Detection — register-agnostic)
- แก้ไขข้อความ AI ให้อ่านเหมือนมนุษย์เขียนและตรงเสียงผู้เขียน (Two-Pass Method)
- สกัด Voice/Writing Profile จากโฟลเดอร์เอกสารอ้างอิง (6+1 Dimensions)
- อ่านสรุปและให้ feedback คุณภาพข้อความ
- ตรวจเอกสารวิชาการไทย "ทั้งฉบับ" ก่อนส่ง ผ่าน Thai Academic Audit Engine (
references/10_academic_audit_engine.md) — 🟩 academic branch
ทักษะนี้ไม่ทำ:
- ไม่สร้างเอกสารรูปแบบสำเร็จ (PPTX/DOCX/PDF/Excel) — ส่งต่อ skill อื่น (
docx/pptx/deliverable-gen) - ไม่จัดทำแผนภูมิ/visualization
- ไม่เขียนใหม่ทั้งฉบับจากศูนย์ — เน้นแก้ ไม่เน้น generate (ดู §14)
Output ขึ้นกับ Prompt: ผู้ใช้ระบุรูปแบบที่ต้องการแต่ละครั้ง — ทักษะนี้เน้นเนื้อหา ไม่กำหนด format.
2. ARCHITECTURE — SHARED CORE + 3 BRANCHES เท่าเทียม ⭐ V06
โครงสร้าง = 🟦 CORE (register-agnostic — กลไกที่ไม่มี academic default) + 3 branch เท่าเทียม ไม่มีตัวใด "แทรก" หรือ "เกาะ" ตัวอื่น. แก้ CORE ที่เดียว ใช้ครบ 3.
2.1 SHARED CORE — กลไก register-agnostic (แก้ที่เดียว ใช้ครบ 3) 🟦
CORE ไม่มี academic default — เป็นกลไก AI-tell สากลที่ทุก register ใช้ร่วมกัน.
| Core component | ไฟล์ (SSOT) | ทำอะไร (สากลทุก register ไม่ผูก academic) |
|---|---|---|
| 3-Layer universal-check | 01 |
burstiness · sentence-opening · paragraph-symmetry · transition-density · bullet-thinking · template-proximity · nested-clause · paragraph-length (universal checks ที่ไม่ผูก register) |
| Thai structure universal | 01 + 05 §1.3 |
TQ1-TQ2 (nested-clause ≤2 ชั้น · sentence-opening ไม่ซ้ำใน 5 ประโยค) — โครงสร้างไทยที่ทุก register ใช้ (ดู §4) |
| EN AI-vocab + cadence | 06 §4 + 07 (24 patterns) |
delve/leverage/robust/seamless ฯลฯ — AI-tell ภาษาอังกฤษสากล |
| Two-Pass method | 02 |
Rhythm→Vocabulary (กลไกแก้ ไม่ผูก register) — separation canonical อยู่ที่นี่ (ดู §7) |
| Voice-Extract | 03 |
6+1 Dimensions (สกัด profile register ไหนก็ได้) |
| Correction techniques | 04 |
Catalog 18 techniques + Anti-Patterns 8 |
| Filler/chatbot artifacts | 09 |
filler phrases สากล |
| Soul | 08 |
เติมเสียงมนุษย์ (ทุก register หลัง de-AI — ดู §10 worked example 3 register) |
| Anti-Hallucination H3 | canonical §12 | ห้ามกุชื่อ/ตัวเลข/citation — ทุก branch (รายละเอียดเดียวที่ §12) |
| Wording W1-W7 | §2.3 | positive-default · no-unexplained-tech · anti-ลิเก · no-abbrev · no-marketing-leak · de-bureaucratize · particle-leak |
2.2 3-BRANCH SYMMETRIC TABLE — สมมาตร (column เท่ากันทุก branch) 🟩🟧🟪
ทั้ง 3 branch มีโครงเดียวกัน 4 column — academic ไม่หนากว่า general. ความต่างคือเนื้อ ไม่ใช่สิทธิ์.
| 🟩 Academic | 🟧 Business | 🟪 General | |
|---|---|---|---|
| Engine | 05 thai-academic + 06 Class A/B + 10 audit |
11 B-Check (TB1-8/EB1-9 cadence) + Watchlist + Anchor |
Core ล้วน + register adjust |
| Checks | +3 academic-check (Citation · Reporting-Verb · Acronym) + TQ3-9 | §6 Anti-ลิเก (L1-8/P1-9+GUARD) + Lexical-fingerprint + Section-density | watchlist สากล + register-fit |
| Voice Profile | KM-TH-THESIS-DOC (7 sub) |
KM-TH-BIZ-DOC (8 sub) |
core baseline + register tune (⚠ ไม่มี dedicated corpus — ดู limitation §2.5) |
| Soul-calibration | "ผู้วิจัย" voice · acknowledge complexity · counterargument อิงงานจริง | "เรา/ทีมที่ปรึกษา" voice · value-prose พอเหมาะ · org-marker lock | conversational voice · ชัดเจน-สอน · ไม่ลิเก ไม่ทางการเกิน |
⚠ ทั้ง 3 branch อยู่ใน skill นี้ — ห้าม route ออก (circular guard): qa-master Dimension 5 (Anti-AI) โหลด skill นี้โดยตรง → ถ้าแยก branch ใด ๆ ออกไป skill อื่น qa-master จะโหลดกลับ = วนวงกลม. AI-detection ทั้ง 3 register ต้องอยู่ที่ skill นี้ที่เดียว.
