รูปแบบการ prompt เพื่อสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่สะอาดขึ้น และลดการเขียนทับ

รูปแบบการ prompt เพื่อสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่สะอาดขึ้น

“สถาปัตยกรรมที่สะอาดขึ้น” ในบทความนี้ไม่ได้หมายถึงกรอบงานเฉพาะหรือไดอะแกรมที่สมบูรณ์แบบ แต่ว่าคุณสามารถอธิบายระบบได้อย่างง่าย เปลี่ยนแปลงโดยไม่ทำลายส่วนที่ไม่เกี่ยวข้อง และตรวจสอบพฤติกรรมได้โดยไม่ต้องทดสอบสุดขีด

คำนิยามเชิงปฏิบัติ: ความชัดเจน ความเป็นโมดูล และการทดสอบได้

ความชัดเจน หมายถึงวัตถุประสงค์และรูปทรงของระบบชัดเจนจากคำอธิบายสั้นๆ: มันทำอะไร ใครใช้ ข้อมูลใดที่จัดการ และสิ่งที่ห้ามทำ ในงานที่มี AI ความชัดเจนยังหมายถึงว่าโมเดลสามารถสรุปความต้องการกลับมาในแบบที่คุณยอมรับได้

ความเป็นโมดูล หมายถึงความรับผิดชอบมีขอบเขตที่ชัดเจน แต่ละโมดูลมีงาน อินพุต/เอาต์พุต และมีความรู้เรื่องภายในของโมดูลอื่นให้น้อยที่สุด เมื่อ AI สร้างโค้ด ความเป็นโมดูลจะหยุดการกระจายกฎธุรกิจไปตาม controllers, UI และ data access

การทดสอบได้ หมายถึงสถาปัตยกรรมทำให้การพิสูจน์ว่า "มันทำงาน" ถูกลง กฎธุรกิจสามารถทดสอบได้โดยไม่ต้องรันทั้งระบบ และการทดสอบเชิงบูรณาการมุ่งไปที่สัญญาสำคัญแทนทุกเส้นทางโค้ด

ทำไมต้องเกิดการเขียนทับ (และทำไม AI ทำให้มันขยายตัวได้)

การเขียนทับมักไม่ได้เกิดจาก "โค้ดไม่ดี" แต่เกิดจาก ข้อจำกัดที่หายไป ขอบเขตที่กำกวม และสมมติฐานที่ซ่อนอยู่ ตัวอย่างเช่น:

• ฟีเจอร์ถูกสร้างสำหรับกลุ่มผู้ใช้หนึ่ง แต่ต่อมาพบว่ามีสามบทบาทและสิทธิ์ต่างกัน
• ข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ การบันทึกตรวจสอบ หรือการเก็บข้อมูลปรากฏทีหลัง
• API ภายนอกทำงานต่างจากที่คาด บังคับให้ต้องแก้ทุกที่

AI สามารถเร่งโหมดความล้มเหลวนี้โดยสร้างผลลัพธ์น่าเชื่อถืออย่างรวดเร็ว ซึ่งทำให้การต่อยอดบนฐานที่ไม่มั่นคงทำได้ง่าย

ควรคาดหวังอะไรจากแพตเทิร์นในคู่มือนี้

แพตเทิร์นด้านหน้าคือ เทมเพลตที่ปรับได้ ไม่ใช่ prompt วิเศษ จุดประสงค์จริงคือบังคับให้เกิดการสนทนาที่ถูกต้องตั้งแต่ต้น: ชี้แจงข้อจำกัด เปรียบเทียบตัวเลือก จดบันทึกสมมติฐาน และกำหนดสัญญา หากข้ามการคิดนั้น โมเดลจะเติมช่องว่างเอง—แล้วคุณต้องจ่ายภายหลัง

แพตเทิร์นเหล่านี้เข้าไปอยู่ในเวิร์กโฟลว์ของคุณได้อย่างไร

คุณจะใช้แพตเทิร์นเหล่านี้ตลอดรอบการส่งมอบ:

• การวางแผน: กระชับความต้องการและเกณฑ์ความสำเร็จ
• การออกแบบ: เลือกขอบเขต การไหลของข้อมูล และสัญญา
• การเขียนโค้ด: รักษาความรับผิดชอบให้แยกจากกันขณะที่การใช้งานเติบโต
• การรีวิว: จับความเสี่ยงและความไม่ตรงกันก่อนที่จะกลายเป็นการเขียนทับ

ถ้าคุณใช้เวิร์กโฟลว์แบบ vibe-coding (ที่ระบบถูกสร้างและวนซ้ำผ่านแชท) จุดตรวจเหล่านี้ยิ่งสำคัญกว่าเดิม ตัวอย่างเช่น ใน Koder.ai คุณสามารถรัน "โหมดวางแผน" เพื่อล็อกข้อกำหนดและสัญญาก่อนที่จะสร้างโค้ด React/Go/PostgreSQL แล้วใช้สแน็ปช็อต/ย้อนกลับเมื่อสมมติฐานเปลี่ยน—โดยไม่เปลี่ยนทุกการเปลี่ยนเป็นการเขียนทับ

วิธีใช้แพตเทิร์นการ prompt โดยไม่สร้างงานเพิ่ม

แพตเทิร์นการ prompt มีค่าสูงสุดเมื่อช่วยลดการตัดสินใจวนซ้ำ กลเม็ดคือใช้เป็นจุดตรวจสั้นๆ ที่ทำซ้ำได้—ก่อนเขียนโค้ด ระหว่างออกแบบ และระหว่างรีวิว—เพื่อให้ AI ผลิต artifacts ที่คุณนำกลับมาใช้ได้ ไม่ใช่ข้อความเพิ่มที่ต้องกรอง

เมื่อใดควรใช้แพตเทิร์น

ก่อนเขียนโค้ด: รันวงจร "การจัดแนว" หนึ่งรอบเพื่อยืนยันเป้าหมาย ผู้ใช้ ข้อจำกัด และเมตริกความสำเร็จ

ระหว่างการออกแบบ: ใช้แพตเทิร์นที่บังคับให้ชั่งน้ำหนักอย่างชัดเจน (เช่น ทางเลือก ความเสี่ยง ขอบเขตข้อมูล) ก่อนเริ่มลงมือปฏิบัติ

ระหว่างการรีวิว: ใช้ prompt แบบเช็คลิสต์เพื่อตรวจช่องว่าง (กรณีขอบ การมอนิเตอร์ ความปลอดภัย ประสิทธิภาพ) ขณะที่การเปลี่ยนแปลงยังถูก

รวบรวมอินพุตก่อน (รักษาให้น้ำหนักเบา)

คุณจะได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าด้วยชุดอินพุตเล็กๆ และสม่ำเสมอ:

• เป้าหมาย: ความหมายของ "เสร็จ" (เป้าหมาย latency ผลลัพธ์ UX ขีดจำกัดค่าใช้จ่าย)
• ผู้ใช้: บทบาท เวิร์กโฟลว์สำคัญ และจุดเจ็บปวดหลัก
• ข้อจำกัด: tech stack กำหนดเวลา ข้อกำหนดการปฏิบัติตาม/ความปลอดภัย
• ข้อมูล & การผสานงาน: แหล่งข้อมูล เจ้าของ API ฝ่ายที่สาม

หากคุณไม่รู้บางอย่าง ให้บอกตรงๆ และขอให้ AI ระบุสมมติฐานแทนการเดาเงียบๆ

ขอรูปแบบผลลัพธ์ที่นำกลับไปใช้ได้

แทนที่จะบอกว่า "อธิบายการออกแบบ" ให้ขอ artifacts ที่วางในเอกสารหรือตั๋วได้เลย:

• บันทึกการตัดสินใจ (ตัวเลือก → ข้อดี/ข้อเสีย → ตัวเลือกที่เลือก → เหตุผล)
• ตารางคอมโพเนนต์กับความรับผิดชอบและขอบเขต
• เช็คลิสต์สำหรับความเชื่อถือได้และการทดสอบ
• คำอธิบายไดอะแกรมเรียบง่าย (เช่น ข้อความ Mermaid) ที่สามารถเรนเดอร์ภายหลัง

