ตรวจเว็บ 208 ข้อด้วย AI ฟรี — เจอ 236 ปัญหา แก้ได้ 167 จุด

เว็บ SaaS ตัวหนึ่ง — สร้างด้วย Next.js 14, Supabase, Stripe — ดูภายนอกก็ทำงานได้ปกติ แต่พอเอา AI มาตรวจ 208 รายการ ใน 8 หมวดหลัก ปรากฏว่า เจอปัญหา 236 จุด ที่ซ่อนอยู่ใต้พื้นผิว

ต้นทุนที่ใช้? 0 บาท — เป็นเครื่องมือ QC ฟรีที่ใช้ AI ออกแบบ prompt ตรวจสอบ ทำงานร่วมกับ Cursor IDE

ผลลัพธ์? AI แก้ไขเองได้ 167 จุดจาก 236 — เหลือ 69 จุดที่ต้องทำเอง (เช่น ทดสอบด้วยมือ, deploy production, rotate API keys)

ตรวจ 208 ข้อ ใน 8 หมวด เจอ 236 ปัญหา — AI แก้ให้ 167 จุด เหลือ 69 จุดที่ต้องทำเอง ทั้งหมดนี้ด้วยต้นทุน 0 บาท

โปรแกรมอะไร? ทำงานยังไง?

Enterprise 360 QC-QA Tools — เป็นระบบที่ใช้ AI ออกแบบ prompt สำหรับตรวจสอบ web project แบ่งเป็น 8 หมวดหลัก รวม 208 รายการตรวจ ตั้งแต่ Planning จนถึง Deploy

วิธีใช้ง่ายมาก — เลือก prompt ตามหมวด กด copy แล้ววางใน Cursor IDE ให้ AI ตรวจและแก้ไขให้ ไม่ต้องรู้ code ไม่ต้องเขียนเอง

🎯

เลือก Prompt

เลือกหมวดที่ต้องการตรวจ
มี 208 ข้อพร้อมใช้

📋

Copy วาง Cursor

กด Copy แล้ววางใน IDE
AI เริ่มตรวจทันที

🤖

AI ตรวจ + แก้

Scan → หาปัญหา → แก้ไข
รายงานสรุปให้

Enterprise 360 QC-QA Tools ตรวจ 208 รายการ ครบ 8 หมวด — วิธีใช้แค่ copy prompt แล้ววาง ไม่ต้องเป็น dev ไม่ต้องรู้ code

8 หมวดที่ตรวจ — ครอบคลุมทุกมิติของ Web App

แต่ละหมวดมี prompt เฉพาะ ระบุเครื่องมือที่ต้องใช้ ระดับความสำคัญ (CRITICAL / HIGH / MEDIUM / LOW) และผลลัพธ์ที่คาดหวัง

📋

Planning

10 items

💻

Development

21 items

🧪

Functional Testing

19 items

⚡

Performance

19 items

🔒

Security

20 items

♿

Accessibility

16 items

🔍

SEO & Standards

21 items

🚀

Deploy & Monitor

17 items

หมวด Development — จาก 8+ TypeScript Errors เหลือ 0

เริ่มจากหมวดที่หนักที่สุด Development มี 21 รายการตรวจ ครอบคลุมตั้งแต่ TypeScript strict mode, ESLint, Prettier format ไปจนถึง dependency audit

ผลตรวจครั้งแรก — สะเทือนใจ

❌ ก่อนตรวจ

TypeScript errors 8+ ตัว — useParams/useSearchParams null safety, Tiptap type
Prettier — 265 ไฟล์ไม่ผ่าน format ไม่มี config
ESLint — ไม่มี config เลย ไม่เคยรัน
npm audit — 16 vulnerabilities
Git hooks — ไม่มี
Secrets — Service Role Key hardcoded ใน script