2.3 WORDING DISCIPLINE LAYER (Core — ทุก branch) 🟦
- W1 Positive-default — positive เป็นค่าตั้งต้น · negative เฉพาะระบุชัด/วิจารณ์ limitation จริง
- W2 No-unexplained-technical — technical/acronym ที่ไม่อธิบาย → flag · เนื้อหาเทคนิคลึกอธิบายได้ แต่ต้องมีคำอธิบายเชิงผู้ใช้ · readability-load (ประโยคยาว×ซับซ้อน) →
11§4.6 - W3 Anti-ลิเก/over-ornate + calque — บรรณสโวหาร/คำหรูเกิน + translationese วลีศัพท์ธุรกิจแปลตรง → flag · catalog เต็ม (L1-L8 ไทย / P1-P9 อังกฤษ + GUARD §6 · C1-C12 calque + V1-V4 over-ornate verb §6.5) → ดู
11§6+§6.5 (cut→anchor-swap: แลกคำหรู/calque เป็น fact/กลไก มิฉะนั้นตัด · โครงประโยคแปล →05a§1) - W4 No-abbreviation-without-context — คำย่อนิยามก่อน
- W5 Marketing-leakage — emoji/slang/hook/CTA/clickbait → flag (ไม่เหมาะทั้ง 3 branch)
- W6 De-bureaucratize/transliteration/term-localization — TH-coinage technical ทึบกว่า EN-loanword → flag · คง EN/ไทย(English) ครั้งแรกแล้วทับศัพท์ (decision pivot vs calque W3 — แกน = recognizability ผู้อ่านเป้าหมาย). + term-localization TL-A keep-Thai / TL-B keep-EN / TL-C Thai(EN)-first + MG1 product-feature-misname (คำไทยที่ misname product feature จริง → keep-EN, tell แรงกว่า coinage ทึบ, gated) + MG2 phrasing + MG3 overclaim → ดู
11§6.6 + §6.6.1 + B-Check 11 · gloss-once05a§8 - W8 Register-Wording Default (คำสั่ง user 2026.08.05) — ค่าเริ่มต้นการเลือกภาษาตอนเขียน/แก้ ทุก branch: ไม่ย่อคำ-ไม่ใช้คำย่อ (สะกดเต็มครั้งแรก — เข้มกว่า W4) · ละเอียดครบประเด็นแต่ไม่เยิ่นเย้อ · ศัพท์เทคนิคทับศัพท์ EN ห้ามแปลไทยแปลก ๆ — จะแปลต้องค้นคำที่วงการใช้จริงจาก internet ก่อน (H2 · ต่อยอด W6) · 🟧 Business = Professional Business wording ไม่ใช้ technical term อธิบายด้วยผลลัพธ์ทางธุรกิจ (card B8) · 🟩 Academic = ศัพท์บัญญัติราชบัณฑิตฯ → คำที่วารสารปลายทางใช้จริง → ทับศัพท์ ไทย (English) ครั้งแรก (card B-Academic) · prevention extract =
12A6/B8 · SSOT ระดับ fleet =~/.claude/agents/reference/language-register.md - W7 Politeness-particle leak — คำลงท้ายสุภาพ (ครับ/ค่ะ/คะ/นะคะ) ในเอกสารทางการ → flag · ผ่าน Boundary Guard ก่อน (segment+line-break-join+clause-final+exclusion) → ดู
11§6.8 · CORE05a§Particle Boundary Guard
Register note: W1-W7 เป็น core (ทุก branch) แต่ "ความเข้ม" ต่างกันตาม Soul-calibration ใน §2.2 — Academic: วิจารณ์เฉพาะ limitation · Business: positive-default + technical อธิบายหลายระดับ · General: conversational ชัดเจน.
2.4 L1 WRITE-CLEAN CARD — เขียนสะอาดตั้งแต่แรก (prevention)
12_write_clean_card.md = สารสกัด top AI-tells (core A + 3 register B + guard C) แบบสั้น สำหรับใช้ตอน เขียน (ไม่ใช่ตอน detect). ออกแบบให้ ทุก agent ในระบบฝัง/อ้าง → เลี่ยง AI-cadence ตั้งแต่ร่างแรก ไม่ต้องวน detect→fix (ประหยัด token). 2 ชั้นเสริมกัน: L1 card = prevention (ทุก agent ตอนเขียน) · skill เต็ม = detection/correction (qa-master D5 ตอน QA จริงจัง).
2.5 2-TIER TREE — register-gate → sub-profile (Tier-2 ในแต่ละ branch)
หลังผ่าน Tier-1 Register Gate (§0) → เข้า Tier-2 เลือก sub-profile ในแต่ละ branch:
- 🟩 Academic Tier-2: มจร? → Buddhist แกน? → A2:A1 · ไม่ใช่ มจร → Research(สถิติ)/Academic → วารสาร/สาขา → B1/B2/C1/C2/C3 (7 sub — ดู §11)
- 🟧 Business Tier-2: section-matrix 8 sub (Proposal/Narrative · Investment/Commercial · Solution-Response · Manday/Service · Cover-Letter · FSD/Spec · SoW/Technical · Gap-Analysis — ดู §11)
- 🟪 General Tier-2: blog / email / report
⚠ Limitation: General ยังไม่มี dedicated corpus (ไม่มี 101-file/13-proposal เทียบเท่า). Tier-2 จึงใช้ core baseline + register tune; ถ้าผู้ใช้มีโฟลเดอร์ตัวอย่าง → Mode 2 EXTRACT สกัด profile เฉพาะก่อนแก้ (แนะนำ). ระบุ limitation นี้ใน report เมื่อทำงาน General โดยไม่มี corpus.
