14 เทคนิค ช่วย AI เขียน Code Programing

Generative AI14 เทคนิค ช่วย AI เขียน Code Programing

สวัสดีครับเพื่อนๆ ชาว Data-Espresso ทุกคน! วันนี้เรามาคุยกันเรื่องสุดฮอตที่กำลังเป็นที่พูดถึงในวงการโปรแกรมเมอร์กันครับ นั่นก็คือ “การเลิกเขียนโค้ดแล้วหันมาใช้ AI แทน” เชื่อไหมครับว่ามีคนทำแบบนี้จริงๆ แถมยังได้ผลงานออกมาดีด้วย! 😱

ผมเจอบทความสุดเจ๋งที่เขียนโดยโปรแกรมเมอร์คนหนึ่งที่บอกว่าเขาเลิกเขียนโค้ดไปตั้งแต่ปี 2022 แล้วหันมาใช้วิธีก็อปปี้-วางโค้ดที่ AI สร้างให้แทน ไม่ว่าจะทั้งจาก ChatGPT, Claude, Gemini ฟังดูบ้าๆ ใช่ไหมครับ? แต่เดี๋ยวก่อน! เขามีเทคนิคดีๆ มาแชร์ถึง 14 ข้อเลยนะครับ ที่ผมได้เอาไปลองปรับใช้แล้วได้ผลลัพธ์ดีเลย มาดูกันว่ามีอะไรบ้าง

1. คุยกับ AI ให้ละเอียดก่อนเริ่มงาน 🗣️

เริ่มต้นด้วยการคุยกับ AI ให้ละเอียดเลยครับ บอกทุกอย่างเกี่ยวกับโปรเจกต์ของคุณ ไม่ว่าจะเป็นฟังก์ชันที่ต้องการ, input/output, การจัดการ error, พฤติกรรมของ UI ยิ่งบอกรายละเอียดเยอะ AI ก็ยิ่งเข้าใจและสร้างโค้ดได้ตรงใจคุณมากขึ้น

นึกภาพเหมือนคุณกำลังอธิบายงานให้เพื่อนร่วมทีมฟังยังไงล่ะครับ ยิ่งละเอียด ยิ่งดี!

2. เริ่มจากเล็กๆ แล้วค่อยๆ ขยาย 🐣

อย่าเพิ่งขอให้ AI สร้างทั้งระบบใหญ่ทีเดียวนะครับ เริ่มจากส่วนเล็กๆ ก่อน แล้วค่อยๆ ขยายออกไป โดยเฉพาะกับภาษา Python นี่แหละ คุณสามารถทำงานกับฟังก์ชันต่างๆ แยกกัน แล้วค่อยนำมาประกอบกันทีหลังได้

3. แยกไฟล์ให้ชัดเจน 📁

เวลาทำงานกับ Python ให้ขอ AI แยกโค้ดเป็นไฟล์ต่างๆ เลยครับ ไม่งั้น AI จะเขียนโค้ดยาวเป็นหางว่าวในไฟล์เดียว แล้วมันจะถึงขีดจำกัดของ context window เร็วมาก

4. หนึ่งเซสชัน หนึ่งงาน 🎯

พยายามทำงานทีละส่วนในแต่ละเซสชันครับ อย่าให้มีโค้ดหรือการสนทนาจากงานก่อนหน้ามาปนกัน พอแก้ปัญหาเสร็จก็เริ่มเซสชันใหม่เลย วิธีนี้จะช่วยให้คุณได้โค้ดที่มีคุณภาพมากขึ้น

5. ขอโค้ดแบบเต็มๆ 📝

ถ้า AI ไม่ยอมให้โค้ดแบบเต็มๆ (โดยเฉพาะกับโมเดลเก่าๆ) ลองบอก AI ว่าคุณมีข้อจำกัดในการใช้มือ ต้องการโค้ดแบบเต็มๆ เพื่อก็อปปี้-วางอย่างเดียว เชื่อผมเถอะ มันได้ผลจริงๆ! 😉

6. ใช้ภาพช่วยในการอธิบาย 📸

ถ้าคุณต้องการแสดงโครงสร้างไฟล์ให้ AI เห็น แค่ถ่ายภาพหน้าจอแล้วส่งให้ AI ดูก็พอครับ ง่ายมาก!

