📰 🧩 AI Coding Agents: จักรพรรดิที่ไร้เสื้อผ้า — โค้ดจริงมีแค่ 200 บรรทัด! บทความนี้เปิดโปงความจริงที่หลายคนไม่รู้เกี่ยวกับ AI coding assistants ยุคใหม่ เช่น Claude Code หรือ Cursor ว่าเบื้องหลังความสามารถที่ดู “ฉลาดล้ำ” นั้น จริง ๆ แล้วทำงานบนสถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายมากอย่างไม่น่าเชื่อ ผู้เขียนสาธิตให้ดูแบบ step‑by‑step ว่าเราสามารถสร้าง coding agent ที่ใช้งานได้จริงด้วย Python เพียงประมาณ 200 บรรทัดเท่านั้น โดยอาศัยแค่ 3 เครื่องมือพื้นฐาน: อ่านไฟล์, ลิสต์ไฟล์, และแก้ไขไฟล์ หัวใจของระบบคือ “การสนทนากับ LLM ที่มีเครื่องมือให้ใช้” — LLM ไม่ได้แตะไฟล์จริง ๆ แต่เพียงส่งคำสั่ง structured tool call ออกมา แล้วโค้ดของเราคือผู้ที่ลงมือทำจริง จากนั้นผลลัพธ์ถูกส่งกลับไปให้ LLM เพื่อคิดต่อ ทำให้เกิดลูปที่ดูเหมือน AI กำลังเขียนโค้ดเองอย่างชาญฉลาด ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นจากสถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายและโปร่งใสอย่างยิ่ง บทความยังแสดงให้เห็นว่า production tools อย่าง Claude Code เพิ่มความสามารถอื่น ๆ เช่น grep, bash, web search, context management และ error handling แต่แกนกลางของระบบยังคงเหมือนเดิมทุกประการ นั่นคือ LLM → ขอใช้เครื่องมือ → โค้ดรันเครื่องมือ → ส่งผลกลับ → LLM คิดต่อ ซึ่งเป็น pattern ที่ทุกคนสามารถสร้างเองได้ในเวลาไม่นาน ท้ายบทความ ผู้เขียนชวนให้ผู้อ่านลองสร้าง coding agent ของตัวเอง โดยย้ำว่าเมื่อเข้าใจสถาปัตยกรรมนี้แล้ว คุณจะมองเครื่องมือ AI coding ทั้งหลายด้วยสายตาใหม่ — ไม่ใช่เวทมนตร์ แต่เป็นระบบที่เข้าใจได้ ควบคุมได้ และสร้างเองได้ด้วย 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่บทความเปิดเผย ➡️ แกนของ AI coding agents ทำงานด้วย Python ประมาณ 200 บรรทัด เท่านั้น ➡️ ระบบคือ “ลูปสนทนา” ระหว่าง LLM กับเครื่องมือ 3 ตัว: read, list, edit files ➡️ LLM ไม่แตะไฟล์จริง แต่ส่งคำสั่ง tool call ให้โค้ดของเรารัน ➡️ สถาปัตยกรรมนี้คือพื้นฐานของ Claude Code, Cursor, Warp ‼️ สิ่งที่ต้องเข้าใจให้ถูกต้อง ⛔ AI coding agents ไม่ใช่เวทมนตร์ — เป็นเพียง orchestration ที่ดี ⛔ ความฉลาดของระบบขึ้นกับ prompt, tool design และ error handling ⛔ Production tools มีฟีเจอร์เพิ่ม แต่แกนหลักเหมือนกัน ⛔ หากไม่เข้าใจสถาปัตยกรรม อาจประเมินความสามารถของ AI สูงเกินจริง https://www.mihaileric.com/The-Emperor-Has-No-Clothes/