3. SIX MODES (หกโหมดหลัก)
| Mode | งาน | Output |
|---|---|---|
| 1 DETECT | ตรวจ AI signature ด้วย 3-Layer Method (15 จุดตรวจ) | Detection Report + Pass/Fail |
| 2 EXTRACT | สกัด Voice Profile จากโฟลเดอร์อ้างอิง (6+1 Dimensions) | Voice Profile + Profile ID |
| 3 CORRECT | แก้ไขข้อความด้วย Two-Pass Method (Rhythm → Vocabulary) | Pass 1 + Pass 2 Output + Change Log |
| 4 FULL CYCLE | Detect → Correct → Soul → Voice Match (≥75%) | Final Output + score progression |
| 5 SUMMARIZE | อ่านและให้ feedback คุณภาพ (quick read) | Concise critique |
| 6 ADD SOUL | เติมเสียงมนุษย์เมื่อข้อความผ่าน detector แต่ยัง soulless | Soul-enriched output |
Mode Selection
| User says (TH) | User says (EN) | Mode |
|---|---|---|
| "ตรวจดูว่าเขียนโดย AI ไหม" | "Check if AI-generated" | 1 DETECT |
| "อ่านโฟลเดอร์ X สกัด writing profile" | "Extract writing style from folder" | 2 EXTRACT |
| "แก้ให้เหมือนมนุษย์เขียน" + Voice Profile | "Humanize using profile X" | 3 CORRECT |
| "ตรวจและแก้ให้ครบ" | "Detect and fix" | 4 FULL CYCLE |
| "อ่านและสรุปให้หน่อย" | "Read and summarize" | 5 SUMMARIZE |
| "ผ่าน detector แล้วแต่ยังแข็ง เติม soul" | "Passes detector but soulless" | 6 ADD SOUL |
ถ้าไม่ชัด → ถามผู้ใช้ด้วย 6-option clarification (1 Detect / 2 Extract / 3 Correct / 4 Full Cycle / 5 Summarize / 6 Add Soul).
กฎเหล็ก (ทุก Mode)
- ห้าม fabricate — ห้ามสร้างชื่อ/ตัวเลข/citation/วันที่ ที่ไม่มีจริง (รายละเอียด §12)
- ห้ามทำ Pass 1 + Pass 2 พร้อมกัน — แก้ rhythm ก่อน vocabulary เสมอ (Two-Pass separation canonical §7)
- Voice Profile ต้องมาจาก Level 1–5 Hierarchy — ไม่มีต้องถาม
- Verified AI Signature เท่านั้น — ใช้ corpus จริง (Corpus Provenance ด้านบน) · งาน EN/Bilingual ดู
07(24 patterns) - Register Gate ก่อนเสมอ (§0) — เลือก engine/profile/wording ตาม register · ห้ามเดา Academic
- Avoiding AI patterns is only half the job — ลบ AI ไม่พอ ต้องเติมเสียงมนุษย์ (Mode 6,
08) - Mandatory Load Manifest (§4) — โหลดไฟล์ครบก่อนรัน
- Full-Coverage Scan — ตรวจทุกย่อหน้า 100% ห้ามสุ่ม · check ระยะใกล้ใช้ sliding window · รายงาน Scan Coverage
3.9 ⭐ THAI TEXT HYGIENE — ตรวจก่อนทุก Mode ที่แตะข้อความไทย (V05R02 · 2026.07.31)
เครื่องมือ: PyThaiNLP 5.3.4 — ไม่ใช่การตัดสินเชิงภาษา แต่เป็นการล้างสิ่งสกปรกที่ตามองไม่เห็น ก่อนวิเคราะห์/แก้ไข · ถ้าไม่ล้างก่อน ผลตรวจ AI/Voice Match จะเพี้ยนโดยไม่มีใครรู้
① NORMALIZE (บังคับ — รันก่อน Mode 1/3/4 ทุกครั้งที่ข้อความมาจาก PDF/เว็บ/copy-paste)
from pythainlp.util import normalize
ตรวจจับ: สระซ้ำที่ตามองไม่เห็น เเละ (เ+เ) ≠ และ (แ) · วรรณยุกต์ก่อนสระ · ช่องว่างซ้อน
ทำไมสำคัญกับงานวิชาการ:
- Turnitin/GPTZero มองเป็นคนละคำ → คะแนนความเหมือนเพี้ยน
- ค้นหา/แทนที่ในไฟล์พลาดเงียบ ๆ → แก้ไม่ครบทั้งฉบับ
- อ้างอิงพระไตรปิฎก/กฎหมายที่ copy มา มักติดสระซ้ำมาด้วย → ⚠ **แก้ได้เฉพาะเมื่อไม่กระทบ
ตัวอักษรต้นฉบับ** — citation verbatim ยังเป็นกฎเหล็ก (§12) · ไม่แน่ใจ = ถาม ห้ามแก้เอง
รายงาน before/after เป็นจำนวนจุด ไม่ต้อง dump ข้อความยาว
② WORD SEGMENTATION (ใช้เมื่อวิเคราะห์ระดับคำ)
from pythainlp.tokenize import word_tokenize # engine="newmm" เท่านั้น
⛔ ห้าม engine="longest" — มัน lowercase อังกฤษทิ้ง (SAP→sap) พังศัพท์เทคนิคในบทความ
ใช้กับ: นับความยาวคำจริง (burstiness ระดับคำ) · หาคำซ้ำ · ตรวจศัพท์เฉพาะที่ควรคงรูป
③ SPELL CHECK (เสริม — ไม่ใช่ตัวตัดสิน)
from pythainlp.spell import spell, correct
⚠ พจนานุกรมไม่ครอบคลุมศัพท์วิชาการ/พุทธ/กฎหมาย → **ใช้เป็นตัวชี้เป้าให้คนดู ไม่ใช่แก้อัตโนมัติ**
④ ตัดบรรทัดตอนทำเป็นไฟล์ (.docx ส่งวารสาร) → กติกาเต็มที่ skill `ice-doc-builder` §3.5
⚠ **ห้ามใช้ ZWSP ในบทความวิชาการ** — ทำ Ctrl+F/ระบบ index ของวารสารพัง และ Turnitin อาจนับเป็นอักขระแปลกปลอม
4. MANDATORY LOAD MANIFEST (บังคับโหลดก่อนเริ่ม)
ไฟล์ใน manifest บังคับโหลด ก่อนรัน workflow + บันทึกใน "Files Loaded" ของ report ทุกครั้ง. โครง = CORE (โหลดทุก branch) + BRANCH-specific (โหลดเฉพาะ branch ที่ผ่าน Register Gate §0).