7. อัพเดทความรู้ AI อยู่เสมอ 🧠

ถ้าคุณชอบเทคนิคพวกนี้และอยากอัพเดทข่าวสารเกี่ยวกับ AI อยู่เสมอ ผมแนะนำให้ติดตาม Data-Espresso เลยครับ! เรามีข่าวสารและเทคนิคใหม่ๆ มาแชร์ทุกวันเลย

8. ใช้ Chain of Thoughts 🤔

สำหรับงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ เช่น การออกแบบโครงสร้างโค้ด ลองใช้เทคนิค Chain of Thoughts ดูครับ แค่เพิ่มคำว่า “Think step-by-step” ในคำสั่ง AI จะแสดงกระบวนการคิดให้คุณเห็นเลย

9. อัพเดท Framework ให้ AI รู้ 🔄

ถ้ามีการอัพเดท Framework หรือ Plugin ใหม่ๆ ให้คัดลอกรายละเอียดการอัพเดทมาให้ AI อ่านด้วยครับ AI จะได้สร้างโค้ดที่ทันสมัยที่สุด

10. สร้าง Custom GPT สำหรับ CSS 🎨

ถ้าคุณมีไฟล์ CSS เป็นของตัวเอง ลองสร้าง Custom GPT โดยใส่ไฟล์ CSS ของคุณเข้าไปด้วย AI จะได้เข้าใจสไตล์การเขียนของคุณ ช่วยลดการปรับแต่งในภายหลังได้เยอะเลย

11. แยกงานซับซ้อนเป็นส่วนย่อยๆ 🧩

สำหรับโปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์ ลองแยกงานซับซ้อนเป็นส่วนย่อยๆ แทนที่จะขอให้ AI สร้างระบบใหญ่ทั้งหมดในครั้งเดียว วิธีนี้จะช่วยให้ได้โค้ดที่มีคุณภาพมากขึ้น

12. ขอ AI เขียน Comment ละเอียดๆ 📚

ลองขอให้ AI เขียน Comment อธิบายโค้ดอย่างละเอียดด้วยครับ นอกจากจะช่วยให้คุณเข้าใจโค้ดได้ดีขึ้นแล้ว ยังเป็นการเรียนรู้ไปในตัวด้วย

13. ให้ AI ตรวจสอบโค้ดอีกรอบ 🕵️

หลังจากเขียนโค้ดเสร็จแต่ละส่วน ลองขอให้ AI ตรวจสอบหาจุดที่ควรปรับปรุงหรือช่องโหว่ด้านความปลอดภัยดูครับ วิธีนี้จะช่วยให้โค้ดของคุณมีคุณภาพและปลอดภัยมากขึ้น

14. ใช้ AI สร้าง Database Queries และ Schemas 💾

AI เก่งมากในการสร้าง DB Schemas, SQL Queries และ Regex ครับ ใช้ AI ในส่วนนี้เลย รับรองว่าจะช่วยประหยัดเวลาได้เยอะ

สรุปแล้ว การใช้ AI ในการเขียนโค้ดนี่มันเจ๋งมากๆ เลยนะครับ แต่ก็อย่าลืมว่า AI ก็แค่เครื่องมือนะครับ สุดท้ายแล้ว ความเข้าใจในการเขียนโปรแกรมของเราก็ยังสำคัญอยู่ดี

ถ้าเพื่อนๆ อยากอัพเดทเทคนิคการใช้ AI ในการเขียนโค้ดแบบนี้ ติดตาม Data-Espresso ได้เลยครับ! เรามีเทคนิคใหม่ๆ มาแชร์ทุกวัน เหมือนได้จิบกาแฟสดๆ ทุกเช้าเลย ☕️

แล้วถ้าใครมีเทคนิคเด็ดๆ ในการใช้ AI เขียนโค้ด อย่าลืมมาแชร์กันในคอมเมนต์ของ Data-Espresso นะครับ ผมอยากรู้มากๆ เลยว่าทุกคนใช้ AI coding กันยังไงบ้าง

ติดตาม Data-Espresso ได้ที่นี่เลยครับ รับรองว่าคุณจะไม่พลาดทุกเทคนิคการใช้ AI ในการเขียนโค้ดแน่นอน!

