06 ก.ค. 2568·3 นาที
AI สำหรับผู้ก่อตั้งเดี่ยว: งานพัฒนาแอพที่ควรให้ AI ช่วย
คู่มือแบบปฏิบัติสำหรับผู้ก่อตั้งเดี่ยว: งานพัฒนาแอพส่วนไหนที่ AI ช่วยประหยัดเวลามากที่สุด และส่วนไหนที่ต้องการการตัดสินใจจากคนจริง
คู่มือแบบปฏิบัติสำหรับผู้ก่อตั้งเดี่ยว: งานพัฒนาแอพส่วนไหนที่ AI ช่วยประหยัดเวลามากที่สุด และส่วนไหนที่ต้องการการตัดสินใจจากคนจริง
เป้าหมายของคุณในฐานะผู้ก่อตั้งเดี่ยวเรียบง่าย: ปล่อยของเร็วขึ้น โดยไม่ ลดคุณภาพของผลิตภัณฑ์ลงโดยไม่รู้ตัว คู่มือนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่า AI จะช่วยลดงานที่น่าเบื่อได้ตรงไหน—และตรงไหนที่อาจสร้างงานเคลียร์เพิ่มขึ้นมาอีก
คิดว่า AI เป็นผู้ช่วยยืดหยุ่นสำหรับการ ร่างและตรวจเช็ค ไม่ใช่ตัวแทนตัดสินใจของคุณ ในบทความนี้ “การช่วยด้วย AI" รวมถึง:
ถ้าคุณมอง AI เหมือนเพื่อนร่วมทีมจูเนียร์ที่เร็วในการผลิตเนื้อหาแต่ยังไม่แน่นอนในการตัดสินใจ คุณจะได้ผลลัพธ์ดีที่สุด
แต่ละส่วนในคู่มือนี้ตั้งใจให้ช่วยแบ่งงานเป็นสามถัง:
กฎปฏิบัติ: ใช้ AI เมื่อผลงานนั้น ทำซ้ำได้ และต้นทุนของความผิดพลาด เล็ก (หรือจับได้ง่าย) ระมัดระวังมากขึ้นเมื่อข้อผิดพลาดมีราคาแพง, โต้ตอบกับผู้ใช้, หรือตรวจจับยาก
AI โดยทั่วไปจะไม่ให้คำตอบสุดท้ายที่สมบูรณ์แบบ แต่จะช่วยคุณไปถึงจุดเริ่มต้นที่ดีภายในไม่กี่นาที—ทำให้คุณสามารถใช้พลังงานที่จำกัดกับเรื่องสำคัญเช่น กลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ การแลกเปลี่ยนที่สำคัญ และความเชื่อมั่นของผู้ใช้
นี่คือคู่มือการจัดลำดับความสำคัญ ไม่ใช่คำแนะนำสำหรับเครื่องมือใดเครื่องมือหนึ่ง รูปแบบสำคัญกว่าชื่อแบรนด์
ผู้ก่อตั้งเดี่ยวล้มเหลวไม่ใช่เพราะขาดไอเดีย แต่เพราะหมดแบนด์วิดธ์ ก่อนจะขอให้ AI "ช่วยพัฒนาแอป" ให้ชัดก่อนว่าคุณขาดอะไรจริง ๆ
เขียนลงไปว่าข้อจำกัดใหญ่สุดตอนนี้คืออะไร: เวลา เงิน ทักษะ และสมาธิ “สมาธิ” สำคัญเพราะการสลับบริบท (ซัพพอร์ต การตลาด แก้บั๊ก ปรับสเปค) กินเวลาคุณโดยไม่รู้ตัว
เมื่อคุณตั้งชื่อข้อจำกัดแล้ว ให้เลือก คอขวดหลักหนึ่งอย่าง ที่จะจัดการก่อน ตัวอย่างที่พบบ่อยได้แก่:
ใช้ AI ก่อนกับงานที่ เกิดบ่อยและทำซ้ำได้ และที่ความผิดพลาดจะไม่ทำให้ระบบล่มหรือทำลายความไว้วางใจ คิดถึงร่าง สรุป เช็คลิสต์ หรือโค้ด "รอบแรก"—ไม่ใช่การตัดสินสุดท้าย
ถ้าคุณอัตโนมัติงานที่พบบ่อยและความเสี่ยงต่ำ คุณจะได้เวลากลับมาทำงานที่มนุษย์ทำได้ดีขึ้น: การตัดสินเชิงผลิตภัณฑ์ การคุยกับลูกค้า และการจัดลำดับความสำคัญ
ใช้คะแนนด่วน 1–5 สำหรับแต่ละงาน:
| ปัจจัย | ลักษณะของคะแนน "5" |
|---|---|
| เวลาที่ประหยัด | ประหยัดเป็นชั่วโมงต่อสัปดาห์ ไม่ใช่นาที |
| ความเสี่ยง | ถ้า AI ผิด ผลกระทบน้อยและกู้คืนได้ |
| ความเร็วในการรับข้อมูลย้อนกลับ | คุณตรวจสอบได้เร็ว (ภายในวันเดียว) |
| ต้นทุน | ค่าตัวเครื่องมือต่ำและค่าแก้ไขต่ำ |
บวกคะแนน แล้วเริ่มจากงานที่ได้คะแนนสูงสุด ก่อนค่อยขยับไปงานที่เสี่ยงสูงกว่า (เช่น ลอจิกหลักหรือการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดอ่อนด้านความปลอดภัย)
ก่อนจะสร้างอะไร ใช้ AI ทำให้ไอเดียหยาบ ๆ ของคุณชัดพอที่จะทดสอบ เป้าหมายไม่ใช่พิสูจน์ว่าคุณถูก แต่เพื่อค้นหาว่าอะไรผิด ไม่ชัดเจน หรือน้อยเกินไปอย่างรวดเร็ว
ขอให้ AI แปลแนวคิดของคุณเป็นสมมติฐานที่ทดสอบได้ภายในสัปดาห์:
จงทำให้แต่ละสมมติฐานวัดผลได้ (คุณยืนยันหรือปฏิเสธด้วยสัมภาษณ์ หน้าแลนดิ้ง หรือโพรโทไทป์ได้)
AI ดีมากสำหรับร่างคู่มือสัมภาษณ์และแบบสำรวจเวอร์ชันแรก—แต่คุณต้องเอาความชี้นำออก
ตัวอย่างพรอมต์ที่ใช้ซ้ำได้:
Create a 20-minute customer interview guide for [target user] about [problem].
Include 10 open-ended questions that avoid leading language.
Add 3 follow-ups to uncover current workarounds, frequency, and consequences.
จากนั้นเปลี่ยนประโยคที่ฟังดูว่า "จะดีไหมถ้า…" ให้เป็นคำถามเป็นกลางเช่น "วันนี้คุณจัดการเรื่องนี้อย่างไร?"
หลังการโทรแต่ละครั้ง ให้วางบันทึกแล้วขอให้ AI สกัด:
นอกจากนี้ให้ขอคำพูดต้นฉบับ (verbatim quotes) บ้าง — คำพูดเหล่านี้จะกลายเป็นข้อความโฆษณา ไม่ใช่แค่ข้อมูลเชิงลึก
สุดท้าย ให้ AI เสนอผู้ใช้เป้าหมายและประโยค JTBD แบบชัดเจนที่คุณจะส่งต่อ:
"เมื่อ ___ ฉันต้องการ ___ เพื่อที่ฉันจะได้ ___ ."
