ไอเดียโปรเจ็กต์ที่ชวนให้หวนคิดถึงศิลปะแห่งการเขียนโปรแกรม

 (codecrafters.io)
11 คะแนน โดย GN⁺ 2026-01-02 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • รวบรวม ไอเดียโปรเจ็กต์เขียนโปรแกรม 73 รายการ เพื่อให้นักพัฒนาได้สัมผัสทั้งการเรียนรู้และความท้าทายเชิงสร้างสรรค์ไปพร้อมกัน
  • แต่ละโปรเจ็กต์ครอบคลุมหลากหลายด้าน เช่น เครือข่าย ระบบ AI กราฟิกส์ ความปลอดภัย และฐานข้อมูล
  • ไอเดียส่วนใหญ่ถูกออกแบบให้ ลงมือสร้างหลักการเทคนิคสำคัญด้วยตนเอง จึงเรียนรู้ได้ทั้งทฤษฎีและการใช้งานจริง
  • ในแต่ละหัวข้อมี ลิงก์ไปยังงานวิจัย เอกสารทางการ และบทสอน ที่เกี่ยวข้อง ช่วยชี้เส้นทางการเรียนรู้อย่างชัดเจน
  • เป็นโอกาสให้มองการเขียนโปรแกรมไม่ใช่แค่การเขียนโค้ด แต่เป็น ศิลปะแห่งการสำรวจและการสร้างสรรค์

ภาพรวม

  • นักพัฒนาจำนวนมาก อยากเริ่ม side project แต่ไม่รู้จะสร้างอะไรดี
    • บนอินเทอร์เน็ตมีไอเดียแบบเดิม ๆ ที่น่าเบื่ออยู่มาก
  • บทความนี้นำเสนอ 73 โปรเจ็กต์ที่ทั้งสนุกและมีคุณค่าในการเรียนรู้สูง
    • แต่ละโปรเจ็กต์ถูกออกแบบให้ได้เรียนรู้ผ่านการลงมือสร้างแนวคิดทางเทคนิคเฉพาะด้านด้วยตนเอง

โปรเจ็กต์ด้านเครือข่ายและระบบ

  • BitTorrent client: สร้างไคลเอนต์ดาวน์โหลดไฟล์เพื่อเรียนรู้หลักการทำงานของเครือข่ายแบบ P2P
  • DNS server: สร้างเซิร์ฟเวอร์ที่รองรับการรับ query, การ parse packet, การแปลงโดเมน และการแคช
  • Container runtime: เรียนรู้ kernel namespace, chroot และการแยก process โดยไม่ใช้ Docker
  • TCP/IP stack: ลงมือ implement โปรโตคอล TCP/IP เองใน user space ของ Linux
  • Load balancer: สร้างระบบกระจายคำขอระหว่างเซิร์ฟเวอร์ backend พร้อม health check และ session persistence

ข้อมูลและระบบกระจาย

  • RAFT protocol: สร้างระบบที่รองรับ distributed consensus และการกู้คืนเมื่อเกิดความขัดข้อง
  • Redis clone: สร้างฐานข้อมูลในหน่วยความจำที่มีคำสั่งพื้นฐาน, RDB persistence, replication และ transaction
  • Kafka broker: สร้างระบบ distributed log ที่รองรับการสร้าง topic และจัดการคำขอผลิต-บริโภคข้อความ
  • SQL engine และ optimizer: เรียนรู้กระบวนการรัน query และการทำ optimization โดยจำลองโครงสร้างของ SQLite
  • CI system: สร้างระบบรวมศูนย์ที่ทำงานติดตาม Git repository, รันทดสอบ และรายงานผลแบบอัตโนมัติ

ปัญญาประดิษฐ์และอัลกอริทึม

  • Wordle solver: โปรแกรมทายคำโดยใช้แนวคิด information theory และ entropy
  • Deepfake generator: สร้างการแปลงใบหน้าโดยใช้ Optimal Transport
  • Random forest: ลงมือ implement decision tree และ random forest เพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภท
  • Neural network framework: สร้างเฟรมเวิร์ก deep learning ที่มี tensor, autograd และ optimizer
  • Evolutionary design: ซิมูเลชันที่ใช้ genetic algorithm เพื่อทำให้โครงสร้างเครื่องจักรวิวัฒน์โดยอัตโนมัติ

