🧑‍🏫 ผู้เชี่ยวชาญ

The Expert

เคยรู้สึกไหมว่าต้อง “รู้ทุกอย่าง” ถึงจะเรียกว่าคนเก่งจริง? Python, DevOps, Infrastructure as Code, Testing, Security… ทุกคำถามต้องตอบได้หมดถึงจะไม่โดนจับได้ว่า “ไม่รู้” ความคิดแบบนี้นี่แหละ ที่มักจะทำให้คนเก่ง ๆ หมดไฟโดยไม่รู้ตัว เพราะในความเป็นจริง ไม่มีใครรู้ทุกอย่างได้หรอก

ผู้เชี่ยวชาญ (The Expert) คือหนึ่งในรูปแบบของภาวะผู้แอบอ้าง (Imposter Syndrome) ที่ทำให้เรารู้สึกเหมือนเป็น “ของปลอม” เพียงเพราะเรายังไม่รู้ทั้งหมดในเรื่องใดเรื่องหนึ่ง

🧠 ทำไมถึงเป็นแบบนี้

คนที่เป็น “ผู้เชี่ยวชาญ” มักตั้งมาตรฐานกับตัวเองไว้สูงมาก กลัวจะถูกมองว่าไม่รู้ หรือไม่เก่งพอ และเชื่อว่าต้องรู้ทุกอย่างก่อนถึงจะกล้าแชร์ กล้าสอน หรือกล้าพูด

"ยิ่งฉันเรียนรู้มากขึ้น ฉันก็ยิ่งตระหนักว่ายังมีอีกมากที่ฉันยังไม่รู้" - อัลเบิร์ต ไอน์สไตน์

จริง ๆ แล้ว เครื่องมืออย่าง GitHub Copilot สามารถเป็นเพื่อนคู่คิดที่ดีได้มาก ถ้าไม่แน่ใจว่าทำไมโค้ดถึงทำงานแบบนั้น ก็ถามมันได้เลย ขึ้นอยู่กับโหมดที่คุณเลือก จะให้ตอบแบบละเอียด กระชับ สนุก หรืออธิบายเหมือนเล่าให้เด็กห้าขวบฟังก็ยังได้ 😄

Explain it to me

คุณสามารถให้ Copilot อธิบายโค้ดเฉพาะบรรทัด ทั้งไฟล์ หรือทั้ง repo ก็ได้ เช่น ถ้าคุณอยากให้มันตรวจเช็กภาพใน repo ว่าสไตล์สอดคล้องกันไหม หรือรองรับ responsive design และ accessibility ครบหรือเปล่า คุณก็สามารถให้มันรีวิวและแนะนำวิธีเขียนใหม่ได้เลย

ถ้าคุณเคยรู้สึกไม่มั่นใจในทักษะของตัวเองในฐานะนักพัฒนา ลองใช้ GitHub Copilot ในโหมด Ask Mode ดูสิ มันเหมือนมีโค้ชส่วนตัวอยู่ข้าง ๆ ครูที่ไม่เคยเบื่อกับคำถามของคุณเลย พร้อมอธิบายซ้ำกี่รอบก็ได้ จนกว่าคุณจะเข้าใจจริง ๆ จะถามเรื่องเล็ก เรื่องใหญ่ เรื่องพื้นฐานแค่ไหน มันก็ยังตอบอย่างใจเย็นเสมอ 🧑‍💻

แต่ถ้าคุณเป็นนักพัฒนาที่มีประสบการณ์มากขึ้นแล้ว Edit Mode จะกลายเป็นเพื่อนคู่ใจของคุณ มันช่วยให้คุณเขียนโค้ดได้ไวขึ้น เติม boilerplate ให้โดยอัตโนมัติ และเข้าใจเจตนาของคุณจากคอมเมนต์หรือโค้ดที่พิมพ์เพียงไม่กี่บรรทัดเรียกได้ว่า เหมือนมีผู้ช่วยที่รู้ใจคุณสุด ๆ

