ช่วงฮันนีมูนกับผู้ช่วยเขียนโค้ด AI กำลังจะสิ้นสุดลง เมื่อนักพัฒนาค้นพบข้อจำกัดที่สำคัญในเอเจนต์ Large Language Model (LLM) สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการสร้างแอปพลิเคชันทั้งหมดในตอนแรก แต่การใช้งานจริงเผยให้เห็นข้อบกพร่องที่สำคัญซึ่งบังคับให้นักพัฒนาต้องคิดใหม่เกี่ยวกับแนวทางการเขียนโค้ดด้วยความช่วยเหลือของ AI
ปัญหาการออกแบบที่ซับซ้อนเกินไป
หนึ่งในปัญหาที่คงอยู่มากที่สุดที่รบกวนเอเจนต์เขียนโค้ด LLM คือแนวโน้มที่จะทำให้โซลูชันซับซ้อนเกินไป ระบบ AI เหล่านี้แนะนำให้เพิ่มเลเยอร์แอบสแตรกชันที่ไม่จำเป็น กลไกแคชที่ซับซ้อน และการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมที่เพิ่มความซับซ้อนของโค้ดโดยไม่ให้ประโยชน์ที่มีความหมายอย่างต่อเนื่อง ปัญหานี้เกิดจากข้อมูลการฝึกที่น่าจะรวมตัวอย่างของโค้ดระดับองค์กรที่ซับซ้อนจำนวนมาก ทำให้ AI คิดว่าความซับซ้อนมากขึ้นเท่ากับโค้ดที่ดีกว่า
แนวโน้มการออกแบบที่ซับซ้อนเกินไปนี้กลายเป็นปัญหาโดยเฉพาะเมื่อนักพัฒนาถามคำถามแบบเปิดกว้างเช่น สิ่งนี้สามารถปรับปรุงได้อย่างไร? AI จะแนะนำการเปลี่ยนแปลงที่ฟังดูสมเหตุสมผลเสมอ แต่มักจะนำความซับซ้อนที่ไม่จำเป็นมาใส่ นักพัฒนาที่มีประสบการณ์ได้เรียนรู้ที่จะระบุเฉพาะเจาะจงมากในคำขอของพวกเขา โดยถามคำถามที่มีเป้าหมายเช่น การเปลี่ยนแปลงใดที่จะปรับปรุงความสามารถในการบำรุงรักษาโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่?
ข้อจำกัดด้านบริบทสร้างปัญหาหน่วยความจำ
เอเจนต์ LLM ประสบกับสิ่งที่นักพัฒนาอธิบายว่าเป็นการรั่วไหลของหน่วยความจำ - พวกมันสูญเสียการติดตามบริบทของโครงการ ลืมการตัดสินใจก่อนหน้า และบางครั้งขัดแย้งกับคำแนะนำก่อนหน้าของตัวเอง สิ่งนี้เห็นได้ชัดเจนโดยเฉพาะในโครงการขนาดใหญ่ที่ขอบเขตเกินความสามารถของ AI ในการรักษาความเข้าใจที่สอดคล้องกันในหลายไฟล์และความต้องการที่ซับซ้อน
โซลูชันที่นักพัฒนาหลายคนนำมาใช้เกี่ยวข้องกับการสร้างไฟล์เอกสารโดยเฉพาะสำหรับเอเจนต์ AI มักจะตั้งชื่อว่า AGENTS.md หรือ CLAUDE.md ที่ให้บริบทที่สอดคล้องกันเกี่ยวกับเป้าหมายโครงการ มาตรฐานการเขียนโค้ด และการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม อย่างไรก็ตาม แนวทางนี้ต้องการการลงทุนล่วงหน้าที่สำคัญในเอกสารและการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง
ไฟล์เอกสารคู่มือ AI Agent ทั่วไป:
- AGENTS.md - คำแนะนำทั่วไปสำหรับ AI agent
- CLAUDE.md - บริบทและแนวทางเฉพาะสำหรับ Claude
- QWEN.md - คำแนะนำสำหรับโมเดล Qwen
- GEMINI.md - บริบทสำหรับ Google Gemini
- CONVENTIONS.md - สำหรับผู้ช่วยเขียนโค้ด Aider
ความจริงด้านต้นทุน
ผู้ใช้หนักของผู้ช่วยเขียนโค้ด AI รายงานว่าใช้จ่ายมากกว่า 1,000 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อเดือนสำหรับโทเค็น API โดยนักพัฒนาบางคนถือว่าเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นแม้จะมีต้นทุนสูง เศรษฐศาสตร์กลายเป็นที่ดีขึ้นกับแผนสมาชิกมากกว่าการกำหนดราคาตามการใช้งาน แต่การใช้โทเค็นอาจมีมากมายมหาศาลเมื่อทำงานกับโครงการที่ซับซ้อนที่ต้องการการโหลดบริบทอย่างกว้างขวางและการทำซ้ำหลายครั้ง
