เร่งความเร็วการพัฒนาด้วย AI อย่างไร - ในที่สุดยุคของการโค้ดด้วยปากก็มาถึง [สไลด์ Google 137 หน้า]

• 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
• 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
• 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