CORE — โหลดทุกครั้งทุก branch (register-agnostic):
| Mode | Core files |
|---|---|
| 1 DETECT | 01 (3-Layer) + 06 §4 (EN vocab) + 05a (ถ้าข้อความไทย — core Thai mechanics register-neutral) |
| 2 EXTRACT | 03 |
| 3 CORRECT | 02 + 04 + 09 + 05a (ถ้าข้อความไทย) |
| 4 FULL CYCLE | Mode 1 + Mode 3 core |
| 5 SUMMARIZE | none (quick read) |
| 6 ADD SOUL | 08 |
BRANCH-specific — โหลดเพิ่มตาม branch (เลือก 1):
| Branch | DETECT (Mode 1) เพิ่ม | CORRECT (Mode 3) เพิ่ม | Profile |
|---|---|---|---|
| 🟩 Academic | 05a (core) + 05 (academic) + 06 §1-3 (Class A/B) |
05a + 05 |
KM-TH-THESIS-DOC |
| 🟧 Business | 11 (B-Check TB/EB + §6) |
11 |
KM-TH-BIZ-DOC |
| 🟪 General | (core พอ) + watchlist สากล | (core พอ) | core baseline + register tune |
| + EN/Bilingual ทุก branch | + 07 (24 patterns) |
+ 07 |
— |
Thai Structural Quick-List — TQ rebalance ⭐ V06
โครงสร้างไทยแยก 2 ระดับ: TQ1-TQ2 = 🟦 CORE (universal ทุก register) · TQ3-TQ9 = 🟩 ACADEMIC.
🟦 CORE (universal Thai structure — ทุก register):
| # | กฎ | อ้างอิง |
|---|---|---|
| TQ1 | อนุประโยคซ้อน "ซึ่ง/ที่/อัน" ≤ 2 ชั้น/ประโยค | 05 §1.3 |
| TQ2 | โครงเปิดประโยคเดียวกันห้ามซ้ำใน 5 ประโยค/ย่อหน้า | 01 Check 6 |
🟩 ACADEMIC (อ้าง 05 thai-academic):
| # | กฎ | อ้างอิง |
|---|---|---|
| TQ3 | สูตรประโยคสำเร็จรูปต้องรื้อทั้งโครง ไม่ใช่ถอดคำ | 05 §7 |
| TQ4 | Forward signpost ≤ 1 ครั้ง/เอกสาร | 05 §9 |
| TQ5 | Acronym นิยามเต็มครั้งแรกครั้งเดียว | 05 §8 |
| TQ6 | คำ Class A Zero-Tolerance (อย่างก้าวกระโดด ฯลฯ) เจอครั้งเดียวต้องแก้ | 06 §1.6 |
| TQ7 | ย่อหน้าสรุปห้ามเปิดด้วยสูตรสังเคราะห์ | 06 §1.5 |
| TQ8 | ระวัง "การ/ความ" ซ้อน + passive แบบภาษาแปล | 05 §1 |
| TQ9 | กริยารายงานตรงชนิดแหล่ง (งานทัศนะห้าม "พบว่า/พิสูจน์ว่า") | 05 §10 |
🟧 Business / 🟪 General quick-list (สมมาตร): Business → ดู
11B-Check (TB1-8 TH cadence / EB1-9 EN cadence) + §6 Anti-ลิเก. General → watchlist สากล (06§4 +09) + register-fit (conversational ชัดเจน).
⚠ Corpus-Correct Rule (กันลบคำที่คนใช้จริง) — ใช้ทั้ง 3 branch
- Class A Zero-Tolerance (เจอครั้งเดียวแก้): Academic = ยิ่งไปกว่านั้น/ในท้ายที่สุด/ทั้งหมดนี้สังเคราะห์ได้ว่า/อย่างก้าวกระโดด/พลิกโฉม(ใน body)/เป็นที่ทราบกันดีว่า (
06). Business = ดู11(cadence tell B1-B4) - Common-in-Real-Thai (🟢 ใช้ได้ density ≤3/500): Academic = นอกจากนี้ (156×)/อย่างมีประสิทธิภาพ (195×). Business = ตอบโจทย์/รองรับ/พลิกโฉม(ใน vision) (ดู
11§3) - ห้าม blanket-ban คำที่ปรากฏใน corpus จริง · คำใหม่ที่สงสัย → Field-Discovered Living List (
06§1.5) พร้อมวันที่ - §6.6 ห้ามแปลงศัพท์ไทยใช้จริง (กระทบยอด/ศัพท์ราชการบัญญัติ/Class A = TL-A keep-Thai) → keep-Thai · flag เฉพาะ TH-coinage ทึบกว่า EN หรือ misname product feature (MG1, gated) · ห้ามแตะ 4 fit-category labels (Configure/Customization/Integration/Workaround = bilingual by design)
- §6.8 ห้าม flag หางคำในคำประสม/ข้าม line-break → ผ่าน Particle Boundary Guard (segment-not-substring + line-break-join + clause-final-only + compound-noun-exclusion) ก่อนเสมอ
- Pass 2 density (5-register) = SSOT ที่
06§5 (นานาชาติ≤2 / TCI≤4 / Business≤3 / ราชการ≤2 / Marketing≤5 ต่อ 1,000 คำ — ใช้กับ Class B เท่านั้น). ที่นี่ชี้ไป ไม่ทำซ้ำ.