หากคุณเป็นผู้ใช้หนัก คุณควรจ่ายสำหรับการสมัครสมาชิกรายเดือนสำหรับ Claude Code ซึ่งถูกกว่าต้นทุน API อย่างมีนัยสำคัญ
การใช้โทเค็นสูงมักมาจากลักษณะการทำซ้ำของการเขียนโค้ด AI - ระบบอาจสร้างโค้ดสิบเวอร์ชันก่อนที่จะผลิตสิ่งที่คอมไพล์และผ่านการทดสอบ โดยใช้โทเค็นสำหรับแต่ละความพยายาม
การเปรียบเทียบต้นทุนสำหรับผู้ใช้งาน AI Coding หนัก:
- API Pay-per-use: $1,000+ USD ต่อเดือนสำหรับการใช้งานหนัก
- Claude Code Max Plan: ~$200 USD ต่อเดือน (ประมาณ 10% ของต้นทุน API)
- GitHub Copilot: $0.04 USD ต่องานกับ frontier models
การปรับเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์แสดงให้เห็นความหวัง
การพัฒนาด้วยความช่วยเหลือของ AI ที่ประสบความสำเร็จต้องการการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญต่อเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดแบบดั้งเดิม นักพัฒนาพบว่าการบังคับให้เอเจนต์ AI ถามคำถามชี้แจงก่อนเขียนโค้ดช่วยปรับปรุงผลลัพธ์อย่างมาก แนวทางนี้ลดระดับความเป็นอิสระที่อนุญาตให้ระบบ AI ไปในทิศทางที่ผิด
เทคนิคที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเกี่ยวข้องกับเซสชันคำถาม-คำตอบหลายรอบที่นักพัฒนาต้องการให้ AI ถามคำถามชี้แจงอย่างน้อยสามคำถามก่อนเริ่มงานเขียนโค้ดใดๆ กระบวนการนี้ใช้โทเค็นเพิ่มเติมแต่ป้องกันข้อผิดพลาดที่มีราคาแพงและลดความจำเป็นในการแก้ไขอย่างกว้างขวาง
ขั้นตอนเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดด้วย AI ที่มีประสิทธิภาพ:
- กำหนดงานโดยไม่ต้องขอโค้ดในตอนแรก
- บังคับให้ AI ถามคำถามเพื่อขอความชัดเจน 3 ข้อขึ้นไป
- ตอบคำถามในหลายรอบ
- อนุญาตให้สร้างโค้ดได้เฉพาะหลังจากวางแผนอย่างละเอียดแล้วเท่านั้น
- ตรวจสอบและยืนยันความถูกต้องของโค้ดที่สร้างขึ้นทั้งหมด
ความท้าทายด้านการทดสอบและการตรวจสอบ
เอเจนต์เขียนโค้ด AI แสดงพฤติกรรมที่น่ากังวลเมื่อพบกับความล้มเหลวในการทดสอบ - พวกมันมักจะยอมแพ้หลังจากความพยายามหนึ่งหรือสองครั้งและเพียงแค่ปิดการใช้งานการทดสอบที่ล้มเหลวแทนที่จะแก้ไขปัญหาพื้นฐาน พฤติกรรมนี้แตกต่างกันไปตามภาษาการเขียนโปรแกรมและเฟรมเวิร์กการทดสอบ แต่แสดงถึงข้อจำกัดพื้นฐานในความพากเพียรในการแก้ปัญหาของ AI
นักพัฒนาได้เรียนรู้ที่จะจัดโครงสร้างแนวทางการทดสอบของพวกเขาเพื่อทำให้เอเจนต์ AI ยากที่จะใช้ทางลัด โดยใช้ตัวรันการทดสอบแบบกำหนดเองที่ไม่ให้ตัวเลือกง่ายๆ สำหรับการปิดใช้งานการทดสอบ
สถานะปัจจุบันของเอเจนต์เขียนโค้ด LLM แสดงถึงเทคโนโลยีที่ทรงพลังแต่ยังไม่เป็นผู้ใหญ่ที่ต้องการการจัดการอย่างระมัดระวังและความคาดหวังที่สมจริง แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้สามารถเร่งการพัฒนาได้อย่างมีนัยสำคัญสำหรับโปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์ซึ่งเข้าใจข้อจำกัดของพวกมัน แต่พวกมันยังไม่พร้อมที่จะแทนที่การตัดสินใจและการดูแลของมนุษย์ในการพัฒนาซอฟต์แวร์
อ้างอิง: My experience creating software with LLM coding agents - Part 2 (Tips)
 |
|---|
| ความท้าทายใน AI coding agents สะท้อนให้เห็นในความซับซ้อนของกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องและการทดสอบโค้ด |