AI Coding & Automation

## Context
โปรเจกต์: ระบบจัดการ inventory สำหรับร้าน e-commerce
Tech: Next.js 14 (App Router) + TypeScript + Prisma + PostgreSQL
State: Zustand
UI: shadcn/ui + Tailwind CSS

## Current Structure
src/
├── app/
│   ├── dashboard/
│   └── api/
├── components/
├── lib/
│   ├── prisma.ts
│   └── utils.ts
└── types/

## Task
สร้างหน้า Low Stock Alert Dashboard ที่:
1. แสดงสินค้าที่ stock ต่ำกว่า threshold (ตั้งค่าได้)
2. มี filter ตาม category และ severity (critical/warning/normal)
3. กดปุ่ม "Reorder" ได้ → สร้าง purchase order draft
4. Real-time update ด้วย Server-Sent Events

## Constraints
- ใช้ Server Components เป็นหลัก (Client Components เฉพาะ interactive)
- Responsive: Mobile-first
- Accessible: WCAG 2.1 AA
- Loading states + Error boundaries
- Type-safe end-to-end

## Output
1. Prisma schema changes (if any)
2. API route(s)
3. Page component + sub-components
4. Types
5. Unit tests (Vitest)

## Bug Report
Error: "TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'map')"
Location: src/components/ProductList.tsx:42

## Steps to Reproduce
1. เปิดหน้า /dashboard/products
2. Filter category = "Electronics"
3. กดปุ่ม "Load More"
4. Error เกิดขึ้น (ไม่เกิดทุกครั้ง — intermittent)

## Code ที่มีปัญหา
```tsx
// src/components/ProductList.tsx
const ProductList = ({ category }: Props) => {
  const { data, fetchMore } = useProducts(category);
  
  return (
    

      {data.products.map(p => (  // Line 42 — error here
        
      ))}
      Load More
    
  );
};
```

## สิ่งที่ลองแล้ว
- เพิ่ม optional chaining: data?.products?.map → แก้ error แต่ไม่แสดงข้อมูล
- Console.log data → บางครั้ง undefined, บางครั้งมีค่า

## ช่วยวิเคราะห์:
1. Root cause (ไม่ใช่แค่แก้ symptom)
2. ทำไมเป็น intermittent?
3. วิธีแก้ที่ถูกต้อง (proper fix)
4. วิธีป้องกันในอนาคต (preventive pattern)

## Workflow: AI Support Ticket Categorization (n8n)

## Trigger
เมื่อมี email เข้ามาที่ support@company.com

## Steps
1. [Email Trigger] → รับ email ใหม่
2. [AI Node - Claude/GPT] → วิเคราะห์เนื้อหา:
   
   Prompt:
   """
   วิเคราะห์ support ticket นี้:
   Subject: {{$json.subject}}
   Body: {{$json.body}}
   
   ตอบเป็น JSON:
   {
     "category": "billing|technical|feature_request|complaint|other",
     "priority": "high|medium|low",
     "sentiment": "positive|neutral|negative",
     "summary": "สรุป 1 บรรทัด",
     "suggested_response": "ร่างคำตอบสั้นๆ"
   }
   """

3. [Router] → แยกตาม priority
   - High → Slack alert + assign senior agent
   - Medium → assign queue ปกติ
   - Low → auto-respond draft

4. [Database] → บันทึกลง Airtable/Supabase
5. [Notification] → แจ้ง assignee ผ่าน Slack

คุณคือ AI Automation Architect

## ความต้องการ
องค์กรต้องการระบบ Content Pipeline อัตโนมัติ:
- Input: บทความข่าวจาก RSS feeds (5 แหล่ง, ภาษาไทย+อังกฤษ)
- Process: สรุป, แปล, จัดหมวดหมู่, ตรวจ fact-check
- Output: Newsletter รายวัน (email + LINE)

## ข้อจำกัด
- Budget: ≤ $50/เดือน สำหรับ AI API
- เครื่องมือ: n8n (self-hosted), Claude API
- ต้อง Human-in-Loop ก่อนส่ง newsletter

## ออกแบบ:
1. Architecture Diagram (describe)
2. แต่ละ node ทำอะไร + prompt ที่ใช้
3. Error handling strategy
4. Cost estimation (tokens/day)
5. Timeline การ implement

Format: Step-by-step + diagram description