ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

ค..ตนดูระบบคอม

ค้นหาบล็อกนี้

Python top 10 api framework

ใน มกราคม 31, 2569

รับลิงก์
Facebook
X
Pinterest
อีเมล
แอปอื่นๆ

รับลิงก์
Facebook
X
Pinterest
อีเมล
แอปอื่นๆ

ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น

ป้ายกำกับ

AI25
AI Developer14
ai agent14
AI Tools12
SEO9
Agentic AI8
Web Development7
ChatGPT6
laravel6
Database5

แสดงเพิ่มเติม แสดงน้อยลง

บทความที่ได้รับความนิยม

Kilo Code คืออะไร แนวคิด สถาปัตยกรรม ความสามารถ พัฒนาซอฟต์แวร์ x10 x100 สู่ production

Kilo Code คืออะไร Kilo Code คือ เป็น Open-Source AI Coding Assistant ที่ใช้ร่วมกับ IDE และรองรับ Command Line Interface CLI ที่เข้าใจทั้ง Codebase ทั้งระบบ สามารถวิเคราะห์โครงสร้าง Dependency และ Architecture ทำงานร่วมแบบข้าม Interfaceต่างๆ ได้แก่ IDE, CLI, Browser รองรับตั้งแต่เขียนโค้ด coding ด้วย IDE รีวิว Review ดีบัก Debug ถึง Deploy ขึ้น Production เชื่อมต่อและทำงานร่วมกับ github ผ่าน model MiniMax M2.5 รองรับการทำงานบน Cloud Provider, Local ,AI Gateway Kilo Code อาจเป็นตัวเร่งแบบมัลติไฟเออร์ (Force Multiplier) ที่ทำให้ทีมเล็กๆ ของคุณ สามารถสร้างผลลัพธ์ระดับองค์กรได้ ในภาวะการแข่งขันของการเขียนโค้ดในยุคนี้ หน้าจอการใช้งาน รองรับ IDE VSCode Jetbrain intelliJ PyCarm WebStorm CLI อื่นๆ ความสามารถหลักของ kilo code (Core Capabilities) Code Generation แบบ Context-Aware Kilo code เป็น AI mujสามารถสร้างโค้ดแบบเข้าใจหลายไฟล์พร้อมกัน Refactor ข้ามโมดูลได้ สร้าง Scaffold ตาม Pattern เดิมของโปรเจกต์เกือบทั้งหมด ปรับรูปแบบตามมาตรฐานทีมสามารถทำงานร่วมกันในทีม ผลลัพธ์คือ...

Aider Ai coding สั่งผ่าน Terminal แบบ CLI (Command Line Interface) เหมาะสำหรับ Dev ที่ชอบสั่งงานผ่าน CLI

Aider AI คืออะไร Aider คือ เป็น AI Coding Assistant แบบ CLI (Command Line Interface) ที่ช่วยให้นักพัฒนาเขียน แก้ไข และ Code Refertor รีแฟกเตอร์โค้ดในโปรเจกต์จริงได้โดยตรง ผ่านการสนทนากับโมเดลภาษา (LLM) เช่น OpenAI models หรือโมเดลอื่น ๆ ที่รองรับ API Aider เป็น “AI pair programmer บนเทอร์มินัล” ที่เชื่อม LLM เข้ากับ Git repository และทำงานกับไฟล์จริงในโปรเจกต์ ไม่ใช่แค่ generate code โค้ดแบบลอย ๆ แล้วได้ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกับความต้องการที่แท้จริง หลักการทำงานเป็นอย่างไร เชื่อมกับ Git repo ตัว Aider จะทำงานภายในโฟลเดอร์ที่เป็น Git repository Aider จะทำการ diff, commit, และสถานะไฟล์ได้ เลือกไฟล์ที่เกี่ยวข้อง (Context Selection) Aider จะให้ผู้ใช้ระบุไฟล์ที่ทำงาน เพื่อทำการสร้าง แก้ไข หรือให้ Aider วิเคราะห์ว่าไฟล์ไหนควรถูกแก้ก็ได้ Aider ทั้งยังสามารถลด context noise เพื่อ เพิ่มความแม่นยำของ LLM ในการทำงาน Aider ทำหน้าที่ในการส่งคำสั่ง prompt ที่ต้องการไปยัง LLMให้ทำการประมวลคำสั่งแล้วสั่งการ Aider จะทำงานและ Prompt โค้ดที่เกี่ยวข้องจากการวิเคราะห์ Aider ทำการ prom...

