惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Martin Fowler
Martin Fowler
A
About on SuperTechFans
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
T
The Blog of Author Tim Ferriss
IT之家
IT之家
罗磊的独立博客
博客园_首页
月光博客
月光博客
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Last Week in AI
Last Week in AI
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
量子位
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
G
Google Developers Blog
博客园 - 叶小钗
H
Help Net Security
N
Netflix TechBlog - Medium
B
Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
V
V2EX
Vercel News
Vercel News
博客园 - 三生石上(FineUI控件)

DEV Community

Authentication Security Deep Dive: From Brute Force to Salted Hashing (With Java Examples) Why AI Systems Don’t Fail — They Drift Spilling beans for how i learn for exam😁"Reinforcement Learning Cheat Sheet" I Replaced Chrome with Safari for AI Browser Automation. Here's What Broke (and What Finally Worked) How Python Borrows Other People's Work The $40 Architecture: Processing 1 Billion API Requests with 99.99% Uptime Vibe Coding: A Workflow Guide (From Zero to SaaS) Most webhook security guides protect the wrong side. The scary part is delivery. Headless CMS for TanStack Start: Build a Blog with Cosmic EU Age Verification App "Hacked in 2 Minutes" — What Actually Happened Comfy Cloud’s delete function does not actually remove files Running AI Models on GPU Cloud Servers: A Beginner Guide Event-driven media intelligence with AWS Step Functions and Bedrock I scored 500 AI prompts across 8 quality dimensions — here's what broke How to Call Google Gemini API from Next.js (Free Tier, No Backend Needed) The Portal Protocol: Reclaiming Human Connection in the Age of AI How to Fix Your Team's Scattered Knowledge Problem With a Self-Hosted Forum Intro to tc Cloud Functors: A Graph-First Mental Model for the Modern Cloud Designing Multi-Tenant Backends With Both Ownership and Team Access I Built a Neumorphic CSS Library with 77+ Components — Here's What I Learned PostgreSQL Performance Optimization: Why Connection Pooling Is Critical at Scale Cómo construí un SaaS multi-rubro para gestionar expensas en Argentina con FastAPI + Vue 3 🚀 I Built an Ethical Hacking Scanner Tool – Open Source Project I Replaced /usage and /context in Claude Code With a Single Statusline A Pythonic Way to Handle Emails (IMAP/SMTP) with Auto-Discovery and AI-Ready Design I Collected 8.9 Million Polymarket Price Points — Here's What I Found About How Markets Really Move EcoTrack AI — Carbon Footprint Tracker & Dashboard Everyone's Using AI. No One Agrees How. 5 self-hosted ebook managers worth trying in 2026 Building Your First AI Agent with LangChain: From Chatbot to Autonomous Assistant
Workflow การพัฒนา Software ด้วย AI อย่างมืออาชีพ
r1ACK · 2026-06-19 · via DEV Community
Cover image for Workflow การพัฒนา Software ด้วย AI อย่างมืออาชีพ

r1ACK

มีโอกาสได้คุยกับ developer สองคนที่ทำงานประเภทเดียวกัน ใช้ tool เดียวกัน แต่ผลลัพธ์ต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

คนแรกบอกว่า "AI ช่วยได้เล็กน้อย โค้ดที่ได้มาส่วนใหญ่ใช้งานไม่ได้"

คนที่สองบอกว่า "ทำงานได้เร็วขึ้น 3-4 เท่า และคุณภาพของโค้ดดีขึ้นด้วย"

ความแตกต่างไม่ได้อยู่ที่ tool ที่ใช้ แต่อยู่ที่ workflow

ความแตกต่างระหว่างคนที่ได้ประโยชน์น้อยและมาก

คนที่ได้ประโยชน์น้อยมักทำแบบนี้:

เปิด AI เฉพาะเมื่อติดขัดแล้วค่อยขอความช่วยเหลือ
Copy โค้ดจาก AI โดยไม่ review
ใช้ AI เฉพาะในขั้นตอน implementation

คนที่ได้ประโยชน์มากทำแบบนี้:

ใช้ AI ตั้งแต่ phase planning
Review ทุกบรรทัดที่ AI เขียน
Iterate กับ AI อย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ generate แล้วจบ

Workflow ที่ใช้ได้จริง

ก่อนเขียนโค้ด: Planning กับ AI

ก่อนเริ่ม feature ใหม่ทุกครั้ง ควรใช้เวลา 15-20 นาทีคุยกับ AI ก่อน อธิบาย requirement ถามว่ามี edge case ที่อาจมองข้ามไป และหารือเรื่อง approach พร้อม trade-off

การเปลี่ยน approach ในขั้นตอน planning ใช้เวลาน้อยกว่าการเปลี่ยนหลังเขียนไปแล้ว 200 บรรทัดอย่างมาก

ระหว่าง Implementation: Small Batches

ไม่ควรให้ AI เขียน feature ทั้งหมดในครั้งเดียว ควรแบ่งเป็นงานเล็ก ๆ ที่ verify ได้ ทำแต่ละชิ้น review แล้ว commit ก่อนไปชิ้นถัดไป

วิธีนี้ทำให้ถ้า AI เขียนบางอย่างผิด จะรู้ทันที ไม่ใช่รู้หลังจากมีโค้ด 500 บรรทัดที่ต้องแกะทั้งหมด

หลัง Implementation: AI Code Review

ก่อน submit PR ควรให้ AI review โค้ดก่อน โดย focus ที่ correctness, security, และ performance

AI มักชี้จุดที่มองข้ามไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Documentation: ให้ AI ช่วย

หลัง feature เสร็จ ให้ AI เขียน docstring, update README, และ changelog AI ทำงานส่วนนี้ได้ดีและเร็วกว่า ทำให้สามารถใช้เวลาที่มีไปกับงานที่ต้องการ judgment มากกว่า

Principles ที่ทำให้ Workflow ดี

ไม่ merge โค้ดที่ไม่ได้อ่าน ไม่ว่า AI หรือใครจะเขียน
ให้ context เสมอ AI ที่รู้ context ทำงานได้ดีกว่า AI ที่ต้องเดา
Plan ก่อน code ใช้ AI เป็น thinking partner ก่อนลงมือ
Iterate อย่า regenerate แก้โค้ดที่มีอยู่ดีกว่า generate ใหม่ทั้งหมด

สรุป

Workflow ที่ดีกับ AI ไม่ใช่เรื่องของการใช้ tool ให้มากที่สุด แต่คือการ integrate AI เข้าไปในทุก phase ของการพัฒนาอย่างมีเหตุผลและมีวินัย ผลลัพธ์ไม่ใช่แค่ทำงานเร็วขึ้น แต่ยังผลิต software ที่มีคุณภาพสูงขึ้น เพราะมี partner ที่ช่วย catch สิ่งที่มองข้ามตลอดกระบวนการ

สำหรับบริการรับทำเว็บไซต์และแอปพลิเคชันสำหรับธุรกิจ ดูเพิ่มเติมได้ที่ https://appsmez.com