20 พรอมป์ต์เริ่มต้นสำหรับงานโค้ดดิ้งด้วย AI

AI models อย่าง ChatGPT, Claude, และ GitHub Copilot กลายเป็นผู้ช่วยที่ขาดไม่ได้สำหรับ developers ในยุคนี้ แต่การจะใช้ AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด คุณต้องรู้จักการเขียน Prompt ที่ดี

บทความนี้รวบรวม 20 พรอมป์ต์สำเร็จรูป ที่คุณสามารถ copy ไปใช้ได้ทันที หรือปรับแต่งให้เหมาะกับงานของคุณ ครอบคลุมทุกงาน ตั้งแต่การเขียนโค้ดใหม่ แก้บั๊ก ไปจนถึงการ optimize performance

ทำไมต้องใช้ AI ช่วยเขียนโค้ด?

ประโยชน์ที่ได้รับ

• ⚡ เร็วกว่า 3-5 เท่า - เขียนโค้ดได้เร็วขึ้นมาก
• 🐛 หาบั๊กได้ง่าย - AI ช่วยจับข้อผิดพลาด
• 💡 ได้ไอเดียใหม่ ๆ - AI แนะนำวิธีที่คุณไม่เคยคิด
• 📚 เรียนรู้ได้เร็ว - อธิบายโค้ดให้เข้าใจ
• 🧪 เขียน Test ได้ไว - สร้าง unit tests อัตโนมัติ
• 📝 เขียน Documentation - สร้าง README และ comments

ตัวเลขจากงานวิจัย

จาก GitHub Survey 2024:

• 92% ของ developers ใช้ AI coding tools
• 75% รู้สึกว่าทำงานเร็วขึ้น
• 88% รู้สึกว่าเรียนรู้เร็วขึ้น
• ประหยัดเวลาเฉลี่ย 30-55% ในการเขียนโค้ด

หากคุณสนใจเรียนรู้การใช้ AI เขียนโปรแกรมแบบละเอียด อ่านได้ที่ ใช้ AI เขียนโปรแกรม: คู่มือสำหรับนักพัฒนา

หลักการเขียน Prompt ที่ดี

4 องค์ประกอบสำคัญ

1. Context (บริบท)

• ภาษาที่ใช้
• Framework/Library
• สิ่งที่คุณกำลังทำ

2. Task (งานที่ต้องการ)

• บอกชัดเจนว่าต้องการอะไร
• ใช้คำกริยา เช่น “สร้าง”, “แก้ไข”, “อธิบาย”

3. Requirements (ข้อกำหนด)

• Input/Output ที่ต้องการ
• Edge cases ที่ต้องจัดการ
• ข้อจำกัดเฉพาะ

4. Format (รูปแบบ)

• ต้องการโค้ดเท่านั้นหรือมี explanation
• ต้องการ comments หรือไม่
• Style guide (ถ้ามี)

ตัวอย่างการเขียน Prompt

❌ แบบไม่ดี (Vague):

เขียน function

✅ แบบดี (Specific):

เขียน Python function ที่:
- ชื่อ calculate_discount
- รับ parameters: price (float), discount_percent (float)
- คืนค่าราคาหลังหักส่วนลด
- จัดการ edge cases: ราคาติดลบ, discount > 100%
- เพิ่ม docstring และ type hints

ดูเทคนิคการเขียน prompt เพิ่มเติมได้ที่ พื้นฐาน Prompt Engineering สำหรับ AI

20 พรอมป์ต์สำเร็จรูป

หมวด 1: สร้างโค้ดใหม่ (Code Generation)

1. สร้าง Function

เขียน [ภาษา] function เพื่อ [งานที่ต้องการ]

Input: [ระบุ parameters และ types]
Output: [ระบุผลลัพธ์ที่ต้องการ]
Edge cases: [กรณีพิเศษที่ต้องจัดการ]

ข้อกำหนด:
- เพิ่ม type hints/types
- เพิ่ม docstring/comments
- Handle errors อย่างเหมาะสม
- ใช้ best practices

ตัวอย่างการใช้:

