วิธีสร้างกฎให้ Claude Code ทำงานตามสั่ง เพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโค้ดด้วย AI

วิธีสร้างกฎให้ Claude Code ทำงานตามสั่ง เพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโค้ดด้วย AI

ประมาณเวลาอ่าน: 6 นาที

ในยุคที่ AI เข้ามามีบทบาทในทุกอุตสาหกรรม วงการพัฒนาซอฟต์แวร์ก็ไม่มีข้อยกเว้นครับ เครื่องมืออย่าง AI Coding Assistant ได้กลายเป็นผู้ช่วยคนสำคัญของนักพัฒนาทั่วโลก และหนึ่งในเครื่องมือที่กำลังมาแรงและทรงพลังมากก็คือ Claude จาก Anthropic ที่มีความสามารถในการเขียนโค้ดที่ซับซ้อนได้อย่างน่าทึ่ง

แต่เคยเจอปัญหานี้ไหมครับ? เวลาสั่งให้ AI เขียนโค้ด ผลลัพธ์ที่ได้กลับมามีสไตล์ไม่เหมือนกับโค้ดส่วนอื่นในโปรเจกต์, ใช้ไลบรารีที่เราไม่ได้อยากใช้ หรือบางครั้งก็ทำผิดจาก Convention ที่ทีมตกลงกันไว้ ทำให้เสียเวลามานั่งแก้มากกว่าเดิม ปัญหานี้แก้ได้ด้วยการใช้ Claude Code Project Rules หรือการกำหนดกฎให้ Claude Code ทำงานตามสั่ง ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการควบคุม AI ให้ทำงานร่วมกับเราได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดครับ

Claude Code Project Rules คืออะไร?

ถ้าจะให้อธิบายแบบง่ายๆ (Explain Like I’m 5) 💡 Claude Code Project Rules ก็เปรียบเสมือน “สมุดกฎ” หรือ “คู่มือการทำงาน” ที่เรายื่นให้กับนักพัฒนาคนใหม่ที่เพิ่งเข้าร่วมทีมครับ

แทนที่จะปล่อยให้ AI เขียนโค้ดอย่างอิสระ เราจะสร้างเอกสารที่ระบุไว้อย่างชัดเจนว่าโปรเจกต์นี้มีกฎเกณฑ์อะไรบ้าง เช่น:

• สไตล์การเขียนโค้ด (Coding Style): ตัวแปรต้องตั้งชื่อแบบไหน (camelCase หรือ snake_case)? ต้องเว้นวรรคกี่ครั้ง? คอมเมนต์ต้องเขียนรูปแบบไหน?
• ไลบรารีและเฟรมเวิร์ก (Libraries & Frameworks): ในโปรเจกต์นี้ให้ใช้ React เท่านั้น ห้ามใช้ Vue.js หรือถ้าจะเรียก API ต้องใช้ไลบรารีชื่อ `axios` เท่านั้น ห้ามใช้ตัวอื่น
• สถาปัตยกรรม (Architecture): โครงสร้างของโปรเจกต์เป็นแบบไหน? การจัดการ State ต้องทำผ่าน Redux เท่านั้น
• ข้อจำกัดและข้อควรระวัง (Constraints): ห้ามเรียกใช้ API ที่ไม่ได้รับอนุญาต หรือให้ความสำคัญกับเรื่องความปลอดภัย (Security) เป็นอันดับแรก

เมื่อเรามี “กฎ” เหล่านี้แล้ว เราสามารถส่งไปพร้อมกับ Prompt เวลาสั่งงาน Claude ได้เลย ทำให้ AI เข้าใจบริบทของโปรเจกต์เรามากขึ้น และสร้างโค้ดที่สอดคล้องกับมาตรฐานของทีมเราตั้งแต่แรก ลดภาระในการแก้ไขลงไปได้อย่างมหาศาล

วิธีสร้าง Project Rules ให้ Claude ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ

การสร้าง Project Rules ที่ดีไม่ใช่แค่การเขียนทุกอย่างที่อยากได้ลงไป แต่ต้องมีโครงสร้างที่ชัดเจนและเข้าใจง่ายสำหรับ AI ครับ นี่คือขั้นตอนที่ Data-Espresso แนะนำ

1. เริ่มจากหลักการระดับสูง (High-Level Principles)

เริ่มต้นด้วยการบอกภาพรวมและเป้าหมายหลักของโปรเจกต์ เพื่อให้ AI เข้าใจ “เจตนา” เบื้องหลังกฎต่างๆ เช่น:

“This project prioritizes code readability, maintainability, and security. All code should be well-documented and easy for new developers to understand.”