✅ หลัง AI แก้

TypeScript errors = 0
Prettier — ทุกไฟล์ผ่าน + สร้าง .prettierrc
ESLint — 0 errors 210 warnings (ส่วนใหญ่ any types)
npm audit — 9 vulnerabilities (เหลือแต่ breaking changes)
Husky + lint-staged — pre-commit hook พร้อม
Secrets — แก้ให้อ่านจาก .env แทน

45%

ก่อนแก้

82%

หลังแก้

+37%

เพิ่มขึ้น

TypeScript strict mode ไม่ใช่แค่ "ดีถ้ามี" — เป็นด่านแรกที่ป้องกัน bug ก่อนถึง production

Circular imports = 0 | Bundle First Load = 88 KB | Unused deps ลบไป 3 packages

หมวด Functional Testing — จาก 0 tests เป็น 143 test cases

ก่อนหน้านี้ไม่เคยมี E2E test เลย — AI สร้างให้ 13 ไฟล์ test ครอบคลุม 19 items ทั้งหมดในรอบเดียว

01Happy Path — 17 tests

ทุก public page + API health check ต้องโหลดได้ ไม่มี soft-404

02Auth + RBAC — 35 tests

03Cross-Browser + Responsive — 22 tests

Chrome, Firefox, Safari, Edge + viewports ตั้งแต่ 320px ถึง 2560px

04CRUD + Search + Payment — 47 tests

Blog/Content/Resources CRUD, Search API + SQL injection prevention, Stripe checkout + webhook

ก่อนแก้

90%

หลังแก้

+85%

เพิ่มขึ้น

ผล Playwright: 139/152 tests ผ่าน (91%) — 13 ที่ fail เป็น test code issues ไม่ใช่ app bugs

จาก 0 tests เป็น 143 test cases ใน 13 ไฟล์ — AI เขียนให้ทั้งหมด ไม่ต้องพิมพ์แม้แต่บรรทัดเดียว

91% pass rate จาก test ที่ AI เขียนเอง — 13 ที่ fail เป็นปัญหา test code ไม่ใช่ app bugs

หมวด Performance — ลด API Latency 3-5x ด้วยการแก้ N+1 Queries

หมวดนี้ AI ตรวจเจอปัญหาที่มองข้ามง่ายมาก — N+1 queries ที่ซ่อนอยู่ใน for loop ทำให้ API ช้าโดยไม่รู้ตัว

❌ ปัญหาที่เจอ

N+1 queries 3 จุด — for loop query DB ทีละ row
SELECT * ทุกที่ — ดึง column ที่ไม่ได้ใช้
Full table scan — getMemberStats() ดึง all rows มานับ
Waterfall queries — admin dashboard 6 queries ต่อเนื่อง
ไม่มี Cache-Control headers
รูป PNG/JPG ขนาดรวม 6.4 MB

✅ หลัง AI แก้

N+1 → Promise.all() parallel ลด latency 3-5x
SELECT * → specific columns
Full table scan → COUNT queries ลด memory 10x
Waterfall → parallel queries ลด dashboard load 6x
เพิ่ม Cache-Control + DNS prefetch
Convert เป็น WebP — เหลือ ~170 KB (-97%)

55%

ก่อนแก้

80%

หลังแก้

+25%

เพิ่มขึ้น

สร้าง DB indexes 7 ตัว — composite indexes สำหรับ queries ที่ใช้บ่อย เช่น blog_posts(status, published_at), content(category, tier) ช่วยลด query time อีกหลายเท่า

ทุ่งลาเวนเดอร์ยามพระอาทิตย์ตก — พักสายตาสักครู่

พักสายตาสักครู่ — ผ่านมาครึ่งทาง Development + Testing + Performance เสร็จแล้ว

รูป PNG/JPG 6.4 MB convert เป็น WebP เหลือ 170 KB — ลดขนาด 97% โดยไม่เสียคุณภาพที่ตาเห็น

หมวด Security — เจอ API Key Hardcoded ใน Git!

