ระบบจัดการโครงการใหม่ที่เรียกว่า Claude Code PM ได้เกิดขึ้น โดยอ้างว่าจะปฏิวัติการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยการใช้ AI agents หลายตัวทำงานแบบขนาน ระบบนี้สัญญาว่าจะแบ่งฟีเจอร์ต่างๆ ออกเป็นงานย่อยเล็กๆ และมอบหมายให้ agents เฉพาะทางทำงานพร้อมกัน ซึ่งอาจส่งผลให้การส่งมอบฟีเจอร์เร็วขึ้น 3 เท่า และลดอัตราบั๊กได้ 75% ตามที่ผู้สร้างอ้าง
การปรับปรุงประสิทธิภาพที่อ้างว่าได้รับ:
- ลดการสลับบริบท 95%
- เพิ่มปริมาณงานฟีเจอร์ 5 เท่า
- ลดการหยุดชะงัก 75%
- ส่งมอบฟีเจอร์เร็วขึ้น 3 เท่า
- ทำงานแบบขนาน 5-8 งานพร้อมกัน เทียบกับเดิมที่ทำได้แค่ 1 งาน
ช่องว่างระหว่างคำสัญญากับความเป็นจริง
ระบบ Claude Code PM ใช้แนวทางแบบมีโครงสร้าง 5 ขั้นตอน ได้แก่ การวางแผนผลิตภัณฑ์ การวางแผนการดำเนินงาน การแบ่งงาน การซิงค์กับ GitHub และการดำเนินการ ระบบใช้ GitHub Issues เป็นฐานข้อมูล และอ้างว่าสามารถให้ Claude agents หลายตัวทำงานในด้านต่างๆ ของโครงการเดียวกันพร้อมกันได้ อย่างไรก็ตาม ชุมชนนักพัฒนายังคงมีความสงสัยอย่างมากเกี่ยวกับคำอ้างที่ทะเยอทะยานเหล่านี้
นักพัฒนาที่มีประสบการณ์หลายคนรายงานว่าเครื่องมือเขียนโค้ด AI ต้องการการดูแลและตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง ความท้าทายพื้นฐานอยู่ที่ว่าแม้ AI จะสามารถสร้างโค้ดได้อย่างรวดเร็ว แต่ปัญหาคอขวดมักจะเปลี่ยนไปเป็นการตรวจสอบโค้ดและการประกันคุณภาพ แทนที่จะเป็นความเร็วในการพัฒนาเบื้องต้น
ขั้นตอนการทำงานของ Claude Code PM:
- ขั้นตอนการวางแผนผลิตภัณฑ์: สร้าง PRDs พร้อมกับเรื่องราวของผู้ใช้และเกณฑ์ความสำเร็จ
- ขั้นตอนการวางแผนการดำเนินงาน: แปลง PRDs ให้เป็นแผนการดำเนินงานทางเทคนิค
- ขั้นตอนการแบ่งงาน: แยก epics ให้เป็นงานที่สามารถปฏิบัติได้พร้อมเกณฑ์การยอมรับ
- การซิงโครไนซ์กับ GitHub: ส่ง epics และงานต่างๆ ไปยัง GitHub Issues พร้อมป้ายกำกับ
- ขั้นตอนการดำเนินการ: ปรับใช้เอเจนต์เฉพาะทางเพื่อการดำเนินงานแบบขนาน
การจัดการบริบทมากกว่าการทำงานแบบขนานแบบดิบ
น่าสนใจที่นักพัฒนาบางคนพบว่าการใช้ agents หลายตัวมีประโยชน์ไม่ใช่เพื่อความเร็ว แต่เพื่อการจัดการบริบทที่ดีกว่า แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ sub-agents เฉพาะทางเป็น context firewalls - แต่ละ agent จัดการงานเฉพาะเช่น การทดสอบ เอกสาร หรือการแก้ไขไฟล์ จากนั้นรายงานผลลัพธ์ที่สรุปแล้วกลับไปยัง agent หลักที่ทำหน้าที่ประสานงาน วิธีนี้ป้องกันไม่ให้การสนทนาหลักเต็มไปด้วยรายละเอียดทางเทคนิค