ถือว่านี่เป็นร่างทำงาน ถ้ามันไม่ตรงกับภาษาจริงจากการสัมภาษณ์ ให้ปรับจนเข้ากัน
วิธีที่เร็วที่สุดที่จะเสียเวลาหลายเดือนในฐานะผู้ก่อตั้งเดี่ยวคือการเพิ่ม "นิดหน่อย" ในทุกที่ AI เก่งในการเปลี่ยนไอเดียที่ไม่ชัดเจนให้เป็นขอบเขตที่มีโครงสร้าง—แล้วช่วยคุณตัดกลับให้เหลือสิ่งจำเป็นจริงๆ
ให้ AI ร่างรายการฟีเจอร์ MVP ตามผู้ใช้เป้าหมายและงานหลัก จากนั้นให้ลดรายการลงเป็นชุดเล็กที่สุดที่ยังให้ผลลัพธ์ครบถ้วน
วิธีการปฏิบัติ:
รายการ non-goals มีพลังช่วยให้คุณพูดว่า "ไม่อยู่ใน v0" ได้ง่ายขึ้น
เมื่อคุณมี 3–7 ฟีเจอร์ MVP ให้ขอให้ AI เปลี่ยนแต่ละอันเป็น user stories และ acceptance criteria คุณจะได้ความชัดเจนว่า "เสร็จ" คืออะไร พร้อมเช็คลิสต์สำหรับการพัฒนาและ QA
การตรวจทานของคุณเป็นก้าวสำคัญ มองหา:
AI ช่วยคุณจัดลำดับงานเป็นการปล่อยที่สอดคล้องกับเป้าหมายการเรียนรู้ ไม่ใช่กับรายการความปรารถนา
ตัวอย่างผลลัพธ์ที่วัดได้: "ผู้ใช้ 10 รายผ่านการเริ่มต้นใช้งาน", "30% สร้างโปรเจ็กต์แรก", หรือ "อัตราความผิดพลาดในการชำระเงิน <5%" ผูกแต่ละการปล่อยกับคำถามการเรียนรู้หนึ่งข้อ แล้วคุณจะปล่อยทีละน้อยได้เร็วขึ้นและมีการตัดสินใจที่ชัดเจนขึ้น
การวางแผน UX ที่ดีคือการตัดสินใจอย่างชัดเจนอย่างรวดเร็ว: หน้าจอมีอะไร คนเคลื่อนที่อย่างไร และเกิดอะไรขึ้นเมื่อมีปัญหา AI เร่งขั้นตอนคิดบนกระดาษนี้ได้เร็ว—โดยเฉพาะเมื่อคุณกำหนดข้อจำกัดชัด (เป้าหมายผู้ใช้, การกระทำหลัก, และเงื่อนไขความสำเร็จ)
ขอให้ AI เสนอโครงสร้างหลายทาง: แท็บ vs เมนูข้าง vs โฟลว์เดินนำ นี่ช่วยให้คุณเห็นความซับซ้อนได้แต่ต้น
ตัวอย่างพรอมต์: "สำหรับแอปติดตามนิสัย เสนอ 3 สถาปัตยกรรมข้อมูล รวมการนำทางหลัก หน้าจอสำคัญ และตำแหน่งของการตั้งค่า ปรับให้เหมาะกับการใช้งายมือเดียวบนมือถือ"
แทนที่จะขอ "wireframes" ให้ขอคำอธิบายทีละหน้าจอที่คุณสเก็ตช์ได้ในไม่กี่นาที
ตัวอย่างพรอมต์: "อธิบายเลย์เอาต์หน้าจอ 'Create Habit': ส่วนต่าง ๆ ฟิลด์ ปุ่ม ข้อความช่วยเหลือ และส่วนที่อยู่เหนือพับ คงไว้เรียบง่าย"
ให้ AI ผลิตเช็คลิสต์ "empty/error/loading" ต่อหน้าจอ เพื่อไม่ให้คุณค้นพบสถานะที่หายไประหว่างการพัฒนา
ขอให้รวม:
ให้ AI ตรวจฟลว์ปัจจุบันของคุณ (เป็นบูลเล็ตก็ได้) และชี้จุดที่มี摩擦
