วิธีใช้ Vibe Coding ให้ได้ผลดีที่สุด คำแนะนำจาก Y Combinator

ในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการพัฒนาโปรแกรมอย่างรวดเร็ว “Vibe Coding” กลายเป็นเทคนิคที่กำลังได้รับความสนใจอย่างมาก จากคลิปวิดีโอของ Tom Blomfield พาร์ทเนอร์ของ Y Combinator ที่ได้ทดลองใช้เครื่องมือ AI เพื่อช่วยสร้างโปรเจกต์ไซด์ต่างๆ

เขาได้เผยเคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ทำให้เราใช้ AI ในการเขียนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น บทความนี้จะพาเราไปรู้จักกับแนวคิดและเทคนิคสำคัญในการทำ Vibe Coding พร้อมวิเคราะห์เชิงลึกว่าทำไมวิธีเหล่านี้จึงจำเป็นต่อคนที่อยากสร้างซอฟต์แวร์ด้วย AI ในปัจจุบัน

ทำความเข้าใจ Vibe Coding และแนวทางที่เหมือนวิศวกรซอฟต์แวร์

Vibe Coding คือวิธีการเขียนโปรแกรมโดยใช้ภาษาและคำสั่งทางธรรมชาติสื่อสารกับ AI เพื่อให้มันช่วยเขียนโค้ดให้เรา (เหมือนเขียน Prompt สั่ง ChatGPT นี่แหละ) ไม่ต่างจากที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์มืออาชีพใช้เครื่องมือช่วยเขียนโค้ด เพียงแต่เราจะใช้ภาษาแทนโค้ดโดยตรง

Tom ชี้ว่าการใช้ AI ในลักษณะนี้เหมือนกับการเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมใหม่ ที่เราต้องให้ข้อมูลบริบทและรายละเอียดครบถ้วนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดี

หนึ่งในคำแนะนำสำคัญจากผู้ก่อตั้งที่ใช้ AI coding tools คือ อย่าแค่พึ่งพา IDE หรืออินเทอร์เฟซที่ AI ผสานมาในตัว IDE อย่างเดียว แต่ให้เปิดหน้าเว็บ LLM เพื่อคัดลอกโค้ดหรือข้อผิดพลาดไปถามโดยตรง เพราะบางครั้งเครื่องมือใน IDE อาจติดขัดและไม่ได้คำตอบที่ AI บนเว็บสามารถให้ได้

นอกจากนี้ การใช้เครื่องมือ AI หลายตัวพร้อมกันก็ช่วยเพิ่มโอกาสได้ผลลัพธ์ที่ดี เช่น การใช้ Cursor ที่ตอบเร็วสำหรับงานฟรอนต์เอนด์ และ Windsurf ที่คิดนานขึ้นแต่เหมาะกับงานที่ซับซ้อน ทั้งนี้สามารถให้ AI สร้างเวอร์ชันของฟรอนต์เอนด์ที่แตกต่างกัน แล้วเลือกใช้ที่เหมาะสมที่สุด

เริ่มต้นอย่างไรกับ Vibe Coding: วางแผนและเลือกเครื่องมือ

สำหรับผู้ที่ไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อน Tom แนะนำให้เริ่มจากเครื่องมือที่ใช้งานง่าย เช่น Replit หรือ Lovable ซึ่งเน้นการออกแบบ UI แบบ visual และเหมาะกับการทดลองไอเดียใหม่ๆ อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม เครื่องมือเหล่านี้จะมีข้อจำกัดเมื่อต้องปรับแก้ส่วนของ backend ที่ซับซ้อน

สำหรับผู้ที่มีพื้นฐานโค้ดบ้างแล้ว สามารถใช้ Windsurf, Cursor หรือ Claude Code ได้ทันที

โดยขั้นตอนแรกไม่ควรรีบเขียนโค้ด แต่ควรใช้ AI ช่วยร่างแผนการทำงานเป็น markdown file ภายในโปรเจกต์ แล้วค่อยๆ ทำทีละส่วน

เมื่อทำเสร็จแต่ละส่วนให้ทดสอบและ commit โค้ดเพื่อเก็บเวอร์ชันไว้เสมอ วิธีนี้ช่วยให้เราควบคุมโปรเจกต์ได้ดีและหลีกเลี่ยงปัญหาในอนาคต