กราฟิกส์และการพัฒนาเกม

  • Ray Tracer: เรนเดอร์ฉาก 3D ที่ประกอบด้วยทรงกลม ระนาบ และแสง
  • OpenGL renderer: สร้างมินิ renderer เพื่อฝึกพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมกราฟิกส์
  • Dangerous Dave remake: สร้างเกมคลาสสิกขึ้นใหม่ด้วย SDL
  • Chess engine: พัฒนาเกมหมากรุกพร้อม UCI engine
  • Procedural Crossword: สร้างปริศนา crossword อัตโนมัติด้วย constraint propagation

ความปลอดภัยและการเข้ารหัส

  • Authentication server (JWT/Sessions) : ลงมือสร้างการเข้ารหัส การหมดอายุของโทเค็น และการจัดการ session
  • Anonymous voting system: ออกแบบระบบลงคะแนนแบบเข้ารหัสด้วย zero-knowledge proof (ZKP)
  • VPN: สร้าง mesh VPN ที่ส่งต่อทราฟฟิกได้โดยไม่ต้องมีเซิร์ฟเวอร์กลาง
  • Malware experiment: ทดสอบการตอบสนองของไฟร์วอลล์ในสภาพแวดล้อม virtual machine
  • Zip archiver: ลงมือสร้างฟังก์ชันบีบอัด เข้ารหัส และรวมไฟล์ด้วยตนเอง

การพัฒนาเว็บและแอปพลิเคชัน

  • Web server: รองรับการจัดการคำขอ HTTP, การเสิร์ฟไฟล์สแตติก, routing และ reverse proxy
  • Collaborative editor: สร้างตัวแก้ไขข้อความแบบกระจายที่อิง CRDT
  • Browser engine: สร้างเอนจินอย่างง่ายที่ทำการ parse และ render HTML/CSS
  • Video editor: โปรแกรมตัดต่อฝั่ง client ที่ทำงานภายในเบราว์เซอร์
  • Browser extension: บันทึกและกรอกข้อมูลรหัสผ่าน ฟอร์ม และสถานะคลิปบอร์ดโดยอัตโนมัติ

การทำข้อมูลเป็นภาพและการค้นหา

  • Googlebot: สร้าง web crawler เพื่อเรียนรู้โครงสร้างพื้นฐานของระบบค้นหา
  • Wikipedia search engine: ลงมือ implement การทำดัชนี การ tokenization และอัลกอริทึมจัดอันดับ
  • Knowledge graph: แสดงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีและอัปเดตข้อมูลจากเว็บโดยอัตโนมัติ
  • Google Maps engine: สร้างระบบแผนที่ที่ทำดัชนีข้อมูลถนน ภูมิประเทศ และสถานที่
  • CDN caching system: ออกแบบโครงสร้างแคชเพื่อลดคำขอซ้ำซ้อนของ static asset

ฮาร์ดแวร์และระบบฝังตัว

  • Laser tag system: ระบบตรวจจับแบบเรียลไทม์ที่ใช้ IR encoding และการสื่อสารผ่าน MQTT
  • Smart home app: โปรเจ็กต์ IoT ที่รองรับการควบคุมอุปกรณ์ IR การตั้งเวลา และระบบอัตโนมัติ
  • Game Boy Advance emulator: จำลองโครงสร้างของ CPU หน่วยความจำ กราฟิก และอินพุต

บล็อกเชนและการเงิน

  • Bitcoin node: ลงมือสร้างฟังก์ชันดาวน์โหลดและตรวจสอบบล็อก
  • Stock trading bot: ทำการซื้อขายอัตโนมัติด้วยระบบแบบ event-driven
  • Anonymous voting และ smart contract: ระบบลงคะแนนที่เชื่อถือได้บนพื้นฐานบล็อกเชน