ตัวอย่างพรอมต์: "นี่คือฟลว์การเปิดใช้งาน ชี้จุดที่สับสน การตัดสินใจที่ไม่จำเป็น และเสนอเวอร์ชันสั้นลงโดยไม่เสียข้อมูลสำคัญ"
ใช้เอาต์พุตของ AI เป็นตัวเลือก—ไม่ใช่คำตอบ—แล้วเลือกฟลว์ที่เรียบง่ายที่สุดที่คุณปกป้องได้
คัดลอกเป็นพื้นที่ที่ให้ผลตอบแทนสูงจากการใช้ AI เพราะมันเปลี่ยนได้เร็วและคุณตัดสินใจเองได้ง่าย คุณไม่ต้องการถ้อยคำที่สมบูรณ์แบบ—คุณต้องการความชัดเจน ความสม่ำเสมอ และลดช่วงเวลาที่ผู้ใช้สับสน
ให้ AI ร่างประสบการณ์ครั้งแรก: หน้าต้อนรับ สถานะว่าง และ "ต่อไปจะเกิดอะไร" ป้อนเป้าหมายของผลิตภัณฑ์ เป้าหมายของผู้ใช้ และ 3 การกระทำแรกที่คุณต้องการให้ทำ แล้วขอสองเวอร์ชัน: สั้นมาก และแนะนำเล็กน้อย
กฎง่าย: ทุกหน้าจอเริ่มต้นควรตอบคำถามเดียว—"นี่คืออะไร?" "ทำไมฉันต้องสนใจ?" หรือ "ฉันต้องทำอะไรต่อ?"
ให้ AI สร้างโทนต่าง ๆ (เป็นมิตร vs เป็นทางการ) สำหรับสตริง UI เดียวกัน แล้วเลือกรูปแบบหนึ่งและล็อกไว้ ใช้มันกับปุ่ม ทูลทิป ยืนยัน และสถานะว่าง
ตัวอย่างพรอมต์ที่ใช้ซ้ำได้:
ให้ AI แปลงการตัดสินใจของคุณเป็นกฎที่วางในเอกสารโปรเจ็กต์ได้:
นี่ช่วยป้องกันการเปลี่ยนสไตล์เมื่อคุณปล่อยของ
AI เหมาะสำหรับเขียนข้อความผิดพลาดให้ปฏิบัติได้ รูปแบบที่ดีที่สุดคือ: เกิดอะไรขึ้น + ต้องทำอะไร + สิ่งที่บันทึกไว้/ไม่ถูกบันทึก
แย่: "Invalid input."
ดีกว่า: "Email address looks incomplete. Add '@' and try again."
เขียนในภาษาต้นทางก่อน เมื่อพร้อมค่อยใช้ AI แปลเป็นครั้งแรก แต่รีวิวด้วยมนุษย์สำหรับฟลว์สำคัญ (การชำระเงิน กฎหมาย ความปลอดภัย). เก็บสตริงสั้น ๆ และหลีกเลี่ยงสำนวนเพื่อให้การแปลสะอาด
การออกแบบ UI ที่ดีสำหรับผู้ก่อตั้งเดี่ยวคือเรื่องความสม่ำเสมอมากกว่าพิกเซล AI ช่วยเสนอจุดเริ่มต้นที่ "พอใช้ได้ดี" และช่วยตรวจงานเมื่อโปรดักต์เติบโต
ขอให้ AI เสนอระบบดีไซน์พื้นฐานที่นำไปทำใน Figma (หรือ CSS variables): พาเลตสีเล็ก ๆ สเกลฟอนต์ ขั้นของ spacing รัศมีมุม และกฎเลเยอร์เงา เป็นค่าดีฟอลต์ที่นำกลับมาใช้ได้ทุกที่
รักษาให้เล็กเจตนา:
AI ยังเสนอการตั้งชื่อโทเค็น (เช่น color.text.primary, space.3) เพื่อให้ UI สอดคล้องเมื่อรีแฟกเตอร์
