10 พ.ค. 2568·4 นาที
วิธีที่ผู้ก่อตั้งที่ไม่ใช่นักเทคนิคส่งมอบ SaaS ด้วยเวิร์กโฟลว์ AI
คู่มือทีละขั้นตอนสำหรับผู้ก่อตั้งที่ไม่ใช่นักเทคนิคในการส่งมอบ SaaS จริงโดยใช้ AI: กำหนดขอบเขต สร้างสเปค สร้าง ทดสอบ ปรับใช้ และทำซ้ำ
คู่มือทีละขั้นตอนสำหรับผู้ก่อตั้งที่ไม่ใช่นักเทคนิคในการส่งมอบ SaaS จริงโดยใช้ AI: กำหนดขอบเขต สร้างสเปค สร้าง ทดสอบ ปรับใช้ และทำซ้ำ
AI สามารถพาคุณไปได้ไกลกว่าที่คาดในผลิตภัณฑ์ SaaS — แม้คุณจะไม่เขียนโค้ด — เพราะมันสามารถร่างหน้าจอ UI สร้าง endpoints ของแบ็กเอนด์ เชื่อมต่อฐานข้อมูล และอธิบายวิธีการปรับใช้ สิ่งที่มันทำไม่ได้คือการตัดสินใจว่าอะไรสำคัญ ตรวจสอบความถูกต้อง หรือรับผิดชอบผลลัพธ์ใน production คุณยังต้องเป็นคนกำกับ
ในบทความนี้ การส่งมอบ หมายถึง: ผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้ในสภาพแวดล้อมจริง ที่คนจริงสามารถลงชื่อเข้าใช้และใช้งานได้ การคิดบิลเป็นเรื่องไม่จำเป็นในตอนแรก 'ส่งมอบแล้ว' ไม่ใช่ไฟล์ Figma ไม่ใช่ลิงก์โปรโตไทป์ และไม่ใช่รีโปที่รันได้แค่บนแล็ปท็อปของคุณ
AI เก่งเรื่องการดำเนินการรวดเร็ว: สร้างโครงร้าง แนะนำโมเดลข้อมูล เขียนฟีเจอร์ CRUD ร่างเทมเพลตอีเมล และสร้างชุดทดสอบรอบแรก
AI ยังคงต้องการทิศทางและการตรวจสอบ: มันอาจแสดงผลข้อมูลเท็จเกี่ยวกับ API พลาดกรณีมุมสุดขีด ตั้งค่าเริ่มต้นที่ไม่ปลอดภัย หรือเบี่ยงเบนจากข้อกำหนดโดยไม่รู้ตัว ปฏิบัติต่อมันเหมือนผู้ช่วยจูเนียร์ที่เร็วมาก: มีประโยชน์ แต่ไม่ใช่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ
คุณจะเคลื่อนไปตามวงจรง่ายๆ:
โดยทั่วไปคุณยังเป็นเจ้าของไอเดียผลิตภัณฑ์ แบรนด์ รายชื่อลูกค้า และโค้ดที่เก็บในรีโปของคุณ — แต่ให้ยืนยันเงื่อนไขของเครื่องมือ AI ที่คุณใช้และ dependency ที่คัดลอกมา เก็บนิสัยการบันทึกเอาต์พุตลงในโปรเจกต์ของคุณ จัดเอกสารการตัดสินใจ และหลีกเลี่ยงการวางข้อมูลลูกค้าที่เป็นความลับลงใน prompt
คุณต้องมี: การเขียนที่ชัดเจน คิดเชิงผลิตภัณฑ์เบื้องต้น และความอดทนในการทดสอบและวนปรับปรุง คุณสามารถข้าม: วิชาคอมพิวเตอร์เชิงลึก สถาปัตยกรรมซับซ้อน และโค้ด 'สมบูรณ์แบบ' — อย่างน้อยจนกว่าผู้ใช้จะยืนยันว่าสิ่งนั้นสำคัญ
ถ้าคุณพึ่งพา AI เพื่อช่วยสร้าง ความชัดเจนจะเป็นเลเวอเรจที่ใหญ่ที่สุด ปัญหาที่จำกัดลดความคลุมเครือ ซึ่งหมายถึงฟีเจอร์ 'เกือบถูกต้อง' น้อยลงและเอาต์พุตที่ใช้ได้จริงมากขึ้น
เริ่มจากบุคคลเดียวที่คุณจินตนาการได้ ไม่ใช่แค่เซ็กเมนต์ตลาด 'นักออกแบบฟรีแลนซ์ที่ออกใบแจ้งหนี้ลูกค้า' ดีกว่า 'ธุรกิจขนาดเล็ก' จากนั้นตั้งชื่อหนึ่งงานที่พวกเขาพยายามทำอยู่แล้ว—โดยเฉพาะงานที่ทำซ้ำ เครียด หรือเร่งด่วน
การทดสอบเร็ว: ถ้าผู้ใช้เป้าหมายของคุณไม่สามารถบอกได้ภายใน 10 วินาทีว่าโปรดักต์ของคุณสำหรับพวกเขาหรือไม่ ก็ยังกว้างเกินไป
เก็บให้เรียบและวัดผลได้:
'ช่วย [ผู้ใช้เป้าหมาย] [ทำงาน] โดย [วิธี] เพื่อให้พวกเขา [ผลลัพธ์].'