ประสบการณ์จาก “คนพิมพ์โค้ด Code worker” สู่ “AI Agent Engineering วิศวกรที่ควบคุม AI ได้”

จาก “คนพิมพ์โค้ด Code worker” สู่ “AI Agent Engineering วิศวกรที่ควบคุม AI ได้” AI Coding Assistant และ AI Coding Agent ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างเป็นทางการในยุคใหม่ ปี 2030 AI Coding Assistant ไม่ว่าจะเป็น Copilot Codex Claude หรืออื่นๆ โดยไม่ใช่แค่ “ของเล่น” อีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือที่นักพัฒนาใช้จริงในงาน production บนทีมและโปรเจกต์ขนาดใหญ่ งานที่เคยใช้เวลาหลายชั่วโมงสามารถกลายเป็น prompt สั้น ๆ แล้ว generate ออกมาได้ภายในไม่กี่นาที นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญหลายคนมองว่าการเข้าสู่ยุคที่โค้ดถูกสร้างด้วย AI นั้นคือ “phase shift” ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ จากการใช้เวลาส่วนใหญ่ในการพิมพ์โค้ด Coding ไปสู่การ Learn Design Test Deploy by AI Coding Assistant เป็นการ “ออกแบบระบบ + ตรวจสอบผลลัพธ์ที่ AI สร้างให้เป็นส่วนใหญ่ ประมาณ 60-70%” ซึ่งนำไปสู่รูปแบบใหม่ของงานพัฒนาที่เน้นความคิดและการตัดสินใจมากกว่าการพิมพ์ทุกบรรทัดโค้ดเอง ( Business Insider ) TL;DR (สูตรทำงานแบบมืออาชีพ) Spec → Generate → Review → Test → Refactor → Deploy ...

Memory ของ ChatGPT: สถาปัตยกรรม Vector Embeddings, Retrieval Algorithms และ Optimization Techniques

บทนำ: Memory คือ Infrastructure หลักของ AI สมัยใหม่ Memory เป็นหนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของระบบ AI สมัยใหม่ โดยเฉพาะในระบบ conversational AI เช่น ChatGPT ซึ่งต้องสามารถจัดเก็บและเรียกใช้ข้อมูลผู้ใช้เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความต่อเนื่องของการโต้ตอบ ในระบบ AI แบบ stateless แบบดั้งเดิม ทุก interaction เป็นอิสระจากกัน ทำให้ไม่สามารถใช้ข้อมูลก่อนหน้าเพื่อปรับปรุง performance ได้ แต่ memory-enabled AI สามารถสร้าง persistent state ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับตัว Memory ทำหน้าที่เป็น external knowledge layer ที่ช่วย augment model inference โดยไม่ต้อง retrain neural network ซึ่งช่วยลด computational cost และเพิ่ม scalability จากมุมมองของ engineering, memory system เป็น subsystem ที่ประกอบด้วย data ingestion pipeline, encoding mechanism, storage layer และ retrieval algorithm ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อให้ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ใน latency ต่ำ สถาปัตยกรรม Memory System Memory system สามารถแบ่งออกเป็น 4 layer หลัก: 1. Data Ingestion Layer Data ingestion layer มีหน้าที่รับ inp...

ปัญหาไม่ใช่คุณภาพของโค้ด แต่คือโครงสร้างที่ไม่มีอยู่(1)of (The V.A.L.U.E Framework™)

บทนำ: ปัญหาไม่ใช่คุณภาพของโค้ด แต่คือโครงสร้างที่ไม่มีอยู่ ในโลกของนักพัฒนา software เรามักเชื่อว่าความสำเร็จขึ้นอยู่กับความสามารถในการเขียนโค้ดได้เร็วขึ้น ดีขึ้น หรือใช้ framework ที่ทันสมัยกว่า แต่ในความเป็นจริง ซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่ที่ถูกสร้างขึ้นไม่เคยกลายเป็น asset มันกลายเป็นเพียง project ที่ถูกปล่อยทิ้งหลังจากหมดแรงจูงใจ หรือเมื่อ technical debt เริ่มสะสม ปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่เรื่อง syntax แต่คือ “การขาดโครงสร้างตั้งแต่ต้น” มีความเข้าใจผิดพื้นฐานในโลกของ software ว่า code คือแก่นแท้ของระบบ แต่ในความเป็นจริง code เป็นเพียงการแสดงออกของโครงสร้างที่อยู่ลึกลงไปอีกระดับหนึ่ง Structure มาก่อน code เสมอ แม้ในกรณีที่ไม่มีใครตั้งใจออกแบบ structure มันก็ยังคงเกิดขึ้นโดยปริยาย และ structure ที่เกิดขึ้นโดยไม่มีเจตนา มักนำไปสู่ความไม่เสถียร ความซับซ้อน และการเสื่อมสลายของระบบในระยะยาว Software ไม่ได้ล้มเหลวเพราะ code ไม่ทำงาน Software ล้มเหลวเพราะ structure ไม่สามารถรองรับการมีอยู่ของมันได้ Code เป็นเพียงชั้นพื้นผิว Structure คือสิ่งที่กำหนดความอยู่รอด การไม่มี Structure คือรูปแบบหนึ่ง...

