Vibe Coding: พัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมกับ AI อย่างมืออาชีพ

Vibe Coding: พัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมกับ AI อย่างมืออาชีพ
VIBE-101

อบรมเชิงปฏิบัติการ 2 วัน ใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดให้เร็วขึ้นจริง พร้อมวิธีตรวจทานและทดสอบผลลัพธ์ก่อนนำไปใช้กับระบบงานจริง

12 ชั่วโมง ปานกลาง สอบถามค่าลงทะเบียน

วัตถุประสงค์

สั่งงาน AI ให้ได้โค้ดที่ใช้ได้จริง ไม่ใช่โค้ดที่ดูเหมือนถูก แยกออกว่างานแบบไหนควรให้ AI ทำ และงานแบบไหนต้องเขียนเอง ตรวจทานโค้ดจาก AI อย่างเป็นระบบ โดยเฉพาะเรื่องความปลอดภัยและข้อมูลรั่ว เขียนเทสต์คุมโค้ดที่ AI สร้าง ให้แก้ต่อได้โดยไม่พัง วางกติกาการใช้ AI ในทีมให้โค้ดยังอ่านรู้เรื่องและดูแลต่อได้

กลุ่มเป้าหมาย

นักพัฒนาที่เริ่มใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดแล้วแต่ยังไม่มั่นใจในผลลัพธ์ หัวหน้าทีมที่ต้องวางกติกาการใช้ AI ให้ทีม เจ้าหน้าที่ไอทีของหน่วยงานที่ต้องดูแลระบบเองโดยมีคนน้อย พื้นฐานที่ควรมี: เขียนโปรแกรมภาษาใดภาษาหนึ่งได้ และเคยใช้ Git มาบ้าง

รายละเอียด

ทำไมต้องเรียนหลักสูตรนี้

ทุกวันนี้ AI เขียนโค้ดให้ได้เร็วมาก ปัญหาจึงไม่ใช่ว่าจะให้มันเขียนอย่างไร แต่คือจะรู้ได้อย่างไรว่าโค้ดที่ได้มานั้นถูกต้อง ปลอดภัย และดูแลต่อได้

หลายทีมเริ่มใช้ AI แล้วรู้สึกว่างานเร็วขึ้นในสัปดาห์แรก แต่อีกสามเดือนต่อมากลับพบว่าโค้ดในโปรเจกต์อ่านไม่รู้เรื่อง แก้จุดหนึ่งพังอีกจุด และไม่มีใครกล้ารับผิดชอบว่าโค้ดส่วนไหนทำงานอย่างไร

หลักสูตรนี้ไม่ได้สอนแค่วิธีสั่งงาน AI แต่สอนวิธีทำงานร่วมกับมันแบบที่ ยังคุมคุณภาพงานได้ เหมาะกับทีมที่ต้องดูแลระบบใช้งานจริง ซึ่งความผิดพลาดมีต้นทุนสูง

สิ่งที่ทำให้หลักสูตรนี้ต่างออกไป

  • เน้นการตรวจทาน ไม่ใช่แค่การสั่งงาน ครึ่งหนึ่งของเวลาอบรมใช้ไปกับการอ่านและตรวจโค้ดที่ AI เขียน
  • มีตัวอย่างที่ AI ทำผิด ให้ผู้เรียนหาจุดผิดเอง เพื่อฝึกสายตาว่าโค้ดที่ดูเหมือนถูกนั้นผิดตรงไหนได้บ้าง
  • ลงมือกับโปรเจกต์จริง ไม่ใช่โจทย์สั้นๆ แต่เป็นการเพิ่มฟีเจอร์ลงในโค้ดที่มีอยู่แล้ว ซึ่งเป็นสถานการณ์จริงของการทำงาน
  • ได้กติกาการทำงานกลับไปใช้ สรุปเป็นแนวปฏิบัติที่ทีมนำไปปรับใช้ได้ทันที

