เร่งความเร็วการพัฒนาด้วย AI อย่างไร - ในที่สุดยุคของการโค้ดด้วยปากก็มาถึง [สไลด์ Google 137 หน้า]
(drive.google.com)- วิธีใช้ AI ในฐานะโปรแกรมเมอร์
- ประสิทธิภาพการทำงานไม่ได้มาจากการเขียนโค้ดเพียงอย่างเดียว : "การเขียนโค้ดเป็นแค่ส่วนหนึ่ง ต้องใช้ AI ในทุกส่วน บริษัททั้งองค์กรถึงจะเร็วขึ้น"
- การรีเสิร์ช : ลองเอาการขบคิดไปเอาต์ซอร์สดู
- สำหรับการค้นคว้าและขบคิดในหัวข้อซับซ้อน "ChatGPT Pro + Deep Research นี่เทพจริง"
- จะสร้างพรอมป์ต์ขนาดใหญ่ได้อย่างไร
- การโค้ด : ถ้าอย่างนั้นมาเริ่มเขียนโค้ดกัน
- "เมื่อก่อน Cursor เป็นตัวหลัก แต่ช่วงนี้ 90% ใช้ Claude Code"
- Cursor : ให้ความรู้สึกเหมือนได้ถือเครื่องมือดีๆ แต่คนทำงานก็ยังเป็นฉันอยู่ดี
- Claude Code : ให้ความรู้สึกเหมือนได้จูเนียร์ดีๆ มาช่วย และฉันคือคนที่สั่งงานพวกเขา
- ตอนนี้คือฤดูกาลของ agent
- "เมื่อก่อน Cursor เป็นตัวหลัก แต่ช่วงนี้ 90% ใช้ Claude Code"
- แต่ก็ลองดู Cursor กันสักหน่อย
- การทำตัวอย่าง: "สร้างโปรแกรมช่วยลงทุนในหุ้นรายตัวของสหรัฐฯ"
- Vibe coding : ‘โลกที่ผู้เขียนสลับบทบาท’
- วิธีแบบเดิม: ฉันเขียน แล้ว AI ช่วย
- Vibe coding : AI เขียน แล้วฉันช่วย
- Rule-Growing Development
- สั่งให้ LMM ทำ
- พอสังเกตเห็นพฤติกรรมแปลกๆ ก็เพิ่มกฎใหม่ในทิศทางที่ต้องการ
- กฎยังรวมความรู้ที่จำเป็นสำหรับแต่ละโปรเจ็กต์ไว้ด้วย
- โค้ดกับชุดกฎเติบโตไปด้วยกัน
- กฎและความรู้นี้ก็เป็นสิ่งที่ต้องจัดการเวอร์ชันในทีมรีโปซิทอรีเช่นกัน
- ทิปที่ได้เรียนรู้ระหว่างทำงาน
- ตอนที่ไม่ใช่งาน 0-1 แต่เป็นการปรับปรุงโค้ดเบส
- ถ้าอยากให้ AI เขียน SQL ได้ดี
- ถ้าคุณเป็นโปรแกรมเมอร์ Python
- ต้องคอยดูวิธีแก้ปัญหาของ AI อยู่เสมอ
- MCP ที่ดึงแม้กระทั่งบริบทจากบริการอื่นๆ มาได้
- ต่อไปคือ Claude Code
- สิ่งที่น่าทึ่งที่สุดคือประสิทธิภาพของ agent ต่อให้เป็น agent mode เหมือนกัน อัตราการทำงานสำเร็จของ Claude Code ก็สูงกว่า Cursor อย่างชัดเจน
- นี่คือการทำให้แนวคิด "สั่งไว้แล้วคอยดู" สมบูรณ์แบบอย่างแท้จริง
- อีกข้อดีคือใช้ได้นอกเหนือจากงานพัฒนาด้วย : เพราะมันโต้ตอบกับเครื่อง local ของฉันได้
- ข้อดีอีกอย่างคือทำ parallel ได้ง่าย : เปิดหลายหน้าต่างก็เร็วขึ้น N เท่า!
- ทิปเล็กน้อย: iTerm + tmux
- อย่างไรก็ดี หัวใจสำคัญของ Claude Code คือ Claude.md
- Kimi k2 + groq + claude
- งานโค้ดฝั่งฟรอนต์ใช้ playwright
- สิ่งที่น่าทึ่งที่สุดคือประสิทธิภาพของ agent ต่อให้เป็น agent mode เหมือนกัน อัตราการทำงานสำเร็จของ Claude Code ก็สูงกว่า Cursor อย่างชัดเจน
- วิเคราะห์ข้อมูลด้วยความช่วยเหลือของ AI
- การทำงานวิเคราะห์แบบอัตโนมัติ
- ระบบอัตโนมัติที่เท่ยิ่งกว่าเดิม
- เรียนรู้และสตัดดี้ด้วยความช่วยเหลือของ AI
- การเป็นนักพัฒนาคืออาชีพที่ต้องเรียนรู้อยู่ตลอด = อาชีพที่ต้องอ่านภาษาอังกฤษอยู่เรื่อยๆ
- ตอนอ่านเอกสารพัฒนาที่เป็นภาษาต่างประเทศ
- แต่มีวิธีประหยัดเวลาได้มากกว่านั้นไหม? : นี่คือคอนเทนต์ที่คุ้มค่าแก่การอ่านหรือเปล่า?