เขียน Python function เพื่อคำนวณค่า BMI

Input:
- weight: float (กิโลกรัม)
- height: float (เมตร)

Output: tuple(bmi: float, category: str)

Edge cases:
- weight หรือ height เป็น 0 หรือติดลบ
- ค่าที่ไม่สมเหตุสมผล (เช่น น้ำหนัก 500 kg)

ข้อกำหนด:
- เพิ่ม type hints
- เพิ่ม docstring
- Raise ValueError สำหรับ invalid input
- คืนค่า category (Underweight, Normal, Overweight, Obese)

2. สร้าง Class

สร้าง [ภาษา] class สำหรับ [purpose]

Properties:
- [property1]: [type] - [description]
- [property2]: [type] - [description]

Methods:
- [method1]([parameters]): [description]
- [method2]([parameters]): [description]

ข้อกำหนด:
- ใช้ appropriate design patterns
- Implement __str__ / toString (ถ้าเหมาะสม)
- เพิ่ม validation ใน constructor
- เขียน docstring/comments

ตัวอย่างการใช้:

สร้าง Python class สำหรับจัดการบัญชีธนาคาร

Properties:
- account_number: str - เลขที่บัญชี
- balance: float - ยอดเงินคงเหลือ
- owner: str - ชื่อเจ้าของบัญชี

Methods:
- deposit(amount: float) -> None: ฝากเงิน
- withdraw(amount: float) -> bool: ถอนเงิน คืนค่า True ถ้าสำเร็จ
- get_balance() -> float: ดูยอดเงิน
- transfer(to_account, amount) -> bool: โอนเงิน

ข้อกำหนด:
- balance ต้องไม่ติดลบ
- amount ต้องเป็นบวก
- ใช้ @property decorators ที่เหมาะสม
- Raise exceptions สำหรับ invalid operations

3. Generate API Endpoint

สร้าง [framework] API endpoint สำหรับ [purpose]

Route: [HTTP method] /[path]
Request body: [JSON structure]
Response: [JSON structure]
Status codes: [list of status codes and when to use]

ข้อกำหนด:
- Input validation
- Error handling
- Authentication/Authorization (ถ้าต้องการ)
- OpenAPI/Swagger documentation

ตัวอย่างการใช้:

สร้าง FastAPI endpoint สำหรับสร้าง user account

Route: POST /api/users
Request body:
{
  "username": "string",
  "email": "string",
  "password": "string"
}

Response:
{
  "id": "string",
  "username": "string",
  "email": "string",
  "created_at": "datetime"
}

Status codes:
- 201: Created successfully
- 400: Invalid input (duplicate username/email, weak password)
- 500: Server error

ข้อกำหนด:
- Validate email format
- Check password strength (min 8 chars, ต้องมีตัวเลขและอักษรพิเศษ)
- Hash password ก่อนเก็บ
- เพิ่ม Pydantic models

4. สร้าง Database Schema

ออกแบบ [database] schema สำหรับ [purpose]

Tables ที่ต้องการ:
- [table1]: [description]
- [table2]: [description]

Relationships:
- [relationship description]

ข้อกำหนด:
- เพิ่ม appropriate indexes
- เพิ่ม constraints
- Consider normalization
- เพิ่ม created_at, updated_at timestamps

5. Generate SQL Query

เขียน SQL query เพื่อ [purpose]

Tables: [list of tables]
Conditions: [filter conditions]
Output: [columns to return]

ข้อกำหนด:
- Optimize for performance
- Handle NULL values
- เพิ่ม comments อธิบาย

หมวด 2: อ่านและทำความเข้าใจ (Code Understanding)

6. อธิบายโค้ด

อธิบายโค้ดต่อไปนี้ให้เข้าใจง่าย:

[วางโค้ด]

กรุณาอธิบาย:
1. โค้ดนี้ทำอะไร (overall purpose)
2. วิธีการทำงานแต่ละส่วน (step by step)
3. Algorithm หรือ logic ที่ใช้
4. Edge cases ที่จัดการ
5. Potential issues หรือ improvements

ตัวอย่างการใช้:

อธิบายโค้ด Python ต่อไปนี้ให้เข้าใจง่าย:

def fibonacci(n, memo={}):
    if n in memo:
        return memo[n]
    if n <= 2:
        return 1
    memo[n] = fibonacci(n-1, memo) + fibonacci(n-2, memo)
    return memo[n]

กรุณาอธิบาย:
1. Function นี้ทำอะไร
2. memo parameter ใช้ทำไม
3. วิธี recursion ทำงานอย่างไร
4. Time และ Space complexity
5. ข้อดีข้อเสียของวิธีนี้

7. เปรียบเทียบโค้ด

เปรียบเทียบโค้ด 2 แบบนี้:

แบบที่ 1:
[โค้ด]

แบบที่ 2:
[โค้ด]

กรุณาเปรียบเทียบ:
- ความแตกต่างในวิธีการ
- Performance (time/space complexity)
- Readability
- Maintainability
- แนะนำว่าควรใช้แบบไหนและทำไม

8. สรุป Codebase

ดูโค้ดต่อไปนี้แล้วสรุปว่า:

[วางหลายไฟล์หรือ directory structure]

กรุณาสรุป:
1. โครงสร้างโปรเจกต์
2. จุดประสงค์หลัก
3. Components/Modules หลัก ๆ
4. Dependencies ที่ใช้
5. Entry point และ flow การทำงาน
6. แนะนำจุดที่ควรเริ่มอ่านก่อน

หมวด 3: แก้ไขและปรับปรุง (Debugging & Refactoring)

9. หาและแก้บั๊ก

มีโค้ดที่ทำงานผิดพลาด:

[วางโค้ด]

Error message:
[วาง error]

Expected behavior: [อธิบายว่าควรทำงานอย่างไร]
Actual behavior: [อธิบายว่าทำงานอย่างไรตอนนี้]

กรุณา:
1. หา bug ที่เป็นสาเหตุ
2. อธิบายว่าทำไมเกิด bug
3. เสนอวิธีแก้ไข
4. แสดงโค้ดที่แก้ไขแล้ว

ตัวอย่างการใช้:

มีโค้ด Python ที่ทำงานผิดพลาด:

def calculate_average(numbers):
    total = 0
    for num in numbers:
        total += num
    return total / len(numbers)

Error message:
ZeroDivisionError: division by zero

Expected behavior: ถ้า list ว่าง ควร return 0 หรือ None
Actual behavior: เกิด error

กรุณา:
1. หา bug
2. อธิบายสาเหตุ
3. แก้ไขพร้อมจัดการ edge cases อื่น ๆ
4. เพิ่ม type hints และ docstring

10. Refactor โค้ด

Refactor โค้ดต่อไปนี้ให้ดีขึ้น:

[วางโค้ด]

จุดที่ต้องปรับปรุง:
- [ระบุปัญหา เช่น duplicated code, long function, etc.]

ข้อกำหนด:
- รักษา functionality เดิม
- ปรับปรุง readability
- ปรับปรุง maintainability
- ใช้ appropriate design patterns
- เพิ่ม comments อธิบายการเปลี่ยนแปลง

11. Optimize Performance

Optimize โค้ดต่อไปนี้เพื่อให้เร็วขึ้น:

[วางโค้ด]

Context:
- Input size: [ระบุ]
- Performance goal: [ระบุ เช่น ลด time จาก O(n²) เป็น O(n log n)]
- Constraints: [ระบุข้อจำกัด เช่น memory limit]

กรุณา:
1. วิเคราะห์ performance ปัจจุบัน (time & space complexity)
2. ระบุ bottlenecks
3. เสนอวิธี optimization
4. แสดงโค้ดที่ optimize แล้ว
5. เปรียบเทียบ performance (Big O)

12. แปลงภาษา

แปลงโค้ด [ภาษาต้นทาง] ต่อไปนี้เป็น [ภาษาปลายทาง]:

[วางโค้ด]

ข้อกำหนด:
- รักษา logic และ functionality เดิม
- ใช้ idioms ของภาษาปลายทาง
- ใช้ appropriate data types
- เพิ่ม comments อธิบายส่วนที่แตกต่าง
- ระบุ libraries ที่ต้อง import

