Crafting Better Software, One Day at a Time

ยินดีต้อนรับครับ! บล็อกแห่งนี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อแบ่งปันประสบการณ์จริงจากเส้นทางสาย Software Development ไม่ว่าจะเป็นมุม Technical, การวิเคราะห์และออกแบบระบบ ไปจนถึงแนวทางการพัฒนา Architecture ที่ใช้งานได้จริงในโปรเจกต์ต่างๆ

ผมเชื่อว่า “การเรียนรู้ที่ต่อเนื่อง” คือสิ่งที่ทำให้เราพัฒนาทั้งทักษะและวิธีคิดได้ในทุกๆ วัน และหวังว่าบทความในเว็บนี้จะช่วยให้คุณสามารถนำความรู้ไปต่อยอดในการทำงานจริงได้ทันที

คุณจะได้พบกับเนื้อหาหลักในบล็อก เช่น:

หวังว่าที่นี่จะเป็นพื้นที่ช่วยให้เราพัฒนาและเติบโตไปด้วยกันบนเส้นทางสาย Dev ครับ 🌱💻

บทความล่าสุด

ดูทั้งหมด →
ai-adoption

ความรู้ AI agent อยู่ 3 ชั้น: chat / memory / repo — อะไรรอด /clear

เคลียร์ session แล้ว AI ลืมอะไร ไม่ลืมอะไร? ความรู้ agent อยู่ได้ 3 ชั้น — chat context, agent memory, repo files — ต่างกันที่ 'รอด /clear ไหม' และ 'ใครเห็น'. วางผิดชั้น = หายหรือหลุด — vendor-neutral

ความรู้ AI agent อยู่ 3 ชั้น: chat / memory / repo — อะไรรอด /clear
ai-adoption

context window ทำงานยังไง — และทำไม prompt cache ถูกลง ~10 เท่า

AI 'จำ' บทสนทนาได้ยังไง ทั้งที่ LLM ลืมทุก turn? เข้าใจ context window (payload ต่อ turn ≠ ไฟล์ประวัติแชท), อะไรกิน window, และ prompt caching ที่ทำให้คุยรัว ๆ ถูกกว่าทิ้งไว้นาน — vendor-neutral

context window ทำงานยังไง — และทำไม prompt cache ถูกลง ~10 เท่า
ai-adoption

เลิกสั่งซ้ำ: codify workflow ที่ทำบ่อย ให้เป็น command เดียวของ AI agent

งานหลายขั้นที่สั่ง agent เหมือนเดิมทุกครั้ง = ควร codify เป็น reusable command/skill ครั้งเดียว. เล่าจากของจริง: skill ที่ลงบทความบล็อกให้อัตโนมัติ + วิธีทำในเครื่องมืออื่น

เลิกสั่งซ้ำ: codify workflow ที่ทำบ่อย ให้เป็น command เดียวของ AI agent