[PRIMO Tech-a-Break] ใช้ AI ในการเขียนโค้ดทุกวัน… คุณรู้หรือไม่ว่าคุณอยู่ในระดับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับใด?

[PRIMO Tech-a-Break] Using AI to Write Code Daily… Do You Know What Dev Level You’re At?

ทุกวันนี้ AI กลายเป็นผู้ช่วยคนสำคัญในงานเขียนโค้ด และเริ่มกลายเป็นส่วนหนึ่งของหลาย ๆ Product development service ไปแล้ว ไม่ว่าจะเป็นงาน refactor โค้ด สร้างเทส หรือวิเคราะห์ logic ซับซ้อน สิ่งสำคัญคือ…นักพัฒนาใช้ AI อย่างไร?

PRIMO Tech-a-Break ขอพาคุณไปรู้จัก 5 ระดับการใช้ AI ที่ไม่ใช่แค่ “ใช้ได้” แต่เป็นการ “ใช้เป็น” เพื่อให้การออกแบบ และพัฒนา Product (product development) ของคุณมีประสิทธิภาพสูงสุด

 

แต่คำถามที่

 PRIMO Tech-a-Break จะมาชวนคุยวันนี้คือ — 
ชาว Dev ใช้ AI อยู่ในระดับไหนแล้วกันแน่? 
เพราะ “แค่ใช้” กับ “ใช้เป็น” มันไม่เหมือนกันครับ 

 

Level 1: ถามเวลาตัน

ใช้เหมือน search engine ที่ตอบได้เร็วกว่า

  • syntax แบบนี้ผิดตรงไหน 
  • อยาก map array ยังไงให้สั้น 
  • SQL query นี้ควรเขียนยังไงให้ optimize 

ระดับนี้ช่วยให้ dev ทำงานเร็วขึ้นตอนติดจุดเล็ก ๆ 
แต่มันก็มีข้อเสียตรงที่…หลายครั้งเราก็เชื่อมันง่ายเกินไป 

 

Level 2: ตั้งโครงให้ แล้วค่อยไปต่อเอง

เหมาะกับงานที่รู้อยู่แล้วว่าจะทำอะไร แต่ไม่อยากเสียเวลานั่งเขียนซ้ำ ๆ 

  • generate class / schema 
  • สร้าง test case เบื้องต้น 
  • scaffold โครง API 

คนที่ทำงานแบบ full-stack จะได้ใช้ระดับนี้บ่อยมาก 
โดยเฉพาะเวลาต้อง set up อะไรเร็ว ๆ เพื่อเดินหน้าต่อ 

 

Level 3: ใช้เป็น sparring partner

ไม่ได้เอา AI มาเขียนแทน แต่ใช้เป็นคู่คิดเวลาจะตัดสินใจอะไรยาก ๆ

  • ลองให้มันอ่าน logic เราแล้วอธิบายกลับ 
  • ขอให้มันช่วยเทียบแนวทาง A vs B 
  • ใช้มันช่วยมองช่องโหว่ที่เราอาจมองข้าม 

ส่วนตัวผมใช้ระดับนี้บ่อย เพราะหลายครั้ง AI มันทำให้เราเห็นความคิดตัวเองชัดขึ้น  เหมือนอธิบายให้คนอื่นฟัง แล้วเราก็เข้าใจสิ่งที่ตัวเองทำดีขึ้นด้วย

 

Level 4: เข้าใจเจตนา ไม่ใช่แค่คำพูด

ตรงนี้หลายคนอาจคิดว่าใช้กับคนทำ chatbot เท่านั้น 
แต่จริง ๆ แล้ว dev ทุกคนต้องใช้แนวคิดแบบนี้อยู่ตลอดครับ

ตัวอย่าง:

  • user บอกว่า “อยากให้หน้าดูโล่ง ๆ” 
     → จริง ๆ เค้าอาจไม่ได้อยากให้ลบทิ้ง แต่แค่จัดให้ไม่รก 

ทักษะนี้สำคัญมาก โดยเฉพาะเวลาทำ product ที่คนอื่นต้องใช้ 
เพราะสุดท้ายสิ่งที่คนพูด ≠ สิ่งที่เขาต้องการเสมอไป  

เหมือนที่ผมเล่าเรื่อง Intent classification ไปคราวที่แล้ว 

 

Level 5: ให้มันทำงานแทนในจุดที่มันทำได้

ตอนนี้มีหลาย tool ที่เริ่มพัฒนาไปถึงจุดที่ “สั่งงาน AI ได้เลย”

  • refactor ให้ใช้ async/await 
  • แก้ test ให้ผ่าน แล้วอธิบาย change 
  • แปลง logic function ให้รองรับ edge case ที่ซับซ้อนขึ้น 

ถ้า dev set up environment ให้ดี แล้วรู้ว่า task ไหนเหมาะให้ AI ทำ 
มันจะช่วยลดงานได้เยอะมาก แต่สุดท้ายเรายังต้องเป็นคน review และตัดสินใจอยู่ดี 

 

แล้วเราควรใช้ให้ถึงระดับไหน?

ผมไม่มีคำตอบตายตัวนะครับ เพราะสุดท้ายขึ้นอยู่กับงาน 
แต่สิ่งที่ผมเชื่อมีอย่างเดียวคือ…

ก่อนจะสอน AI ให้เข้าใจคนอื่น 
เราต้องเข้าใจ “คนใช้” หรือ “บริบท” ของการใช้งานให้ชัดก่อน 

เพราะ dev ไม่ได้มีหน้าที่แค่เขียน code ให้ถูก 
แต่ต้องเขียน code ที่ “ตอบโจทย์” คนที่ใช้งานด้วย

 

ขอบคุณที่อ่านมาถึงตรงนี้ครับ 
ใครใช้ AI ในเลเวลอื่น หรือมีมุมมองที่ต่างจากนี้ก็แชร์มาได้นะ 
ผมเชื่อว่าการใช้ AI ของแต่ละคน มันสะท้อน mindset การทำงานได้เยอะเลย