สรุป

  • ทั้ง 73 โปรเจ็กต์เน้น แนวทางการเรียนรู้เชิงทดลองผ่านการลงมือสร้างเทคโนโลยีหลักด้วยตนเอง
  • แต่ละไอเดียเชื่อมต่อไปยัง เอกสารทางการ งานวิจัย และบทสอน เพื่อชี้นำการเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติ
  • เป็นข้อเสนอเชิงปฏิบัติที่ชวนให้ค้นพบการเขียนโปรแกรมอีกครั้งในฐานะ ศิลปะแห่งการสำรวจและการสร้างสรรค์

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2026-01-02
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • บางคนบอกว่ารายการนี้ดูเหมือน AI สร้างขึ้นมา แต่ฉันกลับคิดว่าการ ‘ลงมือสร้างเองตั้งแต่ต้น’ คือวิธีที่ดีที่สุดในการลดการพึ่งพา AI
    ในญี่ปุ่น กระบวนการแบบนี้เรียกว่า ‘ชูเงียว (修行, Shugyo)’
    ช่างฝีมือใช้เวลานานในการลับเครื่องมือ ไม่ใช่เพราะประสิทธิภาพ แต่เพื่อทำความเข้าใจแก่นแท้ของเหล็กกล้า
    การสร้าง Redis หรือ Git ด้วยตัวเองไม่ใช่เรื่องของผลลัพธ์ แต่เป็นการสร้างแบบจำลองความคิดผ่านแรงเสียดทานของกระบวนการ นี่แหละคือส่วนที่ AI แทนที่ไม่ได้

    • ความใส่ใจในรายละเอียดแบบญี่ปุ่นน่าทึ่งเสมอ ฉันเองก็พยายามนำทัศนคติแบบนั้นมาใช้กับชีวิตเหมือนกัน
    • สงสัยว่ามันหมายถึงการทำซ้ำด้วยไหม เช่น สร้าง Redis ใหม่สัก 20 รอบหรือเปล่า
    • มี องค์ประกอบทางการตลาด อยู่บ้าง แต่ก็ยังถือว่าโอเคที่เขาแนะนำให้อ่านเอกสารทางการของ Redis แทนคอร์สสอนเสียเงินของตัวเอง
    • การพูดถึงว่าคำนี้ใช้ในญี่ปุ่นในทุกคอมเมนต์ดูเยอะไปหน่อย พอดูอายุแอ็กเคานต์แล้วก็ให้ความรู้สึกคล้ายบอตนิด ๆ
    • ผู้กำกับภาพที่เก่งที่สุดหลายคนก็มักเริ่มต้นมาจากทีมไฟ ฉันคิดว่าเป็นหลักการเดียวกัน

  • ขอแนะนำชุดไอเดียโปรเจกต์ที่ฉันทำเอง Challenging programming projects every programmer should try

    • ลิสต์นี้กระชับและอธิบายชัดเจนว่าแต่ละโปรเจกต์จะได้เรียนรู้อะไร จึงดีกว่าเยอะ ในขณะที่โพสต์ต้นฉบับให้อารมณ์เหมือน ‘หนังสือ 100 เล่มที่ต้องอ่าน’ คือเน้นไล่รายการมากกว่าชวนลงมือทำ
    • ตอนเรียนปริญญาตรี ฉันเคยทำ Space Invaders บน Zync FPGA ซึ่งสนุกมากเพราะต้องแยกการออกแบบฮาร์ดแวร์กับซอฟต์แวร์ออกจากกัน เพื่อนคนหนึ่งถึงกับสร้าง บล็อกวิเคราะห์ความถี่จากไมโครโฟน เพื่อใช้รีคอร์เดอร์ควบคุมเกม
    • ฉันชอบลิสต์นี้มากกว่า ยังไม่เคยลองทำสเปรดชีต แต่ก็ไม่ได้อยากทำเท่าไร
    • ดีใจที่ได้เห็นบทความนี้อีกครั้ง เคยบุ๊กมาร์กไว้เมื่อก่อน

  • นี่คือลิสต์จาก codecrafters.io แพลตฟอร์มนี้ให้คุณค่อย ๆ สร้างโปรเจกต์เป็นขั้นตอน พร้อมมี integration tests และ community ให้
    ตอนนี้ฉันก็กำลังทำโปรเจกต์ ‘Build your own Redis’ อยู่และมันค่อนข้างสนุก ดูไม่เหมือนงานที่ AI ทำ แต่เหมือนเป็นการรวบรวมไอเดียจากชุมชนมากกว่า

