13 ก.ย. 2568·4 นาที
CRUD ด่วนด้วย AI: แดชบอร์ดและแผงแอดมิน แบบไม่ฟุ่มเฟือย
เรียนรู้เวิร์กโฟลว์ปฏิบัติที่ใช้ AI ออกแบบโมเดลข้อมูล สร้างหน้าจอ CRUD และปล่อยแดชบอร์ด/แผงแอดมินได้เร็ว—โดยไม่ออกแบบเกินความจำเป็น.
เรียนรู้เวิร์กโฟลว์ปฏิบัติที่ใช้ AI ออกแบบโมเดลข้อมูล สร้างหน้าจอ CRUD และปล่อยแดชบอร์ด/แผงแอดมินได้เร็ว—โดยไม่ออกแบบเกินความจำเป็น.
แอป CRUD, แดชบอร์ด และแผงแอดมินคือ "หลังบ้าน" ของผลิตภัณฑ์: สถานที่ที่ข้อมูลถูกสร้าง ตรวจสอบ แก้ไข และรายงาน พวกมันมักไม่ต้องการ UX หรูหรา—แต่ต้องเชื่อถือได้ ง่ายต่อการนำทาง และเปลี่ยนแปลงได้เร็วเมื่อธุรกิจเปลี่ยน
แอปสไตล์แอดมินส่วนใหญ่ประกอบด้วยชิ้นส่วนซ้ำได้ไม่กี่อย่าง:
ถ้าคุณกำลังสร้างเครื่องมือภายในหรือ UI แอดมินแบบ MVP การทำชิ้นส่วนเหล่านี้ให้ถูกต้องมีค่ายิ่งกว่าการเพิ่มสถาปัตยกรรมขั้นสูงตั้งแต่ต้น
AI แข็งแกร่งเมื่อคุณใช้มันเป็นผู้ช่วยที่เร็วและคงเส้นคงวาสำหรับงานซ้ำๆ:
AI ไม่แม่นยำเท่าที่จะเป็น "ผู้ทำนายสถาปัตยกรรมทั้งระบบ"—ดังนั้นจะได้ผลดีกว่าเมื่อคุณให้โครงสร้างชัดเจนแล้วให้มันเติมช่องว่าง
"ไม่ฟุ่มเฟือย" คือการมุ่งมั่นที่จะ ส่งมอบเวอร์ชันที่ง่ายที่สุดซึ่งยังปลอดภัยและดูแลรักษาได้:
แนวทางนี้เหมาะกับ ทีมเล็ก, ผู้ก่อตั้ง, และ ทีมผลิตภัณฑ์ ที่ส่งเครื่องมือภายใน คอนโซลปฏิบัติการ และ UI แอดมินแบบ MVP—โดยเฉพาะเมื่อคุณต้องการให้มันใช้งานได้ในสัปดาห์นี้ ไม่ใช่แพลตฟอร์มที่จะดูแลรักษานานปี
ความเร็วมาจากการเลือกสิ่งที่ ไม่ สร้าง ก่อนจะให้ AI สร้างอะไร ให้ล็อกขอบเขตแคบที่ตรงกับงานแอดมินที่คุณต้องทำจริงๆ
เริ่มด้วยชุด "สิ่ง" ที่เล็กที่สุดที่แอปของคุณต้องจัดการ สำหรับแต่ละเอนทิตี ให้เขียนประโยคเดียวอธิบายว่าทำไมมันถึงมีและใครเป็นผู้ใช้งาน
ตัวอย่าง (ปรับตามโดเมนของคุณ):
แล้วจดความสัมพันธ์ที่จำเป็นเท่านั้น (เช่น Order → Customer, Order → หลาย Products). หลีกเลี่ยงเอนทิตีใน "อนาคต" เช่น AuditEvent, FeatureFlag, หรือ WorkflowStep เว้นแต่จำเป็นตั้งแต่วันแรก
แผงแอดมินเกี่ยวกับการกระทำ ไม่ใช่หน้าจอ เขียนงานไม่กี่อย่างที่คุ้มค่ากับโปรเจกต์:
ถ้างานไหนไม่สอดคล้องกับการทำงานจริงรายสัปดาห์ มันน่าจะเป็นตัวเลือกมากกว่าเป็นสิ่งจำเป็น
ตั้งเป้าตรงไปตรงมาเพื่อให้รู้ว่าคุณกำลังก้าวหน้า:
จดสิ่งที่คุณตัดสินใจจะข้าม: การสเกลหลายภูมิภาค, ตัวสร้างรายงานแบบกำหนดเอง, ลำดับชั้นบทบาทที่ซับซ้อน, event sourcing, ระบบปลั๊กอิน เก็บไว้ใน /docs/scope.md เพื่อให้ทุกคน (และ prompt ของ AI) อยู่ในแนวเดียวกัน