ให้ AI สร้างเช็คลิสต์ "เสร็จ" ต่อคอมโพเนนต์: default/hover/pressed/disabled/loading, สถานะว่าง, ข้อผิดพลาด, และโน้ตการเข้าถึง เช่น ขนาดเป้าสัมผัสขั้นต่ำ ริ้วโฟกัส และจุดที่ต้องใช้ ARIA
สร้างพรอมต์ที่คุณรันกับทุกหน้าจอใหม่:
ข้อเสนอ AI เป็นจุดเริ่มต้น ไม่ใช่การเซ็นรับรอง ตรวจสอบความคอนทราสต์ด้วยเครื่องมือจริง ยืนยันขนาดการแตะบนอุปกรณ์ และทดสอบความใช้งานด้วยผู้ใช้ ความสอดคล้องวัดได้ แต่ความสามารถใช้งานยังต้องการการตัดสินของคุณ
AI มีค่าสูงในการเขียนโค้ดเมื่อคุณมองมันเป็นเพื่อนร่วมงานแบบ pair programmer ที่เร็ว: เก่งในร่างแรก งานซ้ำ และการแปล—ยังต้องการการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมและผลิตภัณฑ์จากคุณ
ถ้าคุณอยากใช้เวิร์กโฟลว์นี้มากขึ้น แพลตฟอร์ม vibe-coding อย่าง Koder.ai อาจมีประโยชน์สำหรับผู้ก่อตั้งเดี่ยว: คุณอธิบายสิ่งที่ต้องการในแชท แล้วมันโครงสร้างแอปจริง (เว็บ แบ็กเอนด์ และมือถือ) ที่คุณสามารถปรับได้อย่างรวดเร็ว—แล้วส่งออกซอร์สโค้ดเมื่อคุณต้องการควบคุมลึกขึ้น
ให้ AI สร้างการตั้งค่าที่น่าเบื่อแต่จำเป็น: โครงโฟลเดอร์ สเกเลตัน routing คอนฟิก linter เทมเพลตตัวแปรสภาพแวดล้อม และหน้าจอทั่วไปสองสามหน้า (ล็อกอิน การตั้งค่า สถานะว่าง) สิ่งนี้ทำให้คุณได้แอปที่รันได้เร็วขึ้น ซึ่งช่วยให้การตัดสินใจถัดไปง่ายขึ้น
ชัดเจนเกี่ยวกับคอนเวนชัน (การตั้งชื่อ เค้าโครงไฟล์ การจัดการสถานะ) ขอให้ออกผลเป็นไฟล์ขั้นต่ำสุดที่ต้องการ และอธิบายว่าแต่ละไฟล์ไปอยู่ตรงไหน
จุดดีคือการเปลี่ยนขนาด PR: ฟังก์ชันช่วยเหลือ การรีแฟกเตอร์โมดูลเดียว หรือ endpoint เดียวที่มีการตรวจสอบ ขอให้:
ถ้า AI ให้การเขียนใหม่แบบหลายไฟล์ขนาดใหญ่ ให้หยุดและแบ่งงาน
เมื่ออ่านโค้ดที่ไม่ใช่ของคุณ (หรือของคุณเมื่อหลายเดือนก่อน) ให้ AI แปลเป็นภาษาเรียบง่าย ชี้สมมติฐานเสี่ยง และเสนอรูปแบบที่ทดสอบได้ง่ายกว่า
พรอมต์ที่ได้ผล:
ก่อนรวมโค้ด ให้ให้ AI สร้างเช็คลิสต์ที่เหมาะกับ diff นั้นโดยเฉพาะ:
ถือว่าเช็คลิสต์คือสัญญาการจบงาน ไม่ใช่คำแนะนำเสริม
การทดสอบคือที่ที่ AI คืนทุนเร็วสำหรับผู้ก่อตั้งเดี่ยว: คุณรู้แล้วว่าควรเกิดอะไรขึ้น แต่การเขียนครอบคลุมและไล่จุดล้มเหลวใช้เวลามาก ใช้ AI เพื่อเร่งงานน่าเบื่อ ในขณะที่คุณรับผิดชอบความหมายของ "ถูกต้อง"
