- ChatGPT เป็นเครื่องมือ AI ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียน แก้ไข และปรับปรุงโค้ดได้อย่างรวดเร็ว โดยรองรับงานอย่างการสร้างโค้ดพื้นฐาน อธิบายตรรกะที่ซับซ้อน และแนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีในภาษาอย่าง Python, Java และ C++
- แม้จะช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาได้ดี แต่ ChatGPT ก็ยังไม่เหมาะกับงานโปรแกรมมิ่งที่ซับซ้อนมากนัก เพราะอาจสร้างข้อผิดพลาด ไม่สามารถรันโค้ดจริง และไม่สามารถติดตามโค้ดขนาดใหญ่ที่กระจายหลายไฟล์ได้
- นักพัฒนาจะได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดหากให้คำสั่งที่ชัดเจน ขอคำอธิบาย ตรวจสอบโค้ดที่ AI สร้างขึ้น และใช้ ChatGPT กับงานซ้ำ ๆ เช่น การเขียนสคริปต์หรือสร้างกรณีทดสอบ
นักพัฒนากำลังเขียนโค้ดมากขึ้นกว่าเดิม แต่ไม่ใช่ทุกบรรทัดที่มนุษย์เป็นคนเขียน ผู้ช่วยเขียนโค้ดและแชทบอท AI อย่าง ChatGPT กำลังกลายเป็นเครื่องมือหลักในสายงานซอฟต์แวร์ ช่วยให้เขียนโค้ดได้เร็วขึ้น แก้บั๊กทันที และหาทางออกที่เหมาะสม
บางคนมองว่า ChatGPT เปลี่ยนเกม ช่วยแก้บั๊กและเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนา แต่ต่างจาก AI agent ที่ทำงานอัตโนมัติในเวิร์กโฟลว์ซับซ้อน ChatGPT ยังต้องอาศัยคำสั่งและการตรวจสอบจากผู้ใช้
บทความนี้จะอธิบายว่า ChatGPT ทำอะไรได้และไม่ได้ พร้อมทดสอบความสามารถด้านโค้ด มันเป็นแค่ระบบเติมข้อความอัจฉริยะ หรือจะไว้ใจใช้พัฒนาโปรเจกต์จริงในปี 2025 ได้หรือไม่?
ChatGPT ทำอะไรได้บ้างในการเขียนโค้ด
ChatGPT เป็นเครื่องมือ AI ทรงพลังที่ใช้เขียนโค้ดในภาษาอย่าง C++, Java และ Python โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อเข้าใจคำถามของผู้ใช้ แล้วสร้างโค้ดที่เป็นทางออกให้
จุดเด่นคือ สร้างโค้ดพื้นฐาน แก้ไขข้อผิดพลาด และอธิบายตรรกะซับซ้อน ช่วยให้นักพัฒนาไม่ต้องเสียเวลากับงานซ้ำ ๆ อย่างการเขียนโค้ดโครงสร้างเดิม ๆ

เป็นเครื่องมือทรงพลังสำหรับการปรับปรุงโค้ดและเพิ่มประสิทธิภาพ ช่วยให้นักพัฒนาปรับตรรกะให้เรียบง่ายขึ้นและใช้แนวทางที่ดีที่สุด โดดเด่นยิ่งขึ้นเมื่อมี Canvas เพิ่มเข้ามาในเดือนตุลาคม 2024
โค้ดที่ ChatGPT สร้างไว้ใจได้แค่ไหน?
ChatGPT ช่วยประหยัดเวลานักพัฒนาโดยสร้างโค้ดพื้นฐาน ลดงานซ้ำ ๆ ได้ดี รับมือกับโค้ดง่าย ๆ ได้สบาย แต่ถ้าเป็นงานซับซ้อนอาจให้ผลลัพธ์ผิดหรือไม่มีประสิทธิภาพ
แม้จะช่วยเร่งงาน แต่ผลลัพธ์จาก AI ไม่ควรนำไปใช้ทันที—ต้องมีมนุษย์ตรวจสอบ เพื่อปรับปรุง แก้ไข และรับรองคุณภาพก่อนใช้งานจริง
ChatGPT แก้ปัญหาการเขียนโค้ดได้ไหม?