ตัวอย่าง: 'ช่วยนักออกแบบฟรีแลนซ์ส่งใบแจ้งหนี้ที่ถูกต้องภายใน 2 นาทีโดยการสร้างรายการบรรทัดอัตโนมัติจากบันทึกโปรเจกต์ เพื่อให้พวกเขาได้รับเงินเร็วขึ้น'
ตัวชี้วัดช่วยป้องกันไม่ให้การสร้างด้วย AI กลายเป็นการสะสมฟีเจอร์ เลือกตัวเลขง่ายๆ ที่คุณสามารถติดตามได้จริง:
ลิสต์เฉพาะขั้นตอนที่ผู้ใช้ต้องทำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สัญญาไว้—ไม่มีสิ่งเกินเข้ามา ถ้าคุณอธิบายไม่ได้ใน 5–7 ขั้นตอน ให้ตัดทิ้ง
การขยายขอบเขตเป็นสาเหตุอันดับหนึ่งที่งานที่ใช้ AI หยุดชะงัก เขียนรายการการเพิ่มที่น่าล่อลวง (หลายบทบาท ผู้เชื่อมต่อ แอปมือถือ แดชบอร์ด) แล้วติดป้ายชัดเจนว่า 'ไม่ใช่ตอนนี้' นั่นจะให้สิทธิ์คุณส่งมอบเวอร์ชันที่เรียบง่ายที่สุดก่อน—และปรับปรุงตามการใช้งานจริง
AI เขียนโค้ดได้เร็ว แต่ไม่สามารถเดาได้ว่าคุณหมายถึงอะไร สเปคหนึ่งหน้า (คิดว่าเป็น 'mini PRD') ให้โมเดลแหล่งข้อมูลเดียวที่ชัดเจนที่คุณสามารถใช้ซ้ำในทุก prompt การทบทวน และการวนปรับปรุง
ขอให้ AI สร้าง PRD หนึ่งหน้าที่ประกอบด้วย:
ถ้าต้องการโครงสร้างง่ายๆ ให้ใช้:
แปลงแต่ละฟีเจอร์ MVP เป็น 3–8 user stories สำหรับทุก story ให้กำหนด:
สั่งให้ AI ลิสต์สมมติฐานที่ไม่ชัดเจนและกรณีมุมสุดขีด: สถานะว่าง ข้อมูลป้อนไม่ถูกต้อง ข้อผิดพลาดสิทธิ์ ซ้ำ การลองใหม่ และ 'ถ้าผู้ใช้ทิ้งกลางทางจะทำอย่างไร?' ตัดสินใจว่ากรณีไหนต้องจัดการใน v0.1
กำหนดคำสำคัญ เช่น Workspace, Member, Project, Invoice status แล้วใช้คำศัพท์นี้ซ้ำในทุก prompt เพื่อป้องกันโมเดลจากการเปลี่ยนชื่อแนวคิด
จบบทสรุปหนึ่งหน้าด้วย checklist MVP v0.1 ที่เข้มงวด: อะไรบ้างที่รวม อะไรที่ยกเว้นอย่างชัดเจน และอะไรที่ถือว่า 'เสร็จ' นี่คือสเปคที่คุณวางลงในเวิร์กโฟลว์ AI ทุกครั้ง
คุณไม่จำเป็นต้องมีหน้าจอสมบูรณ์แบบหรือการออกแบบฐานข้อมูล 'จริง' เพื่อเริ่มสร้าง คุณต้องการภาพที่ใช้ร่วมกันว่า ผลิตภัณฑ์ทำอะไร เก็บข้อมูลใด และแต่ละหน้าทำการเปลี่ยนแปลงอะไร เป้าหมายของคุณคือขจัดความคลุมเครือเพื่อให้ AI และคนในอนาคตสามารถ implement ได้สอดคล้องกัน
ขอให้ AI ร่าง wireframe แบบข้อความ: หน้า คอมโพเนนต์ และการนำทาง เก็บให้ง่าย—กล่องและป้าย
ตัวอย่าง prompt: Create low-fidelity wireframes for: Login, Dashboard, Project list, Project detail, Settings. Include navigation and key components per page.
