เห็นพูดถึงคำว่า Vibe coding ก็งง ๆ ว่ามันคืออะไรก็เลยลองไปหาดูหน่อยว่าคืออะไร มีใน Wikipedia ด้วยมันคือการสร้าง code ขึ้นมาจากการใช้ AI หรือ Generative AI ช่วยเหลือโดยที่เราทำหน้าที่เป็นคนแนะนำ ให้ความต้องการ ให้คำอธิบาย ให้ feedbackโดยที่เราเขียน code น้อยมาก ๆเน้นไปที่การอธิบายถึงสิ่งที่ต้องการมากกว่าทำให้มี feedback loop ของการพัฒนาที่รวดเร็วขึ้น
ในการแบ่งปันเรื่องการจัดการข้อมูลใน PostgreSQL databaseมีเรื่องพื้นฐานต่าง ๆ ที่น่าสนใจเพื่อช่วยให้จัดการข้อมูลดีขึ้นกว่าเดิม ไม่ใช่แค่ทำให้เสร็จ ๆแล้วรอแก้ไขปัญหา หรือ เราอาจจะกำลังสร้างระเบิดเวลาขึ้นมาก็ได้จึงทำการสรุปสิ่งที่แบ่งปันไว้นิดหน่อยเป็นเรื่องพื้นฐานล้วน ๆ
Apache Kafka 4.0 ถูกปล่อยออกมาให้ใช้งานแล้วโดยเป็น version แรกที่ไม่มี Apache Zookeeper แล้วนั่นคือจะมีค่าเริ่มต้นเป็น KRaft ที่มีเป้าหมายเพื่อลด operation cost/time รวมทั้ง performanceและการ scaling เช่น จำนวน partition มาก ๆ และการ recovery ที่รวดเร็วขึ้น
ทาง Google เพิ่งปล่อย Agent2Agent Protocol (A2A) ออกมาซึ่ง open protocol สำหรับการติดต่อสื่อสารและทำงานร่วมกันระหว่าง AI Agentที่แตกต่างกันทั้ง platform, tool และ vendor (Agent interoperability)อธิบายการทำงานดังรูป
มาเริ่มใช้งาน n8n สำหรับการทำ workflow และ AI แบบง่าย ๆขั้นตอนแรก ลองทำการติดตั้งบนเครื่องตัวเองปกติใช้งานผ่านระบบ cloud ของ n8n เลยก็ได้ มี pricing ให้เลือกตามความต้องการแต่เพื่อจะได้ใช้งานง่าย ๆ หน่อย สำหรับตัวผมเองซึ่งจะติดตั้งผ่าน docker มีขั้นตอนดังนี้
ทำความรู้จักกับ Local-first software developmentเป็นแนวคิดที่ให้ความสำคัญกับการจัดการข้อมูลต่าง ๆ ไว้กับอุปกรณ์ของผู้ใช้งานเป็นหลัก ไม่ว่าจะเป็น web browser, mobileนั่นคือ สามารถทำงานแบบ offline ได้เป็นพื้นฐานเมื่อทำการเชื่อมต่อกับ server แล้ว จะทำการ sync ข้อมูลต่อไป
เห็นทาง Thoughtworks ปล่อย Technology Radar 2025 Volume 32 ออกมาเลยมาดูกันหน่อยว่ามีอะไรที่น่าสนใจบ้างจากที่อ่านคร่าว ๆ จะเป็นเรื่องของ Generative AI เยอะมาก ๆ เช่น
จากการแบ่งปันเรื่องของ Software Architecture และ Microservices นั้นมีตัวอย่างจากการทำ workshop ออกมาเป็นดังรูปคำถามที่น่าสนใจคือ มันดีไหม ?แน่นอนว่าตอบไม่ได้ แต่เราต้องขอข้อมูลส่วนอื่น ๆ เพิ่มเติมทั้ง functional และ non-functional requirement ของระบบงานตลอดจนข้อจำกัดต่าง ๆ
หลังจากที่แบ่งปันเรื่องการทดสอบระบบงานมานั้นหนึ่งในแนวทางการทดสอบคือ การจำลอง external dependency ของระบบไม่ว่าจะเป็น database, messaging และ REST API เป็นต้นเพื่อควบคุมการทดสอบให้สามารถทดสอบซ้ำได้อย่างต่อเนื่องดังนั้นมาดูแนวทางการทดสอบกันหน่อยว่าทำอย่างไร
หลังจากที่ใช้งาน Dagger สำหรับการสร้าง workflow และ CI/CD ด้วยการเขียน codeโดยทำงานใน container-based เป็นหลักแต่มีอีก feature ที่น่าสนใจคือ LLM Bindingsที่ทำงานร่วมกับ LLM provider ต่าง ๆ จากนั้นทำการเลือก tool/function ที่จะ run ใน dagger ให้เองเลยมันคือ AI Agent ตัวหนึ่งนั่นเองมาลองใช้งานกัน