ChatGPT ช่วยแก้ปัญหาโค้ดได้ แต่ข้อจำกัดบางอย่างทำให้ไม่เหมาะกับงานซับซ้อน แม้จะให้คำตอบได้เร็ว แต่ยังขาดความสามารถในการแก้ปัญหาเชิงลึกเพราะข้อจำกัดของโมเดล
ข้อจำกัดของ ChatGPT ในการแก้ปัญหาซับซ้อน:
- ขอบเขตความรู้: ไม่รู้จักเฟรมเวิร์ก ไลบรารี หรืออัปเดตใหม่ ๆ
- บริบทหลายไฟล์: ไม่สามารถติดตามความเชื่อมโยงระหว่างไฟล์หรือโค้ดขนาดใหญ่ได้
- ความจำระยะยาว: สูญเสียบริบทเมื่อสนทนายาว อาจทำให้คำตอบไม่สอดคล้องกัน
- ไม่มีการรันหรือยืนยันผลลัพธ์: สร้างโค้ดได้แต่ไม่สามารถรันหรือเช็กความถูกต้อง
- ข้อจำกัดด้านตรรกะและเหตุผล: รับมือกับอัลกอริทึมซับซ้อนหรือการตัดสินใจระดับระบบได้ไม่ดี
แม้ ChatGPT จะเหมาะกับการแก้ปัญหาแบบเร็ว ๆ แต่ถ้าเกินกว่าระดับพื้นฐาน ต้องมีมนุษย์ช่วยตรวจสอบเสมอ
วิธีเขียนโค้ดกับ ChatGPT
ChatGPT เป็นผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ทรงพลัง แต่การใช้งานให้ได้ผลดีที่สุดต้องมีเทคนิคที่เหมาะสม สามารถช่วยสร้างโค้ด แก้บั๊ก ปรับปรุงโค้ด เรียนรู้ และทำงานอัตโนมัติ นี่คือวิธีที่นักพัฒนาจะใช้ ChatGPT ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ.
1. สร้างโค้ดอย่างมีประสิทธิภาพ
ChatGPT สร้างฟังก์ชัน จุดเชื่อมต่อ API คำสั่งฐานข้อมูล และอื่น ๆ ได้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ดีที่สุด:
- ให้คำสั่งเฉพาะเจาะจง – แทนที่จะสั่ง “เขียนฟังก์ชันล็อกอิน” ให้ถาม “เขียนฟังก์ชันล็อกอิน Python ที่ปลอดภัยโดยใช้ bcrypt และ JWT”
- ขอคำอธิบาย – ถาม “อธิบายฟังก์ชันนี้ทีละบรรทัด” เพื่อเข้าใจตรรกะของโค้ดที่ AI สร้าง
- ปรับปรุงและแก้ไขซ้ำ – ถามต่อ “ทำให้ฟังก์ชันนี้มีประสิทธิภาพขึ้น” หรือ “ปรับโค้ดนี้ให้เป็นไปตามแนวทาง Pythonic”
2. แก้บั๊กและข้อผิดพลาด
ChatGPT วิเคราะห์โค้ดที่มีปัญหา แนะนำวิธีแก้ และอธิบายข้อความผิดพลาดได้
- ให้ข้อความผิดพลาดครบถ้วน – AI จะช่วยแก้บั๊กได้ดีเมื่อรู้ปัญหาชัดเจน
- ใช้การดีบักทีละขั้นตอน – ถาม “ฟังก์ชันนี้ผิดตรงไหน?” แล้วตามด้วย “จะแก้ข้อผิดพลาดนี้อย่างไร?”
- ตรวจสอบคำแนะนำของ AI – AI อาจแนะนำผิดได้ ควรทดสอบทุกครั้ง
3. ทำงานซ้ำ ๆ อัตโนมัติ
นักพัฒนาสามารถใช้ ChatGPT สร้างสคริปต์สำหรับ จัดการไฟล์ ประมวลผลข้อมูล และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
- ขอสคริปต์ CLI – “เขียน Bash script เพื่อเปลี่ยนชื่อไฟล์ทั้งหมดในโฟลเดอร์”
- สร้างกรณีทดสอบ – “เขียน unit test สำหรับฟังก์ชันนี้โดยใช้ Jest”
- สร้างคำสั่ง SQL – “สร้าง SQL query เพื่อดึงลูกค้า 10 อันดับแรกตามรายได้”
4. เข้าใจและนำแนวทางความปลอดภัยไปใช้
AI ช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ด ที่ปลอดภัยขึ้น ตามแนวทางอุตสาหกรรม
- ตรวจสอบช่องโหว่ – “ฟังก์ชันนี้มีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยไหม?”