เขียน 3–6 วัตถุที่คุณจะเก็บ เป็นประโยค:
แล้วขอให้ AI เสนอ schema ฐานข้อมูลและอธิบายอย่างเรียบง่าย
นี่ป้องกันไม่ให้ฟีเจอร์ 'สุ่ม' ปรากฏขึ้นในงาน
แผนที่อย่างง่าย:
เก็บรายการ 'กฎ UI' สั้นๆ:
ถ้าทำได้อย่างเดียว: ให้แน่ใจว่าทุกหน้ามีการกระทำหลักที่ชัดเจน และทุกวัตถุข้อมูลมีเจ้าของที่ชัดเจน (มักเป็นผู้ใช้หรือองค์กร)
สแต็กที่เรียบง่ายไม่ใช่เรื่องของอะไรที่ 'เจ๋งที่สุด' แต่มากกว่าเรื่องที่น่าเบื่อ มีเอกสาร และฟื้นฟูได้ง่ายเมื่อมีปัญหา สำหรับ v1 ให้เลือกค่าเริ่มต้นที่ทีมจำนวนมากใช้และที่ AI ช่วยสร้างได้อย่างเชื่อถือได้
ถ้าคุณไม่มีข้อจำกัดมาก ตัวเลือกนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ปลอดภัย:
ถ้าคุณอยากสร้างผ่านเวิร์กโฟลว์แบบ chat-first แทนการเชื่อมต่อทั้งหมดเอง แพลตฟอร์มอย่าง Koder.ai สามารถสร้าง React UI พร้อมแบ็กเอนด์ Go และ PostgreSQL จัดการการปรับใช้/โฮสติ้ง และให้คุณส่งออกซอร์สโค้ดเมื่ออยากมีการควบคุมเต็มที่
เลือกหนึ่ง:
ถ้าคุณจัดการการชำระเงินหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ให้เผื่องบสำหรับการตรวจสอบตั้งแต่ต้น
มุ่งหาบริการที่มีการจัดการพร้อมแดชบอร์ด สำรองข้อมูล และค่าเริ่มต้นที่เหมาะสม 'ใช้งานในบ่ายเดียว' ดีกว่า 'ปรับแต่งได้ในทางทฤษฎี' Managed Postgres (Supabase/Neon) + auth ที่จัดการได้ช่วยป้องกันการตั้งค่าที่กินเวลาหลายสัปดาห์
มีสามแบบ:
ทำให้ 'deploy ไป staging ทุกครั้งเมื่อ merge main branch' เป็นกฎ
เก็บเช็คลิสต์หนึ่งหน้าเพื่อคัดลอกเข้าโปรเจกต์ใหม่ทุกครั้ง:
เช็คลิสต์นี้จะกลายเป็นข้อได้เปรียบด้านความเร็วของคุณในโปรเจกต์ที่สอง
การได้โค้ดดีจาก AI ไม่ใช่เรื่องของการตั้งคำถามชาญฉลาด แต่เป็นระบบที่ทำซ้ำได้เพื่อลดความคลุมเครือและให้คุณควบคุม เป้าหมายคือตั้งให้ AI ทำตัวเหมือนผู้รับเหมาโฟกัส: บรีฟชัดเจน ผลลัพธ์ชัดเจน เกณฑ์รับงานชัดเจน
ใช้โครงสร้างเดียวกันเสมอเพื่อไม่ให้ลืมรายละเอียดสำคัญ:
นี่ช่วยลดการเปลี่ยนแปลงที่น่าประหลาดใจและทำให้ออกมาใช้งานได้ง่ายขึ้น
ก่อนเขียนอะไร ให้ AI เสนอรายการงาน:
เลือกหนึ่ง ticket ล็อกนิยามคำว่า 'done' แล้วดำเนินการ
ขอแค่ฟีเจอร์เดียว endpoint เดียว หรือ flow UI เดียวในแต่ละครั้ง prompt เล็กลงให้โค้ดแม่นขึ้น และคุณสามารถยืนยันพฤติกรรมได้เร็ว (และย้อนกลับได้ถ้าจำเป็น)
