วิธีที่ AI เปลี่ยนสเปคเป็นฟีเจอร์และหน้าจอที่ใช้งานได้จริง

ความหมายของการสร้างจากคำสั่งเป็นลายลักษณ์อักษร

“คำสั่งเป็นลายลักษณ์อักษร” คือข้อความที่คุณใช้อธิบายสิ่งที่ต้องการสร้าง—เก็บให้อยู่ในรูปแบบที่ AI (และทีม) สามารถลงมือทำได้จริง

ในทางปฏิบัติ เป้าหมายไม่ใช่การเขียนที่สมบูรณ์แบบ แต่มันคือ ความตั้งใจที่ชัดเจน (ผลลัพธ์ที่ต้องการ) บวกกับ ขอบเขตที่ชัดเจน (อะไรทำได้ อะไรทำไม่ได้) เพื่อให้ระบบไม่ต้องเดา

อะไรนับเป็น “คำสั่งเป็นลายลักษณ์อักษร”

อาจเป็นทางการหรือไม่เป็นทางการก็ได้:

• บันทึกและข้อความ: “เพิ่มปุ่มส่งอีเมลยืนยันอีกครั้ง”
• User stories: “ในฐานะลูกค้า ฉันต้องการบันทึกที่อยู่จัดส่งเพื่อให้การชำระเงินเร็วขึ้น”
• Acceptance criteria: “เมื่อฉันล็อกอิน และคลิก ‘บันทึก’ ที่อยู่จะโผล่ในรายการและถูกตั้งเป็นค่าเริ่มต้น”
• กรณีพิเศษและข้อจำกัด: “ไม่อนุญาต PO box”, “ต้องทำงานบนมือถือ”, “เก็บข้อมูลในภูมิภาคที่เป็นไปตาม GDPR”

กุญแจคือข้อความต้องบรรยายทั้ง ผลลัพธ์ และ ข้อจำกัด เมื่อทั้งสองมีอยู่ AI จะสามารถเสนอหน้าจอ การไหล และรายละเอียดการนำไปใช้งานได้อย่างเชื่อถือได้โดยไม่ต้องคิดกฎธุรกิจขึ้นมาเอง

“ฟีเจอร์และหน้าจอที่ใช้งานได้จริง” หมายถึงอะไร

ฟีเจอร์ที่ใช้งานได้มากกว่าม็อกอัพ ปกติจะประกอบด้วย:

• หน้าจอ UI: เลย์เอาต์ ฟิลด์ฟอร์ม ปุ่ม สถานะข้อผิดพลาด
• การนำทางและการไหล: จุดเริ่มต้นของผู้ใช้ จุดที่ไปต่อ และสิ่งที่จะเกิดขึ้นเมื่อสำเร็จ/ล้มเหลว
• ตรรกะและกฎ: การตรวจสอบ ความยินยอม การคำนวณ การเปลี่ยนสถานะ
• ข้อมูล: อะไรถูกเก็บ เรียกคืน และอัปเดต (เมื่อใด)

ตัวอย่างเช่น “ที่อยู่ที่บันทึกไว้” ไม่ใช่แค่หน้าเดียว แต่มันคือชุดของหน้าจอ (รายการ เพิ่ม/แก้ไข) กฎ (ฟิลด์ที่ต้องกรอก ที่อยู่เริ่มต้น) และการเชื่อมต่อ (เรียก API อัปเดตสถานะในแอป)

วงจรการสร้างที่ช่วยด้วย AI

ทีมส่วนใหญ่จะอยู่ในวงจรง่ายๆ:

อธิบาย → สร้าง → ทบทวน → ปรับปรุง

คุณให้สเปค AI เสนอ UI/UX และการนำไปใช้ คุณทบทวนความถูกต้องและความเหมาะสมกับผลิตภัณฑ์ แล้วปรับสเปคจนผลลัพธ์ตรงกับความตั้งใจของคุณ

ถ้าคุณใช้แพลตฟอร์ม vibe-coding เช่น Koder.ai วงจรนี้มักจะแคบลงเพราะคุณทำงานต่อเนื่องได้ในที่เดียว: อธิบายฟีเจอร์ในแชท สร้างการเปลี่ยนแปลงในแอป แล้ววนแก้ไวด้วยคำขอเฉพาะจุด (และย้อนกลับเมื่อจำเป็น)

การตั้งความคาดหวัง

AI ช่วยเร่งร่างหน้าจอ แนะนำการไหล และผลิตโค้ดได้ แต่คนยังคงต้อง:

• ตัดสินใจด้านผลิตภัณฑ์และพิจารณาการแลกเปลี่ยน
• ตรวจสอบความถูกต้องตามข้อกำหนด
• ทดสอบพฤติกรรมจริง (โดยเฉพาะกรณีพิเศษ)
• รับประกันคุณภาพ ความปลอดภัย และความสอดคล้องกับส่วนอื่นของผลิตภัณฑ์

คิดว่า AI เป็นตัวเร่งให้ข้อความกลายเป็นร่างแรก (และร่างที่สอง)—แต่คนยังรับผิดชอบผลลัพธ์สุดท้าย

ข้อมูลนำเข้าที่ AI ใช้ได้ (และอะไรทำให้ชัดเจน)