นี่คือจุดที่น่ากลัวที่สุด AI ใช้ gitleaks scan พบ 811 findings ตอนแรก แต่ส่วนใหญ่อยู่ใน .next/cache (build output) กรองแล้วเจอ source code จริง 4 ไฟล์

🔴 CRITICAL: Supabase Service Role Key ถูก hardcode ไว้ใน scripts/insert-ea-ai-blog.mjs — key นี้มีสิทธิ์ bypass RLS ได้ทุก table ถ้าหลุดออกไปก็สามารถอ่าน/เขียน/ลบข้อมูลทั้ง database ได้

AI แก้ทันที — เปลี่ยนจาก hardcoded เป็นอ่านจาก .env ผ่าน dotenv แต่ key เก่ายังอยู่ใน git history ต้อง rotate key ที่ Supabase Dashboard ด้วยตัวเอง

นอกจากนี้ยังติดตั้ง Husky + lint-staged เป็น pre-commit hook — ทุกครั้งที่ commit จะรัน Prettier format อัตโนมัติ ป้องกัน code ไม่ clean หลุดเข้า repo

gitleaks scan เจอ 811 findings — กรองเหลือ 4 ไฟล์จริง และ 1 จุดเป็น CRITICAL (Service Role Key hardcoded)

หมวด Accessibility — จาก 15 Errors เป็น 0 + Lighthouse (เครื่องมือวัดคุณภาพเว็บของ Google) 96%

Accessibility มักถูกมองข้าม แต่ส่งผลต่อทั้ง SEO, user experience และ legal compliance AI ใช้ pa11y + code-level audit ตรวจ 16 ข้อ

01Color Contrast — แก้ 5 จุด

text-secondary contrast ratio 3.51:1 (ต่ำกว่า WCAG AA 4.5:1), placeholder สีจาง, low opacity text

02Touch Targets — แก้ 1 จุด

Slide indicator buttons สูงแค่ 6px (ต้อง ≥44px ตาม WCAG) เพิ่ม min-h/min-w

03ARIA + Semantics — แก้ 6 จุด

Search input ไม่มี aria-label, SVG decorative 21 ตัวไม่มี aria-hidden, form errors ไม่มี role="alert", admin page ไม่มี main landmark

82%

Lighthouse ก่อน

96%

Lighthouse หลัง

pa11y errors

🔐

Security ไม่ใช่เรื่อง "ไว้ทำทีหลัง"

API key หลุด 1 ตัว = database ทั้งหมดถูกเข้าถึงได้ AI เจอใน 2 นาที สิ่งที่คนอาจไม่เคยตรวจเลย

Lighthouse Accessibility 96% — จากแค่เพิ่ม aria-label, แก้ contrast, เพิ่ม touch target ไม่มีอะไรยากเลย

หมวด SEO & Standards — Canonical URL หายไป + OG Tags ผิด Domain

SEO มี 21 ข้อตรวจ AI เจอปัญหาที่ส่งผลต่อ Google indexing โดยตรง

❌ ก่อนแก้

Homepage ไม่มี canonical URL
og:url และ og:image หายไป
Blog title ซ้ำ — "Idea2Level | Idea2Level"
Privacy/Contact OG URL ชี้ผิด domain
External links ไม่มี rel="noopener noreferrer"

✅ หลัง AI แก้

เพิ่ม canonical + og:url + og:image ครบ
Title ใช้ absolute format ไม่ซ้ำ
OG URL dynamic ตาม locale
External links มี noopener noreferrer ทุกตัว
sitemap.ts แก้ pre-existing type bug

75%

ก่อนแก้

92%

หลังแก้

+17%

เพิ่มขึ้น

Canonical URL หาย = Google อาจ index ซ้ำหรือไม่ index เลย — ปัญหาที่เจอบ่อยแต่ไม่มีใครตรวจ