ถ้าเครื่องมือของคุณรองรับ ใช้ขั้นตอน 'planning mode' (วางแผนก่อน แล้ว implement หลัง) และใช้ snapshot/rollback เพื่อย้อนการเปลี่ยนแปลงที่แย่ได้อย่างรวดเร็ว—นี่คือความปลอดภัยที่แพลตฟอร์มเช่น Koder.ai สร้างเข้ามาในเวิร์กโฟลว์
รักษาเอกสารเรียบง่าย: สิ่งที่คุณเลือกและเหตุผล (วิธี auth, ฟิลด์ข้อมูล, การตั้งชื่อนิยม) วางรายการที่เกี่ยวข้องลงใน prompt เพื่อให้ AI คงความสอดคล้อง
สำหรับแต่ละ ticket ให้มี: พฤติกรรมที่สาธิตได้ + tests + โน้ตสั้นๆ ใน docs (แม้จะเป็น README snippet) นั่นทำให้ออกมาเป็นของที่ส่งมอบได้ ไม่ใช่แค่ 'เหมือนโค้ด'
ความเร็วไม่ใช่การเขียนโค้ดมากขึ้น แต่เป็นการลดเวลาระหว่าง 'เปลี่ยนแปลง' กับ 'คนจริงลองได้' วนการโชว์ทุกวันช่วยให้ MVP ตรงประเด็นและป้องกันงานที่ล่องหน
เริ่มด้วยการขอให้ AI สร้างแอปที่เล็กที่สุดที่บูต รันหน้า และปรับใช้ได้ (แม้มันจะดูไม่สวย) เป้าหมายคือ pipeline ที่ทำงาน ไม่ใช่ฟีเจอร์
เมื่อรันได้ในเครื่อง ทำการเปลี่ยนเล็กๆ (เช่น เปลี่ยนหัวเรื่อง) เพื่อยืนยันว่าคุณเข้าใจที่อยู่ไฟล์ เก็บคอมมิตบ่อยๆ
การยืนยันตัวตนอาจเป็นเรื่องยุ่งเมื่อติดตั้งทีหลัง เพิ่มมันขณะที่แอปยังเล็ก
กำหนดสิ่งที่ผู้ใช้ลงชื่อเข้าใช้ทำได้ และผู้ใช้ที่ยังไม่ลงชื่อเห็นอะไร เก็บให้เรียบ: อีเมล+รหัสผ่าน หรือ magic link
เลือกวัตถุหนึ่งที่ SaaS ของคุณเกี่ยวกับมัน (เช่น Project, Invoice, Campaign) และ implement flow ครบวงจร
แล้วทำให้มันใช้งานได้ ไม่ใช่สมบูรณ์แบบ:
ทุกวัน โชว์แอปเหมือนว่ามันขายได้แล้ว
ให้พวกเขาบรรยายก่อนคลิกว่าคิดว่าจะเกิดอะไรขึ้น แล้วเปลี่ยนความสับสนเป็นงานของวันถัดไป ถ้าต้องการพิธีกรรมเบาๆ ให้เก็บเช็คลิสต์ 'พรุ่งนี้' ใน README และถือเป็นมินิโรดแมป
ถ้า AI เขียนโค้ดจำนวนมาก งานของคุณเปลี่ยนจาก 'พิมพ์โค้ด' เป็น 'การยืนยัน' โครงสร้างเล็กๆ—การทดสอบ การตรวจสอบ และกระบวนการรีวิวที่ทำซ้ำได้—ป้องกันความล้มเหลวที่พบบ่อยที่สุด: ส่งมอบสิ่งที่ดูเสร็จแต่พังในการใช้งานจริง
ขอให้ AI รีวิวเอาต์พุตของมันเองกับเช็คลิสต์นี้ก่อนยอมรับการเปลี่ยนแปลง:
คุณไม่ต้องการ 'ความคุ้มครองสมบูรณ์' แต่ต้องการความมั่นใจในส่วนที่จะทำให้สูญเสียเงินหรือความไว้วางใจอย่างเงียบๆ
Unit tests สำหรับตรรกะหลัก (กฎราคา การตรวจสิทธิ์ การตรวจสอบข้อมูล)