วนซ้ำเป็นลูปเล็ก ๆ พร้อม acceptance criteria

ทำรอบ 10–15 นาที: prompt → อ่านเร็ว → กระชับ เมื่อใดก็ตามรวม เกณฑ์การยอมรับ (สิ่งที่ต้องเป็นจริงเพื่อให้การออกแบบรับได้) แล้วขอให้ AI ตรวจสอบตัวเองตามนั้น วิธีนี้ป้องกันไม่ให้กระบวนการกลายเป็นการออกแบบไม่รู้จบและทำให้แพตเทิร์นถัดไปใช้ได้เร็ว

แพตเทิร์น 1: ชี้แจงความต้องการก่อนการออกแบบใดๆ

การเขียนทับสถาปัตยกรรมมักไม่ได้เกิดจากไดอะแกรมผิด แต่มักเกิดจากการสร้างสิ่งที่ถูกต้องสำหรับปัญหาที่ผิดหรือไม่ครบ เมื่อใช้ LLM ตั้งแต่ต้น อย่าขอให้มันทำสถาปัตยกรรมก่อน ให้ขอให้มันเปิดเผยความไม่ชัดเจน

ทริกการ prompt: แปลงความไม่แน่นอนเป็นเช็คลิสต์

ใช้โมเดลเป็นผู้สัมภาษณ์ความต้องการ เป้าหมายของคุณคือสเปกสั้นๆ ที่จัดลำดับความสำคัญได้ซึ่งยืนยันก่อนจะมีการออกแบบคอมโพเนนต์ เลือกฐานข้อมูล หรือคอมมิต API

นี่คือเทมเพลตที่คัดลอกแล้ววางใช้ได้:

You are my requirements analyst. Before proposing any architecture, do this:

1) Ask 10–15 clarifying questions about missing requirements and assumptions.
   - Group questions by: users, workflows, data, integrations, security/compliance, scale, operations.

2) Produce a prioritized scope list:
   - Must-have
   - Nice-to-have
   - Explicitly out-of-scope

3) List constraints I must confirm:
   - Performance (latency/throughput targets)
   - Cost limits
   - Security/privacy
   - Compliance (e.g., SOC2, HIPAA, GDPR)
   - Timeline and team size

4) End with: “Restate the final spec in exactly 10 bullets for confirmation.”

Context:
- Product idea:
- Target users:
- Success metrics:
- Existing systems (if any):

สิ่งที่ควรมองหาในผลลัพธ์

คุณต้องการคำถามที่บังคับการตัดสินใจ (ไม่ใช่ "บอกฉันเพิ่มเติม") พร้อมรายการ must-have ที่สามารถทำให้เสร็จภายในไทม์ไลน์ได้

ถือการสรุป 10 ข้อนั้นเป็นสัญญา: วางลงในตั๋ว/PRD ให้ผู้มีส่วนได้เสียตอบใช่/ไม่ใช่ แล้วค่อยไปต่อ ขั้นตอนเดียวนี้ป้องกันสาเหตุทั่วไปของการแก้ซ้ำทีหลัง: สร้างฟีเจอร์ที่แท้จริงแล้วไม่จำเป็น

แพตเทิร์น 2: เริ่มจาก User Journeys ก่อน แล้วค่อยเลือกเทคนิค

เมื่อคุณเริ่มจากเครื่องมือ ("เราควรใช้ event sourcing ไหม?") มักจะลงเอยที่การออกแบบเพื่อสถาปัตยกรรมแทนผู้ใช้ ทางลัดสู่โครงสร้างที่สะอาดคือให้ AI อธิบาย user journeys เป็นภาษาธรรมดาก่อน แล้วค่อยแปลงเป็นคอมโพเนนต์ ข้อมูล และ API

เทมเพลต prompt แบบ journey-first ง่ายๆ

ใช้เป็นจุดเริ่มต้นคัดลอกแล้ววาง:

• Roles: user / admin / system
• Key actions: สิ่งที่แต่ละบทบาทพยายามทำ
• Edge cases: สิ่งที่อาจผิดพลาด (อินพุตไม่ถูกต้อง ขาดสิทธิ์ ดำเนินการไม่สมบูรณ์)

แล้วขอ:

1. “Describe the step-by-step flow for each action in plain language.”