AI ยืดหยุ่นกับ ฟอร์แมต แต่เอาจริงกับ ความชัดเจน มันทำงานได้จากย่อหน้าเดียว รายการหัวข้อ ชิ้นส่วน PRD หรือชุด user stories — ตราบใดที่ความตั้งใจและข้อจำกัดชัดเจน

ข้อมูลนำเข้าที่ดี (“วัตถุดิบ”)

จุดเริ่มต้นที่มีประโยชน์มักรวมถึง:

• User story: ใครต้องการอะไร และทำไม (เช่น “ในฐานะผู้จัดการร้าน ฉันต้องการอนุมัติการคืนเงินเพื่อควบคุมการขาดทุน”)
• ผู้ใช้เป้าหมาย: ทีมภายใน ลูกค้าที่จ่ายเงิน ผู้ดูแล ผู้ใช้ครั้งแรก ฯลฯ
• ข้อจำกัด: mobile-first, ต้องรองรับ dark mode, ต้องทำงานออฟไลน์, ต้องตรงกับระบบดีไซน์ที่มี, ขีดจำกัดด้านประสิทธิภาพ
• เกณฑ์ความสำเร็จ: คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าทำเสร็จ (เช่น “การอนุมัติคืนเงินใช้เวลาไม่เกิน 30 วินาทีและบันทึก audit entry”)

องค์ประกอบเหล่านี้บอก AI ว่าคุณกำลังสร้างอะไรและว่าอะไรถือเป็น “ดี” ซึ่งลดการคุยกลับไปมา

รายละเอียดสำคัญที่ AI ต้องการเพื่อไม่ให้เดา

เมื่อขาดข้อกำหนด AI จะเติมช่องว่างด้วยค่าตั้งต้นที่อาจไม่ตรงกับกฎธุรกิจของคุณ ให้รวม:

• บทบาทและสิทธิ์: ใครดู สร้าง แก้ไข ลบ อนุมัติได้บ้าง
• ฟิลด์ข้อมูล: ข้อมูลอะไรถูกเก็บ กฎการตรวจสอบ ความจำเป็นหรือไม่
• สถานะและการเปลี่ยนสถานะ: draft → submitted → approved → rejected และใครย้ายสถานะได้
• กรณีพิเศษ: ซ้ำ สถานะว่าง เน็ตช้า ข้อมูลไม่สมบูรณ์ การจัดการข้อผิดพลาด

ก่อน/หลัง: คลุมเครือเทียบกับชัดเจน

คลุมเครือ: “เพิ่มหน้าชำระเงินและทำให้เรียบง่าย”

ชัดเจน: “เพิ่ม checkout flow สำหรับผู้ใช้ที่ล็อกอิน ขั้นตอน: Address → Shipping → Payment → Review รองรับบัตร + Apple Pay เก็บที่อยู่ได้สูงสุด 3 รายการต่อผู้ใช้ แสดงภาษีและค่าส่งก่อนการชำระ หากชำระเงินล้มเหลว ให้เก็บตะกร้าไว้และแสดงตัวเลือกลองใหม่ ผลลัพธ์เมื่อสำเร็จ = สร้างคำสั่งซื้อ ส่งใบเสร็จทางอีเมล และลดสต็อก”

ทำไมความเฉพาะเจาะจงช่วยลดงานซ้ำและความประหลาดใจ

อินพุตที่ชัดเจนช่วยให้ AI ผลิตหน้าจอ ข้อความ การตรวจสอบ และตรรกะที่สอดคล้องกับข้อจำกัดจริง คุณจะได้สมมติฐานที่ตรงกันน้อยลง รอบการออกแบบน้อยลง และเส้นทางที่เร็วขึ้นจากร่างแรกไปยังสิ่งที่ทีมสามารถทบทวน ทดสอบ และปล่อยได้จริง

ขั้นตอนที่ 1: ทำความเข้าใจความตั้งใจและข้อกำหนด

ก่อน AI จะสร้างหน้าจอหรือเขียนโค้ด มันต้องเข้าใจว่าคุณ ตั้งใจ อะไร ไม่ใช่แค่คุณเขียนอะไร ขั้นตอนนี้คือการอ่านสเปคแบบผู้จัดการผลิตภัณฑ์: สกัดเป้าหมาย ผู้เกี่ยวข้อง และกฎที่ทำให้ฟีเจอร์ถูกต้อง

AI สกัดความตั้งใจจากข้อความธรรมดาอย่างไร

สเปคส่วนใหญ่มีบล็อกซ้ำๆ อยู่ไม่กี่อย่าง:

• เป้าหมาย: ความสำเร็จหน้าตาอย่างไร (เช่น “ลดการหลุดระหว่างสมัครสมาชิก”)
• ผู้กระทำ: ใครทำ (เช่น “ผู้ใช้แบบ guest”, “admin”)\n- การกระทำ: พวกเขาทำอะไร (เช่น “สร้าง”, “แก้ไข”, “อนุมัติ”, “ส่งออก”)\n- วัตถุ: การกระทำเกิดกับอะไร (เช่น “บัญชี”, “ใบแจ้งหนี้”, “โปรเจ็กต์”, “คอมเมนต์”)\n- กฎ: อะไรต้องเป็นจริง (เช่น “อีเมลต้องไม่ซ้ำ”, “admins ลบโพสต์ได้ทั้งหมด”)

