🧠 “AI Coding Trap: เมื่อโค้ดเร็วไม่ใช่คำตอบ — นักพัฒนาต้องกลายเป็นหัวหน้าทีมให้กับ LLM ที่ไม่รู้จักโต” บทความโดย Chris Loy ได้สะท้อนปัญหาที่กำลังเกิดขึ้นจริงในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ยุค AI โดยเฉพาะเมื่อเครื่องมืออย่าง LLM (Large Language Models) เช่น Claude Code หรือ Copilot สามารถเขียนโค้ดได้เร็วอย่างไม่น่าเชื่อ แต่กลับสร้างภาระให้กับนักพัฒนาในระยะยาว เพราะโค้ดที่ถูกสร้างขึ้นนั้นขาดบริบท ขาดความเข้าใจระบบ และมักต้องใช้เวลามากในการแก้ไขภายหลัง Chris เปรียบเทียบการเขียนโค้ดกับการเล่นปริศนา crossword — การพิมพ์โค้ดเป็นเพียงส่วนเล็ก ๆ ของกระบวนการคิดที่ซับซ้อน ซึ่ง AI มักข้ามขั้นตอนเหล่านี้ไป ทำให้เกิดสิ่งที่เขาเรียกว่า “AI Coding Trap” หรือกับดักแห่งความเร็ว ที่ทำให้ทีมต้องเสียเวลาไปกับการแก้โค้ดที่ไม่เข้าใจ มากกว่าการสร้างสิ่งใหม่ เขายังชี้ให้เห็นว่า LLM เปรียบเสมือน “นักพัฒนารุ่นใหม่ที่เร็วแต่ไม่เรียนรู้” ซึ่งต่างจากมนุษย์ที่พัฒนาทักษะทั้งด้านคุณภาพและความเร็วไปพร้อมกัน ในขณะที่ LLM พัฒนาได้แค่ผ่านการปรับ context หรือเปลี่ยนโมเดลเท่านั้น บทความยังเชื่อมโยงกับปัญหาเก่าในวงการ คือ “Tech Lead’s Dilemma” ที่หัวหน้าทีมต้องเลือกระหว่างการกระจายงานเพื่อให้ทีมเติบโต กับการรับงานยากไว้เองเพื่อเร่งการส่งมอบ ซึ่งหากเลือกทางหลังมากเกินไปจะนำไปสู่การพึ่งพาคนเดียวและเสี่ยงต่อการล่มของทีมเมื่อคนนั้นลาออก ทางออกที่ Chris เสนอคือการสร้าง “playbook ใหม่” สำหรับการทำงานร่วมกับ AI โดยนำแนวทางคลาสสิกของการพัฒนาซอฟต์แวร์มาใช้ เช่น modular design, test-driven development, code review และการวางโครงสร้างที่ชัดเจน เพื่อให้ AI กลายเป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพ ไม่ใช่ภาระที่ต้องตามแก้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI coding agents เขียนโค้ดได้เร็วแต่ขาดบริบท ทำให้ต้องใช้เวลามากในการแก้ไขภายหลัง ➡️ ความเร็วของ LLM ทำให้เกิด “AI Coding Trap” ที่ลดประสิทธิภาพโดยรวมของทีม ➡️ นักพัฒนาต้องกลายเป็น “Tech Lead” ให้กับ AI โดยกำหนดโครงสร้างและมาตรฐาน ➡️ LLM ไม่สามารถเรียนรู้ได้เอง ต้องพึ่ง context engineering หรือการเปลี่ยนโมเดล ➡️ การเปรียบเทียบกับ Tech Lead’s Dilemma ชี้ให้เห็นว่าการเร่งส่งมอบโดยไม่กระจายงานทำให้ทีมเปราะบาง ➡️ ทางออกคือการสร้าง playbook ใหม่ที่รวมแนวทางคลาสสิก เช่น modular design และ TDD ➡️ การใช้ AI อย่างมีโครงสร้างสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้มากกว่าการใช้แบบ “vibe coding” ➡️ AI เหมาะกับงาน prototype หรือโค้ดง่าย ๆ แต่ไม่สามารถจัดการกับความซับซ้อนได้ดี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ LLM เช่น GPT, Claude, หรือ Copilot สามารถเขียนโค้ดได้เร็วแต่ยังมีปัญหาเรื่อง hallucination ➡️ Test-driven development (TDD) ช่วยลดการแก้โค้ดภายหลังและเพิ่มความมั่นใจในการ deploy ➡️ Modular design ทำให้โค้ดเข้าใจง่ายและสามารถใช้ AI เขียนแต่ละส่วนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ การใช้ AI ใน software lifecycle ต้องครอบคลุมตั้งแต่การวางสเปกไปจนถึงการ deploy ➡️ การทำงานร่วมกับ AI ต้องมี “guardrails” เพื่อป้องกันการสร้างโค้ดที่ไม่ maintainable https://chrisloy.dev/post/2025/09/28/the-ai-coding-trap