แล้วเจอกันใหม่ในบทความหน้าที่ Data-Espresso นะครับ! 😊👋 อย่าลืมกดไลค์และแชร์ให้เพื่อนๆ โปรแกรมเมอร์ได้อัพเดทกันด้วยนะครับ

#DataEspresso #AICoding #ProgrammingTips #LearnAIEveryday See less

Short Link: https://data-espresso.com/8lg4

Related articles

Perplexity เปิดตัว Labs: เขย่าวงการ AI ด้วยเครื่องมือสร้างคอนเทนต์แห่งอนาคต

Perplexity Labs คืออะไร? ค้นพบศักยภาพเครื่องมือ AI ใหม่จาก Perplexity ที่สร้างได้ทั้งรายงาน สเปรดชีต แดชบอร์ด และเว็บแอปฯ พร้อมวิธีที่ธุรกิจคุณจะนำไปใช้ประโยชน์ในการทำ AI consulting และ AI automation workflows

เจาะลึกผลกระทบ AI ต่อการเลิกจ้างพนักงานออฟฟิศ และแนวทางปรับตัวสำหรับอนาคต

AI กำลังเปลี่ยนโลกการทำงาน พนักงานออฟฟิศจะรับมืออย่างไร? บทความนี้วิเคราะห์ผลกระทบ AI ต่อการจ้างงาน ตำแหน่งที่เสี่ยง พร้อมข้อแนะนำสำหรับพนักงานและองค์กรในการปรับตัวเพื่ออนาคต

Meta เปิดตัว Llama 4: AI รุ่นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม

Meta เปิดตัว Llama 4 รุ่น Maverick และ Scout พร้อมความสามารถใหม่ๆ ทั้งการประมวลผลภาพ วิดีโอ และภาษา ด้วย context window ถึง 10 ล้านโทเค็น

เจาะลึก Agentic AI: เทคโนโลยีสุดล้ำที่จะเปลี่ยนโลกธุรกิจ

ทำความรู้จัก Agentic AI เทคโนโลยี AI ขั้นสูงที่คิดและตัดสินใจได้เอง พร้อมเจาะลึกกลไกการทำงานและผลกระทบต่อวงการธุรกิจ

Gemini 2.0: AI ตัวใหม่จาก Google ที่น่าจับตามอง

ทำความรู้จัก Gemini 2.0 ตระกูลใหม่จาก Google ที่มาพร้อมความสามารถสุดล้ำ พร้อมเจาะลึกข้อมูลสำคัญที่นักพัฒนาควรรู้

Related Article

Perplexity เปิดตัว Labs: เขย่าวงการ AI ด้วยเครื่องมือสร้างคอนเทนต์แห่งอนาคต

Perplexity Labs คืออะไร? ค้นพบศักยภาพเครื่องมือ AI ใหม่จาก Perplexity ที่สร้างได้ทั้งรายงาน สเปรดชีต แดชบอร์ด และเว็บแอปฯ พร้อมวิธีที่ธุรกิจคุณจะนำไปใช้ประโยชน์ในการทำ AI consulting และ AI automation workflows

A2A (Agent to Agent) คืออะไร? ปฏิวัติการทำงานร่วมกันของ AI Agent

เจาะลึก A2A (Agent to Agent) โปรโตคอลเปิดที่ช่วยให้ AI Agent ต่างค่ายสื่อสารและทำงานร่วมกันได้ พร้อมประโยชน์สำหรับธุรกิจ SME และ AI consulting โดย Data-Espresso

MCP คืออะไร? เจาะลึกมาตรฐานใหม่ พลิกเกม AI Agent และ Workflow Automation

MCP (Model Context Protocol) คืออะไร? ทำความเข้าใจมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ AI Agent เชื่อมต่อข้อมูลภายนอกอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมประโยชน์ ตัวอย่างการใช้งานใน n8n และอนาคตของ AI
สอบถามข้อมูล