Integration tests สำหรับ flow สำคัญ (สมัคร → สร้างของ → ชำระ → เห็นผล) ขอให้ AI สร้างพวกนี้จาก PRD หนึ่งหน้า แล้วให้มันอธิบายแต่ละเทสต์เป็นภาษาเรียบง่ายเพื่อให้คุณเข้าใจสิ่งที่ถูกคุ้มครอง
เพิ่มการ linting/formatting อัตโนมัติให้ทุกคอมมิตคงความสอดคล้อง ลด 'สปาเก็ตตี้จาก AI' และทำให้แก้ไขในอนาคตถูกลง ถ้าคุณมี CI ให้รัน formatting + tests ในทุก pull request
เมื่อเจอบั๊ก ให้บันทึกแบบเดียวกันทุกครั้ง:
จากนั้นวางเทมเพลตเข้าไปในการแชท AI และขอ: สาเหตุที่เป็นไปได้, การแก้ไขขั้นต่ำ, และเทสต์ที่ป้องกัน regression
การส่ง MVP น่าตื่นเต้น—แล้วผู้ใช้จริงมาพร้อมข้อมูลจริง รหัสผ่านจริง และความคาดหวังจริง คุณไม่ต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย แต่ต้องมีเช็คลิสต์สั้นๆ ที่คุณทำตามจริง
ถือ API keys รหัสผ่านฐานข้อมูล และ signing secrets ว่า 'ห้ามอยู่ในรีโป' เสมอ
.env.example แบบมีช่องว่างแทนค่าจริงการละเมิดข้อมูลรอบแรกมักเกิดจากตารางหรือ endpoint ที่ใครก็อ่านได้
แม้แอปเล็กๆ ก็โดนบอตได้
คุณแก้ไม่ได้สิ่งที่มองไม่เห็น
เขียนหน้าสั้นๆ ที่อ่านง่าย: คุณเก็บอะไร ทำไม เก็บที่ไหน ใครเข้าถึงได้ และผู้ใช้ลบข้อมูลได้อย่างไร เก็บข้อมูลให้น้อยที่สุดตามค่าเริ่มต้น (เช่น ลบ logs หลัง 30–90 วัน เว้นแต่จำเป็น)
การส่งมอบไม่ใช่ 'เสร็จ' เมื่อแอปรันบนแล็ปท็อปคุณ การเปิดตัวอย่างปลอดภัยหมายถึง SaaS ของคุณปรับใช้ซ้ำได้ เฝ้าดูใน production และย้อนกลับเร็วเมื่อมีปัญหา
ตั้งค่า CI ให้รันเทสต์ทุกการเปลี่ยนแปลง เป้าหมาย: ไม่มีใครสามารถ merge โค้ดที่ล้มเหลวได้ เริ่มง่ายๆ:
AI ช่วยได้โดยการสร้างเทสต์ที่ขาดสำหรับไฟล์ที่เปลี่ยนใน PR และอธิบายความล้มเหลวเป็นภาษาเรียบง่าย
สร้าง staging ที่สะท้อน production (ชนิดฐานข้อมูลเดียวกัน รูปแบบ env vars เดียวกัน provider อีเมลเดียวกัน—แต่ด้วย credential ทดสอบ) ก่อนทุก release ให้ยืนยัน:
runbook ป้องกัน 'panic deploys' เก็บสั้นๆ:
เพิ่ม analytics หรือ event tracking สำหรับการกระทำหลัก: signup, ขั้นตอน activation หลักของคุณ, และคลิกอัพเกรด จับคู่กับการติดตามข้อผิดพลาดพื้นฐานเพื่อให้คุณเห็นการล่มก่อนผู้ใช้จะร้องเรียน
ทวน performance, layout บนมือถือ, เทมเพลตอีเมล และ onboarding อีกครั้ง หากสิ่งใดยังแก้ไม่ดี เลื่อนการเปิดตัวไป 1 วัน — ถูกกว่าการเสียความเชื่อมั่นในช่วงแรก
