25 ก.ค. 2568·4 นาที
วิธีที่ LLM แปลงไอเดียภาษาอังกฤษง่ายๆ ให้เป็นแอปแบบ Full-Stack
LLM แปลงไอเดียภาษาอังกฤษธรรมดาให้เป็นแอปเว็บ มือถือ และแบ็กเอนด์: ข้อกำหนด, ฟลู UI, โมเดลข้อมูล, API, การทดสอบ และการดีพลอย
LLM แปลงไอเดียภาษาอังกฤษธรรมดาให้เป็นแอปเว็บ มือถือ และแบ็กเอนด์: ข้อกำหนด, ฟลู UI, โมเดลข้อมูล, API, การทดสอบ และการดีพลอย
ไอเดียผลิตภัณฑ์แบบ "ภาษาอังกฤษธรรมดา" มักเริ่มจากความตั้งใจและความหวังผสมกัน: ใครใช้, แก้ปัญหาอะไร, และ ความสำเร็จหน้าตาเป็นอย่างไร อาจเป็นประโยคสั้นๆ ("แอปสำหรับจองคนพาเดินสุนัข"), เวิร์กโฟลว์หยาบๆ ("ลูกค้าขอ → ผู้ดูแลรับงาน → จ่ายเงิน"), และข้อจำเป็นบางอย่าง ("แจ้งเตือนผลัก, ให้คะแนน") นั่นพอให้คุยไอเดียได้—แต่ยังไม่พอให้สร้างอย่างสม่ำเสมอ
เมื่อคนพูดว่า LLM สามารถ “แปล” ไอเดียเป็นแอป ความหมายที่มีประโยชน์คือ: เปลี่ยนเป้าหมายที่คลุมเครือให้เป็นการตัดสินใจที่ชัดเจนและตรวจสอบได้ การ “แปล” ไม่ใช่แค่เขียนซ้ำ—แต่เป็นการเพิ่มโครงสร้างเพื่อตรวจทาน ท้าทาย และนำไปปฏิบัติได้
LLM ทำได้ดีในการผลิตร่างแรกของบล็อกก่อสร้างหลัก:
ผลลัพธ์ทั่วไปมักเป็นแบบร่างสำหรับผลิตภัณฑ์แบบ full-stack: UI เว็บ (มักสำหรับผู้ดูแลหรือการใช้งานบนเดสก์ท็อป), UI มือถือ (สำหรับผู้ใช้ที่เคลื่อนที่), บริการแบ็กเอนด์ (auth, กฎธุรกิจ, การแจ้งเตือน), และที่จัดเก็บข้อมูล (ฐานข้อมูลและที่เก็บไฟล์/สื่อ)
LLM ไม่สามารถเลือกการประนีประนอมของผลิตภัณฑ์ได้อย่างน่าเชื่อถือ เพราะคำตอบที่ถูกต้องขึ้นกับบริบทที่คุณอาจยังไม่ได้เขียนไว้:
ถือว่าโมเดลเป็นระบบที่เสนอ ตัวเลือก และ ค่าเริ่มต้น ไม่ใช่ความจริงสุดท้าย
ความล้มเหลวที่พบได้บ่อยมีแบบแผน:
เป้าหมายจริงของ “การแปล” คือทำให้สมมติฐานมองเห็นได้—เพื่อที่คุณจะได้ยืนยัน ปรับ หรือปฏิเสธก่อนที่มันจะกลายเป็นโค้ด
ก่อนที่ LLM จะเปลี่ยน “สร้างแอปสำหรับ X” ให้เป็นหน้าจอ, API และโมเดลข้อมูล คุณต้องมีบรีฟผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะพอให้ออกแบบได้ ขั้นตอนนี้คือการเปลี่ยนความตั้งใจที่คลุมเครือให้เป็นเป้าหมายร่วม
เขียนปัญหาเป็น 1–2 ประโยค: ใครกำลังประสบปัญหา เรื่องอะไร และทำไมมันสำคัญ แล้วเพิ่มตัวชี้วัดความสำเร็จที่สังเกตได้
ตัวอย่าง: “ลดเวลาที่คลินิกใช้ในการนัดติดตามผล” ตัวชี้วัดอาจเป็นเวลาจัดตารางเฉลี่ย อัตราไม่มารายงาน หรือ % ของผู้ป่วยที่จองผ่านระบบบริการตนเอง
