ນັກພັດທະນາຊອບແວ, ຫົວໜ້າທີມເຕັກນິກ ແລະ ວິສະວະກອນ DevOps ສ່ວນໃຫຍ່ເລີ່ມຕົ້ນອາຊີບໃນຖານະ ຜູ້ສ້າງ (builder).

ເຂົາເຈົ້າສ້າງລະບົບ, ແອັບ, ຄອມໂພເນັນ, ທີມ, ແພັດເທີນ, ໂມດູນ ແລະ ທໍ່ສົ່ງງານ (pipeline). ເຂົາເຈົ້າປັບແຕ່ງໂຄງຮ່າງໃຫ້ດີຂຶ້ນ, ແກ້ກໍລະນີຂອບ, ຮັກສາຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ ແລະ ຍູ້ລະບົບໄປຂ້າງໜ້າເທື່ອລະ commit. ວຽກນີ້ລະອຽດ, ເປັນຮູບປະທຳ ແລະ ເຕັມໄປດ້ວຍເຕັກນິກຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.

ແຕ່ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ ບາງຢ່າງກໍປ່ຽນໄປ.

ຜູ້ປະຕິບັດງານທີ່ເກັ່ງທີ່ສຸດບໍ່ໄດ້ເຊົາສ້າງ ແຕ່ເຂົາເຈົ້າເລີ່ມ ຄິດເປັນລະບົບ.

ຈາກຜູ້ສ້າງ ສູ່ນັກຄິດເຊີງລະບົບ

ການປ່ຽນແປງ: ຈາກຜົນງານ ສູ່ກົດ

ໃນຖານະຜູ້ສ້າງ, ຈຸດສຸມຢູ່ທີ່ ຜົນງານ: ຄອມໂພເນັນ, ເທັມເພລດ, ໜ້າເວັບ, ຟີເຈີ, ໄລບຣາຣີ, ແອັບພລິເຄຊັນ.

ໃນຖານະນັກຄິດເຊີງລະບົບ, ຈຸດສຸມປ່ຽນໄປເປັນ ກົດ: ຂໍ້ຈຳກັດ, ການໂຕ້ຕອບ, ວົງຈອນຜົນຕອບກັບ (feedback loop).

ແທນທີ່ຈະຖາມວ່າ "ຄອມໂພເນັນນີ້ໜ້າຕາເປັນແນວໃດ?", ນັກຄິດເຊີງລະບົບຖາມຄຳຖາມອື່ນ: ກົດຫຍັງຄວບຄຸມຄອມໂພເນັນນີ້? ສິ່ງໃດອະນຸຍາດໃຫ້ໂຕ້ຕອບກັບມັນໄດ້? ມັນຕອບສະໜອງແນວໃດເມື່ອມີການປ່ຽນແປງ? ເຈດຕະນາຈະຢູ່ລອດຜ່ານເວລາໄດ້ແນວໃດ?

ການປ່ຽນແປງນີ້ນຳໄປສູ່ ລະບົບແບບເອເຈັນ (agentic systems) ຢ່າງເປັນທຳມະຊາດ.

ເມື່ອການອອກແບບບໍ່ຢຸດນິ່ງອີກຕໍ່ໄປ

ລະບົບການອອກແບບຍຸກໃໝ່ໄດ້ເຂົ້າລະຫັດຕັກກະໄວ້ແລ້ວ: ໂທເຄັນກຳນົດຂໍ້ຈຳກັດ, ຄອມໂພເນັນກຳນົດໂຄງສ້າງ, ແພັດເທີນກຳນົດພຶດຕິກຳ.

ແຕ່ລະບົບສ່ວນໃຫຍ່ຍັງຕ້ອງອາໄສການປະສານງານຂອງມະນຸດຢ່າງໜັກ.