5. MODE 1: DETECT
- อ่านข้อความ — ระบุภาษา ความยาว + Register Gate (§0) → เลือก branch: 🟩 Academic / 🟧 Business / 🟪 General (ไม่ชัด = ถาม · ห้ามเดา Academic)
- โหลด Core + Branch files (§4) แล้วรัน Scan Discipline (
01§1.5) — แตกย่อหน้าใส่หมายเลข ตรวจทุกย่อหน้า 100% - 🟦 CORE — รัน universal-check (ทุก branch เหมือนกัน) — ดู
01:- Layer 1: Density (Class B) + Zero-Tolerance (Class A — hard gate, Check 1b)
- Layer 2 (7 universal): Burstiness, Sentence Opening, Paragraph Symmetry, Transition Density, Bullet-thinking, Template Proximity, Nested Clause
- Layer 3 (universal ส่วน): Paragraph Length, Personal Voice Markers, Section-Closing Ritual
- Thai structure universal: TQ1-TQ2 (§4)
- EN/Bilingual: EN AI-vocab + EB cadence (
06§4 +07)
- 🟩🟧🟪 BRANCH — รัน register-specific check (ตาม branch ที่ผ่าน Gate):
- 🟩 Academic — +3 academic-check (Citation Distribution · Reporting-Verb Alignment · Acronym Re-Expansion จาก Layer 3) + Class A/B (
06§1-3) + TQ3-9 - 🟧 Business — B-Check (
11§5): Cadence TB1-TB8 · Watchlist · Register whitelist (กัน over-correction) · Anchor + Section density · §6 Anti-ลิเก - 🟪 General — watchlist สากล + register-fit (conversational ชัดเจน ไม่ลิเก ไม่ทางการเกิน) · ระบุ limitation ถ้าไม่มี corpus (§2.5)
- 🟩 Academic — +3 academic-check (Citation Distribution · Reporting-Verb Alignment · Acronym Re-Expansion จาก Layer 3) + Class A/B (
- 🟦 CORE — Wording Discipline Layer (§2.3) — รันคู่: W1-W7 (ความเข้มตาม branch)
- Output Detection Report (
templates/detection_report.md) — ระบุ Branch + Files Loaded + Scan Coverage 100%
Pass gate: ≥13/15 checks ผ่าน · Check 1b (Class A Zero-Tolerance) = hard-gate (เจอ ≥1 = Fail ทันที ไม่ว่าคะแนนรวมเท่าใด).
สถิติที่คำนวณ: Mean sentence length · SD (≥5) · Tier 1 density/1000 (Class B) · Transition density/500 · Personal Voice Markers count
6. MODE 2: EXTRACT (สกัด Voice Profile)
- อ่านโฟลเดอร์อ้างอิง — ดู
03(5-Level Source Hierarchy) - สกัด 6+1 Dimensions (D1 Sentence Architecture · D2 Vocabulary · D3 Tone/Register · D4 Rhetorical · D5 Structure · D6 Bilingual · D7 Personal/Org Markers) — Profile ID
VP-[YYYYMMDD]-[XXX] - คำนวณ aggregate statistics จาก corpus จริง
- Output: Voice Profile + Calibration Samples + Profile ID
หากไม่มีแหล่งอ้างอิง → เลือกจาก Library (Academic: KM-TH-THESIS-DOC · Business: KM-TH-BIZ-DOC) หรือถาม (Level 5 = ASK เสมอ). 🟪 General ไม่มี library — ถ้ามีโฟลเดอร์ผู้ใช้ ให้ EXTRACT ก่อน (§2.5).
7. MODE 3: CORRECT (Two-Pass)
Two-Pass separation = canonical ที่นี่ (§7). ส่วนอื่นที่อ้าง "ห้ามรัน Pass 1+2 พร้อมกัน" ชี้กลับมาที่นี่.
Pre-conditions: ข้อความ input · Voice Profile (ตาม register) · User-provided facts (Personal Anchors) · Target AI score
Pass 1: Rhythm Correction
- ระบุย่อหน้าเสี่ยง (>3/5 ประโยคยาว 16-22 คำ)
- Burstiness Injection: ตัด 2 ประโยคสั้น (8-12 คำ), ขยาย 1 ยาว (25-35 คำ)
- Diversify Sentence Opening (5 รูปแบบ) + Proximity Guard
- Adjust Paragraph Architecture (short/medium/long mix)
- Verify SD ≥ 5 · 30% shrink gate (ห้ามตัดเนื้อหาเกิน 30% โดยไม่แจ้ง)
Pass 2: Vocabulary Correction
- Search & Replace 9 หมวด (EN Verbs/Adjectives/Nouns/Phrases + Thai openers/modifiers/connectives/hedging + Class A)
- Replace by Voice Profile — D2 Vocabulary Signature ของ profile ที่เลือก (academic ใช้
KM-TH-THESIS-DOC· business ใช้KM-TH-BIZ-DOC) - ระวัง Symptom Substitution (ห้ามเปลี่ยน AI เป็น AI อีกคำ)
- เพิ่ม Specificity (Anchor rule สำหรับ business — ดู
11§4) - Template-Level Replace — รื้อโครงสูตร (
05§7) - Reporting-Verb Alignment (
05§10) — 🟩 Academic - คง Lexical Fingerprint — 🟧 Business: ห้าม normalize "Advance Modules"/"operation excellency" ถ้า quote ต้นทาง (
11) - Org-marker lock — 🟧 Business: "28 ปี / first Oracle Partner / vision / ค่านิยม" ใช้ได้เฉพาะมีในแหล่งจริง ห้าม inject (รายละเอียด §12)
Advanced (4 Techniques) ใช้เสริมเมื่อ score ยังสูง — ดู 02 + Catalog 18 ใน 04
Output: Pass 1 (Rhythm) + Pass 2 (Vocabulary + Voice) + Change Log + [NEEDS USER INPUT: ...]