ระบุประเภทผู้ใช้หลัก (ไม่ใช่ทุกคนที่อาจแตะต้องระบบ) ให้แต่ละคนมีงานสำคัญที่สุดและสถานการณ์สั้นๆ
เทมเพลตที่เป็นประโยชน์: “ในฐานะ [บทบาท], ฉันต้องการ [ทำบางอย่าง] เพื่อ [ประโยชน์].” ตั้งเป้า 3–7 กรณีใช้งานหลักที่อธิบาย MVP
ข้อจำกัดต่างๆ คือปัจจัยที่ทำให้ต้นแบบแตกต่างจากสินค้าที่พร้อมส่งมอบ รวมถึง:
ระบุชัดเจนว่ามีอะไรบ้างในรีลีสแรกและอะไรเลื่อนไป กฎง่ายๆ: ฟีเจอร์ MVP ต้องรองรับกรณีใช้งานหลักแบบ end-to-end โดยไม่ต้องมีงานด้วยมือ
ถ้าต้องการ ให้จับสิ่งนี้เป็นบรีฟหน้าเดียวและเก็บไว้เป็น “แหล่งความจริง” สำหรับขั้นตอนถัดไป (ข้อกำหนด, ฟลู UI, และสถาปัตยกรรม)
ไอเดียภาษาอังกฤษมักเป็นการผสมของเป้าหมาย (“ช่วยคนจองคลาส”), สมมติฐาน (“ผู้ใช้จะล็อกอิน”), และขอบเขตคลุมเครือ (“ทำให้เรียบง่าย”) LLM มีประโยชน์เพราะมันสามารถเปลี่ยนข้อมูลกระจัดกระจายให้เป็นข้อกำหนดที่คุณตรวจแก้และอนุมัติได้
เริ่มจากเขียนแต่ละประโยคเป็นเรื่องราวผู้ใช้ วิธีนี้บังคับให้ชัดเจนว่า ใคร ต้องการ อะไร และ ทำไม:
ถ้าเรื่องราวไม่ได้ระบุประเภทผู้ใช้หรือประโยชน์ แปลว่าอาจยังคลุมเครือ
จัดกลุ่มเรื่องราวเป็นฟีเจอร์ แล้วติดป้ายว่า must-have หรือ nice-to-have ช่วยป้องกันการไหลของขอบเขตก่อนการออกแบบและวิศวกรรมจะเริ่ม
ตัวอย่าง: “แจ้งเตือน push” อาจเป็น nice-to-have ในขณะที่ “ยกเลิกการจอง” อาจเป็น must-have
เพิ่มกฎที่ทดสอบได้ภายใต้แต่ละเรื่องราว เกณฑ์ยอมรับที่ดีต้องชัดเจนและสังเกตได้:
LLM มักเริ่มจากเส้นทางที่ราบรื่น ดังนั้นให้ร้องขอเคสขอบเช่น:
ชุดข้อกำหนดนี้จะเป็นแหล่งความจริงที่คุณใช้ประเมินผลลัพธ์ถัดไป (ฟลู UI, API, และการทดสอบ)
ไอเดียภาษาอังกฤษจะกลายเป็นสิ่งที่สร้างได้เมื่อมันกลายเป็น การเดินทางผู้ใช้ และ หน้าจอที่เชื่อมด้วยการนำทางชัดเจน ที่ขั้นตอนนี้คุณยังไม่เลือกสี แต่กำหนดว่าผู้ใช้ทำอะไรได้ ในลำดับใด และความสำเร็จคืออะไร
เริ่มจากรายการเส้นทางที่สำคัญ สำหรับสินค้าหลายตัว คุณสามารถจัดเป็น:
โมเดลสามารถร่างฟลูเหล่านี้เป็นลำดับขั้นตอนได้ งานของคุณคือตรวจว่าสิ่งใดเป็นทางเลือก สิ่งใดจำเป็น และผู้ใช้สามารถออกแล้วกลับมาได้ที่ไหน
ขอผลลัพธ์สองอย่าง: รายการหน้าจอ และ แผนผังการนำทาง
ผลลัพธ์ที่ดีจะตั้งชื่อหน้าจออย่างสม่ำเสมอ (เช่น “Order Details” vs “Order Detail”), กำหนดจุดเริ่มต้น และรวมสถานะหน้าเปล่า (ไม่มีผลลัพธ์, ไม่มีรายการบันทึก)