เมื่อสิ่งเหล่านี้ชัดเจน AI จะเปลี่ยนข้อความเป็นความเข้าใจเชิงโครงสร้างที่ขั้นตอนต่อไปสามารถแปลงเป็น flow หน้าจอ ข้อมูล และตรรกะได้

การแมปวลีไปสู่แนวคิดผลิตภัณฑ์

AI ยังจำแนกแพตเทิร์นผลิตภัณฑ์ทั่วไปและแมปการพูดประจำวันไปสู่แนวคิดการนำไปใช้ ตัวอย่าง:

• “สร้างบัญชี” มักหมายถึง authentication flow (ฟอร์มสมัคร ยืนยันอีเมล รีเซ็ตรหัสผ่าน)
• “แดชบอร์ด” มักหมายถึง หน้าสรุปภาพรวม (เมตริก, กิจกรรมล่าสุด, ทางลัด)
• “เชิญเพื่อนร่วมงาน” บอกถึง บทบาท/สิทธิ์ และระบบเชิญ

การแมปนี้มีประโยชน์เพราะเปลี่ยนคำนามคลุมเครือให้เป็นบล็อกที่ชัดเจนซึ่งดีไซเนอร์และวิศวกรใช้ได้จริง

การสังเกตข้อมูลที่ขาดและการถามคำถามที่ถูกต้อง

แม้สเปคดีๆ ก็ยังมีช่องว่าง AI สามารถชี้สิ่งที่ขาดและเสนอคำถามชี้แจง เช่น:

• “มีบทบาทอะไรบ้าง แต่ละบทบาทเข้าถึงอะไรได้บ้าง?”
• “ถ้าผู้ใช้มีบัญชีอยู่แล้วจะเกิดอะไรขึ้น?”
• “ฟิลด์ใดจำเป็นและกฎการตรวจสอบความถูกต้องเป็นอย่างไร?”

การจัดการความกำกวมด้วยค่าตั้งต้น (และสมมติฐานชัดเจน)

บางครั้งคุณต้องก้าวต่อไปโดยไม่มีคำตอบ AI สามารถเลือกค่าตั้งต้นที่สมเหตุสมผล (เช่น กฎรหัสผ่านมาตรฐาน) ในขณะที่ ทำเครื่องหมายสมมติฐานเพื่อทบทวน จุดสำคัญคือต้องแสดงสมมติฐานให้ชัดเจนเพื่อให้มนุษย์ยืนยันหรือแก้ไขก่อนส่งขึ้นโปรดักชัน

ขั้นตอนที่ 2: เปลี่ยนข้อความเป็นแผนฟีเจอร์

เมื่อความตั้งใจชัดเจน ขั้นตอนต่อไปคือเปลี่ยนสเปคเป็นสิ่งที่สร้างได้จริง: แผนฟีเจอร์ คุณยังไม่ต้องการโค้ด แต่ต้องการโครงสร้าง

แมปข้อกำหนดไปสู่หน้าจอและการเดินทางของผู้ใช้

แผนที่ดีเริ่มจากแปลงประโยคเป็น หน้าจอ การนำทาง และเส้นทางผู้ใช้

ตัวอย่าง: “ผู้ใช้บันทึกรายการไว้ใน wishlist และดูทีหลัง” มักหมายถึง (1) การกระทำบนหน้าสินค้า (2) หน้าจอ wishlist (3) ช่องทางเข้าจากเมนูหลัก

ให้ AI ระบุหน้าจอแล้วอธิบายเส้นทาง "happy path" พร้อมทางเบี่ยงเบนทั่วไป (ยังไม่ล็อกอิน สินค้าหมด รายการว่าง)

แยกงานเป็นงานที่ทำได้จริง

ต่อมาให้ AI แยกฟีเจอร์ออกเป็นงานที่ทีมเข้าใจ:

• คอมโพเนนต์ UI (ปุ่ม ฟอร์ม สถานะว่าง สถานะโหลด)
• API endpoints (เช่น create/remove/list)
• การตรวจสอบและกฎ (ขีดจำกัด ฟิลด์ที่ต้องกรอก สิทธิ์)
• กรณีพิเศษ (ซ้ำ ออฟไลน์ ขัดแย้ง)

ที่นี่เองที่ข้อกำหนดคลุมเครือจะถูกเปิดเผย: ถ้าสเปคไม่บอกจะทำอย่างไรเมื่อผู้ใช้บันทึกสินค้าซ้ำ แผนควรถามคำถามนั้น

กำหนด acceptance criteria (เมื่อไหร่ถือว่าเสร็จ)

เก็บ acceptance criteria เป็นภาษาธรรมดา ตัวอย่าง:

• เมื่อผู้ใช้ล็อกอินแล้วแตะ “บันทึก” รายการจะขึ้นใน Wishlist ภายใน 2 วินาที
• ถ้าผู้ใช้ยังไม่ล็อกอิน ระบบจะขอให้ลงชื่อเข้าใช้แล้วกลับมายังสินค้านั้น
• Wishlist แสดงสถานะว่างพร้อมลิงก์กลับไปยังการท่องสินค้า

ควบคุมขอบเขต

ให้ AI ติดป้ายรายการเป็น must-have กับ nice-to-have (เช่น “แชร์ wishlist” อาจเป็น nice-to-have) เพื่อป้องกันการขยายงานโดยไม่รู้ตัว