ถ้าคุณมี acceptance criteria เบา ๆ (หรือ user stories) ให้เปลี่ยนเป็นชุดทดสอบเริ่มต้น วาง:
และขอเทสต์ในเฟรมเวิร์กของคุณ
สองเคล็ดลับที่ทำให้ออกมามีประโยชน์:
ขอชื่อเทสต์ที่อ่านเหมือนข้อกำหนด ("rejects checkout when cart total is zero")
ขอ หนึ่งการยืนยันต่อเทสต์ เพื่อให้การล้มเหลวง่ายจะเข้าใจ
AI ดีในการสร้างข้อมูลตัวอย่างที่สมจริงแต่ไม่เปิดเผยตัวตน: ผู้ใช้ ตัวสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ การตั้งค่า และข้อมูลแปลก ๆ (ชื่อตวยาว อักขระพิเศษ ไซต์โซนเวลา). คุณยังขอ mock responses สำหรับ API ทั่วไป (auth, payments, email, maps) รวมทั้ง payload ข้อผิดพลาด
กฎเล็ก ๆ: ทุก mock ต้องมีทั้ง success และอย่างน้อยสองกรณีล้มเหลว (เช่น 401 unauthorized, 429 rate limited). นิสัยนี้ช่วยให้เห็นพฤติกรรมขอบเร็ว
เมื่อเทสต์ล้ม ให้วางเทสต์ที่ล้ม ข้อความผิดพลาด และฟังก์ชัน/คอมโพเนนต์ที่เกี่ยวข้อง แล้วขอให้ AI:
นี่เปลี่ยนการดีบักเป็นเช็คลิสต์สั้น ๆ แทนการเดินอย่างไม่มีจุดหมาย จงถือคำแนะนำเป็นสมมติฐาน ไม่ใช่คำตอบ
ก่อนแต่ละการปล่อย ให้สร้างเช็คลิสต์แมนนวลสั้น ๆ: เข้าสู่ระบบ ฟลว์หลัก สิทธิ์ การตั้งค่าที่สำคัญ และเส้นทาง "ห้ามแตก" เช่น การชำระเงินและการส่งออกข้อมูล จำกัดไว้ 10–20 รายการ และอัปเดตเมื่อคุณแก้บั๊ก—เช็คลิสต์จะกลายเป็นหน่วยความจำของคุณ
ถ้าต้องการกิจวัตรซ้ำได้ ให้จับส่วนนี้เข้ากับกระบวนการปล่อยของคุณใน /blog/safer-releases.
การวิเคราะห์เหมาะกับการช่วยของ AI เพราะเป็นงานเขียนเชิงโครงสร้าง: ตั้งชื่อให้สอดคล้อง แปลคำถามผลิตภัณฑ์เป็นเหตุการณ์ และหา gap เป้าหมายของคุณไม่ใช่การติดตามทุกอย่าง แต่เพื่อตอบคำถามไม่กี่ข้อใน 2–4 สัปดาห์ข้างหน้า
เขียน 5–8 คำถามที่คุณต้องการตอบจริง ๆ เช่น:
ให้ AI เสนอชื่อเหตุการณ์และพรอพเพอร์ตี้ที่เชื่อมกับคำถามเหล่านั้น ตัวอย่าง:
onboarding_started (source, device)onboarding_step_completed (step_name, step_index)project_created (template_used, has_collaborator)upgrade_clicked (plan, placement)subscription_started (plan, billing_period)แล้วตรวจสอบความสมเหตุสมผล: คุณจะเข้าใจความหมายของแต่ละเหตุการณ์ได้ในอีกหกเดือนหรือไม่?