Database as Social Media: เมื่อฐานข้อมูลไม่ได้แค่เก็บข้อมูล แต่กลายเป็นระบบสังคมของข้อมูลที่สร้างมูลค่ามหาศาล

บทนำ: เมื่อ “ข้อมูล” มีชีวิตทางสังคม ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมถูกออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและเรียกใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ระบบอย่าง MySQL และ PostgreSQL ทำหน้าที่เป็นโครงสร้างจัดเก็บเชิงตาราง (table-based model) ที่เน้นความถูกต้อง ความสอดคล้อง และความเร็วในการ query แต่ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ personalization engine ข้อมูลไม่ได้ถูกใช้งานเพียงเพื่อการดึงข้อมูลแบบ SELECT อีกต่อไป ข้อมูลกลายเป็นสิ่งที่ถูกจัดอันดับ (ranked), เชื่อมโยง (connected), ตีความ (interpreted) และนำเสนอ (presented) ตามบริบทของผู้ใช้งาน 10 ประเด็นหลังจากนี้จะกล่าวถึงว่า ทำไม Data Base จะกลายเป็น Social Database คำถามสำคัญคือ: ถ้า Database กลายเป็น Social Media จะเกิดอะไรขึ้น? 1. จาก Data Storage → Data Identity ในระบบ relational แบบดั้งเดิม row คือ record เฉย ๆ ไม่มีบริบททางสังคม แต่ถ้า Database มีคุณลักษณะของ Social Media: ทุก record จะมี identity มี owner มี timeline มี visibility control มี interaction history แนวคิดนี้คล้ายกับโปรไฟล์ผู้ใช้ใน Facebook ที่ทุก activity มี trace และบ...

Ollama Launch: Claude Code + Codex + OpenClaw ใช้ยังไงให้เร็วที่สุด รวมทุกอย่างในโพสเดียว Install Setup Config Launch Fully

Ollama Launch: Claude Code + Codex + OpenClaw ใช้ยังไงให้เร็วที่สุด รวมทุกอย่างในโพสเดียว #เนื้อหาในบทความนี้ Ollama Launch คืออะไร? ทำไม Ollama Launch ถึงเปลี่ยนเกม? เครื่องมือที่รองรับ Ollama LaunchClaude Code + Ollama: ทำงานร่วมกันอย่างไร? Codex + Ollama: แนวทางใหม่ในการใช้ Codex อย่างเต็มศักยภาพ OpenCode + Ollama: ตัวเลือก open-source แบบ pure ผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้ระบบนี้ สรุปภาพรวม #Ollama Launch คืออะไร? เริ่มกันเลย มาทำความเข้าใจกับ Ollama launch เป็นวิธีใหม่ที่ง่ายกว่าในการเรียกใช้งาน Claude Code, Codex, OpenCode, Moltbot หรือเครื่องมือ CLI อื่นๆ Ollama ได้เปิดตัวฟีเจอร์ที่เรียกว่า ollama launch สามารถรันคำสั่ง CLI (Command-Line Interface) ที่ช่วยให้การเริ่มใช้งาน เครื่องมือช่วยเขียนโค้ดด้วย AI เช่น Claude Code, Codex, และ OpenCode ง่ายขึ้นมาก โดยไม่ต้องจัดการกับการตั้งค่า environment variables หรือ config file ด้วยตัวเองอีกต่อไป ทำงานภายใต้ glm-4.7-flash รองรับ 64000 token ก่อนหน้านี้ การจะเชื่อมเครื่องมือเหล่านี้กับโมเดล AI (ไม่ว่าจะเป็นโมเดลที่รันบนเครื่องของคุณเองหรือ...