ส่วนใครที่เป็น Senior Architect คงมองเห็นภาพของทั้งโปรเจกต์ได้ในหัวอยู่แล้ว รู้ว่าจะสื่อสารกับทีมยังไง หรือวางโครงสร้าง repo แบบไหนคุณน่าจะชอบ Agent Mode มาก เพราะมันทำงานเหมือนผู้ช่วยที่เข้าใจเป้าหมายของคุณ สามารถลงมือวางแผน แยกงาน และจัดการขั้นตอนต่าง ๆ ได้เอง

แต่มีข้อควรระวังนะ ⚠️ ถ้าคุณเพิ่งเริ่มต้น อย่าเพิ่งรีบใช้ Agent Mode เพราะมันจะทำให้คุณ “ข้ามขั้นตอนการเรียนรู้” ไปเลย คุณอาจได้โค้ดที่ทำงานได้จริง แต่จะไม่รู้ว่า ทำไมมันถึงทำงานแบบนั้น และสุดท้าย... คุณจะไม่มีพื้นฐานที่แข็งแรงพอจะเติบโตต่อในสายนี้ได้

Copilot คือผู้ช่วยที่ดีมาก แต่จำไว้นะ มันเป็น “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “ตัวแทนของเรา” 💡 Copilot as a Learning Tool

สามโหมดหลักของ Copilot

Ask Mode = คุยกับ Copilot เหมือนเพื่อนคู่คิด ถาม–ตอบเพื่อเข้าใจและระดมไอเดีย
Edit Mode = ให้มันช่วยเขียนใหม่หรือปรับโค้ดตามเงื่อนไขที่กำหนด
Agent Mode = มอบหมายงานหลายขั้นตอน เช่น เพิ่มฟีเจอร์ เขียนเทสต์ หรืออัปเดตงานให้ครบ

⚙️ ความสามารถและข้อจำกัดของแต่ละโหมด

🗣️ Ask Mode

ใช้ข้อมูลบริบทแค่บางส่วน เช่น ไฟล์ที่เปิดอยู่ บรรทัดที่เลือก หรือสัญลักษณ์ที่เกี่ยวข้อง
ไม่แตะหรือแก้ไขไฟล์จริงโดยตรง
เหมาะกับ: การเรียนรู้ การถามคำถามเฉพาะจุด เช่น ประสิทธิภาพ ความซับซ้อน หรือการหาวิธีใช้ API
คิดซะว่าเป็น “พื้นที่ปลอดภัย” สำหรับการลองคิด ลองถาม ลองเรียนรู้ ไม่มีผิดไม่มีถูก

✍️ Edit Mode

ใช้งานโดยเลือกโค้ดที่ต้องการ แล้วพิมพ์คำสั่งเชิงสั่งการ เช่น “ปรับโค้ดลูปนี้ให้ดีขึ้น”, “แปลงให้เป็น async”, “เพิ่ม docstring ให้หน่อย”
Copilot จะสร้าง diff ให้ดู คุณเลือกได้ว่าจะรับ บางส่วน หรือไม่เอาเลย
จุดเด่นคือการเปลี่ยนแปลงแบบค่อยเป็นค่อยไป ตรวจสอบได้ทุกขั้นตอน
คำสั่งที่ดีควรระบุเงื่อนไขให้ชัด เช่น

“อย่าแตะ public API”, “เพิ่มความอ่านง่าย”, “ห้ามเพิ่ม dependency ภายนอก”