แปลงข้อกำหนดเป็นฟิลด์ฟอร์มพร้อมกฎ: จำเป็น/ไม่จำเป็น, รูปแบบ, ขีดจำกัด, และข้อความผิดพลาดที่เป็นมิตร ตัวอย่าง: กฎรหัสผ่าน, รูปแบบที่อยู่การชำระเงิน, หรือ “วันที่ต้องเป็นอนาคต” ให้มั่นใจว่ามีการตรวจสอบทั้งแบบอินไลน์ (ขณะพิมพ์) และเมื่อส่ง
รวมขนาดข้อความที่อ่านง่าย, ความคมชัดชัดเจน, รองรับคีย์บอร์ดเต็มรูปแบบบนเว็บ, และข้อความผิดพลาดที่อธิบายวิธีแก้ ไม่ใช่แค่ "ข้อมูลไม่ถูกต้อง" นอกจากนี้ให้แน่ใจว่าฟิลด์ฟอร์มแต่ละฟิลด์มีป้ายกำกับและลำดับโฟกัสสมเหตุผล
“สถาปัตยกรรม” คือแผนผังของแอป: ส่วนไหนมีอยู่ แต่ละชิ้นรับผิดชอบอะไร และพวกมันคุยกันอย่างไร เมื่อ LLM เสนอสถาปัตยกรรม งานของคุณคือให้แน่ใจว่ามัน เรียบง่ายพอที่จะสร้างตอนนี้ และ ชัดพอที่จะพัฒนาต่อทีหลัง
สำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ส่วนใหญ่ แบ็กเอนด์แบบโมโนลิธ เป็นจุดเริ่มต้นที่เหมาะสม: โค้ดเบสเดียว, ดีพลอยเดียว, ฐานข้อมูลเดียว เร็วกว่าในการสร้าง ง่ายกว่าในการดีบัก และถูกกว่าในการใช้งาน
Modular monolith มักเป็นจุดลงตัว: ยังดีพลอยเป็นชิ้นเดียว แต่จัดเป็นโมดูล (Auth, Billing, Projects ฯลฯ) ด้วยขอบเขตที่ชัดเจน เลื่อนการแยกบริการจนกว่าจะมีแรงกดดันจริง เช่น ทราฟฟิกสูง ทีมที่ต้องดีพลอยแยก หรือส่วนที่ต้องสเกลต่างกัน
หาก LLM เสนอ “microservices” ทันที ขอเหตุผลสนับสนุนด้วยความต้องการที่เป็นรูปธรรม ไม่ใช่สมมติฐานในอนาคต
เค้าโครงสถาปัตยกรรมที่ดีจะระบุสิ่งจำเป็น:
โมเดลควรกำหนดด้วยว่าชิ้นแต่ละชิ้นอยู่ที่ไหน (แบ็กเอนด์ vs มือถือ vs เว็บ) และอธิบายว่าคลไคลเอนต์ติดต่อกับแบ็กเอนด์อย่างไร (โดยทั่วไป REST หรือ GraphQL)
สถาปัตยกรรมจะกำกวมจนกว่าจะล็อกพื้นฐาน: เฟรมเวิร์กแบ็กเอนด์, ฐานข้อมูล, โฮสติ้ง, และแนวทางมือถือ (native vs ข้ามแพลตฟอร์ม) ให้โมเดลเขียนสิ่งเหล่านี้เป็น “สมมติฐาน” เพื่อให้ทุกคนรู้ว่าสิ่งที่ออกแบบมาอิงกับอะไร
แทนที่จะเขียนใหม่ใหญ่โต ให้ชอบทางเลือก “ทางหนี” เล็กๆ: แคชสำหรับการอ่านบ่อย, คิวสำหรับงานแบ็กกราวด์, และเซิร์ฟเวอร์แบบ stateless เพื่อให้เพิ่มอินสแตนซ์ได้ในอนาคต ข้อเสนอที่ดีที่สุดจะแสดงตัวเลือกเหล่านี้พร้อมกับทำให้ v1 เรียบง่าย
ไอเดียผลิตภัณฑ์เต็มไปด้วยคำนาม: “ผู้ใช้”, “โปรเจกต์”, “งาน”, “การชำระเงิน”, “ข้อความ” การทำโมเดลข้อมูลคือขั้นตอนที่ LLM เปลี่ยนคำนามเหล่านั้นให้เป็นภาพร่วมว่าระบบต้องเก็บอะไร และสิ่งต่างๆ เชื่อมโยงกันอย่างไร
เริ่มจากรายการเอนทิตีหลักและถามว่าอะไรเป็นของอะไร
ตัวอย่าง:
จากนั้นกำหนดความสัมพันธ์และข้อจำกัด: งานสามารถมีอยู่โดยไม่มีโปรเจกต์ได้ไหม, คอมเมนต์แก้ไขได้ไหม, โปรเจกต์เก็บถาวรได้ไหม, และเมื่อโปรเจกต์ถูกลบงานจะเป็นอย่างไร
ต่อไป โมเดลจะเสนอสคีมาเบื้องต้น (SQL tables หรือ NoSQL collections) ทำให้เรียบง่ายและมุ่งที่การตัดสินใจที่มีผลต่อพฤติกรรม
ร่างทั่วไปอาจรวม:
สำคัญ: จับฟิลด์สถานะ, timestamps, และข้อจำกัดที่ไม่ซ้ำตั้งแต่ต้น (เช่น email ไม่ซ้ำ) รายละเอียดเหล่านี้ขับฟิลเตอร์ UI, การแจ้งเตือน, และการรายงานต่อไป
แอปจริงมักต้องการกฎชัดเจนว่าใครเห็นอะไร LLM ควรทำให้ความเป็นเจ้าของชัดเจน (owner_user_id) และโมเดลการเข้าถึง (สมาชิก/บทบาท) สำหรับผลิตภัณฑ์ multi-tenant ให้เพิ่มเอนทิตี tenant/organization และผูก tenant_id กับทุกอย่างที่ต้องแยกกัน
และกำหนดด้วยว่าการบังคับสิทธิ์ทำอย่างไร: โดยบทบาท (admin/member/viewer), โดยความเป็นเจ้าของ, หรือทั้งสอง
สุดท้าย ตัดสินใจว่าสิ่งใดต้องบันทึกและสิ่งใดต้องลบ ตัวอย่าง:
การเลือกระบบเหล่านี้ช่วยป้องกันปัญหาเมื่อเจอคำถามเรื่องการปฏิบัติตาม, ฝ่ายสนับสนุน, หรือการเรียกเก็บเงินในภายหลัง
API แบ็กเอนด์คือที่คำสัญญาของแอปกลายเป็นการกระทำจริง: “บันทึกโปรไฟล์ของฉัน”, “แสดงคำสั่งของฉัน”, “ค้นหารายการ” ผลลัพธ์ที่ดีเริ่มจากการกระทำของผู้ใช้และเปลี่ยนเป็นชุด endpoints ชัดเจน
รายการสิ่งหลักที่ผู้ใช้โต้ตอบ (เช่น Projects, Tasks, Messages) สำหรับแต่ละอย่างให้กำหนดสิ่งที่ผู้ใช้ทำได้:
สิ่งนี้มักแมปเป็น endpoints เช่น:
POST /api/v1/tasks (create)GET /api/v1/tasks?status=open&q=invoice (list/search)GET /api/v1/tasks/{taskId} (read)PATCH /api/v1/tasks/{taskId} (update)DELETE /api/v1/tasks/{taskId} (delete)สร้างงาน: ผู้ใช้ส่ง title และ due date
POST /api/v1/tasks
{
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15"
}
การตอบกลับคืนเรคคอร์ดที่บันทึก (รวมฟิลด์ที่เซิร์ฟเวอร์สร้าง):
201 Created
{
"id": "tsk_123",
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15",
"status": "open",
"createdAt": "2025-12-26T10:00:00Z"
}
(หมายเหตุ: ไม่แปลเนื้อหาในกรอบโค้ดด้านบน)
ให้โมเดลผลิตข้อผิดพลาดที่สม่ำเสมอ:
สำหรับการ retry ให้ชอบ idempotency keys ใน POST และแนะแนวว่า “ลองอีกครั้งหลัง 5 วินาที” เป็นต้น
ไคลเอนต์มือถืออัปเดตช้า ใช้พาธฐานเวอร์ชัน (/api/v1/...) และหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้แตกหัก:
GET /api/version)ความปลอดภัยไม่ใช่งาน "ทีหลัง" เมื่อ LLM แปลงไอเดียเป็นข้อกำหนด คุณต้องการค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยชัดเจน—เพื่อไม่ให้เวอร์ชันแรกถูกเปิดรับการโจมตีโดยไม่ตั้งใจ
ขอให้โมเดลแนะนำวิธีล็อกอินหลักและสำรอง รวมทั้งกรณีเมื่อเกิดปัญหา (เข้าถึงไม่ได้, ล็อกอินที่น่าสงสัย) ตัวเลือกทั่วไปรวม:
กำหนดการจัดการเซสชัน (access tokens สั้น, refresh tokens) และว่าจะรองรับการยืนยันหลายปัจจัยหรือไม่
การพิสูจน์ตัวตนระบุผู้ใช้; การอนุญาตจำกัดการเข้าถึง แนะนำรูปแบบชัดเจนหนึ่งแบบ:
project:edit, invoice:export) สำหรับผลิตภัณฑ์ยืดหยุ่นผลลัพธ์ที่ดีรวมกฎตัวอย่างเช่น: “เฉพาะเจ้าของโปรเจกต์เท่านั้นที่ลบโปรเจกต์ได้; ผู้ร่วมงานแก้ไขได้; ผู้ดูได้คอมเมนต์”
ให้โมเดลระบุการป้องกันที่เป็นรูปธรรม ไม่ใช่คำสัญญาทั่วไป:
และขอรายการตรวจสอบภัยคุกคามพื้นฐาน: ป้องกัน CSRF/XSS, คุกกี้ปลอดภัย, อัปโหลดไฟล์ที่ปลอดภัยถ้ามี
ตั้งค่าเริ่มต้นให้เก็บข้อมูลน้อยที่สุด: แค่สิ่งที่ฟีเจอร์ต้องการ และเก็บในระยะเวลาสั้นที่สุด
ให้ LLM ร่างข้อความภาษาง่ายสำหรับ:
ถ้าเพิ่มการวิเคราะห์ ให้บังคับ opt-out (หรือ opt-in ตามกฎหมาย) และทำเอกสารในการตั้งค่าและหน้านโยบายให้ชัด
LLM ที่ดีสามารถเปลี่ยนข้อกำหนดเป็นแผนการทดสอบที่ใช้ได้จริง—ถ้าคุณบังคับให้มันอิงเกณฑ์ยอมรับ ไม่ใช่คำพูดทั่วไป
เริ่มโดยให้โมเดลข้อกำหนดและเกณฑ์ยอมรับ แล้วขอให้มันสร้างการทดสอบ ต่อเกณฑ์ ผลลัพธ์ที่ดีรวม:
ถ้าการทดสอบชี้กลับไปยังเกณฑ์เฉพาะไม่ได้ มันอาจเป็นเสียงรบกวน
LLM ยังสามารถเสนอ fixtures ที่สะท้อนการใช้จริง: ชื่อยุ่งๆ, ฟิลด์หาย, โซนเวลา, ข้อความยาว, เครือข่ายชักช้า, และเรคคอร์ดที่เกือบซ้ำ
ขอให้รวม:
ให้โมเดลเพิ่มเช็คลิสต์เฉพาะมือถือ:
LLM ดีในการร่างโครงทดสอบเร็ว แต่คุณควรตรวจ:
ถือว่าโมเดลเป็นผู้เขียนเทสต์ฉับไว ไม่ใช่ผู้อนุมัติ QA สุดท้าย
โมเดลอาจสร้างโค้ดมากมาย แต่ผู้ใช้จะได้ประโยชน์เมื่อมันถูกส่งอย่างปลอดภัยและคุณเห็นผลหลังปล่อย ขั้นตอนนี้คือการทำให้การปล่อยทำซ้ำได้: เดิมทีเดิมทุกครั้งและมีความประหลาดใจน้อยที่สุด
ตั้ง CI เบื้องต้นให้รันทุก pull request และเมื่อ merge ไปยัง main:
แม้ว่า LLM จะเขียนโค้ด CI จะบอกคุณว่าโค้ดยังทำงานหลังการเปลี่ยนแปลงหรือไม่
ใช้ 3 สภาพแวดล้อมที่มีจุดประสงค์ชัด:
การตั้งค่าควรจัดการผ่าน environment variables และ secrets (ไม่ hard-code) กฎง่าย: ถ้าการเปลี่ยนค่านั้นต้องแก้โค้ด มันอาจตั้งค่าไม่ถูก
