Vibe Coding คืออนาคตของการเขียนโปรแกรมที่ไม่ควรมองข้าม

ในยุคที่ AI และโมเดลภาษาใหญ่ (Large Language Models - LLMs) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการเขียนโค้ดอย่างรวดเร็ว “Vibe Coding” เป็นคำที่ Andrej Karpathy ตั้งขึ้นเพื่ออธิบายแนวทางใหม่ของการเขียนโปรแกรมที่นักพัฒนาสามารถ “ปล่อยใจไปตามจังหวะ” ใช้ประโยชน์จากการเร่งความเร็วเชิงทวีคูณ และแทบไม่ต้องสนใจโค้ดที่แท้จริงอีกต่อไป

เราได้สำรวจความคิดเห็นของผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพในรุ่นปัจจุบันของ Y Combinator เพื่อเข้าใจว่าพวกเขามองเห็นอนาคตของวิศวกรรมซอฟต์แวร์อย่างไรในยุคของ Vibe Coding และบทความนี้จะสรุปและวิเคราะห์ประเด็นที่น่าสนใจจากการสนทนา พร้อมแสดงมุมมองเชิงลึกเพื่อให้เราเห็นภาพของเทรนด์นี้อย่างชัดเจน

Vibe Coding คืออะไร?

Vibe Coding คือแนวคิดที่นักพัฒนาสามารถมอบหมายงานให้ AI สร้างโค้ดแทนได้อย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง โดยแทบไม่ต้องกังวลกับรายละเอียดของโค้ดที่ถูกเขียนขึ้นจริงๆ การเขียนโค้ดแบบนี้ทำให้การพัฒนาซอฟต์แวร์มีความรวดเร็วและยืดหยุ่นมากขึ้นอย่างมหาศาล เพราะแทนที่จะต้องแก้ไขโค้ดทีละบรรทัด ผู้พัฒนาสามารถ “รีรอลล์” หรือให้ AI สร้างโค้ดเวอร์ชันใหม่ได้หลายครั้งจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

ในทางปฏิบัติ นี่คือการใช้ AI เป็นเหมือนผู้ช่วยเขียนโค้ดที่สามารถผลิตงานได้รวดเร็วและต่อเนื่อง เหมือนกับการสร้างภาพในเครื่องมืออย่าง MidJourney ที่เรามักจะกด “reroll” เพื่อให้ได้ภาพที่ดีที่สุดโดยไม่ต้องแก้ไขทีละจุด

มุมมองของผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพใน Y Combinator ต่อ Vibe Coding

จากการสำรวจผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพหลายรายใน YC รุ่นปัจจุบัน พบว่ามีความคิดเห็นที่น่าสนใจและหลากหลายเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของการเขียนโค้ดในยุคนี้:

• บทบาทของวิศวกรซอฟต์แวร์จะเปลี่ยนไปเป็น “Product Engineer”: ผู้ก่อตั้งจาก Outlet กล่าวว่า “รสนิยมของมนุษย์มีความสำคัญมากขึ้น เพราะเครื่องมือ Cogent ทำให้ทุกคนกลายเป็นวิศวกรที่เพิ่มประสิทธิภาพได้ 10 เท่า”
• ลดการเขียนโค้ดโดยตรง: Abhi จาก Astra กล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า “ผมแทบไม่เขียนโค้ดเลย แค่คิดและตรวจสอบ” ซึ่งสะท้อนถึงการที่ AI ช่วยลดภาระการเขียนโค้ดลงอย่างมาก
• ไม่ยึดติดกับโค้ดเดิม: Abhi จาก Copycat เล่าว่า “ผมไม่ติดกับโค้ดเดิมอีกต่อไป เพราะสามารถเขียนโค้ดได้เร็วขึ้น 3 เท่า จึงตัดสินใจลบทิ้งและเขียนโค้ดใหม่ได้ง่าย”
• การทำงานพร้อมกันหลายโปรเจกต์ด้วย AI: Yoav จาก Kasixty บอกว่าเขาเปิดหน้าต่าง Cursor สองหน้าต่างพร้อมกันและให้ AI ช่วยเขียนฟีเจอร์สองอย่างพร้อมกัน
• ความเร็วในการพัฒนาที่เร่งขึ้นอย่างทวีคูณ: ผู้ก่อตั้ง Trainloop ระบุว่า “จากที่เคยเร็วขึ้น 10 เท่าหนึ่งเดือนก่อน ตอนนี้เร็วขึ้นถึง 100 เท่า” และเขายังบอกว่า “ผมไม่ใช่วิศวกรแล้ว แต่เป็นคนทำผลิตภัณฑ์”

