- วิธีเลือกใช้แอปทั่วไปจาก App Store แบบเดิม ๆ กำลังกลายเป็นแนวคิดที่ล้าสมัยขึ้นเรื่อย ๆ และกำลังเปลี่ยนผ่านสู่ยุคที่เอเจนต์ LLM สร้างแอปที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้แบบเฉพาะหน้า
- Karpathy แชร์กรณีตัวอย่างที่ใช้ vibe coding สร้าง แดชบอร์ดคาร์ดิโอแบบปรับแต่งเฉพาะตัว เสร็จภายใน 1 ชั่วโมง
- มีการวิเคราะห์ย้อนกลับ Cloud API ของลู่วิ่งไฟฟ้า แล้วประมวลผลข้อมูลเพื่อสร้างเว็บ UI แต่ก็ยัง ต้องแก้บั๊กอยู่ เช่น การแปลงหน่วยหรือการจับคู่ปฏิทิน
- อุตสาหกรรมควรถูกจัดโครงสร้างใหม่ให้เน้น AI-native API/CLI ที่เอเจนต์นำไปใช้ได้ทันที แทนฟรอนต์เอนด์สำหรับมนุษย์ แต่ตอนนี้ 99% ของผลิตภัณฑ์ยังไม่รองรับ
- ในที่สุด เป้าหมายคืออนาคตที่แค่พูดว่า "ช่วยติดตามการออกกำลังกายแบบคาร์ดิโอให้หน่อย" แล้วแอปก็ เสร็จภายใน 1 นาที ซึ่งต้องอาศัยทั้งบริบทส่วนบุคคล ไลบรารีทักษะ และโครงสร้างพื้นฐานด้านอัตโนมัติ
กรณีตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของซอฟต์แวร์แบบปรับแต่งเฉพาะตัว
- ช่วงนี้เจ้าตัวละเลยการออกกำลังกายแบบคาร์ดิโอไปบ้าง จึงตัดสินใจออกแบบ การทดลอง 8 สัปดาห์เพื่อลด Resting Heart Rate จาก 50 เหลือ 45
- กำหนดเป้าหมายจำนวนนาทีรวมของคาร์ดิโอ Zone 2 ต่อสัปดาห์ และทำ HIIT สัปดาห์ละ 1 ครั้งเป็นวิธีหลัก
- เพื่อใช้ติดตามสิ่งนี้ จึงสร้างแดชบอร์ดแบบปรับแต่งเฉพาะตัวด้วย vibe coding โดยใช้เวลาประมาณ 1 ชั่วโมง
- Claude ทำ การวิเคราะห์ย้อนกลับ Woodway treadmill cloud API เพื่อดึงข้อมูลดิบ จากนั้นประมวลผล กรอง ดีบัก และสร้างเว็บ UI ฝั่งฟรอนต์เอนด์ขึ้นมาจนเสร็จ
- ประสบการณ์ยังไม่ได้ลื่นไหลทั้งหมด และยังต้องคอยตรวจเจอบั๊กกับขอให้แก้เอง เช่น ความสับสนระหว่างหน่วยเมตริกกับหน่วยอิมพีเรียล หรือข้อผิดพลาดในการจับคู่วันในสัปดาห์กับวันที่บนปฏิทิน
ข้อจำกัดของโมเดล App Store
- สำหรับงานประเภทนี้ไม่มีแอปเฉพาะใน App Store และก็ไม่จำเป็นต้องมีด้วยซ้ำ — เพราะเอเจนต์ LLM สามารถสร้างได้ภายในไม่กี่วินาทีด้วยโค้ดเพียง ประมาณ 300 บรรทัด
- วิธีแบบค้นหา ดาวน์โหลด แล้วใช้งานแอปอย่าง "ตัวติดตามการทดลองคาร์ดิโอ" นั้นไม่เหมาะสมและล้าสมัยในตัวมันเอง
- แนวคิดของการเลือกใช้จาก รายการแอปแบบไม่ต่อเนื่อง (discrete) ที่ยาวมาก ใน App Store ยิ่งไม่สอดคล้องกับยุคที่เอเจนต์ LLM สามารถสร้างแอปเฉพาะผู้ใช้ขึ้นมาแบบสด ๆ ได้ทันที
การปรับโครงสร้างอุตสาหกรรม: เซนเซอร์และแอกชูเอเตอร์แบบ AI-native
- อุตสาหกรรมควรถูกจัดองค์ประกอบใหม่ให้เป็นชุดบริการของเซนเซอร์และแอกชูเอเตอร์ที่มี agent native ergonomics
- ลู่วิ่ง Woodway ทำหน้าที่เป็น เซนเซอร์ ที่แปลงสถานะทางกายภาพเป็นข้อมูลดิจิทัล แต่ตอนนี้ยังคงมีฟรอนต์เอนด์สำหรับให้มนุษย์อ่าน ทำให้เอเจนต์ LLM ต้องไปวิเคราะห์ย้อนกลับเอง