การใช้ Version Control อย่างเคร่งครัด

Version control หรือระบบควบคุมเวอร์ชันเป็นเพื่อนที่สำคัญของ Vibe Coding

Tom แนะนำให้ใช้ Git อย่างเคร่งครัดและอย่าพึ่งพาฟีเจอร์ revert ที่มากับเครื่องมือ AI เพราะอาจไม่ปลอดภัยพอ ควรเริ่มต้นด้วยการรีเซ็ตโค้ดให้สะอาดก่อนเริ่มพัฒนาแต่ละฟีเจอร์ใหม่ๆ เพื่อให้สามารถย้อนกลับไปยังสถานะที่รู้ว่าใช้งานได้หากเกิดปัญหา

นอกจากนี้ หากต้องลองหลาย prompt เพื่อให้ AI แก้ปัญหาหรือเพิ่มฟีเจอร์ ก็ควรหยุดและ reset โค้ดใหม่ก่อนจะนำโค้ดที่ AI แก้ไขได้มาใช้จริง เพื่อป้องกันการสะสมของโค้ดที่ไม่ดีจากการแก้ไขหลายชั้น

เขียนและทดสอบโค้ดด้วย AI

การเขียนเทสต์เป็นการสร้างเกราะป้องกันโค้ดที่สำคัญ Tom แนะนำให้ให้ AI ช่วยเขียนเทสต์ได้โดยเฉพาะเทสต์ระดับสูงที่จำลองการใช้งานจริง เช่น การคลิกผ่าน UI เพื่อให้มั่นใจว่าฟีเจอร์ต่างๆ ทำงานครบถ้วนแทนที่จะเขียนแค่ unit test ที่เจาะจงฟังก์ชันเล็กๆ ซึ่งมักจะไม่ครอบคลุมการทำงานของระบบโดยรวม

เทสต์เหล่านี้จะช่วยจับข้อผิดพลาดที่ AI อาจทำการเปลี่ยนแปลงโค้ดในส่วนอื่นโดยไม่จำเป็น ทำให้เราสามารถรีเซ็ตและแก้ไขโค้ดได้ทันทีเมื่อเกิด regressions

AI ไม่ได้มีดีแค่เขียนโค้ด

นอกจากช่วยเขียนโค้ดแล้ว AI ยังช่วยในงานอื่นๆ เช่น การตั้งค่าระบบ DNS หรือการ deploy แอปพลิเคชันผ่านคำสั่ง CLI

Tom เล่าว่าเขาใช้ Claude Sonic 3.7 ช่วยตั้งค่า DNS และตั้งค่า hosting บน Heroku ซึ่งช่วยประหยัดเวลามาก นอกจากนี้ยังใช้ ChatGPT สร้างภาพ favicon และ Claude เขียนสคริปต์แปลงขนาดภาพให้เหมาะกับแพลตฟอร์มต่างๆ ทำให้ AI กลายเป็นทั้งนักพัฒนาและดีไซเนอร์ในคนเดียว

การแก้ไขบั๊กอย่างมีประสิทธิภาพ

วิธีแรกเมื่อเจอบั๊กคือการคัดลอกข้อความ error message ไปถาม AI โดยตรง เพราะข้อความ error มักจะบอกสาเหตุของปัญหาได้ชัดเจนโดยไม่ต้องอธิบายเพิ่มเติม

Tom เชื่อว่าในอนาคตเครื่องมือ AI จะสามารถเชื่อมต่อกับ log หรือเบราว์เซอร์แบบ headless เพื่อดึงข้อมูล error อัตโนมัติ ทำให้ไม่ต้องคัดลอกข้อความด้วยตัวเองอีกต่อไป

หากบั๊กซับซ้อน ควรให้ AI วิเคราะห์สาเหตุที่เป็นไปได้หลายทางก่อนเริ่มแก้ไข และหลังจากแต่ละครั้งที่แก้ไม่สำเร็จ ควรรีเซ็ตโค้ดใหม่ก่อนจะลอง prompt ใหม่ เพื่อป้องกันโค้ดที่ไม่ดีสะสมเป็นชั้นๆ