ขั้นตอนที่ 3: สร้างหน้าจอ เลย์เอาต์ และ UX Flows

เมื่อมีแผนฟีเจอร์ AI ช่วยเปลี่ยนข้อความเป็นแผนที่หน้าจอและร่าง UI เบื้องต้น เป้าหมายไม่ใช่ดีไซน์เป๊ะขั้นสุด แต่เป็นโมเดลที่ทุกคนตรวจสอบได้

ร่างรายการหน้าจอและ flow ผู้ใช้

เริ่มจากบรรยาย "happy path" เป็นเรื่องสั้น: ผู้ใช้ต้องการอะไร เริ่มจากไหน แตะอะไร แล้วสำเร็จอย่างไร จากนั้น AI จะเสนอชุดหน้าจอขั้นต่ำและสิ่งที่ต้องอยู่ในแต่ละหน้าจอ

แล้วให้ AI เสนอทางเลือกทั่วไป: “ถ้ายังไม่ล็อกอิน?” “ถ้าไม่มีผลลัพธ์?” “ถ้าละทิ้งกลางทาง?” วิธีนี้ช่วยป้องกัน UI ที่ใช้ได้แค่ในเดโม

สร้าง wireframe หรือร่าง UI จากคำอธิบาย

ถ้าสเปคมีคำใบ้เลย์เอาต์ (เช่น “header มีช่องค้นหา, รายการผลลัพธ์มีฟิลเตอร์, ปุ่ม CTA หลักอยู่ด้านล่าง”) AI สามารถสร้างร่างโครงสร้างเช่น:

• โครงร่าง wireframe (ส่วนและลำดับความสำคัญ)
• ข้อเสนอคอมโพเนนต์ (การ์ด ตาราง แท็บ โมดัล)
• ตัวอย่างข้อความ (ป้ายปุ่ม ข้อความช่วยเหลือ ข้อความสถานะว่าง)

พรอมต์ที่ดีที่สุดรวม ลำดับความสำคัญของเนื้อหา (“แสดงราคาและสถานะเหนือคำอธิบาย”) กฎการโต้ตอบ (“ฟิลเตอร์คงอยู่ข้ามเซสชัน”) และ ข้อจำกัด (“mobile-first; ใช้งานด้วยนิ้วหัวแม่มือได้”)

ออกแบบสถานะ UI สำคัญ (ส่วนใหญ่สเปคมักคลุมเครือ)

ฟีเจอร์ที่ใช้งานได้ต้องมีมากกว่าสถานะปกติ ให้ AI ระบุและนิยามสถานะที่จะต้องพัฒนา:

• Loading: skeleton vs spinner, อะไรยังคลิกได้
• Empty: ข้อความที่จะปรากฏ และการกระทำต่อไป
• Error: การเขียนข้อความเป็นมิตร, พฤติกรรมลองใหม่, ทางเลือกสำรอง
• Success: ยืนยัน, ขั้นตอนถัดไป, แสดง toast หรือเปลี่ยนหน้า
• Permissions: ขอสิทธิ์อย่างไร เมื่อไร และถ้าปฏิเสธจะเกิดอะไร

การตัดสินใจในส่วนนี้ส่งผลโดยตรงต่อความพยายามในการพัฒนาและความเชื่อมั่นของผู้ใช้

รักษาความสอดคล้องด้วยระบบดีไซน์ง่ายๆ

AI ช่วยบังคับความสม่ำเสมอโดยเสนอคอมโพเนนต์ที่นำกลับมาใช้ซ้ำและกฎ: ขนาดตัวอักษร โทเค็นช่องว่าง สไตล์ปุ่ม และรูปแบบฟอร์ม

ถ้าคุณมีคอมโพเนนต์อยู่แล้ว ให้ระบุคู่มือภายใน เช่น design-system และขอให้ AI ใช้ผังนั้นแทนคิดแบบใหม่

ขั้นตอนที่ 4: แปลงฟีเจอร์เป็นข้อมูลและกฎ

ต่อไปคือแปลง “สิ่งที่แอปควรทำ” ให้เป็น สิ่งที่แอปต้องเก็บ และ สิ่งที่อนุญาตให้ทำ นี่คือที่สเปคเปลี่ยนเป็นโมเดลข้อมูลและชุดกฎธุรกิจ

ระบุเอนทิตีหลัก

AI เริ่มจากดึง "คำนาม" และแนวคิดหลักจากข้อความแล้วถือพวกมันเป็นเอนทิตี เช่น “ผู้ใช้สร้างโปรเจ็กต์และเพิ่มงาน และผู้จัดการอนุมัติเวลา” บ่งชี้เอนทิตีอย่าง User, Project, Task, TimeEntry

เสนอฟิลด์ ความสัมพันธ์ และข้อจำกัด

สำหรับแต่ละเอนทิตี AI เสนอฟิลด์ที่ต้องการ (และเตือนสิ่งที่ขาด):

• ฟิลด์: ชื่อ สถานะ วันที่ จำนวน หมายเหตุ ไฟล์แนบ
• ความสัมพันธ์: Project มี Tasks มากมาย; Task อยู่ภายใต้ Project; User มี Project หลายชิ้น
• ข้อจำกัด: ฟิลด์จำเป็นหรือไม่, ความเป็นเอกลักษณ์ (เช่น อีเมล), รูปแบบ (ISO date), ค่าอนุญาต (status = Draft/In Review/Approved)