2. กำหนดรูปแบบการเขียนโค้ดที่ชัดเจน (Specific Coding Conventions)

ลงรายละเอียดเรื่องสไตล์และรูปแบบให้ชัดเจนที่สุดเท่าที่จะทำได้ เช่น:

• Naming: “All Python variable names must use snake_case. Class names must use PascalCase.”
• Formatting: “Use 4 spaces for indentation, not tabs. Maximum line length is 88 characters.”
• Comments: “All public functions must have a docstring explaining their purpose, arguments, and return value.”

3. ระบุเครื่องมือและเทคโนโลยี (Tech Stack Specification)

ส่วนนี้สำคัญมากในการควบคุมผลลัพธ์ เพื่อไม่ให้ AI เลือกใช้เทคโนโลยีที่เราไม่ต้องการมาในโปรเจกต์

• “This is a Next.js project using TypeScript. Do not use plain JavaScript.”
• “For state management, use Zustand only. Do not use Redux or Context API.”
• “Use `fetch` for API calls. Do not install external libraries like `axios`.”

4. ให้ตัวอย่างโค้ดที่ดีและไม่ดี (Provide Good and Bad Examples)

การยกตัวอย่างเป็นวิธีสอน AI ที่ดีที่สุดครับ แสดงให้เห็นภาพชัดๆ ไปเลยว่าแบบไหนที่ “ใช่” และแบบไหนที่ “ไม่ใช่”

ตัวอย่าง:

Bad Example (Don’t do this):
`def data(x): …`

Good Example (Do this instead):
`def get_user_profile_by_id(user_id: int) -> dict: …`

ไกลกว่าแค่การเขียนโค้ด: ประยุกต์ใช้กับ AI Automation Workflows

ในมุมมองของ AI Consulting หลักการของการสร้าง “กฎ” ให้ AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การเขียนโค้ดเท่านั้น แต่มันคือหัวใจของการสร้างระบบอัตโนมัติที่เชื่อถือได้

สำหรับเจ้าของธุรกิจ SME หรือหัวหน้าทีมที่กำลังมองหาการทำ AI automation workflows เพื่อลดขั้นตอนการทำงาน (Automate business processes) เราสามารถนำแนวคิด Project Rules นี้ไปปรับใช้กับเครื่องมืออย่าง n8n หรือ Make ได้ครับ

เช่น เวลาเราสร้าง AI Agent ใน n8n workflow เพื่อสรุปอีเมลและส่งเข้า Slack เราสามารถ “กำหนดกฎ” ให้ Agent ได้ว่า:

• “ให้อ่านเฉพาะอีเมลที่มีคำว่า ‘Invoice’ ในหัวข้อ”
• “สรุปเนื้อหาให้เหลือไม่เกิน 3 บรรทัด”
• “ดึงข้อมูลเฉพาะชื่อลูกค้า, เลขที่ใบแจ้งหนี้, และยอดรวม”
• “จัดรูปแบบข้อความที่จะส่งไปที่ Slack โดยใช้ format นี้: `ลูกค้า: [ชื่อ], Invoice No: [เลขที่], ยอดรวม: [ยอดเงิน]`”

เห็นไหมครับว่าหลักการเดียวกันเลย คือการสร้างกรอบการทำงานที่ชัดเจนเพื่อให้ AI ทำงานได้ตามที่เราต้องการอย่างแม่นยำและสม่ำเสมอ ซึ่งเป็นสิ่งที่ Data-Espresso เราเชี่ยวชาญในการให้คำปรึกษาและวางระบบ AI Automation ให้กับธุรกิจ

บทสรุปและก้าวต่อไป

Claude Code Project Rules เป็นมากกว่าแค่ฟีเจอร์ แต่มันคือการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ในการทำงานร่วมกับ AI จากการเป็นแค่ “ผู้สั่งงาน” ไปสู่การเป็น “ผู้ควบคุมและกำหนดทิศทาง” ซึ่งจะช่วยยกระดับคุณภาพของงานและเพิ่ม Productivity ได้อย่างก้าวกระโดด

สำหรับธุรกิจที่ต้องการนำศักยภาพของ AI มาใช้ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาซอฟต์แวร์ หรือการสร้าง Workflow Automation การเริ่มต้นวาง “กฎ” และ “มาตรฐาน” ที่ชัดเจน คือกุญแจสู่ความสำเร็จในระยะยาว

หากคุณเป็นเจ้าของธุรกิจ SME หรือหัวหน้าทีมที่กำลังมองหาโซลูชัน AI ที่จะมาช่วยปลดล็อกศักยภาพของทีมและธุรกิจ แต่ไม่รู้จะเริ่มต้นอย่างไร หรือจะวางระบบอย่างไรให้มีประสิทธิภาพสูงสุด ปรึกษาทีมงาน Data-Espresso ได้เลยครับ เราพร้อมให้คำแนะนำและช่วยคุณสร้างระบบ AI Automation ที่ “ใช่” สำหรับธุรกิจของคุณ

แล้วคุณล่ะ เริ่มสร้างกฎให้ AI ของคุณแล้วหรือยัง?