พื้นฐานการใช้ AIการเขียน Prompt

เขียน Spec ก่อนให้ AI สร้างโค้ด

เรียนรู้ “เขียน Spec ก่อนให้ AI สร้างโค้ด” เพื่อสร้างเครื่องมือที่ตรวจสอบ ปลอดภัย และดูแลต่อได้

เป้าหมาย: พาเครื่องมือจากโจทย์ถึง pilot โดยมีหลักฐานและความรับผิดชอบ · ใช้เวลาประมาณ 16 นาที

Specify → Build → Verify → Operate

ความเร็วสร้างโค้ดต้องมาพร้อมหลักฐานว่าเครื่องมือแก้ปัญหาและปลอดภัย

Specify

นิยาม user, data, states, permission และ acceptance

Build

เปลี่ยนทีละส่วนใน sandbox พร้อม reviewable diff

Verify

run tests, security checks และ user task

Operate

release จำกัด monitor support และ rollback

Artifact ที่ต้องมี

spec

สร้าง spec ที่ทีมตรวจและทำซ้ำได้

เก็บเป็น artifact ไม่ใช่แค่ข้อความแชต

acceptance criteria

สร้าง acceptance criteria ที่ทีมตรวจและทำซ้ำได้

spec ต้องระบุ user, job, scope, non-goal, data, states, permissions, acceptance, errors และ constraints เพื่อให้โค้ดตอบปัญหาที่ถูก

non-goal

สร้าง non-goal ที่ทีมตรวจและทำซ้ำได้

error state

สร้าง error state ที่ทีมตรวจและทำซ้ำได้

ทางลัดที่กลายเป็นหนี้

ให้ AI แก้หลายไฟล์โดยไม่อ่าน diff

behavior และ dependency แฝง

small changes and review

test ด้วย production data

เสี่ยง PDPA และเปลี่ยนข้อมูลจริง

synthetic fixtures/sandbox

ไม่มี owner หลัง demo

ช่องโหว่และ bug ไม่มีคนแก้

operational ownership

วางแผน Prototype ถึง Pilot

ทีมขอให้ AI ทำ dashboard แต่แต่ละคนเข้าใจ metric ต่างกัน

กำหนด spec, schema, environment, review, tests, release และ rollback

ดูคำตอบตัวอย่าง

เขียน spec และ acceptance แยก non-goal ออกแบบ schema/source/state/permission ใช้ sandbox กับ synthetic data และ secret manager ให้ AI ทำ diff เล็กผ่าน code review รัน unit/integration/permission/failure/E2E เปิด pilot ด้วย feature flag monitor และมี rollback กับ owner

spec/acceptance
schema/state
sandbox/secrets
review
tests
pilot/rollback

บันทึกช่วยจำ

ห้ามใช้ credential หรือข้อมูลจริงในบริการที่ไม่ได้รับอนุมัติ
การ deploy ระบบสำคัญควรมีผู้เชี่ยวชาญตรวจ code และ security

สรุปบทเรียนนี้

spec ก่อน code
sandbox review test
pilot monitor rollback