ความเร็วมาจากความคาดเดาได้ แอป CRUD ที่เร็วที่สุดสร้างบนเทคโนโลยี "น่าเบื่อ" ที่คุณรู้จักวิธีดีพลอย ดีบัก และจ้างคน
เลือกชุดที่พิสูจน์แล้วและยึดมันตลอดโปรเจกต์:
กฎปฏิบัติ: ถ้าคุณไม่สามารถ deploy แอป "Hello, auth + DB migration" ได้ภายในหนึ่งชั่วโมง สแตกนั้นไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีสำหรับเครื่องมือแอดมินที่ต้องการความเร็ว
ถ้าคุณอยากข้ามการเดินสายสแต็กทั้งหมด (โดยเฉพาะสำหรับเครื่องมือภายใน) แพลตฟอร์มแบบโค้ดจากแชทอย่าง Koder.ai สามารถสร้างฐานงานจากแชทได้—มักเป็นแอปเว็บ React กับแบ็คเอนด์ Go + PostgreSQL—และยังให้คุณส่งออกซอร์สโค้ดเมื่อต้องการควบคุมเต็มที่
AI เก่งเมื่อคุณใช้คอนเวนชันมาตรฐาน คุณจะเร็วขึ้นโดยพึ่งพา generator และค่าเริ่มต้น:
ถ้าสแคฟโฟลด์ดูเรียบ นั่นไม่เป็นไร แผงแอดมินประสบความสำเร็จเมื่อชัดเจนและเสถียร ไม่ใช่ดูหรู
เมื่อไม่แน่ใจ ให้เลือก server-rendered เสมอ คุณสามารถเพิ่มวิดเจ็ต reactive เล็กๆ ทีหลังได้
หลีกเลี่ยงการเสริมตอนต้น (event bus, microservices, คิวซับซ้อน, สถาปัตยกรรม multi-tenant) ให้แก่นข้อมูล CRUD, list/detail/edit และแดชบอร์ดพื้นฐานทำงานก่อน การรวมระบบง่ายกว่าหลังเมื่อกระดูกสันหลัง CRUD เสถียร
ถ้าคุณต้องการให้ AI สร้างหน้าจอ CRUD ที่สะอาด ให้เริ่มจากออกแบบข้อมูลก่อน หน้าจอเป็นแค่มุมมองของโมเดล เมื่อโมเดลคลุมเครือ UI (และโค้ดที่สร้าง) จะไม่สอดคล้อง: ชื่อฟิลด์ไม่ตรงกัน, ตัวกรองสับสน, ความสัมพันธ์ลึกลับ
จดเอนทิตีหลักที่แผงแอดมินต้องจัดการ (เช่น Customers, Orders, Products). สำหรับแต่ละเอนทิตี กำหนดฟิลด์ขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับฟลว์หลักที่คุณจะปล่อย
กฎช่วยได้: ถ้าฟิลด์ไม่ส่งผลต่อมุมมองรายการ, รายละเอียด, รายงาน, หรือสิทธิ์ มันคงไม่จำเป็นใน v1
การ normalize มีประโยชน์ แต่การแยกทุกอย่างเป็นตารางย่อยตั้งแต่ต้นอาจทำให้ช้าลงและทำให้ฟอร์มที่สร้างโดย AI ยุ่งยาก
ทำให้เรียบง่าย:
order.customerId).เครื่องมือแอดมินมักต้องการการติดตามขั้นพื้นฐาน เพิ่มฟิลด์ audit ตั้งแต่เริ่มเพื่อให้หน้าจอที่สร้างมีความสม่ำเสมอ:
createdAt, updatedAtcreatedBy (และถ้าต้องการ updatedBy)สิ่งนี้เอื้อต่อความรับผิดชอบ การตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง และการดีบักที่ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มเครื่องมือซับซ้อน