'การเปิดตัว' ไม่ใช่วันเดียว — เป็นการเริ่มต้นเรียนรู้จากผู้ใช้จริง เป้าหมายของคุณคือ (1) พาผู้คนไปยังจุดสำเร็จแรกอย่างรวดเร็ว และ (2) สร้างช่องทางชัดเจนสำหรับ feedback และการชำระเงินเมื่อถึงเวลา
ถ้าคุณยังยืนยันปัญหาอยู่ คุณสามารถเปิดโดย ไม่รับชำระเงิน (waitlist, limited beta, หรือ 'request access') และโฟกัสที่ activation ถ้ามีความต้องการชัดเจนแล้ว ให้เพิ่มการชำระเงินเร็วเพื่อเรียนรู้ถูกต้อง
กฎปฏิบัติ: เก็บเงินเมื่อผลิตภัณฑ์ให้คุณค่าได้อย่างสม่ำเสมอ และคุณสามารถรองรับผู้ใช้หากมีปัญหา
ร่างสมมติฐานการตั้งราคาที่สะท้อนผลลัพธ์ ไม่ใช่กริดฟีเจอร์ยาวๆ ตัวอย่าง:
ขอให้ AI สร้างตัวเลือกชั้นราคาและการวางตำแหน่ง แล้วแก้ไขจนเพื่อนที่ไม่ใช่นักเทคนิคเข้าใจใน 20 วินาที
อย่าซ่อนขั้นต่อไป เพิ่ม:
ถ้ากล่าวถึง 'ติดต่อ support' ให้ทำให้คลิกได้และเร็ว
ใช้ AI ร่างหน้าการเริ่มต้นใช้งาน สถานะว่าง และ FAQ แล้วเขียนทวนให้อ่านง่ายและตรงไปตรงมา (โดยเฉพาะข้อจำกัด)
สำหรับ feedback รวมสามช่องทาง:
ติดตามธีม ไม่ใช่ความเห็นส่วนบุคคล โรดแมปต้นๆ ที่ดีที่สุดคือ friction ซ้ำๆ ใน onboarding และเหตุผลซ้ำๆ ที่คนลังเลจ่าย
โปรเจกต์ SaaS ที่สร้างด้วย AI ส่วนใหญ่ไม่ล้มเพราะผู้ก่อตั้งเขียนโค้ดไม่ได้ แต่ล้มเพราะงานคลุมเครือ
Overbuilding. คุณเพิ่มบทบาท ทีม การเรียกดูบิล analytics และ redesign ก่อนมีใครเสร็จ onboarding
แก้: แช่ขอบเขตไว้ 7 วัน ส่งเฉพาะ flow เล็กที่สุดที่พิสูจน์ค่า (เช่น 'อัปโหลด → ประมวลผล → ผลลัพธ์ → บันทึก') สิ่งอื่นเป็น backlog
สเปคไม่ชัดเจน. คุณบอก AI ว่า 'สร้าง dashboard' แล้วมันคิดฟีเจอร์ที่คุณไม่ได้ตั้งใจ
แก้: เขียนงานนั้นเป็น PRD หนึ่งหน้าที่มีอินพุต เอาต์พุต กรณีขอบ และตัวชี้วัดที่วัดได้
ไว้ใจ AI แบบไม่ตรวจสอบ. แอป 'รันได้ในเครื่องฉัน' แต่พังกับผู้ใช้จริงหรือข้อมูลต่างกัน
แก้: ถือเอาผลลัพธ์ของ AI เป็นร่าง ต้องมีขั้นตอนทำซ้ำ เทสต์ และเช็คลิสต์รีวิวก่อน merge
เรียกผู้ช่วยสำหรับการตรวจสอบความปลอดภัย (auth, payments, อัปโหลดไฟล์), การปรับแต่งประสิทธิภาพ (query ช้า, การสเกล), และการเชื่อมต่อซับซ้อน (ธนาคาร, สุขภาพ, API ที่มีข้อบังคับ) ไม่กี่ชั่วโมงของการรีวิวระดับสูงสามารถป้องกันการเขียนใหม่ที่แพงได้
