จาก "พิมพ์เขียว" สู่ "ระบบที่ใช้งานได้จริง" ด้วยพลังของ AI Orchestration
อ้างอิงจาก SRS.md ที่เราวางแผนไว้
ระบบรับคำสั่งซื้อแพ็กเกจโซลาร์เซลล์อัตโนมัติ
ลงทะเบียนผู้สนใจและคำนวณขนาดติดตั้งเบื้องต้น
zip -r mysite.zip mysiteเราจะไม่ให้ AI เขียนโค้ดไปเรื่อยๆ แต่เราจะคุม "โครงสร้าง" ทั้งหมด
Django Backend
React Frontend
การออกแบบซอฟต์แวร์ที่แยกชั้น Orchestration Logic(ส่วนที่สั่งการ AI) ออกจาก Business Logic (กฎทางธุรกิจ)
ทำไมต้องทำแบบนี้?
เก็บข้อมูล Solar Packages, Leads, และ Orders
สะพานเชื่อมส่งข้อมูลข้ามไปมาระหว่างหน้าบ้านและหลังบ้าน
หน้าเว็บ Landing Page และแบบฟอร์มรับลูกค้า
เทคนิคการ "สั่งงาน" ให้ AI สร้างโค้ดที่ตรงใจ 100%
"คุณคือ Senior Django Developer ที่เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยและการออกแบบฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูง..."
การกำหนดแบบนี้จะทำให้ AI เขียนโค้ดที่มีความซับซ้อนและปลอดภัยกว่าการสั่งงานแบบลอยๆ
ส่งเฉพาะไฟล์หรือส่วนของ SRS ที่เกี่ยวข้องให้ AI เสมอ
❌ พลาด:
"สร้างหน้าลงทะเบียนให้หน่อย"
✅ ถูกต้อง:
"อ้างอิงจาก FR-1.1 ใน SRS.md ช่วยสร้าง Django Form สำหรับเก็บข้อมูล Lead ที่มีฟิลด์ ชื่อ, เบอร์โทร และค่าไฟเฉลี่ย "
Task: "สร้าง API สำหรับบันทึก Order และส่ง Email ยืนยันอัตโนมัติ"
Format: "ส่งผลลัพธ์เป็นไฟล์ views.py และ serializers.py โดยต้องใช้ Clean Code และมี Comment อธิบายทุกฟังก์ชัน"
"อย่าคุยกับ AI แบบมาราธอน แต่จงคุยแบบเป็นภารกิจ (Discrete Units)"
ปัญหาของการคุยยาวเกินไป:
สรุปงานเก่า เพื่อเริ่ม Session ใหม่ที่สะอาดกว่าเดิม
"สรุปว่าเราสร้าง Model แพ็กเกจโซลาร์เสร็จแล้วนะ..."
"จากสรุปเมื่อกี้ ช่วยสร้างหน้าจอคำนวณค่าไฟด้วย React ต่อเลย..."
สิ่งที่คุณต้องสั่งให้ AI สร้างในบ่ายนี้
อ้างอิง FR-2.3: "กรอกค่าไฟแล้วแนะนำแพ็กเกจที่เหมาะสม"
วิธีคุยกับ AI Agent:
"ช่วยเขียนฟังก์ชันใน Django ที่รับค่าตัวเลข 'ค่าไฟรายเดือน' และคำนวณว่าลูกค้าควรใช้แพ็กเกจขนาดกี่ kW โดยยึดหลักว่า 1kW ผลิตไฟได้ประมาณ 120 หน่วยต่อเดือน..."
POST /api/leads/
{
"name": "Anirut",
"bill": 3500
}
{
"recommendation": "5kW System",
"saving_estimate": "2,800 THB/mo"
}
โค้ดที่ AI สร้างอาจ "รันผ่าน" แต่แอบแฝงช่องโหว่ความปลอดภัย เช่น ลืมใส่การยืนยันตัวตน (Authentication) ในหน้าจัดการ Order
"รองรับการทำ PDPA Consent ในหน้าฟอร์มลงทะเบียน"
1. สั่งให้ AI เพิ่มฟิลด์ pdpa_accepted ในฐานข้อมูล
2. บังคับให้ AI สร้างหน้าจอ Checkbox ใน React ที่ต้องติ๊กก่อนกดส่ง
"กฎทางกฎหมายเป็นส่วนหนึ่งของ Technical Spec ที่ AI ต้องทำตาม 100%"
เขียนกฎควบคุม AI ไม่ให้สร้าง Technical Debt
# SolarCorp Governance Rules
- ทุก Model ต้องมี 'created_at' และ 'updated_at'
- ห้ามใช้ฟังก์ชันคำนวณค่าไฟที่หน้า Frontend ให้เรียกจาก Backend เท่านั้น
- โค้ด React ต้องรองรับ Dark Mode ตามธีมบริษัท
โค้ดที่ทำงานได้ แต่ไม่มีใครเข้าใจและดูแลยาก
"ฉันต้องการสร้างระบบหลังบ้านสำหรับจัดการ Solar Packages ช่วยสรุปขั้นตอนการทำงาน (Implementation Plan) ให้ฉันตรวจก่อน และห้ามเขียนโค้ดจนกว่าฉันจะอนุญาต"
"ถ้าเราจ้างโปรแกรมเมอร์มา 1 คน แล้วเราสั่งงานเขาไม่เคลียร์ ผลลัพธ์จะเป็นอย่างไร?"
"นั่นแหละคือสิ่งที่ AI จะเป็น... ถ้าคุณไม่ทำตัวเป็น Orchestrator ที่ดี"
ใช้ AI ไปท่องเว็บแทนคุณเพื่อหาข้อมูลเทคนิค
"ไปหา Library ของ React ที่ใช้แสดงกราฟประหยัดพลังงานที่สวยที่สุดมาให้หน่อย"
"ไปอ่าน Django 5.1 Documentation เรื่องการจัดการไฟล์ภาพว่ามีอะไรเปลี่ยนไปไหม"
ยึดโครงสร้าง **Django + React** เป็นที่ตั้ง
ใช้ **Prompt สูตร P-C-T-F** ในการสั่งงาน
แบ่งงานเป็น **Discrete Sessions** และตรวจ Code Smells เสมอ
ทุกความรู้ในเช้านี้ คืออาวุธที่คุณจะใช้ใน Phase 2
"มีข้อสงสัยเรื่องโครงสร้างระบบหรือการเขียน Prompt ไหมครับ?"
กลับมาเจอกันที่หัวข้อถัดไป:
**Backend Implementation: เนรมิตระบบหลังบ้าน Solar Cell**