Tom ยังแนะนำให้เพิ่มการ logging เพื่อช่วยติดตามและวิเคราะห์ปัญหา และถ้ารู้สึก AI ตัวไหนไม่เวิร์ก ก็ลองเปลี่ยนไปใช้โมเดลอื่น เช่น Claude Sonnet, OpenAI หรือ Gemini เพราะบางโมเดลทำงานได้ดีกว่าในบางสถานการณ์

การเขียนคำสั่งและเอกสารสำหรับ AI

การเขียนคำสั่งเฉพาะสำหรับ AI coding agent ไว้ในไฟล์เช่น cursor rules หรือ windsurf rules เป็นวิธีที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI อย่างมาก บางทีมผู้ก่อตั้งเขียนคำสั่งเป็นร้อยบรรทัดเพื่อให้ AI เข้าใจขอบเขตและสไตล์ของโค้ดที่ต้องการ

ในเรื่องเอกสารการใช้งาน API หรือฟังก์ชันต่างๆ Tom แนะนำให้ดาวน์โหลดเอกสารทั้งหมดมาเก็บไว้ในโปรเจกต์เพื่อให้ AI เข้าถึงได้โดยตรง เพราะการอ้างอิงเอกสารออนไลน์ยังไม่เสถียรดีนัก ซึ่งช่วยให้ผลลัพธ์ของ AI มีความแม่นยำมากขึ้น

เรียนรู้และพัฒนาด้วย AI

AI ยังเป็นครูที่ดีสำหรับเราโดยเฉพาะคนที่ไม่คุ้นเคยกับภาษาโปรแกรมนั้นๆ เราสามารถขอให้ AI อธิบายโค้ดที่ AI เขียนให้เราแบบทีละบรรทัด ซึ่งช่วยให้เข้าใจโค้ดและเทคโนโลยีใหม่ๆ ได้ดีกว่าการค้นหาคำตอบจาก Stack Overflow แบบเดิม

สร้างฟีเจอร์ซับซ้อนด้วยวิธีแยกโปรเจกต์

สำหรับฟีเจอร์ที่ซับซ้อนและไม่มั่นใจว่าจะให้ AI ทำงานในโปรเจกต์หลักได้ดีหรือไม่ Tom แนะนำให้สร้างโปรเจกต์ใหม่ที่สะอาดและเล็กเพื่อทดลองทำฟีเจอร์นั้น หรือดาวน์โหลดตัวอย่างโค้ดจาก GitHub มาใช้เป็นต้นแบบ จากนั้นให้ AI ใช้ตัวอย่างนั้นเป็นแนวทางในการเขียนโค้ดเข้ากับโปรเจกต์หลัก

การแบ่งไฟล์ให้เล็กและมีโมดูลชัดเจนเป็นสิ่งสำคัญ เพราะช่วยให้ทั้งมนุษย์และ AI เข้าใจโค้ดได้ง่ายขึ้น และยังช่วยลดความซับซ้อนของการเปลี่ยนแปลงโค้ดที่อาจส่งผลกระทบในหลายส่วน

เลือกเทคโนโลยีให้เหมาะสมกับ AI

Tom เลือกใช้ Ruby on Rails ในโปรเจกต์ของเขาเพราะความคุ้นเคยและความเก่าแก่ของเฟรมเวิร์กนี้ที่มีมาตรฐานชัดเจน ทำให้ AI สามารถเรียนรู้และเขียนโค้ดได้ดี เพราะฐานข้อมูลโค้ดตัวอย่างมีมากและสม่ำเสมอ ในขณะที่ภาษาอื่นๆ เช่น Rust หรือ Elixir อาจยังมีข้อมูลในการเทรน AI น้อยกว่า

ใช้สื่อภาพและเสียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI

การส่งภาพหน้าจอเข้าไปในเครื่องมือ AI coding agent ช่วยให้ AI เข้าใจปัญหาหรือแนวคิดดีไซน์ได้ชัดเจนขึ้น เช่น เมื่อมีบั๊กใน UI หรืออยากได้แรงบันดาลใจจากเว็บอื่น การใช้เสียงผ่านเครื่องมืออย่าง Aqua ที่ถอดเสียงพูดเป็นคำสั่งก็ช่วยให้ส่งคำสั่งได้เร็วขึ้นถึงสองเท่า และ AI ก็ยังสามารถรับคำสั่งที่มีข้อผิดพลาดเล็กน้อยทางไวยากรณ์ได้อย่างดี