สร้างเร็ว พังไว บทเรียน DevOps จากระบบที่พึ่ง AI มากเกินไป ทำไมหลายโปรดักชันพังหลังใช้ AI Coding วิเคราะห์แบบตรงไปตรงมา พร้อมวิธีแก้ไข

ทำไมเขียนเร็ว Production พัง AI เขียนโค้ดได้เร็วขึ้นจริง แต่ไม่ได้แปลว่าซอฟต์แวร์ของคุณจะพร้อมใช้งานในโลกโปรดักชัน หลายองค์กรหลงเชื่อว่าแค่ใช้ AI Generate Code ก็สามารถลดทีม ลดเวลา และเร่งการปล่อยฟีเจอร์ได้ทันที ทว่าเบื้องหลังความเร็วเหล่านั้นกลับซ่อนความเสี่ยงมหาศาล ทั้งโครงสร้างระบบที่ไร้สถาปัตยกรรม โค้ดที่ซ้ำซ้อน ขาดมาตรฐาน ไม่มีการทดสอบ ไม่มีความปลอดภัย และไม่รองรับการขยายตัว เมื่อผู้ใช้เพิ่ม ระบบเริ่มช้า เมื่อข้อมูลมากขึ้นฐานข้อมูลเริ่มพัง เมื่อเกิดบั๊กกลับแก้ไขยากเพราะไม่มีใครเข้าใจโค้ดที่ AI สร้าง สุดท้ายสิ่งที่ควรประหยัดเวลากลายเป็นต้นทุนมหาศาลในการซ่อมแซม บทความนี้จะพาคุณเจาะลึกความจริงของ AI Coding ว่าทำไม “โค้ดที่รันได้” ไม่เท่ากับ “โปรดักชันที่อยู่รอดได้” พร้อมชี้ให้เห็นข้อผิดพลาดที่ทีมเทคส่วนใหญ่พลาด และแนวทางใช้ AI อย่างมืออาชีพ เพื่อไม่ให้ Product ของคุณพังตั้งแต่วันแรกที่เปิดใช้งาน อะไรคือปัญหา AI Coding AI เขียนโค้ดได้จริงไหม คำตอบคือ “ได้” แต่คำถามที่สำคัญกว่าคือ “เขียนแล้วใช้ในโปรดักชันได้จริงหรือเปล่า” และนี่คือจุดที่หลายองค์กรกำลังเข้าใจผิดอย...

Mobile First คืออะไร และทำไมคนทำเว็บ–แอปยุคนี้ต้องคิดแบบนี้

ถ้าคุณกำลังทำเว็บ แอป หรือ AI Product มีความจริงหนึ่งข้อที่ปฏิเสธไม่ได้คือ เน้นยำว่า ผู้ใช้ส่วนใหญ่เริ่มต้นจาก “มือถือ” ไม่ใช่ Desktop Mobile First ไม่ใช่แค่เรื่อง Responsive Design แต่มันคือ “วิธีคิด” ตั้งแต่วันแรกของการออกแบบและพัฒนา บทความนี้จะอธิบาย Mobile First แบบลึกจริง ตั้งแต่แนวคิด → ขั้นตอน → เหตุผล → ข้อผิดพลาดที่ควรเลี่ยง Mobile First คืออะไร Mobile First คือแนวคิดการออกแบบและพัฒนา ที่เริ่มจาก หน้าจอมือถือก่อน แล้วค่อยขยายไป Tablet และ Desktop ไม่ใช่การเอาเว็บ Desktop มาย่อให้เล็กลง แต่คือการถามตั้งแต่แรกว่า “ถ้าผู้ใช้มีพื้นที่แค่นี้ เขาควรเห็นอะไร และทำอะไรได้ทันที” ทำไม Mobile First ถึงสำคัญ ผู้ใช้กว่า 70% ใช้งานผ่านมือถือ Google ใช้ Mobile-first indexing พื้นที่จำกัด → บังคับให้โฟกัสสิ่งสำคัญ Performance ดีกว่า UX ชัดกว่า ไม่รก Mobile First ทำให้ Product เรียบง่าย แต่คมชัด ตรงเป้าหมาย สุดๆ ขั้นตอน Mobile First แบบละเอียด 1. กำหนดเป้าหมายให้ชัด (Define Goal) ทุกหน้าบนมือถือควรมี เป้าหมายเดียว ไม่ใช่ถามว่า “หน้านี้มีอะไรบ้...

ขับเคลื่อนโดย Blogger