- ปรับปรุงการยืนยันตัวตน – “เพิ่ม OAuth2 authentication ให้ API นี้”
- ทำความสะอาดอินพุต – “จะป้องกัน SQL injection ใน query นี้ได้อย่างไร?”
5. เรียนรู้เทคโนโลยีใหม่และแนวทางปฏิบัติที่ดี
ChatGPT เป็นติวเตอร์ส่วนตัวสำหรับเรียนรู้ภาษาโปรแกรม เฟรมเวิร์ก และไลบรารีใหม่ ๆ
- เข้าใจแนวคิดใหม่ – “อธิบายการทำงานของ closure ใน JavaScript”
- ดูตัวอย่างไวยากรณ์ – “แสดงวิธีสร้าง REST API ด้วย FastAPI”
- เรียนรู้ดีไซน์แพทเทิร์น – “อธิบาย Singleton pattern พร้อมตัวอย่างใน Python”
ไอเดียโค้ดเจ๋ง ๆ ที่ทำได้ด้วย Chatgpt
ChatGPT พัฒนาไปไกลกว่าการสร้างโค้ดสั้น ๆ ตอนนี้มีฟีเจอร์ขั้นสูงที่ช่วยให้งานเขียนโค้ดสะดวกขึ้นมาก นี่คือตัวอย่างการใช้ ChatGPT กับงานโค้ดที่ซับซ้อนขึ้น:
1. สร้างโมเดล GPT เฉพาะทางสำหรับงานโปรแกรมมิ่งแต่ละแบบ
นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดล GPT ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับภาษา เฟรมเวิร์ก หรือสไตล์โค้ดเฉพาะ เพื่อให้ได้มาตรฐานและความสอดคล้องในแต่ละโปรเจกต์
2. ใช้ฟีเจอร์ Canvas เพื่อแก้ไขโค้ดแบบอินเทอร์แอคทีฟ
Canvas ใน ChatGPT คือสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบที่นักพัฒนาสามารถสร้าง แก้ไข และปรับโค้ดได้โดยตรงในแชท ช่วยให้ปรับเปลี่ยนและรับข้อเสนอแนะได้ทันทีในกระบวนการพัฒนา
3. ใช้โมเดลเหตุผลขั้นสูงสำหรับแก้ปัญหาซับซ้อน
โมเดลเหตุผลขั้นสูงของ OpenAI เช่น o1 และ o3 ถูกออกแบบมาเพื่อรับมือกับโจทย์โค้ดที่ซับซ้อน เพิ่มความแม่นยำ ลดข้อผิดพลาด และให้คำแนะนำที่เหมาะสมสำหรับการออกแบบอัลกอริทึม การดีบัก และโครงสร้างระบบ
4. สร้างภาพประกอบด้วย Mermaid.js
ChatGPT สร้างไดอะแกรม Mermaid.js เพื่อช่วยมองภาพรวมของสถาปัตยกรรมระบบ เวิร์กโฟลว์ และอัลกอริทึม ช่วยวางแผนและอธิบายระบบที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น
5. สร้าง UI Mockup และแนวคิดดีไซน์ด้วยการเชื่อมต่อ DALL·E
เมื่อเชื่อมต่อกับ DALL·E ChatGPT ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างเนื้อหาภาพ เช่น UI mockup, ไดอะแกรมการออกแบบระบบ และภาพแนวคิด ซึ่งฟีเจอร์นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการพัฒนา front-end และการวางแผนโปรเจกต์ เพราะช่วยให้โปรเจกต์เขียนโค้ดมีบริบทภาพประกอบ
ควรพึ่งพา ChatGPT ในการเขียนโค้ดหรือไม่?