แม้คุณจะยังไม่ติดตั้งแดชบอร์ด ให้ AI วางโครงมุมมอง "พร้อมตัดสินใจ":
upgrade_clicked) ถึงการซื้อนี่ช่วยให้คุณมีเป้าหมายและไม่ติดตั้งเหตุการณ์แบบสุ่ม
ขอให้ AI สร้างเทมเพลตบันทึกการทดลองที่วางใน Notion ได้:
ให้ AI ตรวจสอบรายการเหตุการณ์ของคุณเพื่อลดข้อมูล: หลีกเลี่ยงอินพุตข้อความเต็ม ใบติดต่อ ตำแหน่งแม่นยำ และสิ่งที่ไม่จำเป็น ใช้ enums (เช่น error_type) แทนข้อความดิบ และพิจารณาแฮช ID ถ้าคุณไม่จำเป็นต้องระบุตัวบุคคล
การปล่อยเป็นที่ที่ข้อพลาดเล็ก ๆ กลายเป็นเหตุล่ม AI มีประโยชน์เพราะงานปฏิบัติการซ้ำ ข้อความเยอะ และง่ายต่อการมาตรฐาน งานของคุณคือยืนยันรายละเอียด (ชื่อ ภูมิภาค ขีดจำกัด) ไม่ใช่เริ่มจากศูนย์
ขอให้ AI สร้างเช็คลิสต์ "pre-flight" ที่เหมาะกับสแตกของคุณ (Vercel/Fly.io/AWS, Postgres, Stripe ฯลฯ). ให้มันสั้นพอที่คุณจะรันทุกครั้ง
รวมรายการเช่น:
ถ้าคุณใช้แพลตฟอร์มที่มี snapshot และ rollback (เช่น Koder.ai สนับสนุน snapshots และ rollback พร้อมการส่งออกโค้ด) ให้ผนวกความสามารถเหล่านั้นเข้าไปในเช็คลิสต์เพื่อความสม่ำเสมอของกระบวนการปล่อย
ให้ AI ร่างรันบุ๊กที่ "ตัวคุณในอนาคต" ทำตามได้ตอนตีสอง ป้อน hosting provider, วิธี deploy, ประเภท DB, คิว งาน cron และ feature flags
รันบุ๊กที่ดีมี:
เตรียมเทมเพลตเอกสารเหตุการณ์ล่วงหน้า:
ถ้าต้องการให้ช่วยเปลี่ยนเป็นเทมเพลตที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้สำหรับแอปและสแตกของคุณ ให้ดู /pricing.
AI ดีที่ร่าง ตัวเลือก และการเร่งความเร็ว—แต่ไม่ได้มีความรับผิดชอบ เมื่อการตัดสินใจอาจทำร้ายผู้ใช้ เปิดเผยข้อมูล หรือล็อกคุณเข้ากับโมเดลธุรกิจที่ผิด ให้คงให้มนุษย์เป็นคนตัดสิน
งานบางอย่างเป็น "การตัดสินของผู้ก่อตั้ง" มากกว่า "การผลิตผลลัพธ์" มอบงานน่าเบื่อให้ AI แต่ไม่ใช่การตัดสินขั้นสุดท้าย
ถือพรอมต์เหมือนการเขียนบนไวท์บอร์ดในโคเวิร์กกิ้งสเปซ:
AI ช่วยเร่งงานเตรียมความพร้อม แต่บางเรื่องต้องคนรับผิดชอบ:
หยุดการมอบหมายและย้ายไปตรวจโดยมนุษย์เมื่อคุณรู้สึกว่า:
ใช้ AI เพื่อสร้างตัวเลือกและชี้จุดเสี่ยง—แล้วตัดสินใจด้วยตัวเอง.
ใช้ AI เมื่องานนั้นเป็นงานที่ ทำซ้ำได้ และความเสียหายจากความผิดพลาดมี ขนาดเล็ก กลับสภาพได้ หรือจับได้ง่าย วิธีทดสอบง่ายๆ คือ:
มอง AI เป็นเครื่องมือร่างและตรวจเช็ค ไม่ใช่ผู้ตัดสินขั้นสุดท้าย.
