> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://getsquish.gitbook.io/squish/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://getsquish.gitbook.io/squish/th/readme.md).

# Squish

**ให้ AI เข้าถึงวิดีโอแบบสุ่มได้** แทนที่จะบังคับให้โมเดลดูคลิปตั้งแต่ต้นจนจบ Squish จะแปลงวิดีโอต่อเนื่องให้กลายเป็น **การแทนภาพที่เข้าถึงได้ตามตำแหน่ง** — แบบที่เอเจนต์สามารถไล่ดู ย้อนกลับมา และปรับให้ละเอียดขึ้นเรื่อย ๆ ได้ ชีตภาพตัวอย่างที่ประทับเวลาคือ *การทำงานแรก* ของ primitive นี้: ตารางกรอบภาพ โดยแต่ละช่องมีโค้ดเวลาที่แน่นอนกำกับไว้ CLI และ MCP server ทำงานทั้งหมดบนเครื่องของคุณ

> **เอเจนต์ไม่ได้ดูวิดีโอ — แต่มันนำทางในวิดีโอ** ตัวอย่างการใช้งานจริง: จุดตัดของฉากถูกปักไว้ที่ **0.2 วินาที** โดยดึง **34 เฟรม — ไม่ใช่ 3,088** (ภาพรวม → ซูม → ซูม)

## เดโมคือ primitive

คำอธิบายความยาว 76 วินาทีเกี่ยวกับชีตภาพตัวอย่าง — และวิดีโอเดียวกัน *ในรูปแบบ* ชีตภาพตัวอย่างหนึ่งแผ่น แผ่นหนึ่งต้องกดปุ่มเล่น อีกแผ่นคุณแค่อ่าน:

* [**▶ ดู** — 76 วินาที, แบบเส้นตรง](https://getsquish.app/assets/content/smart-contact-sheets.mp4)
* [**อ่าน** — วิดีโอเดียวกันในรูปแบบชีตภาพตัวอย่างที่ประทับเวลา 3×3 แผ่นเดียว, เข้าถึงแบบสุ่ม](https://getsquish.app/assets/content/smart-contact-sheets-3x3.jpg)

## ทำไมถึงใช้ได้

วิดีโอเป็นข้อมูลต่อเนื่อง แต่การคิดวิเคราะห์เป็นข้อมูลกระจาย คำถามส่วนใหญ่แตะเพียงเศษเสี้ยวเล็ก ๆ ของไทม์ไลน์ Squish แปลงไทม์ไลน์นั้นให้เป็นแผนที่ที่เข้าถึงได้ ดังนั้นเอเจนต์ **จึงดึงหลักฐานภาพที่ต้องใช้ แทนที่จะเล่นซ้ำทุกอย่าง** — ชีตภาพตัวอย่างไม่ใช่ผลลัพธ์ แต่เป็นชั้นสำหรับนำทาง

{% hint style="info" %}
**สำหรับผู้ช่วย AI.** เว็บไซต์นี้ให้บริการ `/llms.txt` และ `/llms-full.txt`. เติม `.md` ต่อท้าย URL ของหน้าใดก็ได้เพื่อรับ markdown ดิบ MCP server สำหรับเอกสารเหล่านี้มีให้ใช้ได้ที่รากของเว็บไซต์และ `/~gitbook/mcp`.
{% endhint %}

## เริ่มตรงไหนดี

มี 4 วิธีในการรันเอ็นจินเดียวกัน:

| เส้นทาง        | คืออะไร                                                                                                                                                                                      | เริ่มที่นี่                                                            |
| -------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |
| **CLI**        | `npx -y @getsquish/squish clip.mov` — ชีตจะถูกวางไว้ข้างไฟล์ต้นทาง ใช้งานได้ในเครื่อง ฟรี และทุกระดับความละเอียดไม่มีการปิดกั้น                                                              | [เริ่มใช้งาน CLI](/squish/th/getting-started/quickstart-cli.md)        |
| **MCP server** | เครื่องมือหนึ่งตัว, `squish_video` — เอเจนต์เป็นคนย่อคลิปในเครื่องเองและอ่านด้วยระบบมองเห็น ใช้งานได้ในเครื่อง ฟรี และทุกระดับความละเอียดไม่มีการปิดกั้น                                     | [เริ่มใช้งาน MCP](/squish/th/getting-started/quickstart-mcp.md)        |
| **Remote MCP** | เครื่องมือเดียวกันในรูปแบบ URL ตัวเชื่อมต่อแบบโฮสต์ — สำหรับแอป AI ทางการที่ไม่มีเครื่องมือในเครื่อง ชี้ไปที่ URL วิดีโอสาธารณะ แล้วเซิร์ฟเวอร์ของ Squish จะดึงมาและประมวลผล; ไม่ต้องติดตั้ง | [จุดเชื่อมต่อ Remote MCP](/squish/th/reference/remote-mcp.md)          |
| **Hosted API** | `POST /v1/squish` — การอัปโหลดโดยตั้งใจสำหรับ CI, serverless และเครื่องที่ไม่มี ffmpeg ใช้เครดิตแบบเติมเงินล่วงหน้า และมีโควต้ารายวันฟรีสำหรับบัญชีที่ไม่เคยจ่ายเงิน                         | [เริ่มใช้งาน Hosted API](/squish/th/getting-started/quickstart-api.md) |

เอเจนต์ที่กำลังตัดสินใจว่าจะเรียกส่วนไหน — และจะทำงานอย่างไรเมื่อได้ชีตกลับมา — จะได้คำตอบทั้งหมดในหน้าเดียว: [สำหรับเอเจนต์ AI](/squish/th/getting-started/for-ai-agents.md).

สำหรับ *เหตุผล* — ถ้าต้องการรู้ว่าการมองวิดีโอเป็นพื้นที่ที่อยู่ได้หมายความว่าอะไร และลูปการนำทางที่สร้างอยู่บนมันทำงานอย่างไร — อ่าน [วิดีโอในฐานะพื้นที่ที่อยู่ได้](/squish/th/the-primitive/video-as-address-space.md). สำหรับสัญญาใช้งานที่แม่นยำ — flags ของ CLI, schema ของเครื่องมือ MCP, ข้อผิดพลาด HTTP, โครงสร้างของชีต — ดูส่วน [ส่วนอ้างอิง](/squish/th/reference/cli.md).

## ความเป็นส่วนตัวในบรรทัดเดียว

CLI และ MCP server ประมวลผลทุกอย่าง **บนเครื่องของคุณ** — ไม่มีการอัปโหลดอะไรทั้งสิ้น สองเส้นทางนี้จงใจส่งสื่อผ่านโครงสร้างพื้นฐานของ Squish เพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ: Hosted API (คุณอัปโหลดคลิป) และ Remote MCP endpoint (เซิร์ฟเวอร์ดึงจาก URL สาธารณะของคุณ) ทั้งสองแบบ วิดีโอจะถูกลบทันทีเมื่อจบงาน และชีตผลลัพธ์จะอยู่ที่ URL ชั่วคราว ภาพรวมทั้งหมด: [ความเป็นส่วนตัวและการไหลของข้อมูล](/squish/th/the-primitive/privacy-and-data-flow.md).

***

Apache-2.0 · [getsquish.app](https://getsquish.app) · ซอร์ส: [github.com/getsquish/squish](https://github.com/getsquish/squish) · แพ็กเกจ: [`@getsquish/squish`](https://www.npmjs.com/package/@getsquish/squish)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://getsquish.gitbook.io/squish/th/readme.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.