คลังพรอมต์ AI: 20+ คำสั่งสำหรับงานโค้ดดิ้งที่จะทำให้ชีวิตคุณง่ายขึ้น

การใช้ AI ช่วยเขียนโค้ด (Vibe Coding) ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดนั้น หัวใจสำคัญอยู่ที่การเขียน “พรอมต์” หรือคำสั่งที่ชัดเจนและตรงประเด็น ยิ่งคุณสั่งงานได้ดีเท่าไหร่ AI ก็จะยิ่งให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและนำไปใช้ได้จริงมากขึ้นเท่านั้น บทความนี้ได้รวบรวมคลังพรอมต์ตัวอย่างกว่า 20 คำสั่ง ครอบคลุมงานหลากหลายประเภท ที่คุณสามารถคัดลอก, นำไปปรับใช้, และเรียนรู้เพื่อยกระดับการเขียนโค้ดของคุณได้ทันที

หมวดที่ 1: การสร้างฟังก์ชันและอัลกอริทึม

1. การสร้างฟังก์ชันพื้นฐาน: "เขียนฟังก์ชัน Python ชื่อ 'calculate_sum' ที่รับค่าเป็น list ของตัวเลข และคืนค่าเป็นผลรวมของตัวเลขทั้งหมดใน list"

2. การจัดการกับข้อมูล (Data Manipulation): "เขียนฟังก์ชัน JavaScript เพื่อแปลง String ที่อยู่ในรูปแบบ 'dd-mm-yyyy' ให้เป็นอ็อบเจกต์ Date"

3. อัลกอริทึมการค้นหา: "ช่วยเขียนโค้ด Binary Search Algorithm ในภาษา Java พร้อมคำอธิบายการทำงานทีละขั้นตอน"

4. การทำงานกับข้อความ (Text Processing): "สร้างฟังก์ชัน Python ที่ใช้ Regular Expression (Regex) เพื่อตรวจสอบว่าอีเมลที่ป้อนเข้ามาถูกต้องตามรูปแบบหรือไม่"

หมวดที่ 2: การพัฒนาเว็บ (Web Development)

5. การสร้าง API Endpoint: "สร้าง API Endpoint ง่ายๆ ด้วย Flask ใน Python ที่มี path '/users' และใช้เมธอด GET เพื่อคืนค่าเป็น JSON array ของรายชื่อผู้ใช้"

6. การสร้าง UI Component: "เขียนโค้ดสำหรับสร้าง Card component ใน React โดยใช้ Styled-Components โดยให้รับ props สำหรับ image, title, และ description"

7. การเขียน Query ฐานข้อมูล: "สร้าง SQL query เพื่อดึงข้อมูลลูกค้า (customer) ทั้งหมดจากตาราง 'orders' ที่มียอดซื้อ (amount) มากกว่า 1,000 และลงทะเบียนก่อนปี 2024"

8. การสร้างฟอร์ม HTML: "สร้างฟอร์ม HTML สำหรับการลงทะเบียนที่มีช่องสำหรับชื่อ, อีเมล, รหัสผ่าน, และปุ่ม submit"

หมวดที่ 3: การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

9. การอ่านและแสดงผลข้อมูล: "เขียนสคริปต์ Python โดยใช้ Pandas เพื่ออ่านไฟล์ 'sales.csv' และแสดงผล 5 แถวแรก"

10. การสร้างกราฟ: "จาก DataFrame ของ Pandas ที่มีข้อมูลยอดขายรายเดือน, ช่วยเขียนโค้ดโดยใช้ Matplotlib เพื่อสร้างกราฟแท่งเปรียบเทียบยอดขายในแต่ละเดือน"

11. การคำนวณทางสถิติ: "เขียนฟังก์ชันใน R เพื่อคำนวณหาค่าเฉลี่ย, มัธยฐาน, และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของคอลัมน์ 'age' ใน data frame ที่กำหนด"

หมวดที่ 4: การทำงานอัตโนมัติและสคริปต์

12. การทำงานกับไฟล์: "เขียนสคริปต์ Python เพื่อวนลูปอ่านไฟล์ .txt ทั้งหมดในโฟลเดอร์ที่กำหนด แล้วนับจำนวนคำในแต่ละไฟล์"

13. การส่งการแจ้งเตือน: "ขอตัวอย่างโค้ด Python สำหรับการส่งข้อความแจ้งเตือนผ่าน LINE Notify API"

14. การดึงข้อมูลจากเว็บ (Web Scraping): "เขียนสคริปต์ Python โดยใช้ BeautifulSoup เพื่อดึงหัวข้อข่าวทั้งหมดจากหน้าแรกของเว็บไซต์ [ใส่ URL]"

หมวดที่ 5: การอธิบายและปรับปรุงโค้ด

15. การอธิบายโค้ด: "ช่วยอธิบายการทำงานของโค้ด JavaScript ต่อไปนี้หน่อย [วางโค้ดของคุณที่นี่] โดยเฉพาะส่วนของการใช้ async/await"

16. การหาบั๊ก (Debugging): "โค้ด Python นี้ทำงานผิดพลาด [วางโค้ดของคุณ] มันขึ้น error ว่า [ใส่ข้อความ error] ช่วยวิเคราะห์หาสาเหตุและแนะนำวิธีแก้ไขหน่อย"

17. การ Refactor โค้ด: "ช่วย Refactor ฟังก์ชัน Python นี้ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและอ่านง่ายขึ้นหน่อย [วางโค้ดของคุณ]"

18. การเขียน Unit Test: "จากฟังก์ชัน Python 'calculate_sum' นี้, ช่วยเขียน Unit Test โดยใช้ไลบรารี PyTest ให้หน่อย"

หมวดที่ 6: DevOps และอื่นๆ

19. การสร้าง Dockerfile: "สร้าง Dockerfile สำหรับแอปพลิเคชัน Node.js/Express ที่ทำงานบนพอร์ต 3000"

20. คำสั่ง Git: "ฉันต้องการรวม commit หลายๆ อันล่าสุดให้เป็น commit เดียวกันใน Git ต้องใช้คำสั่งอะไร?"

เคล็ดลับ: ลองเริ่มต้นด้วยการคัดลอกพรอมต์เหล่านี้ไปใช้งาน จากนั้นค่อยๆ ปรับเปลี่ยนรายละเอียดให้ตรงกับงานที่คุณทำอยู่ การฝึกฝนบ่อยๆ จะทำให้คุณเข้าใจ “วิธีคิด” ของ AI และสามารถเขียนพรอมต์ที่ซับซ้อนขึ้นได้เองในที่สุด