ให้คะแนนแต่ละงานจาก 1–5 ในหัวข้อต่อไปนี้:
รวมคะแนนแล้วเริ่มจากงานที่ได้คะแนนสูงสุดก่อน งานพวกนี้มักเป็นร่าง สรุป และเช็คลิสต์ ก่อนจะขยับไปยังงานที่เสี่ยงกว่า เช่น ลอจิกหลักหรือเรื่องความปลอดภัย.
สั่งให้ AI เปลี่ยนไอเดียของคุณเป็น 3–5 สมมติฐานที่ทดสอบได้ (ปัญหา คุณค่า พฤติกรรม) แล้วให้มันสร้าง คู่มือสัมภาษณ์ 20 นาที
ก่อนใช้คำถาม ให้แก้ไขเพื่อลดความลำเอียง:
หลังการสัมภาษณ์ นำบันทึกกลับไปให้ AI สกัด , , และ พร้อมคำพูดต้นฉบับไม่กี่ประโยค.
ให้ AI ช่วยเปลี่ยนแนวคิดที่ยังกว้างเป็นขอบเขตที่ชัดเจน:
จากนั้นแปลงแต่ละฟีเจอร์เป็น user stories และ acceptance criteria แล้วตรวจสอบด้วยตนเองเรื่องสิทธิ์ สถานะว่าง และกรณีล้มเหลว.
ให้อินพุตเป็นฟลว์แบบบูลเล็ต (หรือรายการหน้าจอ) แล้วขอจาก AI ว่า:
ใช้ผลงานเป็นตัวเลือก แล้วเลือกฟลว์ที่เรียบง่ายที่สุดที่คุณสามารถอธิบายเหตุผลได้สำหรับผู้ใช้เป้าหมายและงานหลักที่ต้องทำ.
ให้ AI ร่างสองเวอร์ชันของหน้าจอสำคัญ:
จากนั้นขอรูปแบบไมโครคอปปี้ในโทนเดียวกันแล้วยึดโทนเดียวไว้ เช่น:
ขอให้ AI เสนอชุดโทเค็นพื้นฐานที่นำกลับมาใช้ได้ทุกที่:
จากนั้นให้มันสร้างเช็คลิสต์ของคอมโพเนนต์ (default/hover/disabled/loading/focus + หมายเหตุเรื่องการเข้าถึง) แต่ต้องยืนยัน contrast และขนาดสัมผัสบนอุปกรณ์จริงด้วย.
จุดที่ใช้งานได้ดีคือการเปลี่ยน AI ให้เป็นเพื่อนเขียนโค้ดที่เร็ว:
ถ้า AI ส่งมาชุดใหญ่แบบหลายไฟล์ ให้หยุดแล้วแบ่งงานเป็นขั้นตอนขนาด PR ที่คุณรีวิวได้.
แปลง acceptance criteria เป็นชุดทดสอบเริ่มต้น:
AI ยังช่วยสร้างข้อมูลตัวอย่างและ mock API (ต้องมีทั้ง success และข้อผิดพลาดอย่างน้อยสองแบบ เช่น 401/429). เวลาดีบัก ให้นำเทสต์ที่ล้มเหลว ข้อความแสดงความผิดพลาด และโค้ดที่เกี่ยวข้องไปให้ AI เพื่อให้มันแยกสาเหตุที่เป็นไปได้พร้อมขั้นตอนวินิจฉัยขั้นต่ำแต่ละข้อ.
อย่าให้ AI ตัดสินเรื่องที่ต้องมีความรับผิดชอบหรือบริบทเชิงลึก:
อย่าใส่ความลับหรือข้อมูลส่วนบุคคลลงในพรอมต์ (API keys, tokens, โลกรันโปรดักชันที่มี PII). ใช้ AI ช่วยร่างเช็คลิสต์และรันบุ๊ก แล้วตรวจสอบกับสแตกจริงของคุณ (และพิจารณาการตรวจสอบด้านความปลอดภัยโดยมนุษย์เมื่อจำเป็น).
สำหรับข้อความผิดพลาด ให้ใช้รูปแบบ: เกิดอะไรขึ้น + ต้องทำอย่างไร + สิ่งที่บันทึกไว้.