หมวด Deploy & Monitor — CSP Block + Node Version Mismatch

หมวดสุดท้ายตรวจ 17 ข้อ — เจอปัญหาที่ทำให้ เว็บเปิดไม่ได้เลย ใน dev mode

CSP (Content Security Policy) ใน next.config.js block React Fast Refresh เพราะไม่มี 'unsafe-eval' ใน script-src สำหรับ dev mode — หน้าจอขาวเปล่า console เต็มไปด้วย error

AI แก้ให้ dev mode อนุญาต unsafe-eval โดยไม่กระทบ production + สร้าง .nvmrc lock Node 22 เพราะ Node 24 ไม่ compatible กับ Next.js 14

35%

ก่อนแก้

55%

หลังแก้

+20%

เพิ่มขึ้น

ทำไมแค่ 55%? — หมวด Deploy ส่วนใหญ่ต้องทำบน production server จริง เช่น DNS check, SSL test, Nginx config, UptimeRobot setup — AI ทำแทนไม่ได้

🏁

7 หมวดเสร็จ — เหลืออะไรที่ต้องทำเอง?

AI แก้ได้ 167 จุดจาก 236 — เหลือ 69 จุดที่ต้อง manual test, deploy production, และ rotate API keys

CSP block React Fast Refresh ทำให้ dev mode หน้าจอขาวเปล่า — ปัญหาแค่ขาด unsafe-eval 1 คำ

ภาพรวมทั้ง 8 หมวด — ตัวเลขจริงก่อน-หลัง

รวมผลทุกหมวดเป็น dashboard เดียว

45→82%

Development

+37%

5→90%

Testing

+85%

55→80%

Performance

+25%

45→82%

Security

+37%

82→96%

Accessibility

+14%

75→92%

SEO

+17%

35→55%

Deploy

+20%

45→72%

Planning

+27%

ค่าเฉลี่ยทั้ง 8 หมวด: จาก ~48% → ~81% — เพิ่มขึ้น +33% โดย AI ทำงานเกือบทั้งหมด

สิ่งที่ AI ยังทำไม่ได้ — ต้องลงมือเอง

จาก 236 ปัญหาที่เจอ AI แก้ได้ 167 จุด เหลือ 69 จุดที่ต้องทำเอง แบ่งเป็น 3 กลุ่ม

01ต้องใช้ Browser / Manual Testing (25 จุด)

axe DevTools, WAVE, Keyboard Navigation, VoiceOver screen reader, Zoom 200%, Lighthouse score — ทั้งหมดต้องเปิด browser แล้วทดสอบด้วยตา/มือ

02ต้อง Production URL (30 จุด)

PageSpeed Insights, SSL test, DNS check, Open Graph preview, Twitter Card, Structured Data test, Search Console — ทั้งหมดต้อง deploy ก่อนถึงจะตรวจได้

03ต้อง Server Access / External Service (14 จุด)

Rotate Supabase keys, Nginx Basic Auth config, UptimeRobot setup, Sentry error tracking, Mailtrap email test, SSH deploy

⚠️ สิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องทำทันที:

Rotate Supabase Service Role Key — key เก่ายังอยู่ใน git history
ปิด Nginx Basic Auth ถ้ายังเปิดอยู่ — Google index ไม่ได้
ใช้ Node 22 ไม่ใช่ 24 — Next.js 14 ไม่รองรับ

AI ทำได้ ~71% ของงาน QC ทั้งหมด ส่วนที่เหลือต้องลงมือเอง — แต่ AI บอกได้ทุกจุดว่าต้องทำอะไร ที่ไหน ยังไง

ลองทำเอง — วิธีใช้ AI ตรวจ QC เว็บ

ใช้ได้กับทุก Next.js / React project ไม่จำกัดแค่ project นี้

Prompt ตัวอย่าง — Accessibility Audit:

[ROLE] คุณเป็น Senior QC Engineer ตรวจสอบ web project
[PROJECT] Framework: nextjs | Path: ./
[SCOPE] ตรวจสอบอย่างเดียว ห้ามแก้ไขไฟล์

ตรวจ "♿ Accessibility" — 16 ข้อ:
1. [HIGH] axe DevTools (0 Critical)
2. [HIGH] pa11y CLI (0 Errors)
3. [HIGH] Color Contrast >= 4.5:1
4. [HIGH] Alt Text ทุกรูป
5. [HIGH] Form Labels & Error Messages
...