- อุปกรณ์อย่างลู่วิ่งควรให้บริการในรูปแบบที่ เอเจนต์ใช้งานได้โดยตรงผ่าน API/CLI
- ปัจจุบัน 99% ของผลิตภัณฑ์และบริการยังไม่มี AI-native CLI และยังคงรักษาเอกสาร .html/.css พร้อมคำแนะนำในลักษณะให้เปิด URL บนเว็บเพจแล้วคลิกตรงนั้นตรงนี้
- แม้จะเป็นปี 2026 ก็ยังอยู่ในรูปแบบที่เรียกร้องให้มนุษย์ทำตัวเหมือนคอมพิวเตอร์ การเปลี่ยนผ่านนี้ยัง ช้ามากในระดับอุตสาหกรรม จนน่าผิดหวัง และทำให้มุมมองต่อไทม์ไลน์ก็ช้าลงตามไปด้วย
จาก 1 ชั่วโมงสู่ 1 นาที: วิสัยทัศน์อนาคต
- หากเป็นเมื่อ 2 ปีก่อน งานนี้น่าจะใช้เวลาราว 10 ชั่วโมง แต่ตอนนี้ย่นลงมาเหลือ 1 ชั่วโมงได้ก็น่าประทับใจมาก
- อย่างไรก็ตาม สิ่งที่น่าสนใจกว่าคือ ต้องมี อะไรบ้าง จึงจะทำให้งานนี้เสร็จได้ภายใน ไม่ถึง 1 นาที
- รูปแบบที่เหมาะที่สุดคือแค่พูดว่า "ช่วยติดตามการออกกำลังกายแบบคาร์ดิโอของฉันในอีก 8 สัปดาห์ข้างหน้าหน่อย" แล้วหลังจากถามตอบสั้น ๆ แอปก็เสร็จทันที
- เพื่อให้เป็นเช่นนั้น AI ต้องมี บริบทส่วนบุคคล ที่อุดมสมบูรณ์อยู่แล้ว สามารถเก็บข้อมูลเพิ่มเติมที่จำเป็น อ้างอิงและค้นหา ไลบรารีทักษะ ที่เกี่ยวข้อง และจัดการแอปเล็ก ๆ กับระบบอัตโนมัติทั้งหมดของผู้ใช้ได้
ข้อสรุปสำคัญ
- แนวคิดของ App Store ที่ให้เลือกจากรายการแอปแบบไม่ต่อเนื่องนั้นกำลังล้าสมัยลงเรื่อย ๆ
- อนาคตคือบริการที่ประกอบด้วยเซนเซอร์และแอกชูเอเตอร์แบบ AI-native ซึ่งถูกออร์เคสเตรตผ่าน LLM glue และประกอบรวมเป็น แอปชั่วคราว (ephemeral) ที่ปรับแต่งอย่างสูง
- อย่างไรก็ดี อนาคตนี้ยังมาไม่ถึง
3 ความคิดเห็น
แค่เพราะว่าสามารถสร้างอะไรก็ได้ ก็ไม่ได้หมายความว่าต้องสร้างทุกอย่าง หรือในความเป็นจริงจะทำได้แบบนั้นเสมอไป เพราะคนเรามักไม่ค่อยรู้ด้วยซ้ำว่าตัวเองต้องการอะไรจริง ๆ และอิทธิพลของเครือข่ายก็ยิ่งทวีความแข็งแกร่งขึ้นไปอีก...
แม้จะเป็นคนละเรื่องกับเว็บแอปแบบนี้ แต่เมื่อวานผมมีทิ้งไว้ในทวีตว่า..
https://x.com/xguru/status/2024314395040551306?s=20
ต่อไปแหล่งรายได้ของ App Store/Google Play จะกลายเป็น “ค่าลงทะเบียนโปรแกรมนักพัฒนา” หรือเปล่า?
Google จ่ายครั้งเดียว $25 ก็ใช้ได้ตลอดชีพ แต่ Apple ต้องจ่ายปีละ $99 (สมแล้วที่ Google หาเงินไม่ค่อยเก่ง..)
ช่วงนี้รายได้ของแอปเสียเงินใน App Store กำลังลดลงเรื่อยๆ เลยได้ยินมาว่า แค่ขายได้จำนวนน้อยกว่าสมัยก่อนมากก็ยังติดอันดับดีที่สุดได้แล้ว
แอปฟรีที่มีฟังก์ชันเบาๆ กำลังแทบไม่มีที่ยืนจริงๆ และในแอปเสียเงินที่มีฟังก์ชันเยอะๆ จริงๆ แล้วฟังก์ชันที่ผมต้องใช้มีแค่ไม่กี่อย่าง ก็คงลงมือทำเฉพาะส่วนนั้นมาใช้เองกัน เลยรู้สึกว่าตลาด App Store เองก็อาจหดตัวลงเรื่อยๆ ได้เหมือนกัน
เมื่อหางยาวของตลาดเปลี่ยนเป็นหางที่ยาววววววยิ่งกว่าเดิม ก็อาจกลายเป็นประเด็นวิจัยที่น่าสนใจด้วยว่าตลาดจะกลับยิ่งซบเซาลง หรือจะเติบโตขึ้นกันแน่