เนื้อหาแต่ละวัน

วันที่ 1 — สั่งงานให้ได้ผลลัพธ์ที่ใช้ได้จริง

  • AI ช่วยเขียนโค้ดทำงานอย่างไร และทำไมมันถึงตอบผิดอย่างมั่นใจได้
  • ประเภทของเครื่องมือ: เติมโค้ดในบรรณาธิกรณ์ ผู้ช่วยแบบสนทนา และตัวแทนที่แก้ไฟล์เองได้
  • เขียนคำสั่งให้ได้โค้ดที่ต้องการ
    • ให้บริบทเท่าที่จำเป็น ไม่มากไม่น้อยเกินไป
    • ระบุข้อจำกัดให้ชัด เช่น เวอร์ชันภาษา ไลบรารีที่ห้ามเพิ่ม รูปแบบโค้ดของทีม
    • แบ่งงานใหญ่เป็นขั้นที่ตรวจได้ทีละขั้น
  • งานที่ AI ทำได้ดี เทียบกับงานที่ยังต้องเขียนเอง
  • ฝึกปฏิบัติ: เพิ่มฟีเจอร์ลงในโปรเจกต์ที่มีอยู่แล้ว ตั้งแต่อ่านโค้ดเดิมจนส่งงาน

วันที่ 2 — ตรวจทาน ทดสอบ และวางกติกาให้ทีม

  • อ่านโค้ดที่ AI เขียนอย่างเป็นระบบ ควรดูอะไรก่อนหลัง
  • ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและหาเจอยาก
    • เงื่อนไขขอบที่ไม่ได้จัดการ
    • คิวรีที่ทำงานถูกแต่ช้าจนใช้ไม่ได้เมื่อข้อมูลเยอะ
    • โค้ดที่ผ่านเทสต์แต่ผิดตรรกะทางธุรกิจ
    • ไลบรารีที่ถูกเพิ่มเข้ามาโดยไม่จำเป็น
  • ตรวจความปลอดภัยของโค้ดจาก AI
    • ช่องโหว่ SQL injection และ XSS ที่หลุดมาบ่อย
    • การตรวจสิทธิ์ที่หายไปเงียบๆ
    • ความลับที่ถูกเขียนติดลงไปในโค้ด
    • ข้อมูลอะไรที่ไม่ควรส่งให้ AI เห็น
  • ใช้ AI ช่วยเขียนเทสต์ และเหตุผลที่ต้องอ่านเทสต์ทุกบรรทัดก่อนเชื่อ
  • กติกาสำหรับทีม
    • เขียนคอมมิตอย่างไรให้รู้ว่าโค้ดส่วนไหนมาจาก AI
    • ขอบเขตที่อนุญาตให้ AI แก้ไขได้เอง
    • การทบทวนโค้ดเมื่อผู้เขียนคือ AI
  • ฝึกปฏิบัติ: ตรวจโค้ดที่มีข้อผิดพลาดซ่อนอยู่ แล้วแก้ให้ถูกต้อง

หลังจบหลักสูตร คุณจะทำสิ่งเหล่านี้ได้เอง

  • ประเมินได้ว่างานตรงหน้าควรให้ AI ช่วยหรือเขียนเองเร็วกว่า
  • เขียนคำสั่งที่ได้โค้ดใช้ได้ตั้งแต่รอบแรกบ่อยขึ้น
  • อ่านโค้ดที่ AI เขียนแล้วบอกได้ว่าจุดไหนน่าสงสัยและต้องตรวจเพิ่ม
  • วางกติกาการใช้ AI ให้ทีมโดยไม่ทำให้คุณภาพโค้ดตกลง

รูปแบบการอบรม

  • ลงมือทำบนเครื่องตัวเองตลอดการอบรม
  • ระยะเวลารวม 12 ชั่วโมง แบ่งเป็น 2 วัน
  • มีทั้งรอบในสถานที่และรอบออนไลน์

สิ่งที่ควรเตรียมมา

โน้ตบุ๊กที่ติดตั้งบรรณาธิกรณ์และ Git ไว้แล้ว พร้อมบัญชีเครื่องมือ AI ช่วยเขียนโค้ดที่ท่านใช้อยู่ หากยังไม่มี แจ้งทีมงานล่วงหน้าเพื่อแนะนำทางเลือกที่เหมาะกับงานของท่าน

รอบที่เปิดรับสมัคร

ยังไม่มีรอบที่เปิดรับสมัคร ติดต่อทีมงาน เพื่อจัดอบรมเฉพาะหน่วยงานได้