[OUTPUT] สรุปแยก ZONE 1 (เสี่ยง) กับ ZONE 2 (แก้ได้เลย)
พร้อม Score ก่อน/หลัง

วาง prompt นี้ใน Cursor IDE แล้ว AI จะเริ่มตรวจ → รายงาน → แก้ไข ได้ทันที

เคล็ดลับ: แบ่ง scan ทีละหมวด ไม่ต้องรวดเดียว 208 ข้อ — Cursor context window มีจำกัด ถ้าใส่ทุกอย่างพร้อมกัน AI จะ miss ข้อสำคัญ

208 รายการตรวจ 8 หมวด ต้นทุน 0 บาท — ไม่ต้องเป็น QC Engineer ไม่ต้องรู้ code แค่มี prompt ที่ถูกและ AI ที่ดี

สรุป — ถ้าไม่ตรวจ ก็ไม่รู้ว่าพัง

เว็บที่ดู "ทำงานได้ปกติ" ไม่ได้แปลว่า production-ready ปัญหา 236 จุดที่ซ่อนอยู่ — ตั้งแต่ API key หลุด, N+1 queries ที่ทำให้ช้า, contrast ที่คนอ่านไม่ออก ไปจนถึง canonical URL ที่หายไป — ทั้งหมดนี้ตรวจได้ด้วย AI ฟรีๆ

ไม่ต้องเป็น QC Engineer ไม่ต้องรู้ code ไม่ต้องจำ checklist 200 ข้อ — แค่มี prompt ที่ถูกและ AI ที่ดี

Prompt ตัวอย่าง — Performance Audit:

[ROLE] คุณเป็น Senior QC Engineer ตรวจสอบ web project
[PROJECT] Framework: nextjs | Path: ./
[SCOPE] ตรวจสอบอย่างเดียว ห้ามแก้ไขไฟล์

ตรวจ "⚡ Performance" — 19 ข้อ:
1. [HIGH] Lighthouse Performance >= 80
2. [HIGH] LCP < 2.5s
3. [HIGH] INP < 200ms
4. [MEDIUM] CLS < 0.1
5. [HIGH] N+1 Query Detection
6. [HIGH] SELECT * → Specific Columns
...

[OUTPUT] สรุปแยก ZONE 1 (เสี่ยง) กับ ZONE 2 (แก้ได้เลย)
พร้อม Score ก่อน/หลัง

ใช้กับ Framework อื่นนอกจาก Next.js ได้ไหม?

ได้ — prompt ส่วนใหญ่เป็น generic web audit ใช้ได้กับ React, Vue, Svelte, Angular หรือแม้แต่ plain HTML ตัว tool เฉพาะบางตัว (เช่น next lint) ต้องปรับเป็น equivalent ของ framework นั้น

ใช้ ChatGPT แทน Cursor ได้ไหม?

ได้แต่จำกัดกว่า — Cursor อ่าน codebase ได้ทั้ง project จึงตรวจ code-level issues ได้ลึก ChatGPT ต้อง paste code เข้าไปเป็นส่วนๆ ซึ่งจะ miss context ที่ข้ามไฟล์

ต้องจ่ายเงินไหม?

ตัว prompt ฟรี แต่ Cursor IDE มี free tier จำกัด (ใช้ได้ 500 requests/เดือน) ถ้าใช้จริงจังอาจต้อง subscription $20/เดือน ซึ่งถูกกว่าจ้าง QA team มาก

236 ปัญหา ตรวจนานแค่ไหน?