ผลลัพธ์จาก AI จะสะอาดขึ้นเมื่อสคีมาเป็นแบบคาดเดาได้ เลือกสไตล์การตั้งชื่อและยึดมัน (เช่น ฟิลด์ camelCase, ชื่อเอนทิตีเอกพจน์)
ตัวอย่าง ตัดสินใจว่าจะใช้ customerId หรือ customer_id—แล้วใช้แบบเดียวกันทุกที่ ความสม่ำเสมอจะลดการแก้ไขแยกชิ้นและทำให้ฟิลเตอร์ ฟอร์ม และกฎการตรวจสอบตรงกันโดยธรรมชาติ
AI สามารถสร้างโค้ดได้จำนวนมากอย่างรวดเร็ว—แต่ถ้าไม่มีโครงสร้าง prompt ที่ทำซ้ำได้ คุณจะได้ผลลัพธ์ที่ชื่อไม่ตรงกัน, การตรวจสอบไม่สอดคล้อง, และรูปแบบที่ "เกือบเหมือนกัน" ข้ามหน้าจอที่แก้ยาก เป้าหมายคือทำให้ AI ทำงานเหมือนเพื่อนร่วมทีมมีวินัย: คาดเดาได้, จำกัดขอบเขต, และสอดคล้องกับแผนเดียว
สร้างเอกสารสั้นๆ ที่คุณวางในทุก prompt การสร้าง รักษาให้คงที่และติดเวอร์ชัน
App brief ควรมี:
สิ่งนี้หยุดโมเดลไม่ให้คิดผลิตภัณฑ์ใหม่ทุกครั้งที่ขอหน้าจอใหม่
ถ้าคุณใช้บิลเดอร์แบบสนทนาเช่น Koder.ai ให้ถือ brief นี้เป็น "system prompt" ของโปรเจกต์: เก็บไว้ในที่เดียวและใช้ซ้ำเพื่อให้แต่ละหน้าจอสร้างภายใต้ข้อจำกัดเดียวกัน
ก่อนสร้างอะไร ให้ขอ AI วางแผนที่ชัดเจน: ไฟล์ใดจะถูกเพิ่ม/เปลี่ยน แต่ละไฟล์มีอะไร และสมมติฐานใดที่ทำไว้
แผนนี้คือจุดตรวจของคุณ ถ้ารายการไฟล์ดูผิด (มีนามธรรมเกินไป, เฟรมเวิร์กเพิ่มมาโดยไม่จำเป็น, โฟลเดอร์ใหม่ที่คุณไม่ได้ขอ) ให้แก้แผนก่อนจะสร้างโค้ด
การดูแลรักษามาจากข้อจำกัด ไม่ใช่ความคิดสร้างสรรค์ ใส่กฎเช่น:
ระบุค่าพื้นฐานที่คุณต้องการเพื่อให้หน้าจอ CRUD ทุกหน้ารู้สึกเป็นระบบเดียวกัน
เมื่อคุณตัดสินใจ (เช่น "soft delete สำหรับผู้ใช้", "คำสั่งซื้อแก้ไขไม่ได้หลังจ่ายแล้ว", "ค่า pageSize เริ่มต้น 25") ให้เขียนลงใน changelog แล้ววางบรรทัดที่เกี่ยวข้องใน prompt ตัวถัดไป
นี่คือวิธีง่ายที่สุดที่จะหลีกเลี่ยงความไม่สอดคล้องเล็กๆ ที่หนาจอแรกทำอย่างหนึ่งและหน้าภายหลังทำอีกแบบ—โดยที่คุณไม่สังเกตจนขึ้น production
โครงที่มีประโยชน์คือบล็อกซ้ำได้สามบล็อก: App Brief, Non-Negotiable Constraints, และ Current Decisions (Changelog) ทำให้แต่ละ prompt สั้น ทำซ้ำได้ และยากที่จะเข้าใจผิด
ความเร็วมาจากการทำซ้ำ ไม่ใช่ความฉลาด ปฏิบัติต่อ CRUD เป็นรูปแบบผลิตภัณฑ์: หน้าจอเดียวกัน คอมโพเนนต์เดียวกัน พฤติกรรมเดียวกัน—ทุกครั้ง