8. MODE 4: FULL CYCLE
[Input] → Mode 1 Detect → ผ่าน? ──Yes→ [Done]
│ No
↓
Mode 3 Correct (Two-Pass)
↓
Mode 1 Re-Detect ← loop จน AI score < target
↓
Mode 6 Soul step (ถ้า prose ตีความ/soulless)
↓
Voice Match Scoring (D1-D6+D7, ≥75% gate) → [Final]
ใช้ Prompt FC1: Full 8-Step Cycle ใน templates/correction_prompts.md
9. MODE 5: SUMMARIZE
Quick read + feedback (ไม่รัน 3-Layer ครบ): คุณภาพ AI signature โดยรวม · จุดเด่น/จุดอ่อน · ความสอดคล้อง Voice Profile · ข้อแนะนำ
10. MODE 6: ADD SOUL
ใช้เมื่อ: ผ่าน detector แล้วแต่ "อ่านเหมือน AI" / เย็นชา / ไม่มีตัวตน · prose ตีความ = soul-demand สูงสุด
ขั้นตอน: อ่าน 08 → รัน Soul Check 7 คำถาม → เลือก Technique S1-S6 (S1 Have Opinions / S2 Vary Rhythm / S3 Acknowledge Complexity / S4 Use voice-marker / S5 Let Some Mess In / S6 Be Specific) → ปรับตาม Voice Profile + Soul-calibration ของ branch (§2.2).
กฎเหล็ก 4: (1) ห้ามเติม fake personality · (2) ห้าม fabricate emotions · (3) counterargument อิงงานจริง · (4) ใช้ user-provided facts เท่านั้น.
Worked example — S4 voice-marker ครบ 3 register (สมมาตร)
S4 ("ใช้สรรพนาม/ตัวตน") ไม่ใช่ academic-only — ปรับ voice-marker ตาม register:
| Register | voice-marker | ตัวอย่าง soul-injection |
|---|---|---|
| 🟩 Academic | "ผู้วิจัย" | "ผู้วิจัยเห็นว่าข้อค้นพบนี้ยังมีข้อจำกัด เพราะกลุ่มตัวอย่างจำกัดเฉพาะ…" (มีจุดยืน + acknowledge limitation จริง) |
| 🟧 Business | "เรา / ทีมที่ปรึกษา" | "จากประสบการณ์ของทีมที่ปรึกษาในงานลักษณะนี้ เราพบว่าขั้นตอน migration มักติดที่…" (อิงประสบการณ์จริงของทีม ห้ามกุ) |
| 🟪 General | conversational (ฉัน/ผม/เรา ตามบริบท) | "ผมลองวิธีนี้แล้วได้ผลกับงานจริง — แต่ต้องระวังจุดที่…" (น้ำเสียงคุยกับผู้อ่าน ชัดเจน ไม่ทางการเกิน) |
ทั้ง 3 ต้องอิง user-provided facts เท่านั้น — soul มาจาก fact จริง ไม่ใช่ personality ปลอม (กฎเหล็ก §10).
11. VOICE PROFILE LIBRARIES
🟩 Academic — voice_profiles/KM-TH-THESIS-DOC_V02R01.md (7 sub-profiles)
VP-A1 MCU PA Dissertation · A2 MCU Buddhist Integration · B1 AGJ Article · B2 General TCI · C1 Accounting Research · C2 Procurement Research · C3 Public-Sector/Education
Tier-2 Decision Tree: มจร? → Buddhist แกน? A2:A1 · ไม่ใช่ มจร → Research(สถิติ)/Academic → วารสาร/สาขา → B1/B2/C1/C2/C3
AGJ calibration (worked sample): AGJ readability 5.72 · มจร human-baseline ~60% · x̄ 4.13 SD 0.32 (ดู 10 audit engine)
🟧 Business — voice_profiles/KM-TH-BIZ-DOC_V01R02.md (8 sub-profiles, corpus-grounded 13 iCE proposals)
Proposal/Narrative · Investment/Commercial · Solution-Response · Manday/Service-Model · Cover-Letter/Transmittal · FSD/Spec · SoW/Technical · Gap-Analysis/Review กฎทอง: register ต่าง section ไม่เท่ากัน — Investment section = value-prose ≈ 0 (ห้าม buzzword) · AI-tell โผล่ใน narrative มากกว่า investment
🟪 General — ไม่มี dedicated library (ดู limitation §2.5)
ใช้ core baseline + register tune · ถ้าผู้ใช้มีโฟลเดอร์ตัวอย่าง → Mode 2 EXTRACT สกัดก่อนแก้.
ถ้าไม่มี sub-profile เหมาะ → Mode 2 EXTRACT สกัดใหม่จากโฟลเดอร์ผู้ใช้
12. ANTI-HALLUCINATION SAFEGUARDS (canonical — ทุก Mode) 🟦
H3 Anti-Hallucination = canonical ที่นี่ที่เดียว. ส่วนอื่นที่อ้าง "ห้าม fabricate" ชี้กลับมาที่ §12.