ตัวอย่างการใช้:

แปลงโค้ด JavaScript ต่อไปนี้เป็น Python:

const users = [
  {name: 'Alice', age: 25},
  {name: 'Bob', age: 30},
  {name: 'Charlie', age: 35}
];

const adults = users
  .filter(user => user.age >= 18)
  .map(user => user.name)
  .sort();

console.log(adults);

ข้อกำหนด:
- ใช้ list comprehension ถ้าเหมาะสม
- ใช้ pythonic style
- เพิ่ม type hints

หมวด 4: การทดสอบ (Testing)

13. สร้าง Unit Tests

สร้าง unit tests สำหรับ function/class ต่อไปนี้:

[วางโค้ด]

Framework: [pytest, unittest, Jest, etc.]

Test cases ที่ต้องครอบคลุม:
- Normal cases (happy path)
- Edge cases
- Error cases
- Boundary values

ข้อกำหนด:
- ใช้ descriptive test names
- เพิ่ม comments อธิบาย test
- Test code coverage ควร > 90%
- ใช้ mocks/stubs ถ้าจำเป็น

14. Generate Test Data

สร้าง test data สำหรับ [purpose]

Data structure: [ระบุ]
จำนวน records: [ระบุ]

Requirements:
- Realistic data (ใกล้เคียงข้อมูลจริง)
- หลากหลาย (cover different scenarios)
- Include edge cases

Format: [JSON, CSV, SQL, etc.]

15. เขียน Integration Tests

สร้าง integration test สำหรับ [system/API]

Components ที่ test:
- [component 1]
- [component 2]

Test scenarios:
1. [scenario 1]
2. [scenario 2]

ข้อกำหนด:
- Test การทำงานร่วมกันระหว่าง components
- Include setup และ teardown
- Mock external dependencies
- ใช้ test fixtures

หมวด 5: Documentation

16. สร้าง README

สร้าง README.md สำหรับโปรเจกต์ [ชื่อโปรเจกต์]

โปรเจกต์นี้เป็น: [คำอธิบายสั้น ๆ]

ควรรวม sections:
- Description (คำอธิบายโปรเจกต์)
- Features (ฟีเจอร์หลัก)
- Installation (วิธีติดตั้ง)
- Usage (วิธีใช้งานพร้อมตัวอย่าง)
- API Documentation (ถ้ามี)
- Configuration (การตั้งค่า)
- Contributing (วิธีมีส่วนร่วม)
- License

Style: [casual/formal/technical]

17. เขียน Docstring/Comments

เพิ่ม docstring/comments ให้โค้ดต่อไปนี้:

[วางโค้ด]

ข้อกำหนด:
- ใช้ standard format (Google, NumPy, JSDoc, etc.)
- อธิบาย parameters และ return values
- ระบุ exceptions ที่อาจเกิด
- ใส่ usage examples
- ไม่ over-comment (อย่า comment สิ่งที่ชัดเจนอยู่แล้ว)

18. Generate API Documentation

สร้าง API documentation สำหรับ endpoints ต่อไปนี้:

[วาง API code หรือ list endpoints]

Format: [OpenAPI/Swagger, Markdown, etc.]

แต่ละ endpoint ควรมี:
- Description
- HTTP method
- Path parameters
- Query parameters
- Request body (ถ้ามี)
- Response format (แต่ละ status code)
- Example requests และ responses
- Error codes

หมวด 6: การออกแบบและวางแผน

19. ออกแบบ System Architecture

ออกแบบ system architecture สำหรับ [application/feature]

Requirements:
- [functional requirement 1]
- [functional requirement 2]
- [non-functional requirement: scalability, security, etc.]