ประเมินเป็นชิ้นที่คุณโชว์ได้: 'login + logout', 'CSV import', 'รายงานแรก', 'เช็คเอาต์ billing' ถ้าชิ้นหนึ่งโชว์ไม่ได้ใน 1–2 วัน มันใหญ่เกินไป
สัปดาห์ 1: ทำให้ flow หลักและการจัดการข้อผิดพลาดมั่นคง
สัปดาห์ 2: onboarding + analytics พื้นฐาน (activation, retention)
สัปดาห์ 3: กระชับสิทธิ์ การสำรองข้อมูล และตรวจสอบความปลอดภัย
สัปดาห์ 4: ปรับปรุงจาก feedback ปรับหน้า pricing และวัดการแปลง
การ 'ส่งมอบ' หมายถึง ผลิตภัณฑ์จริงที่ใช้งานได้ในสภาพแวดล้อมจริง ซึ่งคนจริงสามารถ ลงชื่อเข้าใช้และใช้งานได้.
มัน ไม่ใช่ ไฟล์ Figma, ลิงก์โปรโตไทป์, หรือรีโปที่รันได้เฉพาะบนแล็ปท็อปของคุณ.
AI ทำได้ดีงานที่เน้นการดำเนินการรวดเร็ว เช่น:
แต่ AI อ่อนด้านการตัดสินใจและการรับผิดชอบ: มันอาจสร้าง API ที่ผิด, พลาดกรณีมุมสุดขีด, หรือตั้งค่าเริ่มต้นที่ไม่ปลอดภัย เว้นแต่คุณจะตรวจสอบ
ใช้วงจรที่กระชับ:
กุญแจคือ ทำเป็นชิ้นเล็กๆ พร้อมการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ
เริ่มจากผู้ใช้เป้าหมายหนึ่งคนและงานที่เจ็บปวดหนึ่งงาน:
ถ้าคำตอบใดเป็น 'ไม่' ให้ลดขอบเขตก่อนจะให้ AI ช่วยสร้าง
'ช่วย [ผู้ใช้เป้าหมาย] [ทำงาน] โดย [วิธี] เพื่อให้พวกเขา [ผลลัพธ์].'
แล้วทำให้ทดสอบได้โดยเพิ่มข้อจำกัดเวลา/คุณภาพ (เช่น 'ภายใน 2 นาที', 'โดยไม่มีข้อผิดพลาด', 'ด้วยการคลิกเดียว')
เลือกตัวชี้วัดที่ติดตามได้จริง:
ตัวชี้วัดพวกนี้ช่วยป้องกันการสะสมฟีเจอร์โดยไม่โฟกัส
สเปคหนึ่งหน้าควรสั้น ชัดเจน และใช้ซ้ำได้ใน prompt:
จบด้วย checklist ของ 'MVP v0.1' ที่คุณสามารถวางลงในทุก prompt
ปฏิบัติต่อการ prompt เหมือนการจัดการผู้รับเหมา:
ตัวอย่างรูปแบบเอาต์พุตที่ชัดเจน: 'return a patch/diff', 'return exact file contents', 'include tests', 'include commands to run'. สิ่งเหล่านี้ช่วยลดการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิด
สำหรับ v1 ให้เลือกค่าเริ่มต้นที่นิ่งและมีเอกสารดี:
กำหนดสภาพแวดล้อมตั้งแต่แรก: local, staging, production และทำให้ staging deploy เป็นส่วนปกติของ workflow
โดยทั่วไปคุณเป็นเจ้าของไอเดีย แบรนด์ รายชื่อลูกค้า และโค้ดในรีโปของคุณ — แต่มีย่อยที่ต้องยืนยัน:
เชิงปฏิบัติ: เก็บเอาต์พุตไว้ในโปรเจกต์ของคุณ จัดเอกสารการตัดสินใจ และหลีกเลี่ยงการวางข้อมูลลูกค้าที่เป็นความลับลงใน prompt