มันควรชี้กรณีขอบเช่น “ต้องมีการสมัครสมาชิกที่ใช้งานได้เพียงหนึ่งต่อบัญชี” หรือ “ยอดรวมคำสั่งซื้อต้องเท่ากับผลรวมของบรรทัดรายการ” เป็นต้น

นิยามการตรวจสอบและกฎธุรกิจเป็นภาษาธรรมดา

ผลลัพธ์ที่ดีเก็บกฎให้อ่านง่าย ไม่ฝังในโค้ด ตัวอย่าง:

• “Task ไม่สามารถตั้งเป็น Done ได้หากยังไม่มีผู้รับผิดชอบ”
• “อนุญาตคืนเงินภายใน 30 วัน นอกจากคำสั่งที่กำลังเป็นข้อพิพาท”
• “ผู้จัดการอนุมัติเวลาได้เฉพาะโปรเจ็กต์ที่ตนดูแล”

วางแผนวงจรชีวิตข้อมูล

สุดท้ายแมปว่าเรคอร์ดเปลี่ยนอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป: สร้าง อัปเดต ลบ และเมื่อไม่ลบให้ทำอย่างไร (soft delete) AI ยังเสนอ audit trails และเวอร์ชันประวัติเมื่อสเปคต้องการการตรวจสอบย้อนกลับ

ขั้นตอนที่ 5: ผลิตโค้ดสำหรับ UI และตรรกะ

ตอนนี้คุณสามารถสร้างร่างโค้ดที่ใช้งานได้: UI ที่คนคลิก และตรรกะที่ทำให้มันทำงาน

ถ้าคุณใช้ Koder.ai ขั้นตอนนี้มักหมายถึงแพลตฟอร์มสร้างการนำไปใช้งาน full-stack จากการคุยในแชท โดยเลือกส่งออกซอร์สโค้ดเมื่อต้องการไปทำงานแบบดั้งเดิมต่อ

ฝั่งหน้า: คอมโพเนนต์ ฟอร์ม การ routing และ state

จากสเปค เช่น “เพิ่มหน้าสร้างโปรเจ็กต์ที่มีชื่อ เจ้าของ และการมองเห็น” AI สามารถสร้างโครง:

• คอมโพเนนต์เพจ (เลย์เอาต์ หัวเรื่อง ข้อความช่วยเหลือ)
• ฟอร์มพร้อมกฎตรวจสอบ (ฟิลด์จำเป็น ขีดจำกัดอักขระ)
• การ routing (เช่น /projects/new) และลิงก์นำทาง
• การจัดการ state (โหลด สำเร็จ ข้อผิดพลาด ปุ่มส่งปิด)

มันยังสามารถสร้างบล็อกที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ (เช่น <ProjectForm /> สำหรับสร้างและแก้ไข) เพื่อให้โค้ดคงรูปแบบเดียวกัน

ฝั่งแบ็กเอนด์: endpoints บริการ และการเช็คสิทธิ์

บนเซิร์ฟเวอร์ AI ร่าง “สัญญา” พื้นฐานสำหรับฟีเจอร์:

• Endpoints (POST /api/projects, GET /api/projects/:id)
• เมธอดบริการที่บังคับใช้กฎธุรกิจ (เช่น ชื่อไม่ซ้ำต่อ workspace)
• การเช็คสิทธิ์ (ใครสร้าง ใครแก้ไข)

กุญแจคือเชื่อมตรรกะแบ็กเอนด์กับกฎในสเปค (“เฉพาะ admins เปลี่ยน visibility เป็น private ได้”) แทนที่จะบันทึกสิ่งที่ UI ส่งมาเพียงอย่างเดียว

เชื่อม UI กับข้อมูล: การเรียก API แคชชิง และข้อผิดพลาด

AI สามารถต่อ UI เข้ากับไคลเอนต์ API ของคุณ (fetch/Axios/React Query ฯลฯ) รวมถึงการแคชและ retry ตามสมควร และสร้างการจัดการข้อผิดพลาดที่เป็นมิตร: ข้อความระดับฟิลด์สำหรับ validation และ fallback ชัดเจนสำหรับปัญหาเครือข่าย

// Example: submit handler with loading + error state
async function onSubmit(values) {
  setStatus({ loading: true, error: null });
  try {
    await api.post('/api/projects', values);
    router.push('/projects');
  } catch (e) {
    setStatus({ loading: false, error: 'Could not create project. Try again.' });
  }
}

(ส่วนของโค้ดใน fence ข้างต้นให้คงไว้เหมือนเดิม)

รักษาโค้ดให้อ่านง่าย

โค้ดที่สร้างมีประโยชน์เมื่อมันตาม convention ของคุณ: ตั้งชื่อชัดเจน โครงโฟลเดอร์คาดเดาได้ ฟังก์ชันเล็ก และยูทิลิตี้แชร์ร่วม (validators, API clients, permission helpers)

ถ้าคุณมี style guide หรือรูปแบบที่ชอบ ให้ระบุและอ้างอิงเอกสารภายในเช่น /engineering/frontend หรือ /engineering/api-guidelines