ข้อพิจารณา:
- Expected traffic: [ระบุ]
- Budget: [ระบุ]
- Team size: [ระบุ]

กรุณาให้:
1. High-level architecture diagram (ใช้ text/ASCII art)
2. เลือก tech stack พร้อมเหตุผล
3. อธิบายแต่ละ component
4. Data flow
5. การจัดการ scalability และ reliability

ตัวอย่างการใช้:

ออกแบบ system architecture สำหรับ E-commerce platform

Requirements:
- รองรับ 10,000 concurrent users
- Real-time inventory updates
- Payment processing
- Order tracking
- Admin dashboard

ข้อพิจารณา:
- Expected traffic: 1M requests/day
- Budget: Medium (startup)
- Team size: 5 developers

Tech preferences: JavaScript/TypeScript ecosystem

20. สร้าง Algorithm

ออกแบบ algorithm สำหรับ [problem]

Input: [ระบุ]
Output: [ระบุ]
Constraints: [ระบุ เช่น time limit, memory limit]

Requirements:
- Time complexity: [target, เช่น O(n log n)]
- Space complexity: [target]

กรุณาให้:
1. อธิบาย approach และ reasoning
2. Pseudocode
3. วิเคราะห์ complexity
4. Implementation ใน [ภาษา]
5. Test cases

หากต้องการดูเครื่องมือ AI อื่น ๆ สำหรับการเขียนโค้ด แนะนำให้อ่าน 20 เครื่องมือ AI ที่คุณควรรู้จัก

เทคนิคการใช้ Prompt อย่างมืออาชีพ

1. Iterative Prompting (ปรับแต่งทีละขั้น)

อย่า:

• ❌ เขียน prompt ยาว ๆ ครั้งเดียว หวังให้ได้ผลสมบูรณ์

ควร:

• ✅ เริ่มจาก basic prompt
• ✅ ดูผลลัพธ์และปรับแต่ง
• ✅ เพิ่มข้อกำหนดทีละอย่าง

ตัวอย่าง:

Round 1:

เขียน Python function คำนวณ factorial

Round 2:

ปรับโค้ดข้างบนให้:
- ใช้ recursion
- เพิ่ม memoization
- Handle edge cases (n < 0, n > 1000)

Round 3:

เพิ่ม type hints และ docstring

2. Few-Shot Learning (ให้ตัวอย่าง)

เพิ่มตัวอย่างเพื่อให้ AI เข้าใจดีขึ้น:

เขียน function comments ตามตัวอย่าง:

ตัวอย่าง:
def add(a, b):
    """Add two numbers together.

    Args:
        a (int/float): First number
        b (int/float): Second number

    Returns:
        int/float: Sum of a and b

    Example:
        >>> add(2, 3)
        5
    """
    return a + b

ตอนนี้เพิ่ม comments ให้ function นี้:
[วางโค้ดที่ต้องการ]

3. Chain of Thought (แบ่งเป็นขั้นตอน)

สำหรับปัญหาซับซ้อน:

แก้ปัญหานี้ทีละขั้นตอน:

[ระบุปัญหา]

ขั้นตอน:
1. วิเคราะห์ปัญหา
2. เลือก algorithm ที่เหมาะสม
3. เขียน pseudocode
4. Implement ใน [ภาษา]
5. เขียน tests
6. Optimize

กรุณาทำทีละขั้นตอนและอธิบาย reasoning

4. Role-Based Prompting

กำหนด role ให้ AI:

Act as a senior [ภาษา] developer with 10 years experience.

Review โค้ดนี้และให้ feedback แบบมืออาชีพ:

[วางโค้ด]

Focus on:
- Code quality
- Best practices
- Performance
- Security
- Maintainability

5. Constraints และ Preferences

ระบุข้อจำกัดชัดเจน:

เขียนโค้ดโดยมีข้อจำกัด:

DO (ควรทำ):
- ใช้ async/await
- ใช้ TypeScript
- Handle errors properly
- เขียน comments

DON'T (ห้ามทำ):
- ใช้ var (ใช้ const/let)
- ใช้ any type
- Ignore errors
- Use deprecated APIs

เครื่องมือ AI สำหรับ Coding

1. ChatGPT (OpenAI)

ดีสำหรับ:

• อธิบายโค้ด
• Generate code snippets
• Debugging
• Learning

ข้อจำกัด:

• Context window จำกัด (ใน GPT-3.5)
• บางครั้งให้โค้ดที่ล้าสมัย

2. Claude (Anthropic)

ดีสำหรับ:

• โค้ดยาว ๆ (200K tokens)
• Reasoning ซับซ้อน
• Refactoring

ข้อดี:

• เขียนโค้ดคุณภาพสูง
• อธิบายละเอียด

3. GitHub Copilot

ดีสำหรับ:

• Auto-complete ขณะเขียนโค้ด
• Generate function จาก comments
• Quick snippets

ข้อดี:

• Integrate กับ IDE
• ทำงาน real-time

4. Cursor AI

ดีสำหรับ:

• เขียนโค้ดทั้ง project
• Multi-file editing
• Refactoring ครั้งใหญ่

ข้อดี:

• เป็น IDE ครบวงจร
• เห็น context ทั้ง project

5. Tabnine

ดีสำหรับ:

• Auto-complete
• Code suggestions

ข้อดี:

• รองรับหลายภาษา
• มี team collaboration

เปรียบเทียบเครื่องมืออื่น ๆ ได้ที่ n8n vs Vibe Coding: เลือกอันไหนดี?

ข้อควรระวังเมื่อใช้ AI เขียนโค้ด

1. ตรวจสอบความถูกต้อง

AI อาจผิดได้!

• ❌ อย่า copy-paste โค้ดจาก AI โดยไม่ดู
• ✅ อ่านและเข้าใจโค้ดทุกบรรทัด
• ✅ ทดสอบก่อนใช้จริง
• ✅ เช็ค edge cases

2. Security Issues

AI อาจให้โค้ดที่ไม่ปลอดภัย:

• ⚠️ SQL injection vulnerabilities
• ⚠️ Hardcoded secrets
• ⚠️ Insecure authentication
• ⚠️ Missing input validation

วิธีแก้:

• ✅ Review โค้ดด้าน security
• ✅ ใช้ security scanning tools
• ✅ Follow security best practices

3. Code Quality

โค้ดจาก AI อาจ:

• ❌ ไม่ follow coding standards
• ❌ ไม่ efficient
• ❌ ยากต่อการ maintain

วิธีแก้:

• ✅ Refactor ตาม coding standards
• ✅ Review performance
• ✅ เพิ่ม tests
• ✅ เพิ่ม documentation

4. License และ Copyright

ระวัง:

• ⚠️ AI อาจ generate โค้ดที่คล้ายโค้ดที่มี license
• ⚠️ บริษัทบางแห่งห้ามใช้ AI-generated code

วิธีแก้:

• ✅ เช็ค company policy
• ✅ ใช้เป็น inspiration แล้วเขียนเอง
• ✅ เข้าใจโค้ดแล้วปรับแต่ง

5. Over-Reliance (พึ่งพามากเกินไป)

อันตราย:

• ❌ ไม่ได้เรียนรู้พื้นฐาน
• ❌ ไม่เข้าใจโค้ดที่ใช้
• ❌ แก้ปัญหาไม่เป็นเมื่อไม่มี AI

วิธีแก้:

• ✅ ใช้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ทำให้ทั้งหมด
• ✅ เรียนรู้พื้นฐานให้มั่น
• ✅ ฝึกเขียนโค้ดเองบ้าง
• ✅ ใช้ AI เพื่อ learn ไม่ใช่แค่ copy

Best Practices

1. Start Simple

• เริ่มจาก prompt ง่าย ๆ
• ค่อย ๆ เพิ่มความซับซ้อน

2. Be Specific

• ยิ่งละเอียด ยิ่งได้ผลดี
• ระบุภาษา framework library version

3. Provide Context

• บอกว่ากำลังทำอะไร
• บอก constraints
• ให้ related code (ถ้ามี)

4. Iterate

• ปรับแต่ง prompt หลาย ๆ รอบ
• ทดลองหลาย ๆ แนวทาง

5. Learn from Results

• ดูว่า AI ตอบอย่างไร
• เรียนรู้จากโค้ดที่ AI สร้าง
• ปรับปรุง prompt สำหรับครั้งต่อไป

6. Combine with Your Skills

• ใช้ AI เป็น co-pilot
• คุณยังเป็น pilot หลัก
• ตัดสินใจเองว่าจะใช้อะไร

สรุป

การใช้ AI เป็นผู้ช่วยในการเขียนโค้ด ช่วยให้:

• ⚡ เขียนโค้ดเร็วขึ้น 3-5 เท่า
• 💡 ได้ไอเดียและเรียนรู้เร็วขึ้น
• 🐛 หาและแก้บั๊กได้ง่าย
• 📝 เขียน documentation ได้ไว
• 🧪 สร้าง tests อัตโนมัติ

20 พรอมป์ต์ ที่แนะนำครอบคลุม:

1. สร้างโค้ดใหม่ (Functions, Classes, APIs, SQL)
2. อธิบายและทำความเข้าใจโค้ด
3. Debug และ Refactor
4. สร้าง Tests
5. เขียน Documentation
6. ออกแบบ Architecture

สำคัญ!

• ✅ ใช้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ทำให้ทั้งหมด
• ✅ ตรวจสอบและเข้าใจโค้ดทุกบรรทัด
• ✅ เรียนรู้พื้นฐานให้มั่น
• ✅ ปรับแต่ง prompt ให้เหมาะกับงาน

เริ่มใช้วันนี้! ลอง copy prompt จากบทความนี้ไปใช้ แล้วปรับแต่งให้เหมาะกับงานของคุณ ใน 1-2 สัปดาห์ คุณจะเห็นว่าการเขียนโค้ดเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นแน่นอน!

---

ต้องการเรียนรู้การใช้ AI เขียนโปรแกรมอย่างมืออาชีพ?

AI Unlocked พร้อมสอนคุณทุกเทคนิค!

สิ่งที่คุณจะได้เรียน:

• 🎯 Prompt Engineering - เขียน prompt ให้ AI เข้าใจ 100%
• 🎯 AI-Assisted Coding - ใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดอย่างมืออาชีพ
• 🎯 Code Review with AI - ใช้ AI review และปรับปรุงโค้ด
• 🎯 Testing with AI - สร้าง tests อัตโนมัติ
• 🎯 Debugging Techniques - หาและแก้บั๊กด้วย AI
• 🎯 Best Practices - เทคนิคจากประสบการณ์จริง

คอร์สที่แนะนำ:

• ✅ AI for Developers - ใช้ AI เขียนโปรแกรมครบวงจร
• ✅ Prompt Engineering Pro - เชี่ยวชาญการเขียน prompt
• ✅ GitHub Copilot Mastery - ใช้ Copilot อย่างเต็มศักยภาพ
• ✅ Full Stack with AI - สร้างเว็บเต็มระบบด้วย AI

Tools ที่จะได้ใช้:

• ChatGPT & Claude
• GitHub Copilot
• Cursor AI
• Tabnine
• และอื่น ๆ อีกมากมาย

รูปแบบการเรียน:

• 🎓 คอร์สออนไลน์ - เรียนที่ aiunlock.co
• 👨‍🏫 สอนตัวต่อตัวเชียงใหม่ - Hands-on intensive
• 💼 In-house Training - อบรมทีม developers
• 🎥 Workshop Online - เรียนแบบกลุ่มผ่าน Zoom

พิเศษ! สำหรับผู้อ่านบทความนี้

🎁 ฟรี! 50 Prompts สำเร็จรูป (มูลค่า 2,000 บาท) 🎁 ฟรี! Cheat Sheet การใช้ AI เขียนโค้ด 🎁 ส่วนลด 30% เมื่อสมัครภายใน 7 วัน

ติดต่อสอบถาม:

• อีเมล: aiunlockinnovations@gmail.com
• Facebook: AI Unlocked
• YouTube: AI Unlocked Channel
• แพลทฟอร์มคอร์ส: aiunlock.co

เขียนโค้ดเร็วขึ้น 3-5 เท่าด้วย AI! มาเรียนรู้เทคนิคที่ developers ชั้นนำใช้กัน

---

#AICoding #PromptEngineering #ChatGPT #Claude #GitHubCopilot #Programming #Coding #AIUnlocked #DeveloperTools #SoftwareDevelopment #เขียนโปรแกรม #AIสำหรับนักพัฒนา