เส้นทาง 01 · บทเรียน: 6 · 54 min
เข้าใจการพัฒนาด้วย AI
สำรวจแนวคิดด้วยเครื่องมือที่เหมาะกับงาน เรียนรู้สิ่งที่ต้องตรวจก่อนให้ต้นแบบใช้ข้อมูลจริงหรือได้รับสิทธิ์
- 01
Vibe coding: การใช้งานและข้อจำกัด
เรียนจบแล้วช่วยให้คนในองค์กรสำรวจแนวคิดด้วย AI ใช้ต้นแบบแอปธนาคารเพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมข้อมูลจริงและสิทธิ์ API จึงต้องมีหลักฐานด้านความปลอดภัย
- 02
โมเดล บริบท และคำตอบที่ผิด
เรียนจบแล้วระบุว่าข้อมูลที่ขาดไปทำให้คำตอบผิดได้อย่างไร แม้โมเดลจะมีความสามารถสูง
- 03
ผู้ช่วย Agent และสิทธิ์
เรียนจบแล้วแยกคำตอบออกจากการลงมือทำ ระบุเครื่องมือและสิทธิ์ที่เปลี่ยนผลกระทบของข้อผิดพลาด
- 04
เลือกงานแรกที่มีประโยชน์สำหรับ AI
เรียนจบแล้วเลือกงานเล็กที่มี input ชัดเจน ผลลัพธ์ที่มองเห็นได้ และผลกระทบจำกัด
- 05
วัดความก้าวหน้าที่มีประโยชน์
เรียนจบแล้ววัดงานที่เสร็จ แรงงานที่ใช้ตรวจทาน และงานที่ต้องทำใหม่ อย่าใช้ปริมาณโค้ดที่สร้างเป็นตัววัดคุณค่า
- 06
เลือกโมเดลด้วยหลักฐาน
เรียนจบแล้วเปรียบเทียบโมเดลจากงานที่เป็นตัวแทน เกณฑ์การยอมรับ ต้นทุน และข้อจำกัดในการทำงานของทีม