- เบราว์เซอร์ Dia
- ความสมบูรณ์ของการโค้ดด้วยปากคือ voice dictation
- ช่วงหลังที่ใช้บ่อยที่สุดคือ spokenly
- ถ้า AI ทำให้หมดแบบนี้ แล้วพวกเราจะโดนปลดไหม?
- เราไม่มีงานให้ทำแล้วหรือ?
- แต่จริงๆ แล้วแม้แต่งานจัดการจุกจิกที่น่าปวดหัว LLM ก็ช่วยได้
- อัตราความสำเร็จของ LLM ต่อโจทย์งานแต่ละสายงาน
- คนเราคิดจะลาออกตอนไหน?
- ในยุค AI ถ้าฉันไม่อยากเปลี่ยนแปลงอะไรเลย ฉันยังเหลือเวลาอีกเท่าไร
- สุดท้ายแล้วในยุค AI งานของมนุษย์คืออะไร?
อีกไม่กี่ปีข้างหน้า นักพัฒนา/ไม่ใช่นักพัฒนา 1 คน จะเขียนโค้ดโดยใช้ agent ระดับ 100 คนทำงาน
AI ระดับ Lamborghini รุ่นล่าสุดและรถบรรทุก 10 ตันสุดแกร่งสามารถสร้างตัวเลือกให้เราได้ แต่เราต้องเลือกอย่างชาญฉลาดเอง
ไม่ใช่การเลือกระหว่างถูกกับผิด แต่คือ การเลือกระหว่างความถูกต้องกับความถูกต้อง
ผู้เลือกคุณค่าท่ามกลาง Trade Off
12 ความคิดเห็น
LLM ทำให้ความซับซ้อนเพิ่มขึ้นจริง ๆ ถ้าไม่ใช้ให้สะอาดและควบคุมได้เหมือนมีดผ่าตัด ก็รู้สึกว่าหนี้ทางเทคนิคจะสะสมเร็วมาก สุดท้ายโค้ด AI ที่เคยใช้ใน FAANG ก็น่าจะถูก rollback กันหมด
GPT-5 (Thinking/Pro) ดูเหมือนจะทำได้ดีขึ้นนิดหน่อย แต่ไม่ว่ามองอย่างไร กระบวนการทำให้ความซับซ้อนนี้เรียบง่ายลงก็ดูจะยังเป็นพื้นที่ของมนุษย์อยู่ดี หรือจริง ๆ แล้ว Diffusion อาจทำได้ดีกว่า Auto-regressive ก็ได้
ผมคิดว่ายังต้องใช้เวลาอีกสักหน่อยครับ
ช่วยให้ผมได้整理ประสบการณ์และมองไปข้างหน้าได้ ขอบคุณครับ
ปกติผมไม่ค่อยอ่านบทความแนวนี้เพราะมันดูเหมือนพวกต้มตุ๋นไปหมด แต่เห็นว่าคอมเมนต์เยอะเลยลองเข้าไปดู แล้วเป็นบทความที่ดีมากจริง ๆ!!
อ่านได้ดีมากจริง ๆ ครับ ทั้งทำให้มีเรื่องให้คิดมากขึ้น แต่ก็ยังโล่งใจที่เห็นว่ายังมีส่วนที่พอลองทำได้อยู่
ไม่น่าเชื่อว่าเอกสารของผมจะได้ถูกแนะนำบน GeekNews นับเป็นเกียรติสูงสุดของตระกูลเลยครับ
ได้รับพลังบวกจากคุณยงโฮอย่างเต็มที่เลยครับ
ดูเหมือนว่ากระแสตอบรับของงานสัมมนาจะดีมากเลย ขอบคุณครับ
อ่านแล้วสนุกมากครับ ทั้งขำและมีประโยชน์
แค่จากเอกสารอย่างเดียวก็มีคุณภาพดีมากแล้ว ขอบคุณที่แชร์ครับ
เมื่อไม่นานมานี้ผมก็ได้อ่านเช่นกัน เนื้อหาสรุปไว้ดีมาก จนแค่อ่านสไลด์ประกอบการบรรยายก็ช่วยได้มากแล้ว
สไลด์นำเสนอของคุณฮายงโฮที่เชื่อถือได้เสมอ ควรหาเวลาชมกันให้ได้ครับ
พออ่านบทความเกี่ยวกับการใช้ AI ว่าควรใช้อย่างไร ก็จะพบว่ามักลงเอยไปในทิศทางที่คล้ายๆ กันพอสมควร ซึ่งก็น่าทึ่งที่เห็นว่ามันมีส่วนที่สอดคล้องกับวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบเดิมอยู่ด้วย สุดท้ายแล้วถ้าแทนค่า AI = นักพัฒนา ก็คงมองได้ว่าเป็นปัญหาประเภทว่า “จะทำอย่างไรให้พัฒนางานร่วมกับนักพัฒนาหลายๆ คนได้ดี?” ก็เลยอาจเป็นเพราะแบบนั้นก็ได้?