ເອເຈັນ AI ນຳແບບຈຳລອງທີ່ແຕກຕ່າງມາ ເຊິ່ງລະບົບສາມາດບັງຄັບໃຊ້ກົດຂອງຕົວເອງ, ກວດສອບການຕັດສິນໃຈຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຕອບສະໜອງຕໍ່ບໍລິບົດ ແລະ ປະສານງານກັນພາຍໃນ.

ນີ້ຄືຈຸດທີ່ການອອກແບບວິວັດຈາກເອກະສານ ໄປສູ່ ຕັກກະທີ່ ປະຕິບັດການໄດ້.

ທິດທາງທີ່ກຳລັງມຸ່ງໄປ

ຈຸດສຸມຕອນນີ້ແມ່ນການນຳແນວຄິດເຫຼົ່ານີ້ໄປປະຕິບັດໃນລະບົບທີ່ໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ ບໍ່ແມ່ນໃນຖານະການທົດລອງ ແຕ່ເປັນພື້ນຖານ.

1. ການເຊື່ອມເອເຈັນ AI ກັບເຄື່ອງມືອອກແບບ (Figma) ໃຫ້ເລິກຂຶ້ນ

ສູ່ລະບົບການອອກແບບແບບເອເຈັນ

ເຄື່ອງມືອອກແບບບໍ່ຄວນເປັນພຽງຜ້າໃບທີ່ຢູ່ນິ່ງ.

ເປົ້າໝາຍຄືການເຊື່ອມເອເຈັນ AI ເຂົ້າກັບ Figma ເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈໂທເຄັນການອອກແບບ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງຄອມໂພເນັນ, ກວດສອບການຕັດສິນໃຈແບບເວລາຈິງ, ແປງເຈດຕະນາການອອກແບບເປັນກົດລະດັບລະບົບ ແລະ ເປັນຜູ້ຮ່ວມງານ ບໍ່ແມ່ນພຽງຜູ້ສົ່ງອອກໄຟລ໌.

ນີ້ຍ້າຍການອອກແບບໄປຕົ້ນນ້ຳ ບ່ອນທີ່ເຈດຕະນາຖືກຮັກສາໄວ້ ບໍ່ແມ່ນມາຄາດເດາພາຍຫຼັງ.

2. ການຈັດການເອເຈັນ AI ທີ່ຂະຫຍາຍໄດ້

ເປົ້າໝາຍ: 150 ເອເຈັນ ໜຶ່ງເອເຈັນຕໍ່ໜຶ່ງຄອມໂພເນັນ

ແທນທີ່ຈະໃຊ້ AI ອເນກປະສົງໂຕດຽວ, ທີມງານກຳລັງຫັນໄປໃຊ້ເອເຈັນສະເພາະທາງຫຼາຍໂຕ.

ແຕ່ລະຄອມໂພເນັນມີເອເຈັນຂອງຕົນເອງ ພ້ອມໜ້າທີ່ຮັບຜິດຊອບທີ່ກຳນົດໄວ້, ຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ຮູ້ຈັກຄອມໂພເນັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ນີ້ສະທ້ອນວິທີທີ່ລະບົບທີ່ແຂງແຮງຂະຫຍາຍຕົວ: ຜ່ານຄວາມຊຳນານສະເພາະດ້ານ, ການປະສານງານ ແລະ ສັນຍາທີ່ຊັດເຈນ.

3. ເອເຈັນທີ່ມີທັກສະ, ເຄື່ອງມື ແລະ ປລັກອິນຈິງ

ເອເຈັນຕ້ອງສາມາດລົງມືເຮັດໄດ້.

ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າຕ້ອງຕິດຕັ້ງທັກສະ (ການໃຫ້ເຫດຜົນດ້ານການເຂົ້າເຖິງ, ການກວດສອບການອອກແບບ, ການຮັບຮູ້ດ້ານປະສິດທິພາບ), ເຄື່ອງມື (linter, ໂຕຣັນເທສ, API ການອອກແບບ) ແລະ ປລັກອິນ (Storybook, Drupal, ທໍ່ສົ່ງງານ CI, ການເຊື່ອມ Figma) ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ.