เลือกเอนทิตี "หลัก" หนึ่งตัว (เช่น Orders, Customers, Tickets) แล้วสร้างลูปครบชุดก่อน: list → detail → create → edit → delete อย่าสร้างห้าเอนทิตีแบบค้างๆ ครึ่งๆ หนึ่งชุดที่เสร็จก่อนจะกำหนดค่านิสัยสำหรับที่เหลือ
สำหรับแต่ละเอนทิตี ยึดโครงสร้างที่สม่ำเสมอ:
มาตรฐานคอลัมน์ตารางของคุณ (เช่น Name/Title, Status, Owner, Updated, Created) และคอมโพเนนต์ฟอร์ม (text input, select, date picker, textarea). ความสม่ำเสมอทำให้ผลลัพธ์จาก AI ตรวจสอบง่ายและผู้ใช้เรียนรู้เร็วขึ้น
หน้าจอ CRUD ดูเป็นมืออาชีพเมื่อจัดการเงื่อนไขจริงได้:
สถานะพวกนี้ซ้ำซ้อน—ซึ่งหมายความว่าเหมาะที่จะทำให้เป็นมาตรฐานและนำกลับมาใช้ใหม่
Generate CRUD UI for entity: <EntityName>.
Follow existing pattern:
1) List page: table columns <...>, filters <...>, pagination, empty/loading/error states.
2) Detail page: sections <...>, actions Edit/Delete with confirmation.
3) Create/Edit form: shared component, validation messages, submit/cancel behavior.
Use shared components: <Table>, <FormField>, <Select>, <Toast>.
Do not introduce new libraries.
เมื่อเอนทิตีแรกดูถูกต้อง ให้ใช้สูตรเดียวกันกับเอนทิตีอื่นๆ โดยปรับน้อยที่สุด
การยืนยันตัวตนและสิทธิ์เป็นจุดที่เครื่องมือแอดมิน "เร็ว" สามารถกลายเป็นโปรเจกต์หลายเดือน เป้าหมายคือเรียบง่าย: ให้เฉพาะคนที่ถูกต้องเข้าถึงหน้าจอและการกระทำที่ถูกต้อง—โดยไม่ต้องคิดระบบความปลอดภัยทั้งชุด
เริ่มด้วยโมเดลบทบาทจิ๋วแล้วขยายเฉพาะเมื่อมีความจำเป็นชัดเจน:
ถ้ามีคนขอบทบาทใหม่ ให้ถามว่าหน้าจอหรือการกระทำใด จริงๆ ถูกบล็อกในวันนี้ บ่อยครั้งกฎระดับเรคคอร์ดเพียงพอ
ทำสิทธิ์เป็นสองชั้น:
/admin/users เฉพาะ Admin; /admin/reports สำหรับ Admin+Editor).เก็บกฎให้ชัดเจนและใกล้กับโมเดลข้อมูล: "ใครอ่าน/อัปเดต/ลบเรคคอร์ดนี้ได้?" ดีกว่ารายการข้อยกเว้นยาวๆ
ถ้าบริษัทใช้ Google Workspace, Microsoft Entra ID, Okta, Auth0 หรือคล้ายกัน ให้ผสาน SSO และแมป claims/groups ไปยังสามบทบาทของคุณ หลีกเลี่ยงการเก็บรหัสผ่านเองเว้นแต่จำเป็น
แม้แผงแอดมินพื้นฐานก็ควรบันทึกเหตุการณ์สำคัญ:
บันทึกว่าใครทำ เมื่อไร จากบัญชีใด และมีการเปลี่ยนแปลงอะไร มันมีค่าในการดีบัก ปฏิบัติตามนโยบาย และความสบายใจ
แดชบอร์ดที่ดีคือเครื่องมือสำหรับการตัดสินใจ ไม่ใช่ "หน้าแรก" วิธีเร็วที่สุดที่จะโอเวอร์บิลด์คือพยายามสร้างภาพทุกอย่างที่ฐานข้อมูลรู้ แทนที่จะทำเช่นนั้น ให้เริ่มโดยเขียนคำถามไม่กี่ข้อที่ผู้ปฏิบัติงานต้องการคำตอบภายใน 30 วินาที