แม้ว่า ChatGPT จะไม่สามารถแทนที่นักพัฒนามนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์ แต่ศักยภาพในการสร้างโซลูชันอย่างรวดเร็วอาจทำให้บางงานไม่จำเป็นต้องใช้มนุษย์อีกต่อไป ซึ่งอาจส่งผลให้ความต้องการทักษะบางอย่างลดลงได้
สำหรับงานเขียนโค้ด ChatGPT โดดเด่นในการสร้างโค้ดต้นแบบ ค้นหารูปแบบ และแนะนำการปรับปรุงได้อย่างรวดเร็ว ช่วยลดงานซ้ำ ๆ ทำให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นกับงานที่ต้องใช้กลยุทธ์และความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น
เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาไป วิศวกรซอฟต์แวร์ที่ปรับตัวและนำเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้ จะเป็นผู้กำหนดทิศทางการใช้งานและผลกระทบต่ออุตสาหกรรมในอนาคต
นำโมเดล OpenAI ไปใช้ในกระบวนการ DevOps
ใช้ AI เดียวกับที่ขับเคลื่อน ChatGPT เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติแบบแชท และช่วยให้นักพัฒนาของคุณเร่งรอบการพัฒนาได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
ด้วย Botpress คุณสามารถผสานรวม โมเดล OpenAI ได้อย่างไร้รอยต่อ เชื่อมต่อเครื่องมือ DevOps ของคุณ เช่น Jira, GitHub, Slack และ REST APIs และ ทำงานร่วมกับทีมของคุณแบบเรียลไทม์
เมื่อมอบหมายงานที่ซ้ำซากหรือใช้เวลานานให้กับ AI นักพัฒนาของคุณจะมีเวลาสำหรับงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และความซับซ้อนมากขึ้นในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์
คำถามที่พบบ่อย
1. ข้อจำกัดหลักของ ChatGPT เมื่อเทียบกับนักพัฒนามนุษย์คืออะไรบ้าง?
ข้อจำกัดหลักของ ChatGPT เมื่อเทียบกับนักพัฒนามนุษย์ ได้แก่ ขาดความสามารถในการคิดวิเคราะห์เชิงลึก ไม่สามารถรักษาบริบทของโปรเจกต์ระยะยาว และไม่มีประสบการณ์จริงในการเขียนโค้ด ไม่สามารถตัดสินใจเชิงสถาปัตยกรรมหรือแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนแบบที่นักพัฒนาที่มีประสบการณ์ทำได้
2. ChatGPT สามารถเรียนรู้จากโค้ดเบสที่มีอยู่ของฉันเพื่อปรับปรุงคำแนะนำได้หรือไม่?
ChatGPT จะไม่เรียนรู้จากโค้ดเบสที่มีอยู่ของคุณโดยอัตโนมัติ แต่คุณสามารถให้ไฟล์หรือบริบทที่เกี่ยวข้องผ่านเครื่องมืออย่าง embeddings, custom GPTs หรือ API เพื่อให้คำตอบตรงกับความต้องการมากขึ้น การให้บริบทนี้เป็นเพียงชั่วคราวและไม่เปลี่ยนแปลงการฝึกของโมเดล
3. ChatGPT รองรับการเขียนโค้ดในภาษาโปรแกรมเฉพาะกลุ่มหรือภาษาที่ไม่เป็นที่นิยมได้หรือไม่?
ได้ ChatGPT รองรับการเขียนโค้ดในภาษาโปรแกรมเฉพาะกลุ่มหรือภาษาที่ไม่เป็นที่นิยม แต่คุณภาพของผลลัพธ์อาจไม่สม่ำเสมอ โดยจะทำงานได้ดีที่สุดกับภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เช่น Python, JavaScript และ Java ซึ่งมีข้อมูลฝึกสอนมากกว่า
4. มีวิธีฝึกหรือปรับแต่ง ChatGPT สำหรับเทคสแตกหรือโปรเจกต์เฉพาะหรือไม่?
ได้ คุณสามารถปรับแต่งโมเดล GPT ผ่าน API ของ OpenAI หรือใช้เครื่องมืออย่าง custom GPTs และ function calling เพื่อให้โมเดลสอดคล้องกับเทคสแตกหรือธุรกิจของคุณ อย่างไรก็ตาม การปรับแต่งต้องใช้ข้อมูลฝึกที่คัดสรรมาอย่างดีและไม่สามารถทำได้ทันที
5. ทีมสามารถใช้ ChatGPT ร่วมกันแบบเรียลไทม์ระหว่างการรีวิวโค้ดหรือการวางแผนสปรินต์ได้หรือไม่?
ChatGPT ไม่รองรับการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์โดยตรง แต่ทีมสามารถผสานรวมกับแพลตฟอร์มอย่าง Slack, GitHub หรือ Notion เพื่อช่วยในการรีวิวโค้ดและวางแผนแบบไม่พร้อมกันได้ สำหรับการทำงานร่วมกันแบบสด บางทีมเลือกใช้เอเจนต์ฝังผ่านเครื่องมืออย่าง Botpress





.webp)