ເອເຈັນທີ່ບໍ່ມີເຄື່ອງມືເປັນພຽງທິດສະດີ. ເອເຈັນທີ່ມີເຄື່ອງມືຈະກາຍເປັນ ສ່ວນໜຶ່ງຂອງລະບົບເອງ.

4. ການທົດສອບການຍອມຮັບດ້ານຟັງຊັນອັດຕະໂນມັດທີ່ສະຫຼາດຂຶ້ນ

ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແລະ ເຂົ້າໃຈເຈດຕະນາ

ການທົດສອບແບບດັ້ງເດີມກວດຜົນລັບ. ການທົດສອບທີ່ເອເຈັນຂັບເຄື່ອນເຂົ້າໃຈ ພຶດຕິກຳ.

ຈຸດສຸມຢູ່ທີ່ເອເຈັນ AI ທີ່ໃຫ້ເຫດຜົນກ່ຽວກັບເສັ້ນທາງຂອງຜູ້ໃຊ້, ການທົດສອບດ້ານຟັງຊັນທີ່ເຂົ້າໃຈເຈດຕະນາ ບໍ່ແມ່ນພຽງ selector, ລະບົບທີ່ພັດທະນາການທົດສອບໄປພ້ອມກັບຄອມໂພເນັນ, ແລະ ການຫຼຸດການທົດສອບທີ່ແຕກງ່າຍ ໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມຄວາມໝັ້ນໃຈດ້ານຄວາມໝາຍ.

ການທົດສອບກາຍເປັນອີກຊັ້ນໜຶ່ງຂອງປັນຍາຂອງລະບົບ.

TDD & BDD ໃນຍຸກ AI: ເປັນຫຍັງເອເຈັນ AI ຈຶ່ງຕ້ອງການການພັດທະນາແບບທົດສອບກ່ອນຫຼາຍຂຶ້ນ 100%

ເປັນຫຍັງເລື່ອງນີ້ຈຶ່ງສຳຄັນ

ທີມງານກຳລັງສ້າງລະບົບທີ່ມີອາຍຸຍືນກວ່າຜູ້ສ້າງ, ປັບຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ສືບທອດການຕັດສິນໃຈດ້ານການອອກແບບໄລຍະຍາວຕໍ່ໄປ.

ໃນໂລກແບບນີ້, ການຄວບຄຸມດ້ວຍມືບໍ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້. ແຕ່ ກົດ ທີ່ກຳນົດໄວ້ດີນັ້ນເຮັດໄດ້.

ນັກອອກແບບ, ນັກພັດທະນາ ແລະ ເອເຈັນ AI ຕ້ອງເຮັດວຽກພາຍໃນກອບຕັກກະດຽວກັນ, ເປັນລະບົບຮ່ວມກັນໜຶ່ງດຽວຂອງຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ເຈດຕະນາ.

ການຫັນຈາກຜູ້ສ້າງມາເປັນນັກຄິດເຊີງລະບົບບໍ່ໄດ້ໝາຍເຖິງການຖິ້ມການລົງມືເຮັດ. ມັນແມ່ນການເຫັນລະບົບເປັນຫຼາຍກວ່າການລວມກັນຂອງຊິ້ນສ່ວນ.

ຂັ້ນຕໍ່ໄປແມ່ນການອອກແບບກົດທີ່ເຮັດໃຫ້ລະບົບສາມາດໃຫ້ເຫດຜົນ, ປັບຕົວ ແລະ ວິວັດທະນາການໄດ້.

ນັກພັດທະນາຊອບແວ, ຫົວໜ້າທີມເຕັກນິກ ແລະ ວິສະວະກອນ DevOps ທີ່ເຮັດການປ່ຽນແປງນີ້ບໍ່ໄດ້ພຽງແຕ່ສ້າງ, ເຂົາເຈົ້າກຳລັງສ້າງ ເງື່ອນໄຂໃຫ້ລະບົບສ້າງຕົວເອງໄດ້.