AI ใช้เวลา scan + แก้ไขทั้ง 8 หมวด ประมาณ 12-18 ชั่วโมง (ปล่อยทำงานข้ามคืน) เทียบกับถ้า QA engineer ทำเอง อาจใช้ 3-5 วันทำงาน

ปลอดภัยไหมที่ให้ AI เข้าถึง codebase?

Cursor ทำงาน local บนเครื่อง — code ไม่ถูกส่งไป server ภายนอก (ยกเว้นส่วนที่ส่งไปหา AI model สำหรับ analysis) ถ้ากังวลเรื่อง API keys ให้ตรวจว่า .env.local อยู่ใน .gitignore แล้ว

ลองตรวจเว็บตัวเองวันนี้

ไม่ต้องรอ QA team — เริ่มจากหมวดเดียว ใช้เวลาไม่ถึง 1 ชั่วโมง ก็รู้แล้วว่าเว็บมีปัญหาอะไรบ้าง

ตรวจเว็บ 208 ข้อด้วย AI ฟรี — เจอ 236 ปัญหาที่ซ่อนอยู่ แก้ได้ 167 จุดไม่ต้องเขียน Code

โปรแกรมอะไร? ทำงานยังไง?

8 หมวดที่ตรวจ — ครอบคลุมทุกมิติของ Web App

หมวด Development — จาก 8+ TypeScript Errors เหลือ 0

❌ ก่อนตรวจ

✅ หลัง AI แก้

หมวด Functional Testing — จาก 0 tests เป็น 143 test cases

01Happy Path — 17 tests

02Auth + RBAC — 35 tests

03Cross-Browser + Responsive — 22 tests

04CRUD + Search + Payment — 47 tests

หมวด Performance — ลด API Latency 3-5x ด้วยการแก้ N+1 Queries

❌ ปัญหาที่เจอ

✅ หลัง AI แก้

หมวด Security — เจอ API Key Hardcoded ใน Git!

หมวด Accessibility — จาก 15 Errors เป็น 0 + Lighthouse (เครื่องมือวัดคุณภาพเว็บของ Google) 96%

01Color Contrast — แก้ 5 จุด

02Touch Targets — แก้ 1 จุด

03ARIA + Semantics — แก้ 6 จุด

Security ไม่ใช่เรื่อง "ไว้ทำทีหลัง"

หมวด SEO & Standards — Canonical URL หายไป + OG Tags ผิด Domain

❌ ก่อนแก้

✅ หลัง AI แก้

หมวด Deploy & Monitor — CSP Block + Node Version Mismatch

7 หมวดเสร็จ — เหลืออะไรที่ต้องทำเอง?

ภาพรวมทั้ง 8 หมวด — ตัวเลขจริงก่อน-หลัง

สิ่งที่ AI ยังทำไม่ได้ — ต้องลงมือเอง

01ต้องใช้ Browser / Manual Testing (25 จุด)

02ต้อง Production URL (30 จุด)

03ต้อง Server Access / External Service (14 จุด)

ลองทำเอง — วิธีใช้ AI ตรวจ QC เว็บ

สรุป — ถ้าไม่ตรวจ ก็ไม่รู้ว่าพัง

ลองตรวจเว็บตัวเองวันนี้

ชอบบทความนี้ใช่ไหม?

บทความที่เกี่ยวข้อง

Master Template สำหรับ Vibe Code บน Cursor — รัน 1 ไฟล์ ได้ระบบตรวจคุณภาพ 360° ครบ 143 ข้อ

คู่มือ Cursor ฉบับสมบูรณ์ — สั่ง AI สร้างทุกอย่าง ไม่ต้องเขียน Code เอง

ลอง 3 AI Office Visualizer แล้วบอกตรงๆ — ของเล่นสวย แต่ยังไม่ใช่เครื่องมือ