- Mandatory User Fact Input ก่อน Correction (ตัวเลข/ชื่อ/วันที่ จากผู้ใช้)
- Mandatory Voice Profile ก่อน Pass 2
- Flag Missing Data เป็น
[NEEDS USER INPUT: ...] - No Citation Generation — ใช้เฉพาะที่ผู้ใช้ให้ (Citation Guard — 🟩 academic ดู
10audit) - Pass Separation — ไม่รัน Pass 1+2 พร้อมกัน (กลไก canonical §7)
- No Voice Profile Fabrication — Level 5 = ASK
- Business org-marker lock — "28 ปี / first Oracle Partner / vision / ค่านิยม" ใช้ได้เฉพาะมีในแหล่งจริงของเอกสารนั้น ห้าม inject อัตโนมัติ
- Lexical fingerprint preserve — ห้าม normalize quote ต้นทาง (เช่น "operation excellency") ถ้าเป็นคำของผู้เขียนจริง
13. OUTPUT FORMAT (ขึ้นกับ Prompt)
Skill ไม่กำหนด format — Prompt เป็นผู้กำหนด:
| ผู้ใช้ขอ | ตอบ |
|---|---|
| "ตอบใน chat" | markdown ใน chat |
| "ใส่ในไฟล์ .md" | สร้าง .md ตามตำแหน่ง |
| "Word / Presentation" | เรียก skill docx/pptx เพิ่ม (ไม่ทำเอง) |
| TH / EN / Bilingual | ตอบตามที่ระบุ |
14. กรณีพิเศษ
- โฟลเดอร์ > 50 PDF: aggregate analysis ก่อน → อ่านลึกเฉพาะตัวอย่างหลากหลาย (8-10 ฉบับ) → verify pattern
- ข้อความ < 300 คำ: AI Detector ไม่แม่นยำ — แจ้งผู้ใช้ · แนะนำ Mode 5
- ขอ "เขียนใหม่ทั้งหมด": out-of-scope (เน้นแก้ ไม่ generate) → Mode 2 EXTRACT + ส่งต่อ skill เขียน (academic-article/dissertation)
- 🟩 Academic full-document audit: ใช้
10TAAE 7-Phase (Step 0 Resolve Standard → … → Citation Guard → Final Gate) — shared กับ qa-master.
15. REFERENCE FILES
หมายเลข reference (01–12) = contract — sections อื่นใน skill นี้ hard-link ด้วยเลขนี้ (
04/06/07/11โดยเฉพาะ). ห้ามเปลี่ยนเลข reference.
| ไฟล์ | เมื่อใช้ |
|---|---|
01_three_layer_detection.md |
Mode 1 — methodology + 15 checks (Check 1a/1b + 1-13) + Scan Discipline |
02_two_pass_protocol.md |
Mode 3 — Pass 1+2 + Advanced (Two-Pass canonical คู่ §7) |
03_voice_extraction_methodology.md |
Mode 2 — 6+1 Dimensions + 5-Level Hierarchy |
04_correction_techniques.md |
Catalog 18 Techniques (T1-18) + Anti-Patterns 8 |
05a_thai_core_mechanics.md |
🟦 CORE Mode 1+3 (ไทย register-neutral) — Translationese, Detector-tells, Formulaic Templates, Acronym, Section-Closing, Reporting-Verb mechanism (โหลดทุก branch) |
05_thai_academic_patterns.md |
🟩 Mode 1+3 (ไทย academic เฉพาะ) — ผู้วิจัย/APA · MCU 5 บท/พระไตรปิฎก/มจร 60% · TCI สถิติ (คู่กับ 05a) |
06_verified_ai_signatures.md |
คำ verified AI signature (Corpus Provenance) — Class A/B + §5 density (5-register SSOT) |
07_wikipedia_24_patterns.md |
24 patterns (English/Bilingual) + Severity Triage |
08_personality_and_soul.md |
Mode 6 — Soul Technique S1-S6 + 7Q + กฎเหล็ก 4 |
09_filler_replacement_table.md |
filler phrases + chatbot artifacts (Pass 2) |
10_academic_audit_engine.md |
🟩 TAAE — ตรวจเอกสารวิชาการทั้งฉบับ 7-Phase (shared กับ qa-master) — Step 0 + Citation Guard + Final Gate |
11_business_ai_patterns.md |
🟧 Business branch — AI-tell + register (Corpus Provenance: 13 iCE) · TB1-8/EB1-9 cadence + §6 Anti-ลิเก + §6.5 Translationese/Calque (C1-12/V1-4) |
12_write_clean_card.md ⭐ |
L1 Write-Clean Card — สารสกัด top AI-tells (core A + 3 register B + guard C) สำหรับ "เขียนสะอาดตั้งแต่แรก" · ให้ทุก agent ฝัง/อ้าง (prevention) — คู่กับ skill เต็ม (detection) |
Note:
00_MAIN_KBถูก archive แล้ว (archive/00_MAIN_KB_V05R01_DEPRECATED.md) — ไม่อยู่ใน lazy-load path.05ถูก split แล้ว (V06): 🟦05a_thai_core_mechanics.md(core mechanics ภาษาไทย register-neutral — โหลดทุก branch) + 🟩05_thai_academic_patterns.md(academic เฉพาะ). Government Thai ย้ายไป 🟧11.