บทบาทใหม่ของวิศวกรซอฟต์แวร์ในยุค Vibe Coding

การเปลี่ยนแปลงที่เห็นได้ชัดคือการแบ่งแยกบทบาทของวิศวกรซอฟต์แวร์ออกเป็นสองสายหลัก:

1. Product Engineer: วิศวกรที่เน้นการทำงานร่วมกับผู้ใช้จริง เข้าใจความต้องการ และสามารถนำความคิดเห็นมาแปลงเป็นฟีเจอร์ใหม่ได้อย่างรวดเร็ว โดยใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยในการสร้างโค้ด
2. Systems Engineer หรือ Backend Engineer: วิศวกรที่เน้นการออกแบบและดูแลระบบโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน เช่น สถาปัตยกรรมระบบ การจัดการฐานข้อมูล และการปรับแต่งประสิทธิภาพของระบบในระดับลึก ซึ่ง AI ในปัจจุบันยังไม่สามารถทดแทนได้อย่างเต็มที่

สิ่งนี้สะท้อนความจริงว่า แม้ว่าการเขียนโค้ดแบบ Vibe Coding จะเร่งความเร็วในการพัฒนาขั้นต้น แต่การแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและการออกแบบระบบที่แข็งแกร่งยังต้องการความเชี่ยวชาญของมนุษย์

ข้อจำกัดของ AI ในการเขียนโค้ด: Debugging ยังต้องมนุษย์

หนึ่งในข้อจำกัดที่สำคัญที่ผู้ก่อตั้งหลายคนเน้นย้ำคือ AI ยังไม่เก่งในการแก้ไขข้อผิดพลาด (debugging) โดยเฉพาะการวิเคราะห์และแก้ไขบั๊กที่ซับซ้อนในโค้ด

มนุษย์ยังคงต้องรับผิดชอบในการตรวจสอบว่าโค้ดที่ AI สร้างขึ้นทำงานถูกต้องหรือไม่ และต้องคอยชี้แนะ AI อย่างชัดเจนเหมือนกับการสอนโปรแกรมเมอร์มือใหม่ให้รู้จักวิธีแก้ไขบั๊ก

วิธีการที่ Andrej Karpathy แนะนำคือการไม่พยายามแก้ไขโค้ดเดิม แต่ให้ “รีรอลล์” หรือเขียนใหม่ทั้งหมด เพราะการเขียนโค้ดด้วย AI มีค่าใช้จ่ายต่ำมากเมื่อเทียบกับการแก้ไขทีละจุด

เครื่องมือและโมเดล AI ที่ได้รับความนิยมในวงการ Vibe Coding

ในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในเครื่องมือและโมเดล AI ที่นักพัฒนานิยมใช้:

• Cursor: เป็นผู้นำตลาดในช่วงแรก แต่ยังมีข้อจำกัดเรื่องต้องบอกให้ AI รู้ว่าจะดูโค้ดส่วนไหนในโปรเจกต์
• Windsurf: กำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น เพราะสามารถดัชนีและเข้าใจโค้ดในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ได้เอง ทำให้ทำงานได้คล่องตัวกว่า Cursor
• Devon: ใช้สำหรับฟีเจอร์เล็กๆ แต่ยังไม่เหมาะกับงานที่ซับซ้อน เพราะไม่เข้าใจโครงสร้างโค้ดทั้งหมด
• ChatGPT และโมเดล Reasoning ต่างๆ: ยังถูกใช้เพื่อช่วยแก้ไขบั๊กและวิเคราะห์โค้ด เนื่องจากโมเดลเหล่านี้มีความสามารถ reasoning ที่ดีกว่า
• โมเดลใหม่ๆ เช่น O1 Pro, O3 และ DeepSeek R1: เริ่มได้รับความนิยมและใกล้เคียงกับ Claude Sonic 3.5 ที่เคยเป็นที่นิยมมาก
• Gemini: มีจุดเด่นเรื่อง context window ที่ยาว ทำให้ใส่โค้ดทั้งโปรเจกต์เข้าไปในบริบทเดียวและลองสั่งให้แก้ไขบั๊กได้ แต่ยังไม่เสถียร

สัดส่วนโค้ดที่เขียนโดย AI ในสตาร์ทอัพยุคใหม่

จากการสำรวจผู้ก่อตั้งใน YC กว่า 25% ระบุว่าโค้ดในโปรเจกต์ของพวกเขามากกว่า 95% ถูกสร้างโดย AI ซึ่งเป็นตัวเลขที่น่าทึ่งและสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการ

ผู้ก่อตั้งเหล่านี้ไม่ได้เป็นคนที่ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิค แต่เป็นกลุ่มที่มีความสามารถสูงและสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้ด้วยตัวเองในอดีต แต่ตอนนี้เลือกใช้ AI เป็นเครื่องมือหลักในการสร้างโค้ด

นอกจากนี้ ยังมีผู้ก่อตั้งรุ่นใหม่ที่เติบโตมาพร้อมกับเครื่องมือ Vibe Coding และแทบไม่เคยรู้จักโลกที่ไม่มี AI ช่วยเขียนโค้ดเลย สิ่งนี้เปลี่ยนแปลงวิธีเรียนรู้และพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมอย่างสิ้นเชิง

สิ่งที่ยังเหมือนเดิมและสิ่งที่เปลี่ยนไปในยุค Vibe Coding

แม้ว่า AI จะช่วยให้การเขียนโค้ดรวดเร็วและง่ายขึ้น แต่สิ่งที่ยังคงสำคัญคือ “รสนิยม” หรือ “taste” ของนักพัฒนาในการเลือกสร้างสิ่งที่ถูกต้องและเหมาะสมกับปัญหา

ในอดีต การเรียนรู้เขียนโปรแกรมต้องผ่านการฝึกฝนเรียนรู้ไวยากรณ์และโครงสร้างข้อมูลต่างๆ อย่างละเอียด แต่ในยุคนี้ ผู้ที่มีพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ เช่น คณิตศาสตร์และฟิสิกส์ สามารถเรียนรู้และผลิตโค้ดได้เร็วขึ้นมากด้วยเครื่องมือ AI โดยไม่ต้องผ่านการฝึกฝนแบบเดิม

อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้ที่จะ “อ่านโค้ด” และ “debug” อย่างลึกซึ้ง รวมถึงการเข้าใจระบบในภาพรวม ยังเป็นทักษะที่ต้องพัฒนาต่อไปเพื่อให้สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทบาทของการสัมภาษณ์และการประเมินทักษะวิศวกรในยุค AI

Triplebyte เป็นบริษัทที่สร้างระบบประเมินทักษะวิศวกรแบบอัตโนมัติมาตั้งแต่ปี 2015 ซึ่งก่อนยุค AI จะเน้นการทดสอบความรู้เชิงลึกและการแก้โจทย์โปรแกรมมิ่ง

ในยุค Vibe Coding การประเมินอาจต้องเปลี่ยนไปเพื่อเน้นความสามารถในการใช้เครื่องมือ AI และความเร็วในการพัฒนาผลิตภัณฑ์จริงมากขึ้น แทนที่จะเน้นการเขียนโค้ดด้วยมือเพียงอย่างเดียว

โจทย์คลาสสิก เช่น การสร้างเกม Tic Tac Toe อาจกลายเป็นเรื่องง่ายมากสำหรับ AI จึงต้องหาวิธีประเมินที่ลึกและซับซ้อนขึ้น โดยเน้นที่ความสามารถในการแก้ไขปัญหา วิเคราะห์โค้ด และมี “รสนิยม” ที่ดีในการเลือกใช้โค้ดที่เหมาะสม

ทักษะที่ยังคงสำคัญในยุค Vibe Coding

แม้ว่า AI จะช่วยเขียนโค้ดแทนในหลายๆ ด้าน แต่ทักษะสำคัญที่ยังต้องมีคือ:

• การอ่านและวิเคราะห์โค้ดเพื่อแยกแยะว่าโค้ดที่ AI สร้างขึ้นดีหรือไม่ดี
• ทักษะในการแก้ไขบั๊กและ debugging ที่ยังคงจำเป็นต้องใช้ความเข้าใจลึกซึ้งของมนุษย์
• ความสามารถในการออกแบบระบบและสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ในภาพรวม
• การมีรสนิยมที่ดีในการตัดสินใจเลือกวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสม

ทักษะเหล่านี้เป็นสิ่งที่ต้องฝึกฝนและพัฒนาอย่างตั้งใจ โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ต้องการเป็นวิศวกรหรือผู้ก่อตั้งที่โดดเด่นในยุคนี้

ความท้าทายของการพัฒนารสนิยมโดยไม่มีพื้นฐานการฝึกฝนแบบคลาสสิก

หนึ่งในคำถามที่น่าสนใจคือ “คนที่ไม่ผ่านการฝึกฝนแบบคลาสสิกจะพัฒนารสนิยมที่ดีได้อย่างไร?”

