หลักการ Robustness Principle ของ Jon Postel (RFC 761, 1980) ที่ว่า 'จงระมัดระวังในสิ่งที่คุณส่ง และเปิดกว้างแต่ตรวจสอบเสมอในสิ่งที่คุณรับ' เป็นหัวใจของการออกแบบระบบที่อยู่ตรงขอบเขตที่ข้อมูลภายนอกเข้าสู่ระบบ อย่างเช่น Apache NiFi เมื่อเพิ่ม Claude เข้ามาเป็นอีกจุดหนึ่งในสาย Data Flow หลักการนี้ยิ่งสำคัญขึ้น เพราะผลลัพธ์จาก AI ก็ต้องถูกปฏิบัติเหมือนข้อมูลภายนอกที่ยังไม่ผ่านการตรวจสอบเช่นกัน คอร์สนี้ใช้เลนส์ศาสตร์แห่งเมตรัย (Metraiology) มองว่าความเสี่ยงที่แท้จริงคือการ 'ยกเว้น' ให้ AI ไม่ต้องผ่านการตรวจสอบเหมือนข้อมูลอื่น ผสานหลักการ Flow-Based Programming และงานวิจัยด้านความปลอดภัยข้อมูล เพื่อสร้างวิศวกรที่ออกแบบ Trust Boundary ได้อย่างมั่นคง

เข้าใจโมเดลความคิดของ NiFi (FlowFile, Processor, Connection) และหลักการ Flow-Based Programming

ใช้หลักการ Robustness Principle ออกแบบ Flow ที่ปลอดภัยต่อข้อมูลภายนอกที่ไม่คาดคิด

ผสาน Claude เป็น Processor หนึ่งใน Flow ได้อย่างปลอดภัย พร้อมจุดตรวจสอบก่อน-หลัง

ปฏิบัติต่อผลลัพธ์จาก AI เหมือนข้อมูลภายนอกที่ต้องตรวจสอบเสมอ ไม่ยกเว้นให้

ออกแบบ Queue สำรองและ Alert สำหรับ Flow ที่มี AI Processor ล้มเหลว

สื่อสารกับทีมความปลอดภัยเรื่อง Flow ที่มี AI Processor อย่างโปร่งใส