ตั้งเป้า 5–8 เมตริกหลัก แต่ละเมตริกต้องผูกกับการตัดสินใจที่ใครบางคนทำได้วันนี้ (อนุมัติ, ติดตาม, แก้ไข, ตรวจสอบ). ตัวอย่าง:
ถ้าเมตริกไม่เปลี่ยนพฤติกรรม มันคือการรายงาน ไม่ใช่วัสดุแดชบอร์ด
แดชบอร์ดดูฉลาดเมื่อสามารถแบ่งได้ดี เพิ่มตัวกรองคงที่ไม่กี่ตัวข้ามวิดเจ็ต:
ตั้งค่าเริ่มต้นที่สมเหตุสมผล (เช่น 7 วันที่ผ่านมา) และทำให้ตัวกรองจำค่าเพื่อไม่ต้องตั้งใหม่ทุกครั้ง
กราฟอาจช่วยได้ แต่สร้างงานเพิ่มขึ้น (การเลือก aggregation, สถานะว่าง, การจัดแกน) ตารางเรียงได้มักให้คุณค่าก่อน:
ถ้าจะเพิ่มกราฟ ให้ทำเป็นการปรับปรุงทีหลัง ไม่ใช่อุปสรรคก่อนปล่อย
การส่งออก CSV มีประโยชน์ แต่ปฏิบัติต่อมันเป็นการกระทำที่มีสิทธิพิเศษ:
สำหรับแนวทางการรักษาความสอดคล้องของประสบการณ์แอดมิน ให้ดู /blog/common-overengineering-traps.
ความเร็วเป็นชัยชนะก็ต่อเมื่อแอปปลอดภัยในการใช้งาน ข่าวดีคือ สำหรับแอป CRUD และแผงแอดมิน ชุดราวกันตกเล็กๆ ครอบคลุมปัญหาส่วนใหญ่โดยไม่ต้องเพิ่มสถาปัตยกรรมหนัก
ตรวจสอบอินพุตใน UI เพื่อลดความหงุดหงิด (ฟิลด์ที่ต้องมี, รูปแบบ, ช่วงค่า) แต่ถือว่าการตรวจสอบฝั่งเซิร์ฟเวอร์เป็นสิ่งจำเป็น สมมติว่าไคลเอ็นท์อาจถูกข้ามได้
บนเซิร์ฟเวอร์ บังคับใช้:
เมื่อขอ AI สร้าง endpoints ให้ขอ schema การตรวจสอบร่วมกัน (หรือกฎที่ทำซ้ำถ้าสตack ไม่รองรับการแชร์) เพื่อให้ข้อผิดพลาดคงที่ระหว่างฟอร์มและ API
UI แอดมินพังเมื่อรายการแต่ละหน้าแสดงพฤติกรรมต่างกัน เลือกรูปแบบหนึ่งแล้วใช้ทั่วทุกแห่ง:
page + pageSize (หรือ cursor pagination หากจำเป็นจริงๆ)sortBy + sortDir พร้อม allowlist ของฟิลด์ที่เรียงได้q สำหรับการค้นหาแบบข้อความง่าย ๆ พร้อมตัวกรองเชิงโครงสร้างถ้ามีคืนค่าที่คาดเดาได้: { data, total, page, pageSize }. ทำให้หน้าจอ CRUD ที่สร้างซ้ำได้และทดสอบง่ายขึ้น
โฟกัสความเสี่ยงที่เกิดบ่อย:
ตั้งค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัย: ปฏิเสธเป็นค่าเริ่มต้น, บทบาทสิทธิ์น้อยที่สุด, และ rate limit แบบอนุรักษ์บน endpoints ที่ละเอียดอ่อน
เก็บความลับไว้ใน environment variables หรือตัวจัดการความลับของการดีพลอย อย่า commit ค่าที่สำคัญ
เพิ่มการตรวจสอบง่ายๆ ใน workflow ของคุณ: ใส่ .env ใน .gitignore, มีไฟล์ตัวอย่าง .env.example, และสแกนหา "ความลับในคอมมิต" ใน CI (regex ง่ายๆ ก็ช่วยได้)