ขั้นตอนที่ 6: ต่อแต่งทุกอย่างให้เป็นฟีเจอร์ที่ใช้งานได้

ถึงตอนนี้คุณมีหน้าจอ คอมโพเนนต์ข้อมูล และกฎธุรกิจ การ "ต่อ" คือส่วนที่ชิ้นเหล่านั้นคุยกัน: ปุ่มทริกเกอร์การกระทำ การเรียก endpoint การอัปเดต UI และการตัดสินใจตามสิทธิ์

การนำทาง: ทำให้หน้าจอเข้าถึงได้

AI สามารถเชื่อมหน้าจอตามสเปคโดยสร้าง routes (URL หรือ path ของแอป) กำหนดพฤติกรรมหลังการกระทำสำคัญ และส่งบริบทระหว่างหน้า

ตัวอย่าง: “หลังบันทึก กลับไปยังรายการและเน้นรายการใหม่” กลายเป็น flow ชัดเจน—ส่งฟอร์ม → รอผล → ไปหน้ารายการ → แสดง toast และโฟกัสแถวใหม่

การพิสูจน์ตัวตน บทบาท และการควบคุมการเข้าถึง

สเปคมักกล่าวถึงบทบาท (“Admin แก้ไขได้, Viewer อ่านได้เท่านั้น”) การต่อหมายถึงต้องบังคับใช้ในหลายที่:

• กฎ UI: ซ่อนหรือปิดปุ่มที่ผู้ใช้ทำไม่ได้
• กฎ API: ปฏิเสธคำขอที่ละเมิดสิทธิ์
• ขอบเขตข้อมูล: ให้ผู้ใช้เห็นเฉพาะสิ่งที่พวกเขาอนุญาต

AI มีประโยชน์เพราะสามารถสร้างการเช็คที่สอดคล้องกันทั่วทั้งแอป ลดความเสี่ยงที่ "ดูเหมือนล็อก แต่ endpoint ยังทำงานได้"

การตั้งค่าสภาพแวดล้อมโดยไม่รั่วความลับ

ฟีเจอร์หลายอย่างต้องการคอนฟิก: URL เบสของ API, คีย์ analytics, feature flags, bucket เก็บข้อมูล ฯลฯ AI สามารถตั้งค่าต่างกันสำหรับ dev/staging/prod โดยเก็บความลับไว้นอกโค้ด

ผลลัพธ์ทั่วไปรวมถึง:

• .env templates (ใส่ค่าแทนที่ปลอดภัย)
• ตัวโหลดคอนฟิกที่อ่านจาก environment variables
• โน้ตชัดเจนว่าต้องตั้งค่าอะไรใน deployment และห้าม commit ความลับ

ยืนยันพฤติกรรม end-to-end

เป้าหมายคือลูปครบ: “คลิก → คำขอ → ตอบกลับ → อัปเดต UI” AI สามารถเติม glue code ที่ขาด (สถานะโหลด ข้อผิดพลาด retry) และสร้างเช็คง่ายๆ เช่น:

• คลิก “บันทึก” ส่ง payload ตามคาด
• ถ้าสำเร็จ อัปเดต UI และแคช/สถานะ
• ข้อผิดพลาดแสดงข้อความที่เข้าใจได้และเก็บค่าในฟอร์ม

นี่คือจุดที่ฟีเจอร์หยุดเป็นม็อกและเริ่มทำตัวเหมือนโปรดักชัน

ขั้นตอนที่ 7: ทดสอบและดีบักด้วยความช่วยเหลือของ AI

เมื่อฟีเจอร์ “ทำงานได้” ให้ทดสอบเหมือนผู้ใช้จริง (และโลกที่ยุ่งเหยิง) AI ช่วยแปลง acceptance criteria เป็นการตรวจสอบจริง และเร่งการดีบักงานที่น่าเบื่อ

สร้างเทสต์ตรงจาก acceptance criteria

ถ้าสเปคว่า “ผู้ใช้รีเซ็ตรหัสผ่านแล้วเห็นข้อความยืนยัน” AI สามารถเสนอเคสทดสอบที่ตรงกับคำกล่าวในหลายระดับ:

• Unit tests: ตรวจกฎเล็กๆ (เช่น ความยาวรหัสผ่าน หมดอายุโทเค็น)
• Integration tests: ยืนยันระบบคุยกันถูก (เช่น คำขอรีเซ็ตรหัสสร้างโทเค็นใน DB)
• UI checks: ยืนยันพฤติกรรม (เช่น toast แสดง ปุ่มถูกปิดขณะส่ง)

เทคนิคคือป้อน acceptance criteria ให้ AI พร้อมบริบทน้อยๆ: ชื่อฟีเจอร์ หน้าจอสำคัญ และ convention การทดสอบในโค้ดเบสของคุณ

สำรวจกรณีพิเศษก่อนที่ผู้ใช้จะเจอ

สเปคมักอธิบายเฉพาะเส้นทางปกติ AI มีประโยชน์ในการระดมกรณี "แล้วถ้า" ที่มักกลายเป็นตั๋ว support:

• ข้อมูลไม่ถูกต้อง: ฟิลด์ว่าง อักขระพิเศษ ยาวเกินไป วันที่ในอดีต
• เน็ตช้า/ไม่เสถียร: retry, timeout, ส่งซ้ำสองครั้ง, โหมดออฟไลน์
• การอัปเดตขัดแย้ง: สองแท็บ สองแอดมินแก้พร้อมกัน ข้อมูลแคชเก่า