2. “Provide a simple state diagram or state list (e.g., Draft → Submitted → Approved → Archived).”

3. “List non-happy-path scenarios: timeouts, retries, duplicate requests, cancellations, and invalid inputs.”

แปลง journeys เป็นการตัดสินใจ (โดยไม่วิ่งล่วงหน้า)

เมื่อลำดับขั้นชัดเจนแล้ว คุณค่อยขอให้ AI แม็ปพวกมันไปยังทางเลือกทางเทคนิค:

• จุดใดต้องเป็น validation vs business rules?
• ขั้นตอนไหนต้องการ idempotency (retry ปลอดภัย)?
• ข้อมูลใดต้อง เก็บ, ข้อมูลใดคำนวณได้, และข้อมูลใดต้องมี audit trail?

หลังจากนั้นจึงขอสเก็ตช์สถาปัตยกรรม (บริการ/โมดูล ขอบเขต และความรับผิดชอบ) ที่ผูกกับขั้นตอนใน flow

แปลง flows เป็น acceptance criteria ที่ทดสอบได้

ปิดท้ายโดยให้ AI แปลงแต่ละ journey เป็น acceptance criteria ที่ทดสอบได้จริง:

• "Given/When/Then สำหรับแต่ละขั้นตอนและกรณีล้มเหลว"
• "ระบบควรคืนค่าหรือแสดงอะไร"
• "ควรล็อกอะไรและอะไรควรทริกเกอร์ retry เทียบกับ error สำหรับผู้ใช้"

แพตเทิร์นนี้ลดการเขียนทับเพราะสถาปัตยกรรมเติบโตจากพฤติกรรมผู้ใช้ ไม่ใช่จากสมมติฐานเกี่ยวกับเทคโนโลยี

แพตเทิร์น 3: สมุดบันทึกสมมติฐานเพื่อป้องกันการเขียนทับที่ไม่คาดคิด

งานแก้สถาปัตยกรรมมากมายไม่ใช่เพราะ "การออกแบบแย่" แต่เกิดจากสมมติฐานที่ซ่อนอยู่ เมื่อคุณขอให้ LLM ออกแบบ มันมักเติมช่องว่างด้วยการเดาที่สมเหตุสมผล สมุดบันทึกสมมติฐานทำให้การเดาเหล่านั้นเห็นได้ชัดตั้งแต่ต้นเมื่อการเปลี่ยนแปลงยังถูก

สิ่งที่ควรขอจากโมเดลให้ทำ

เป้าหมายของคุณคือบังคับให้แยกระหว่าง ข้อเท็จจริงที่คุณให้ กับ สมมติฐานที่มันคิดขึ้น

ใช้ prompt แบบนี้:

Template prompt “Before proposing any solution: list your assumptions. Mark each as validated (explicitly stated by me) or unknown (you inferred it). For each unknown assumption, propose a fast way to validate it (question to ask, metric to check, or quick experiment). Then design based only on validated assumptions, and call out where unknowns could change the design.”

รูปแบบ "assumption log" ที่นำกลับมาใช้ได้

เก็บให้สั้นเพื่อให้คนใช้จริง:

• Assumption: …
• Status: validated / unknown
• Why it matters: การตัดสินใจที่เกี่ยวข้อง
• How to validate: คำถาม การตรวจสอบ หรือ spike
• If wrong, likely change: จะเปลี่ยนอะไร

ทริก “อะไรจะเปลี่ยนคำตอบของคุณ?”

เพิ่มบรรทัดที่บังคับให้โมเดลบอกจุดเปลี่ยนใจ:

• “List 5 triggers: what would change your answer? (e.g., user volume, latency targets, compliance needs, data retention rules).”

แพตเทิร์นนี้เปลี่ยนสถาปัตยกรรมเป็นชุดการตัดสินใจตามเงื่อนไข คุณจะได้แผนที่สิ่งที่ต้องยืนยันก่อนผูกมัดจริง