ความเร็วไม่ใช่แค่ "ปล่อยเร็ว" แต่ยังหมายถึง "ไม่ทำให้พังทุกครั้งที่ปล่อย" ลูกเล่นคือเพิ่มการตรวจสอบน้ำหนักเบาที่จับข้อผิดพลาดชัดเจนโดยไม่เปลี่ยนแอป CRUD ให้เป็นโครงการวิทยาศาสตร์
โฟกัสที่ฟลว์ไม่กี่อย่างที่ถ้าพังจะทำให้แอดมินใช้งานไม่ได้ สำหรับแอป CRUD ส่วนใหญ่ นั่นคือ:
เก็บการทดสอบเหล่านี้แบบ end-to-end หรือตามสแต็ก (API + UI ขั้นพื้นฐาน) เป้าหมาย 5–10 เทสต์รวมถึงกัน
AI เก่งในการสร้างครั้งแรก แต่มักจะสร้างเงื่อนไขขอบเยอะเกินไป การ mock มากเกินไป หรือ selectors เปราะบาง
เอาเทสต์ที่ AI สร้างแล้ว:
data-testid) แทนการเลือกด้วยข้อความหรือ CSSเพิ่มความสม่ำเสมออัตโนมัติเพื่อให้รีโปแก้ไขง่ายโดยเฉพาะเมื่อคุณสร้างโค้ดเป็นชุด
อย่างน้อยที่สุด:
ป้องกันการถกเถียงเรื่องสไตล์และลดเสียงรบกวนใน diff
CI ของคุณควรทำสามอย่างเดียว:
เก็บให้ใช้เวลาไม่กี่นาที หากช้ามากคุณจะละเลยมัน—และเป้าหมายคือ feedback รวดเร็ว
ส่งออกเร็วคือวิธีที่เร็วที่สุดเพื่อเรียนรู้ว่าแผงแอดมินใช้งานได้จริงหรือไม่ ตั้งเป้าท่อแบบเรียบง่าย: push โค้ด, ดีพลอยไป staging, คลิกผ่านฟลว์หลัก, แล้วโปรโมตไป production
สร้างสองสภาพแวดล้อมตั้งแต่วันแรก: staging (ภายใน) และ production (จริง). Staging ควรสะท้อนการตั้งค่า production (ฐานข้อมูลเดียวกัน, โหมด auth เดียวกัน) แต่ใช้ข้อมูลแยกต่างหาก
เก็บการดีพลอยให้น่าเบื่อ:
/staging กับ /app)ถ้าต้องการไอเดียว่า "ขั้นต่ำ" เป็นอย่างไร ให้ใช้วิถีการดีพลอยที่คุณใช้แล้วจดไว้ใน /docs/deploy เพื่อให้ใครก็ทำซ้ำได้
ถ้าคุณใช้แพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai คุณมักจะส่งออกได้เร็วขึ้นด้วยการดีพลอย+โฮสติ้งในตัว ผูกโดเมนที่กำหนดเอง และพึ่งพา snapshots & rollback เพื่อให้การปล่อยกลับคืนได้โดยไม่ต้องดีบักอย่างยากลำบาก
Seed data ทำให้ "คอมไพล์ได้" กลายเป็น "ใช้งานได้" เป้าหมายคือทำให้หน้าจอหลักมีความหมายโดยไม่ต้องตั้งค่าด้วยมือ
ข้อมูล seed ที่ดีคือ:
ใส่อย่างน้อยหนึ่งตัวอย่างสำหรับแต่ละสถานะหลัก (เช่น ผู้ใช้ active/inactive, ใบแจ้งหนี้ paid/unpaid) เพื่อให้คุณยืนยันตัวกรอง สิทธิ์ และยอดแดชบอร์ดทันทีหลังดีพลอย
คุณไม่จำเป็นต้องยกเครื่อง observability เริ่มจาก:
ตั้งการแจ้งเตือนไม่กี่อย่าง: "error rate spike", "app down", และ "การเชื่อมต่อฐานข้อมูลเต็ม" อะไรที่มากกว่านี้ค่อยว่ากันทีหลัง