คุณไม่จำเป็นต้องแก้ทุกกรณีทันที แต่ควรตัดสินใจว่ากรณีไหนสำคัญตามความเสี่ยงของผลิตภัณฑ์

ใช้ AI วินิจฉัยความล้มเหลวให้เร็วขึ้น

เมื่อเทสต์ล้ม ให้ AI ดู assertion ที่ล้ม logs, stack traces, และขั้นตอนทำซ้ำ มันจะ:

• เสนอสาเหตุที่เป็นไปได้ (เช่น race condition, ข้อมูล mock ไม่ครบ, ปัญหา timezone)
• ชี้ไปยังเส้นทางโค้ดที่น่าสงสัย
• แนะนำการแก้ไขขั้นต่ำและเทสต์ตามมาเพื่อไม่ให้บั๊กกลับมา

มองคำแนะนำของมันเป็นสมมติฐาน ยืนยันด้วยการรันเทสต์ซ้ำและตรวจพฤติกรรม UI

เช็คลิสต์ QA แบบสั้นสำหรับผู้ทบทวนที่ไม่ใช่เทคนิค

1. ทำงานหลักทำจนจบได้ไหม?
2. ข้อความข้อผิดพลาดอธิบายขั้นตอนถัดไปหรือไม่?
3. ทำงานได้สมเหตุสมผลบนเน็ตช้าหรือไม่ (ไม่มีการส่งซ้ำ ไม่มีข้อมูลหาย)?
4. สิทธิ์ดูเหมาะสมไหม (ใครเห็น/แก้ไขอะไรได้)?
5. ผลลัพธ์คงอยู่หลังรีเฟรชและบนอุปกรณ์/บัญชีอื่นไหม?

ขั้นตอนที่ 8: วนปรับ—จากร่างแรกสู่พร้อมปล่อย

ร่างโค้ดที่ AI สร้างมัก “พอให้โต้ตอบได้” แต่ยังไม่พร้อมปล่อย การวนปรับคือการเปลี่ยนร่างให้เชื่อถือได้—โดยคมกฎ สะสางกรณีพิเศษ และปรับในก้าวเล็กๆ ที่ตรวจสอบได้

วนตอบกลับเป็นอย่างไร (พรอมต์, diff, การเปลี่ยนเฉพาะจุด)

วงจรที่มีสุขภาพดีคือ: สร้าง → ทบทวน → ขอเปลี่ยนเฉพาะจุด → เปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลง → ทำซ้ำ

แทนที่จะพรอมต์ยกแอปใหม่ ให้ขออัปเดตเฉพาะจุด ถามให้ AI แก้เพียงหน้าจอ คอมโพเนนต์ กฎตรวจสอบ หรือคิวรี แล้วให้คืน diff หรือ "ก่อน/หลัง" ชัดเจน ทำให้ง่ายยืนยันว่าการเปลี่ยนแก้ปัญหาโดยไม่ส่งผลกระทบที่ไม่ตั้งใจ

ถ้า workflow รองรับ ให้เก็บการเปลี่ยนแปลงเป็นคอมมิตเล็กๆ และทบทวนเหมือน pull request ของเพื่อนร่วมทีม: ดู diff, รันแอป, ยืนยันพฤติกรรม

แพลตฟอร์มเช่น Koder.ai ได้ประโยชน์จากวิธีนี้: ใช้ “planning mode” เพื่อตกลง scope และ flow ก่อนแล้วค่อย generate และวนแก้เป็นชิ้นเล็กๆ พร้อม snapshot/rollback เมื่อทดลองหลุดเส้น

วิธีขอเปลี่ยนที่ดีที่สุด

คำขอคลุมเครือให้ผลคลุมเครือ คำขอที่ดีอ้างอิง:

• หน้าจอ: “Checkout → Payment screen”
• สถานะ: “เมื่อบัตรถูกปฏิเสธ” หรือ “เมื่อตะกร้าว่าง”
• พฤติกรรมที่คาดหวัง: “แสดงข้อผิดพลาดอินไลน์ เก็บผู้ใช้ไว้บนหน้าจอเดียวกัน และรักษาค่าในฟอร์ม”

เพิ่ม acceptance criteria ถ้าเป็นไปได้: “ปุ่ม ‘Pay’ ปิดจนกว่าฟิลด์จำเป็นถูกต้อง” หรือ “เมื่อเปลี่ยนประเทศจัดส่ง ให้คำนวณภาษีใหม่ทันที”

การเวอร์ชันและทบทวน: อะไรเปลี่ยนและทำไม

ถือผลลัพธ์จาก AI เป็นโค้ดของคุณเอง ให้มีโน้ตสั้นๆ ประกอบการอัปเดต: อะไรเปลี่ยน ทำไม และต้องทดสอบอะไร

เมื่อ AI แนะนำ refactor ให้ขออธิบายเจตนาและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น (เช่น “เปลี่ยนจังหวะการตรวจสอบ”, “เปลี่ยนวิธีจัดการ response API”)

รู้ว่าเมื่อไหร่ควรหยุดวนปรับ

การวนปรับจบเมื่อตรงตามเกณฑ์ปล่อยที่ชัดเจน กำหนดขอบเขต:

• Scope: อะไรรวมใน release นี้ vs เลื่อนออก
• Quality bar: flow สำคัญตรวจแล้ว ข้อผิดพลาดครอบคลุม เหตุการณ์ analytics ที่ต้องการอยู่
• Stability: ไม่มีบั๊กวิกฤตที่รู้ และการเปลี่ยนแปลงไม่ทำให้ผลลัพธ์ดีขึ้นมากขึ้น

เมื่อนั้น ให้แช่สเปค ปล่อย แล้ววางแผน iteration ถัดไปเป็นงานใหม่ที่มีขอบเขตชัดเจน

ข้อจำกัด ความปลอดภัย และแนวปฏิบัติที่ดี

AI แปลงสเปคเป็นฟีเจอร์ได้ครบถ้วนเกินคาด แต่ไม่ใช่ตัวแทนของดุลยพินิจ ให้ถือผลจาก AI เป็นร่างที่ต้องทบทวน โดยเฉพาะเมื่อเกี่ยวข้องกับข้อมูลผู้ใช้ การชำระเงิน หรือสิทธิ์

ความเป็นส่วนตัวและข้อมูลอ่อนไหว (สิ่งที่ไม่ควรวาง)

สมมติว่าทุกอย่างที่วางในพรอมต์อาจถูกจัดเก็บหรือรีวิว อย่าวาง:

• คีย์ API โทเค็นส่วนตัว รหัสผ่าน หรือความลับจาก .env
• ข้อมูลลูกค้าจริง (อีเมล ที่อยู่ เบอร์โทร), ตั๋ว support หรือการสนทนา
• โค้ดลับเฉพาะ บริษัท ข้อมูลการเงินภายใน หรือเอกสารทางกฎหมาย

ถ้าต้องการความสมจริง ให้ทำการนิรนาม: แทนชื่อด้วยตัวแทน ลบบางส่วนของ ID และอธิบายรูปแบบ (เช่น “10k users, 3 roles”) แทนการส่ง export ดิบ

พื้นฐานความปลอดภัยที่ AI ช่วยบังคับได้

AI มีประโยชน์สร้างการตรวจสอบความปลอดภัยพื้นฐาน แต่องค์กรยังต้องยืนยัน:

• การตรวจสอบอินพุต: ระบุฟิลด์ที่ต้องการ รูปแบบ และตรวจสอบฝั่งเซิร์ฟเวอร์ (ไม่ใช่แค่ UI)
• การตรวจสอบการยืนยันตัวตน: ระบุว่าใครดู/แก้ลบแต่ละทรัพยากรได้ และบังคับบน endpoint ทุกครั้ง
• หลัก least privilege: ให้บทบาทเริ่มจากขั้นต่ำ แล้วค่อยเพิ่มสิทธิ์อย่างตั้งใจ ให้ AI สรุปสิทธิ์ต่อบทบาทและแมปเป็น action

ข้อจำกัดทั่วไปที่ควรระวัง

• API ที่ AI สร้างขึ้นเอง: AI อาจอ้างถึง endpoint, เมธอด SDK, หรือตาราง DB ที่ไม่มีจริง ยืนยันกับสแตกของคุณ
• ความต้องการที่ไม่สอดคล้อง: คำพูดเล็กๆ อาจทำให้พฤติกรรมขัดแย้ง (เช่น “admins แก้ได้ทั้งหมด” vs “owners เท่านั้น”) จงมีแหล่งความจริงเดียว
• การหลุดจากระบบดีไซน์: UI อาจต่างกันระหว่างหน้าต่างๆ ล๊อกระบบดีไซน์ (spacing, สี, คอมโพเนนต์) และระบุซ้ำเมื่อพรอมต์

เช็คลิสต์ใช้งานจริงเพื่อพรอมต์ที่ดีกว่าและผลลัพธ์ที่ปลอดภัย

ก่อนขอให้สร้างโค้ดหรือหน้าจอ ให้ใส่:

1. เป้าหมายและสิ่งที่ไม่ใช่เป้าหมาย (what success looks like)
2. บทบาทผู้ใช้และสิทธิ์
3. โมเดลข้อมูล: เอนทิตีหลัก + ฟิลด์จำเป็น
4. กรณีพิเศษ (สถานะว่าง ข้อผิดพลาด การโหลด)
5. ข้อจำกัด: สแต็กเทคโนโลยี routing ระบบสไตล์ ความต้องการ accessibility
6. Acceptance criteria: ข้อความที่ทดสอบได้ว่าเสร็จ

ขั้นตอนต่อไป

เมื่อได้ต้นแบบ ให้กำหนดการทบทวนอย่างรวดเร็ว: เปรียบเทียบกับ roadmap ตัดสินว่าอะไรปล่อยได้ตอนนี้หรือเลื่อน แล้วบันทึกการเปลี่ยนแปลง

ถ้าต้องการความช่วยเหลือในการเปลี่ยนต้นแบบเป็นแผน ดู pricing หรือเรียกดูคำแนะนำที่เกี่ยวข้องใน /blog หากคุณกำลังสำรวจการพัฒนาด้วยแชท Koder.ai ถูกออกแบบมาสำหรับ workflow นี้: เปลี่ยนสเปคเป็นฟีเจอร์เว็บ แบ็กเอนด์ และมือถือที่ใช้งานได้ วนปรับเร็ว และส่งออกซอร์สโค้ดเมื่อต้องการ