สำหรับแอป full-stack ทั่วไป:
วางแผนให้มีสัญญาณ 3 อย่าง:
นี่คือที่การพัฒนาโดยมี AI เข้าไปช่วยกลายเป็นการปฏิบัติการ: คุณไม่ได้แค่สร้างโค้ด คุณกำลังรันผลิตภัณฑ์จริง
LLM สามารถเปลี่ยนไอเดียคลุมเครือเป็นแผนที่ ดูเหมือน ครบถ้วน—แต่ภาษาสวยๆ อาจซ่อนช่องว่าง ความล้มเหลวที่พบบ่อยมีรูปแบบ และคุณสามารถป้องกันได้ด้วยนิสัยไม่กี่อย่างที่ทำซ้ำได้
ผลลัพธ์อ่อนมักมาจากสี่ปัญหา:
ให้โมเดลข้อมูลชัดเจน:
ขอเช็คลิสต์ต่อผลลัพธ์แต่ละชิ้น ตัวอย่าง ข้อกำหนดไม่ถือว่า “เสร็จ” จนกว่าจะมีเกณฑ์ยอมรับ, สถานะข้อผิดพลาด, บทบาท/สิทธิ์, และตัวชี้วัดความสำเร็จที่วัดได้
ผลลัพธ์จาก LLM ครอบคลุมเมื่อสเปค, โน้ต API, และแนวคิดการออกแบบไม่กระจัดกระจาย รักษาเอกสารเดียวที่มี:
เมื่อคุณพรอมต์อีกครั้ง ให้วางช่วงย่อหน้าล่าสุดแล้วบอกว่า: “อัปเดต เฉพาะ ส่วน X และ Y; ให้ส่วนอื่นไม่เปลี่ยน” ถ้าคุณกำลังพัฒนาไปพร้อมกัน มันช่วยใช้เวิร์กโฟลว์ที่รองรับการวนซ้ำอย่างรวดเร็ว โดยไม่ สูญเสียการติดตาม เช่นโหมด “planning” ของ Koder.ai: คุณสามารถล็อกสเปค (สมมติฐาน, คำถามที่เปิด, เกณฑ์ยอมรับ), สร้างโครงเว็บ/มือถือ/แบ็กเอนด์จากแชทเดียวกัน, และพึ่งพา snapshot/rollback เมื่อต้องย้อนการเปลี่ยน แยกซอร์สโค้ดเป็นประโยชน์เมื่อต้องการให้สถาปัตยกรรมที่สร้างและรีโปของคุณสอดคล้องกัน
นี่คือภาพรวมว่า “การแปลโดย LLM” อาจเป็นอย่างไรแบบ end-to-end—พร้อมจุดตรวจที่มนุษย์ควรชะลอและตัดสินใจจริง
ไอเดียภาษาอังกฤษ: “ตลาดหาคนดูแลสัตว์เลี้ยงที่เจ้าของโพสต์คำขอ, ผู้ดูแลสมัคร, และเงินถูกปล่อยหลังงานเสร็จ”
LLM สามารถแปลงเป็นร่างแรกได้เช่น:
POST /requests, GET /requests/{id}, POST /requests/{id}/apply, GET /requests/{id}/applications, POST /messages, POST /checkout/session, POST /jobs/{id}/complete, POST /reviewsนั่นมีประโยชน์—แต่ยังไม่ถือว่า “เสร็จ” มันเป็นข้อเสนอที่เป็นโครงสร้างที่ต้องตรวจ
การตัดสินใจด้านผลิตภัณฑ์: อะไรทำให้ “ใบสมัคร” ถูกต้อง? เจ้าของเชิญผู้ดูแลได้ไหม? คำขอถือว่า “เต็ม” เมื่อใด? กฎเหล่านี้มีผลต่อทุกหน้าจอและ API
การตรวจความปลอดภัย & ความเป็นส่วนตัว: ยืนยันการเข้าถึงตามบทบาท (เจ้าของอ่านแชทของเจ้าของคนอื่นไม่ได้), ป้องกันข้อมูลการชำระเงิน, และกำหนดนโยบายการเก็บข้อมูล (เช่น ลบแชทหลัง X เดือน) เพิ่มการควบคุมการใช้งานไม่ดี: rate limits, ป้องกันสแปม, audit logs
การแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพ: ตัดสินใจว่าสิ่งใดต้องเร็วและต้องสเกล (ค้นหา/กรองคำขอ, แชท) สิ่งนี้มีผลต่อการแคช, การแบ่งเพจ, ดัชนี และงานแบ็กกราวด์
หลังพายล็อต ผู้ใช้อาจขอ “ทำซ้ำคำขอ” หรือ “ยกเลิกคืนเงินบางส่วน” นำสิ่งนั้นกลับมาเป็นข้อกำหนดอัปเดต สร้างหรือแพตช์ฟลูที่เกี่ยวข้อง แล้วรันเทสต์และการตรวจความปลอดภัยอีกครั้ง
บันทึก “เหตุผล” ไม่ใช่แค่ “สิ่งที่ทำ”: กฎธุรกิจสำคัญ, เมทริกซ์สิทธิ์, สัญญา API, รหัสข้อผิดพลาด, มิเกรชันฐานข้อมูล, และ runbook สั้นๆ สำหรับการปล่อยและการตอบเหตุฉุกเฉิน นี่คือสิ่งที่ทำให้โค้ดที่สร้างโดยเครื่องเข้าใจได้หลัง 6 เดือน
ในบริบทนี้ “การแปล” หมายถึงการเปลี่ยนไอเดียที่ยังคลุมเครือให้เป็น การตัดสินใจที่ชัดเจนและตรวจสอบได้: บทบาทผู้ใช้, เส้นทางการใช้งาน, ข้อกำหนด, ข้อมูล, API และเกณฑ์ความสำเร็จ。
มันไม่ใช่แค่การเขียนซ้ำ—แต่เป็นการทำให้สมมติฐานปรากฏให้เห็นเพื่อที่คุณจะได้ยืนยันหรือปฏิเสธก่อนจะเริ่มสร้างจริง
ชิ้นงานร่างที่ใช้งานได้จริงมักจะรวมถึง:
ถือเป็น แบบร่างแผนผัง ที่ควรตรวจทาน ไม่ใช่สเปคสุดท้าย
เพราะ LLM ไม่รู้บริบทจริงของคุณโดยอัตโนมัติ มนุษย์ยังต้องตัดสินใจเรื่องสำคัญ เช่น:
ให้โมเดลเสนอทางเลือก แล้ว เลือกอย่างรอบคอบ
ให้ข้อมูลที่เพียงพอเพื่อออกแบบ:
ถ้าคนที่รับบรีฟของคุณแล้วไม่ตีความเหมือนกัน แปลว่าบรีฟยังไม่พร้อม
แปลงเป้าหมายเป็น เรื่องราวผู้ใช้ + เกณฑ์ยอมรับ:
ชุดนี้จะเป็น “แหล่งความจริง” สำหรับ UI, API และการทดสอบ
ขอให้โมเดลส่งมอบ 2 อย่าง:
แล้วยืนยันว่า:
เริ่มด้วยค่าเริ่มต้น: monolith หรือ modular monolith สำหรับผลิตภัณฑ์ v1 ส่วนใหญ่。
ถ้าโมเดลเสนอ microservices ทันที ให้ขอเหตุผลชัดเจน (เช่น ปริมาณทราฟฟิก, ความต้องการ deploy แยกของทีม, ส่วนที่ต้องสเกลต่างกัน) และยอมรับ ‘escape hatches’ แทน:
ทำให้ v1 ง่ายต่อการส่งมอบและดีบัก
ให้โมเดลระบุ:
การตัดสินใจเรื่องข้อมูลมีผลต่อฟิลเตอร์ UI, การแจ้งเตือน, รายงาน และความปลอดภัย
ยืนยันความสม่ำเสมอและความเป็นมิตรกับมือถือ:
/api/v1/...)POST ที่อาจถูก retryหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้แตกหัก; เพิ่มฟิลด์เป็น optional และให้ช่วงเวลา deprecation
ให้โมเดลร่างแผนแล้วตรวจทานเทียบกับเกณฑ์ยอมรับ:
ขอข้อมูล fixtures จริง: โซนเวลา, ข้อความยาว, กรณีซ้ำใกล้เคียง, เครือข่ายไม่เสถียร
ถือว่าการทดสอบที่ LLM สร้างเป็นจุดเริ่มต้น ไม่ใช่ QA สุดท้าย
คุณกำลังออกแบบพฤติกรรม ไม่ใช่รูปลักษณ์