Voice profiles: KM-TH-THESIS-DOC (🟩 academic) · KM-TH-BIZ-DOC (🟧 business) · 🟪 General = core baseline (ไม่มี library)
16. WORKFLOW SUMMARY
ผู้ใช้พิมพ์ prompt
→ ⭐ Register Gate (§0): "register ไหน?" 🟩 Academic / 🟧 Business / 🟪 General (ไม่ชัด=ถาม · ห้ามเดา Academic)
→ เลือก Mode (1-6)
→ ถามคำถามจำเป็น (Voice source, facts, target score)
→ โหลด CORE + BRANCH files ตาม Manifest (§4)
→ รัน CORE universal-check (register-agnostic) → BRANCH register-specific check
→ ส่ง output ตาม format ที่ prompt กำหนด (ระบุ branch ใน report)
→ เสนอ next step
CHANGELOG
-
V06R03 (2026.08.05) — +W8 Register-Wording Default (§2.3 · คำสั่ง user): ไม่ย่อคำ/ละเอียดไม่เยิ่นเย้อ/ทับศัพท์ EN ห้ามแปลไทยแปลก ๆ (แปลต้องค้นคำจริงจาก internet — H2) ทุก branch · 🟧 Professional Business wording ไม่ใช้ technical term · 🟩 ศัพท์บัญญัติ→วารสาร→ทับศัพท์ · card
12→ V01R04 (+A6/+B8/+บรรทัด academic) · SSOT fleet = reference/language-register.md -
V06R02 (2026.06.24) — +term-localization เคสจริง Project VFIN (Viriyah). W6 ขยาย → de-bureaucratize/transliteration/term-localization: TL-A keep-Thai / TL-B keep-EN / TL-C Thai(EN)-first + MG1 product-feature-misname (มิติใหม่ — คำไทยที่ misname product feature จริง → keep-EN, gated: ต้องเป็น product object จริง + สื่อหน้าที่ผิด, "แค่แปล" ไม่ trigger) + MG2 phrasing + MG3 overclaim → ชี้
11§6.6/§6.6.1/B-Check 11. Corpus-Correct line ระบุ TL-A keep-Thai + ห้ามแตะ 4 fit-labels (Configure/Customization/Integration/Workaround). ไม่แตะ §6.5 (calque ทิศตรงข้าม) / well-known-guard / academic branch. catalog11→ V01R06. label TL-A/B/C (เลี่ยงชน §6.5 "กลุ่ม A/B"). bump V06R01→V06R02. -
V06R01 (2026.06.13) — Major rewrite: Register-agnostic CORE + 3 Branches เท่าเทียม. (1) Register Gate = Tier-1 entry (§0) ขึ้นก่อนทุกอย่าง — "register ไหน?" ก่อน "Mode ไหน" · ห้ามเดา Academic · ไม่ชัด=ASK. (2) 3-branch symmetric table (§2.2) — column เท่ากันทุก branch (Engine · Checks · Voice Profile · Soul-calibration); academic ไม่หนากว่า general. (3) 2-Tier tree (§2.5) — Tier-1 register-gate → Tier-2 sub-profile (academic 7 / business 8 / general blog-email-report พร้อม limitation note ว่าไม่มี dedicated corpus). (4) de-dup → SSOT+pointer: Corpus Provenance (292K/13 iCE) รวมเหลือ 1 บรรทัด (เดิมซ้ำ 4 จุด) · Anti-Halluc H3 canonical §12 เท่านั้น · Two-Pass separation canonical §7 · density 5-register → pointer ไป
06§5. (5) TQ rebalance — TQ1-2 → 🟦 CORE (universal Thai structure) · TQ3-9 → 🟩 academic · เพิ่ม business/general quick-list pointer (สมมาตร). (6) Mode 6 worked example ครบ 3 register — S4 voice-marker: academic "ผู้วิจัย" / business "เรา/ทีมที่ปรึกษา" / general conversational (ไม่ใช่ academic-only). (7) corpus asymmetry note — 292K academic vs 13 iCE = data-availability ไม่ใช่ priority ranking. (8) §15 ลบ00_MAIN_KB(archived) + note05aถ้า ref-phase split. CORE ระบุชัด "register-agnostic ไม่มี academic default". MUST-KEEP numbers + qa-master D5 circular guard คงครบ. -
V05R01 (2026.06.13) — Major restructure: Shared Core + 3 Branches. แยก "กลไก AI-tell สากล" = 🟦 CORE (12 universal-check,
06§4 EN vocab +07, two-pass02, voice-extract03, techniques04, filler09, soul08, wording W1-W5, anti-halluc H3) ออกจาก "register เฉพาะทาง" = 3 branch (🟩 Academic:05+06§1-3+TQ1-9+10+3 academic-check · 🟧 Business:11B-Check TB/EB+§6+Anchor+fingerprint · 🟪 General: core+register-tune). Manifest แยก Core + Branch-specific. เตรียมรองรับ L1 Write-Clean Card. -
V04R02 (2026.06.13) — ขยาย Business corpus 6→13 iCE proposals.
KM-TH-BIZ-DOCV01R02: 8 sub-profiles + register ยืนยัน + Reframe/Citation-to-source.11_business_ai_patternsV01R02: +TB1-TB8 +EB1-EB9 +ANTI-ลิเก Catalog (L1-L8/P1-P9 + GUARD) +watchlist. Scope clarify: voice profile เก็บ "ลายเซ็นภาษา" ไม่ใช่ "ค่าตัวเลของค์กร". -
V04R01 (2026.06.12) — Major: เพิ่ม Business Engine ในตัว (Content-Type Gate 3 ประเภท +
KM-TH-BIZ-DOC+11_business_ai_patterns.md). Restructure ลำดับเป็นเส้นตรง. -
V03R02 (2026.06.12) — Content-Type Gate + Wording Discipline + Corpus-Correct Rule + fix 7 defects.
-
V03R01 (2026.06.07) — 15 จุดตรวจ + Zero-Tolerance Class + Field-Discovered Living List + Mandatory Load Manifest + Full-Coverage Scan.
-
V02 (2026.06) — Mode 6 ADD SOUL + 24 Wikipedia patterns + 18 Correction Techniques.
Corpus Provenance: งานวิจัยไทย 101 ไฟล์ (~292K คำ) + เอกสารธุรกิจ iCE 13 proposals — ดู references 06 (academic) / 11 (business). asymmetry = data-availability ไม่ใช่ priority.