Refactor โค้ดบ่อยๆ เพื่อความยั่งยืน

หลังจากโค้ดพร้อมและเทสต์ผ่าน เราควรใช้โอกาสนี้ refactor โค้ดเพื่อให้โครงสร้างดีขึ้น โดยสามารถให้ AI ช่วยแนะนำส่วนที่ซ้ำซ้อนหรือน่าปรับปรุงได้ การทำโค้ดให้โมดูลเล็กและกระชับไม่เพียงแต่ดีสำหรับมนุษย์ แต่ยังช่วย AI เข้าใจและจัดการโค้ดได้ง่ายขึ้นด้วย

ทดลองและปรับตัวกับเทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว

สถานะของ AI ในการช่วยเขียนโค้ดเปลี่ยนแปลงเร็วมาก Tom แนะนำให้ทดลองใช้โมเดลใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง เพราะแต่ละโมเดลมีจุดแข็งต่างกัน เช่น Gemini ดีในการวางแผนและจัดการโค้ดภาพรวม ส่วน Sonic 3.7 เหมาะกับการเขียนโค้ดจริง อย่าง GPT-4.1 ที่เพิ่งลองใช้ก็ยังมีข้อจำกัดในความแม่นยำและการถามคำถามเยอะเกินไป แต่แน่นอนว่ามันจะพัฒนาไปเรื่อยๆ

บทสรุปจาก Insiderly

Vibe Coding คือการปฏิวัติวิธีการเขียนโปรแกรมที่ไม่ใช่แค่การพิมพ์โค้ด แต่เป็นการสื่อสารกับ AI ด้วยภาษาธรรมชาติที่มีโครงสร้างและบริบทครบถ้วน การใช้ AI อย่างชาญฉลาดต้องอาศัยแนวทางและกระบวนการที่นักพัฒนามืออาชีพใช้ เช่น การวางแผนละเอียด การใช้ version control อย่างเคร่งครัด การเขียนเทสต์ระดับสูง และการ refactor โค้ดอย่างสม่ำเสมอ

การสลับใช้เครื่องมือ AI หลายตัวพร้อมกัน และการเรียนรู้ที่จะรู้ว่าเมื่อไหร่ควรรีเซ็ตโค้ดใหม่ ช่วยลดปัญหาการสะสมโค้ดที่ไม่ดีและเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาอย่างมาก นอกจากนี้การใช้ AI ไม่จำกัดแค่การเขียนโค้ด แต่รวมถึงงาน DevOps หรือดีไซน์ก็ช่วยเร่งการสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ได้อย่างก้าวกระโดด

สุดท้าย ความสำเร็จของ Vibe Coding อยู่ที่การทดลองและปรับตัวอย่างต่อเนื่องกับเทคโนโลยีใหม่ๆ เพราะ AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และการเข้าใจวิธีใช้มันเหมือนภาษาการเขียนโปรแกรมใหม่จะเป็นทักษะที่สำคัญในอนาคตของการพัฒนาโปรแกรม

คำศัพท์เฉพาะทางที่น่าสนใจ

• Vibe Coding: การเขียนโปรแกรมโดยใช้การสื่อสารด้วยภาษาธรรมชาติกับ AI เพื่อให้ AI สร้างโค้ดให้แทนการเขียนโค้ดด้วยตนเอง
• LLM (Large Language Model): โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ถูกฝึกให้เข้าใจและสร้างข้อความภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ChatGPT, Claude
• IDE (Integrated Development Environment): เครื่องมือที่ใช้สำหรับเขียนและพัฒนาโปรแกรมที่รวมฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การเขียนโค้ด การดีบัก
• Version Control (Git): ระบบจัดการและติดตามการเปลี่ยนแปลงของโค้ดเพื่อความปลอดภัยและการทำงานร่วมกัน
• Refactor: การปรับปรุงโครงสร้างโค้ดให้ดีขึ้นโดยไม่เปลี่ยนพฤติกรรมของโปรแกรม
• Unit Test: การทดสอบโค้ดในระดับฟังก์ชันย่อยๆ เพื่อให้แน่ใจว่าฟังก์ชันทำงานถูกต้อง
• Integration Test: การทดสอบการทำงานร่วมกันของหลายส่วนในระบบ เพื่อให้แน่ใจว่าฟีเจอร์ทำงานครบถ้วน