เพราะถ้ารสนิยมไม่ดี ผลิตภัณฑ์ที่สร้างขึ้นอาจล้มเหลวเมื่อต้องเผชิญกับผู้ใช้จริงและสเกลที่ใหญ่ขึ้น

โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงที่ reasoning models ยังไม่เก่งมากนักในเรื่อง debugging จึงต้องการวิศวกรที่มีความเข้าใจลึกซึ้งในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน และสามารถสื่อสารกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในอนาคตอาจเกิด “สองชั้นของวิศวกร” คือกลุ่มที่ “ดีพอ” สำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์ทั่วไปด้วย AI และกลุ่ม “ระดับยอดเยี่ยม” ที่มีความเข้าใจเชิงลึกและฝึกฝนมาอย่างตั้งใจเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ

ตัวอย่างประวัติศาสตร์และบทเรียนจากอดีต

การเปรียบเทียบกับประสบการณ์ของบริษัทใหญ่เช่น Facebook และ Twitter ช่วยให้เราเห็นภาพ:

• Facebook ใช้ PHP ในช่วงเริ่มต้นเพื่อเร่งการพัฒนา แต่เมื่อระบบโตขึ้นก็ต้องสร้างเครื่องมือและระบบใหม่เพื่อจัดการกับสเกลที่ใหญ่ขึ้น
• Twitter เผชิญกับปัญหาการสเกลที่ซับซ้อนมากกว่า เพราะการใช้งานมีความผันผวนสูงในช่วงเวลาสั้นๆ ทำให้ระบบล่มบ่อยครั้ง

ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่า การไปถึง “zero to one” หรือการสร้างโปรดักต์ต้นแบบอย่างรวดเร็วเป็นเรื่องหนึ่ง แต่การขยายระบบให้รองรับผู้ใช้จำนวนมากเป็นอีกเรื่องที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญสูงและโครงสร้างระบบที่แข็งแกร่ง

ข้อดีของการมีผู้ก่อตั้งที่มีพื้นฐานเชิงลึก

ผู้ก่อตั้งที่มีความรู้เชิงลึกทางเทคนิค เช่น Max Levchin (PayPal), Toby Lutke (Shopify) หรือ Patrick Collison (Stripe) มักมีข้อได้เปรียบที่สำคัญในการ:

• เข้าใจข้อจำกัดและข้อผิดพลาดของทีมงานได้อย่างรวดเร็ว
• สามารถตั้งคำถามและตรวจสอบงานของทีมอย่างเข้มข้น
• วางแผนและออกแบบระบบที่รองรับการเติบโตในระยะยาว

เรื่องราวจากประสบการณ์จริงของผู้ร่วมสนทนาในคลิปยังเน้นย้ำว่า การตรวจจับและเรียกคนที่ไม่ทำงานอย่างเต็มที่หรือให้ข้อมูลผิดพลาดเป็นทักษะสำคัญ ซึ่งไม่เพียงแต่ใช้กับคนจริง แต่ยังต้องใช้กับ AI agents ที่อาจ “บูลชิต” ได้เหมือนกัน

บทสรุปจาก Insiderly

Vibe Coding ไม่ใช่แค่แฟชั่นชั่วคราว แต่เป็นการปฏิวัติวิธีการเขียนโปรแกรมที่กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในวงการซอฟต์แวร์ การใช้ AI ช่วยให้การพัฒนารวดเร็วและมีประสิทธิภาพขึ้นอย่างทวีคูณ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดที่ต้องใช้ความรู้และทักษะของมนุษย์โดยเฉพาะในเรื่องการดีบักและออกแบบระบบในภาพรวม

เราควรมองเห็นภาพของวิศวกรในอนาคตที่จะมีสองสายหลัก คือสายที่เน้นการสร้างผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็วด้วยเครื่องมือ AI และสายที่เป็นผู้เชี่ยวชาญระบบระดับลึกที่สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งเพื่อรองรับการเติบโต

การพัฒนาทักษะ “รสนิยม” ในการเขียนโค้ดและการแก้ไขปัญหายังคงเป็นสิ่งที่ไม่อาจมองข้าม และการฝึกฝนอย่างมีเป้าหมาย (deliberate practice) จะเป็นกุญแจสำคัญสำหรับผู้ที่อยากเป็นผู้นำในยุคใหม่

ดังนั้น ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนาหรือผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพ การยอมรับและปรับตัวเข้ากับ Vibe Coding คือสิ่งจำเป็น หากไม่อยากถูกทิ้งไว้ข้างหลังในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงวงการอย่างรวดเร็วนี้