นักพัฒนาคนหนึ่งสังเกตว่าประโยชน์ที่แท้จริงมาจากการให้แต่ละ agent มุ่งเน้นไปที่โดเมนเฉพาะของตน ทำให้เธรดหลักสามารถรักษาความเข้าใจในโครงการได้ แทนที่จะติดอยู่กับ code snippets และรายละเอียดการดำเนินงาน
ปัญหาการดูแล
ปัญหาสำคัญเกิดขึ้นเกี่ยวกับระดับการดูแลที่ต้องการ นักพัฒนาส่วนใหญ่รายงานว่าพวกเขาไม่สามารถให้ AI agents ทำงานได้อย่างปลอดภัยโดยไม่มีการดูแลอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากคุณภาพของโค้ดจะเสื่อมลงอย่างรวดเร็วหากไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์ คำสัญญาของการพัฒนาแบบขนานที่เป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ดูเหมือนจะขัดแย้งกับความเป็นจริงที่ว่าการเขียนโค้ด AI ที่มีประสิทธิภาพยังคงต้องการคำแนะนำและการตรวจสอบจากมนุษย์อย่างมาก
ฉันต้องอนุมัติทุกการแก้ไขและจับตาดูตลอดเวลา มิฉะนั้นมันจะเสียหายอย่างรวดเร็วมาก!
การสนทนาในชุมชนเผยให้เห็นรูปแบบที่นักพัฒนาที่อ้างว่าประสบความสำเร็จกับเครื่องมือเขียนโค้ด AI มักเป็นโปรแกรมเมอร์ที่มีทักษะสูงซึ่งสามารถระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดของ AI ได้อย่างรวดเร็ว แทนที่จะเป็นมือใหม่ที่อาจได้รับประโยชน์มากที่สุดจากระบบอัตโนมัติ
ข้อกังวลเรื่องคุณภาพและหนี้ทางเทคนิค
นักพัฒนาหลายคนแสดงความกังวลเกี่ยวกับความสามารถในการบำรุงรักษาระยะยาวของโค้ดที่ AI สร้างขึ้น ปัญหาที่พบบ่อย ได้แก่ โค้ดที่เชื่อมโยงแน่นจนทำให้การทดสอบเป็นเรื่องยาก การขาด edge cases การใช้วิธีแก้ปัญหาที่ซับซ้อนอย่าง regex ในที่ที่วิธีง่ายๆ น่าจะเพียงพอ และคลาสขนาดใหญ่ที่กลายเป็นเรื่องที่ไม่สามารถบำรุงรักษาได้
การเน้นของระบบในการสร้างโค้ดจำนวนมากอย่างรวดเร็วขัดแย้งกับปรัชญาที่ว่าซอฟต์แวร์ที่ดีมักต้องการการลบโค้ดมากกว่าการเพิ่มโค้ด นักพัฒนาที่มีประสบการณ์หลายคนชอบไลบรารีที่เล็กและเน้นเฉพาะมากกว่าโค้ดเบสที่กว้างขวาง
สรุป
แม้ว่า Claude Code PM จะนำเสนอแนวทางที่น่าสนใจในการจัดระเบียบการพัฒนาที่ AI ช่วยเหลือ แต่การตอบสนองของชุมชนแสดงให้เห็นว่าความท้าทายพื้นฐานของการดูแลการเขียนโค้ด AI ยังคงไม่ได้รับการแก้ไข ระบบอาจมีคุณค่าในการจัดโครงสร้างเวิร์กโฟลว์การพัฒนาและการจัดการบริบท แต่คำสัญญาของการพัฒนา AI แบบขนานที่เป็นอิสระอย่างแท้จริงดูเหมือนจะเกินความสามารถของ AI ในปัจจุบัน ความสำเร็จกับระบบดังกล่าวยังคงต้องการความเชี่ยวชาญและการดูแลจากนักพัฒนาอย่างมาก ซึ่งจำกัดการเข้าถึงของชุมชนการเขียนโปรแกรมในวงกว้าง
อ้างอิง: Claude Code PM