  • ขอแนะนำอย่างยิ่งให้ลองสร้าง BitTorrent client ด้วยตัวเอง สเปกไม่ซับซ้อนและปัญหารายละเอียดต่าง ๆ ก็น่าสนใจมาก หลังทำเสร็จแล้วความภูมิใจตอนใช้มันดาวน์โหลด Debian kernel เองนั้นคุ้มค่ามาก
    ถ้าลองเพิ่มการรองรับ magnet link หรือฟังก์ชัน seeding เข้าไปด้วยก็จะได้เรียนรู้ลึกขึ้นอีก ประสบการณ์นี้ทำให้ฉันสนใจ ระบบ P2P และ DHT (เช่น Chord) มากขึ้น

    • ตอนเรียนมหาวิทยาลัย ฉันเคยทำโปรเจกต์สร้าง ‘P2P client’ และการได้ลงมือทำเองตั้งแต่การ handshake ไปจนถึงการออกแบบขนาดของ chunk นั้นสนุกมากจริง ๆ

  • ลิสต์นี้ค่อนข้างแปลก เช่น #58 คือการทำ malloc ซึ่งสำหรับมือใหม่ถือว่ายากพอสมควร แต่ถัดไป #59 กลับให้สร้าง streaming protocol ขึ้นมาเองตั้งแต่ศูนย์ ระดับความยากต่างกันเกินไป

    • พออ่านไปช่วงกลาง ๆ จะเริ่มรู้สึกถึง สำนวนแบบที่เหมือน AI เขียน ซึ่งไม่ค่อยเป็นธรรมชาติ

  • อยากรู้ว่าคนอื่นคิดเห็นอย่างไรกับ programming challenge ของ /g/ ใน 4chan ฉันรู้สึกว่าการแบ่งระดับความยากค่อนข้างตามอำเภอใจ เช่น การบอกว่า bootloader ยากกว่า C compiler ก็ดูแปลก ๆ
    ลิงก์รูปภาพอ้างอิง

    • ลิงก์เปิดเป็นรูปภาพโดยตรงไม่ได้ น่าจะลิงก์ไปที่ไฟล์ .md จะดีกว่า

  • การลองสร้างเครื่องมือหรือโปรโตคอลขนาดเล็กที่จบในตัวเองขึ้นมาเองนั้นดีมาก ความพึงพอใจที่ได้มาจาก ความชัดเจนและความสมบูรณ์ของงาน นั้นมีค่ามากกว่าขนาดของมัน

  • ชวนให้สงสัยว่านี่คือ ‘astroturfing’ (การโปรโมตแบบจัดฉาก) หรือเปล่า

  • บางโปรเจกต์ใช้เวลาแค่วันเดียวก็เสร็จ แต่บางอันมีขนาดระดับโปรเจกต์จบปริญญาตรีหรือวิทยานิพนธ์ปริญญาโท

  • พอเห็นลิสต์นี้แล้วทำให้รู้สึกเหมือนตัวเองไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ที่เก่งพอ

    • โปรเจกต์ส่วนใหญ่ตอนแรกอาจดูหนักเกินไป แต่ถ้า แยกย่อยเป็นหน่วยเล็ก ๆ ก็เป็นสิ่งที่พอทำได้แน่นอน
    • จริง ๆ แล้วมีหลายโจทย์ที่แม้แต่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์ก็ยังยาก แต่นั่นแหละคือเหตุผลที่มันน่าท้าทาย อย่าเอาตัวเองไปเทียบกับคนอื่น แต่ให้โฟกัสกับกระบวนการเรียนรู้
      ถ้าอยากเริ่มต้น ควรลองดูงานก่อนหน้าที่เกี่ยวข้องในด้านที่คุณสนใจ ตัวอย่างเช่นงานของ Adam Dunkels ก็น่าอ้างอิง เพราะทำมาสำหรับระบบ embedded จึงมีขนาดเล็กและเข้าใจได้ง่าย
      หากจำเป็น ก็แนะนำให้ใช้เครื่องมือ AI เพื่อช่วยทำความเข้าใจโค้ดหรือช่วยสร้างโค้ดได้เช่นกัน