การย้อนกลับควรเป็นเรื่องเครื่องกล ไม่ใช่ฮีโร่ เลือกหนึ่ง:
ตัดสินใจด้วยว่าจัดการการเปลี่ยนแปลงฐานข้อมูลอย่างไร: ชอบ migrations แบบเพิ่ม, หลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงทำลายจนกว่าจะพิสูจน์ฟีเจอร์ได้ เมื่อมีปัญหา การย้อนกลับที่ดีที่สุดคือสิ่งที่ทำได้ภายในไม่กี่นาที
ความเร็วตายเมื่อแผงแอดมินเริ่มทำตัวเหมือน "แพลตฟอร์ม" สำหรับแอป CRUD เป้าหมายคือ: ส่งหน้าจอชัดเจน สิทธิ์เชื่อถือได้ และแดชบอร์ดที่ตอบคำถาม—แล้ว iterate ตามการใช้งานจริง
ถ้าคุณเห็นรูปแบบเหล่านี้ หยุดคิดก่อนจะสร้าง:
รีแฟกเตอร์เมื่อมี ความเจ็บปวดซ้ำ ไม่ใช่เพราะเกรงว่าจะโตในอนาคต
สัญญาณดี:
สัญญาณไม่ดี:
สร้างรายการเดียวชื่อ Later และย้ายไอเดียยั่วยวนไปไว้ที่นั่น: caching, microservices, event streaming, background jobs, audit log UI polish, การทำกราฟขั้นสูง, และการค้นหาขั้นสูง ทบทวนเมื่อการใช้งานพิสูจน์ความจำเป็น
ก่อนเพิ่มเลเยอร์ใหม่ ให้ถาม:
"ไม่ฟุ่มเฟือย" หมายถึงการส่งมอบเวอร์ชันที่ง่ายที่สุดซึ่งยังคงปลอดภัยและดูแลรักษาได้:
ล็อคขอบเขตก่อนจะให้ AI สร้างโค้ด:
ให้ AI ทำงานซ้ำๆ ที่เป็นรูปแบบ:
อย่าพึ่งพา AI ให้คิดสถาปัตยกรรมทั้งหมด—ให้มันทำงานตามโครงสร้างและข้อจำกัดที่ชัดเจนแทน.
เลือกสแตกที่คุณดีพอจะติดตั้งและดีบัก แล้วยึดตามค่าเริ่มต้น:
กฎปฏิบัติ: ถ้าคุณไม่สามารถ deploy แอป "Hello, auth + DB migration" ได้ภายในหนึ่งชั่วโมง สแตกนั้นไม่เหมาะกับเครื่องมือแอดมินที่ต้องการความเร็ว.
ตั้งค่าเริ่มต้นเป็น server-rendered เว้นแต่คุณจำเป็นต้องมีการโต้ตอบฝั่งไคลเอ็นท์หนัก:
คุณสามารถเพิ่มวิดเจ็ตแบบ reactive เล็กๆ ได้ทีหลังโดยไม่ต้องผูกมัดกับ SPA ทั้งแอป.
ออกแบบข้อมูลก่อนให้ AI สร้างหน้าจอ:
ใช้โครงสร้าง prompt ที่ทำซ้ำได้:
จะช่วยป้องกัน "prompt drift" เมื่อหน้าจอภายหลังทำงานต่างจากหน้าจอแรก.
เริ่มจาก เอนทิตีเดียวที่ทำงานได้ครบวงจร (list → detail → create → edit → delete) แล้วค่อยทำซ้ำรูปแบบนั้น:
การทำซ้ำคือสิ่งที่ทำให้ผลลัพธ์จาก AI ตรวจสอบง่ายและดูแลรักษาได้.
ทำให้ auth และสิทธิ์เล็กและชัดเจน:
แดชบอร์ดควรตอบคำถามที่ผู้ปฏิบัติงานตัดสินใจได้:
createdAt, updatedAt, createdBy (และถ้าต้องการ updatedBy).customerId vs customer_id) ทั่วทั้งระบบ.สคีมาที่ชัดเจนทำให้ฟิลเตอร์ การตรวจสอบความถูกต้อง และฟอร์มที่ AI สร้างออกมาสะอาดขึ้น.