เครื่องมือจัดการโครงการใหม่ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการควบคุม AI coding agents ได้เกิดขึ้น แต่กลับได้รับปฏิกิริยาที่หลากหลายจากนักพัฒนาที่ตั้งคำถามว่าการเพิ่มการสร้างโค้ดด้วย AI ให้สูงสุดนั้นมาพร้อมกับการลดคุณภาพซอฟต์แวร์หรือไม่
Vibe Kanban ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดการ AI coding agents หลายตัวเช่น Claude Code และ Gemini CLI ผ่านอินเทอร์เฟซแบบ kanban ผู้ใช้สามารถสร้างตั๋วงาน มอบหมายให้กับ AI agents ต่างๆ และตรวจสอบโค้ดและ pull requests ที่สร้างขึ้น เครื่องมือนี้มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ที่วิศวกรมนุษย์ใช้เวลาในการวางแผนและตรวจสอบมากขึ้นแทนที่จะเขียนโค้ดโดยตรง
เอเจนต์ AI สำหรับการเขียนโค้ดที่รองรับ:
- Claude Code
- Gemini CLI
- Codex
- Amp
- เอเจนต์เพิ่มเติมที่ระบุไว้ในเอกสารประกอบ
ผลประโยชน์ด้านผลิตภาพเทียบกับความกังวลด้านคุณภาพ
ผู้ใช้ในช่วงแรกรายงานการปรับปรุงผลิตภาพอย่างมีนัยสำคัญ โดยบางคนเปรียบเทียบประสบการณ์นี้กับการพบกับผู้ช่วยเขียนโค้ดขั้นสูงครั้งแรก เครื่องมือนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรัน AI agents หลายตัวแบบขนาน ซึ่งอาจประมวลผลงานหลายอย่างพร้อมกันได้ อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้ได้ก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการรักษาคุณภาพโค้ดและความเข้าใจของนักพัฒนา
นักวิจารณ์กังวลเกี่ยวกับการเกิดขึ้นของ false positives ที่ AI agents นำไปใช้วิธีแก้ไขปัญหาชั่วคราวหรือกลไกสำรองที่ดูเหมือนจะทำงานได้แต่ซ่อนปัญหาพื้นฐานไว้ เมื่อ agents หลายตัวทำงานพร้อมกัน พวกมันสามารถขัดแย้งกันขณะแก้ไขไฟล์พร้อมกัน ทำให้เกิดความสับสนและการสูญเสียบริบทสำหรับผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์
คุณสมบัติหลัก:
- สลับระหว่าง coding agents ต่างๆ
- การประสานงาน agent แบบขนานและแบบต่อเนื่อง
- การติดตามสถานะงาน
- การกำหนดค่า MCP แบบรวมศูนย์
- การโต้ตอบกับ agent โดยตรงจากบอร์ด kanban
- การสร้างตั๋วงานอัตโนมัติผ่าน MCP server
ปัญหาการแยกตัว
การถกเถียงที่สำคัญได้เกิดขึ้นเกี่ยวกับระดับการแยกตัวของนักพัฒนาจากโค้ดของตนเอง สมาชิกชุมชนบางคนแสดงความสงสัยเกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์ที่ให้ความสำคัญกับผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI อย่างรวดเร็วมากกว่าความเข้าใจโค้ดอย่างลึกซึ้ง โดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันองค์กร
kanban board เพื่อแค่ยิงงานให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้และอ่าน PR อย่างรวดเร็วนั้นเป็นเรื่องบ้าสำหรับผม หากคุณต้องการปรากฏเป็นบริษัทจริงจังที่ควรได้รับอนุญาตให้เขียนโค้ดองค์กร ในความคิดของผม เส้นทางนี้มีความเสี่ยงมาก
ผู้สร้างเครื่องมือยอมรับความตึงเครียดนี้ โดยวางตำแหน่งงานของพวกเขาเป็นการเตรียมความพร้อมสำหรับอนาคตที่ AI เขียนโค้ดส่วนใหญ่และมนุษย์มุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบและการประกันคุณภาพ
ความท้าทายทางเทคนิคและแนวทางแก้ไข
ผู้ใช้ได้ระบุปัญหาเชิงปฏิบัติกับการดำเนินการ AI agent แบบขนาน รวมถึงความขัดแย้งของไฟล์และการลดประสิทธิภาพของระบบ นักพัฒนาบางคนแนะนำให้ใช้ git workspaces แยกต่างหากสำหรับแต่ละ agent เพื่อป้องกันความขัดแย้ง แม้ว่าจะเพิ่มความซับซ้อนให้กับเวิร์กโฟลว์
เครื่องมือนี้ยังต้องเผชิญกับการแข่งขันจากแพลตฟอร์มการจัดการโครงการที่มีอยู่แล้วซึ่งกำลังรวมฟีเจอร์การทำงานร่วมกันของ AI อย่างรวดเร็ว ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับว่าเครื่องมือเฉพาะทางสามารถรักษาข้อได้เปรียบเหนือผู้เล่นที่มีอยู่แล้วได้หรือไม่
ข้อกำหนดการติดตั้ง:
- Node.js (เวอร์ชัน 18 ขึ้นไป)
- pnpm (เวอร์ชัน 8 ขึ้นไป)
- Rust (เวอร์ชันเสถียรล่าสุด)
- การยืนยันตัวตนกับ coding agents ที่รองรับ
มองไปข้างหน้า
แม้จะมีความกังวล โครงการนี้แสดงถึงการทดลองที่น่าสนใจในเวิร์กโฟลว์การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI นักพัฒนากำลังแก้ไขข้อเสนอแนะอย่างแข็งขัน รวมถึงแผนสำหรับเวอร์ชันที่โฮสต์บนคลาวด์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและการจัดการ dependency ที่ดีขึ้นสำหรับ stacked pull requests
การถกเถียงรอบ Vibe Kanban สะท้อนคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์และวิธีที่ทีมควรสร้างสมดุลระหว่างผลประโยชน์ด้านผลิตภาพกับคุณภาพโค้ดและความเชี่ยวชาญของนักพัฒนา
อ้างอิง: vibe-kanban