🤖 Agent Mode

ใช้เมื่ออยากให้ Copilot ช่วยทำงานใหญ่ ๆ ที่มีหลายขั้นตอน เช่น

“เพิ่มระบบ JWT auth พร้อม middleware, test และ docs”
มันสามารถทำได้ตั้งแต่
อ่านและอัปเดตหลายไฟล์
สร้างโมดูลใหม่
วางแผนลำดับงาน (เช่น “ต้องมี config loader → สร้างไฟล์ → เพิ่ม import → เขียน test”)
บางสภาพแวดล้อม Copilot จะถึงขั้นสร้าง branch และ PR ให้เลย
เหมาะสุดสำหรับงานที่ซับซ้อน มีหลายไฟล์พึ่งพากัน
แต่จำไว้ว่า ถึงจะฉลาดแค่ไหน ก็ยังต้องมีมนุษย์คอยตรวจทุกขั้นตอน
โดยเฉพาะเรื่อง security หรือ logic สำคัญของระบบ 🔒

ตัวอย่างโค้ด (Python)

สมมติว่าคุณมีฟังก์ชันนี้:

def compute_totals(items):
    # items: list of dicts like {"price": 10.0, "qty": 2, "category": "book"}
    subtotal = 0
    cat_map = {}
    for it in items:
        if "price" not in it or "qty" not in it:
            continue
        subtotal += it["price"] * it["qty"]
        c = it.get("category", "uncategorized")
        if c not in cat_map:
            cat_map[c] = 0
        cat_map[c] += it["price"] * it["qty"]
    tax = subtotal * 0.0825
    grand = subtotal + tax
    return {
        "subtotal": subtotal,
        "tax": tax,
        "grand_total": grand,
        "by_category": cat_map
    }

💡 วิธีใช้แต่ละโหมดยังไงดี

Ask Mode ลองพิมพ์คำสั่งแบบนี้ดู:

“อธิบาย time complexity ของฟังก์ชัน compute_totals แล้วแนะนำวิธีปรับปรุงเล็กน้อย แต่ห้ามเปลี่ยนความหมายของโค้ด” สิ่งที่ได้: Copilot จะอธิบายโค้ดให้ พร้อมแนะนำแนวทางเล็ก ๆ เช่น
ลองใช้ defaultdict
หลีกเลี่ยงการคูณซ้ำ
หรือพิจารณาใช้ Decimal สำหรับคำนวณเงิน
Edit Mode เลือกฟังก์ชันที่ต้องการ แล้วสั่ง Copilot ว่า:

“ปรับโครงสร้างโค้ดให้อ่านง่ายขึ้น ใส่ type hints ใช้ Decimal และลดการคูณซ้ำ (สมมติค่าสกุลเงิน 2 ทศนิยม)” สิ่งที่ได้: Copilot จะเสนอเวอร์ชันที่ปรับโค้ดให้สวยและอ่านง่ายขึ้น พร้อมบอกว่าเปลี่ยนตรงไหนบ้าง เหมือนดู diff แบบมีเหตุผลประกอบ

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
from collections import defaultdict
from typing import List, Dict, Any

def compute_totals(items: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
    subtotal = Decimal("0.00")
    by_category: Dict[str, Decimal] = defaultdict(lambda: Decimal("0.00"))

    for it in items:
        try:
            price = Decimal(str(it["price"]))
            qty = Decimal(str(it["qty"]))
        except KeyError:
            continue
        line_total = price * qty
        subtotal += line_total
        category = it.get("category", "uncategorized")
        by_category[category] += line_total

    tax_rate = Decimal("0.0825")
    tax = (subtotal * tax_rate).quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)
    grand = (subtotal + tax).quantize(Decimal("0.01"), rounding=ROUND_HALF_UP)

    return {
        "subtotal": str(subtotal),
        "tax": str(tax),
        "grand_total": str(grand),
        "by_category": {k: str(v) for k, v in by_category.items()}
    }

ความคิดเห็น:

ใช้ Decimal เพื่อให้การคำนวณเงินแม่นยำมากขึ้น (เพราะ float อาจทำให้เกิดการปัดเศษสะสมโดยไม่รู้ตัว)
การใช้ defaultdict ทำให้การบวกสะสมค่าทำได้ง่ายกว่าเดิม
ย้ายการคำนวณ line_total ออกมาให้ทำเพียงครั้งเดียว ช่วยให้โค้ดอ่านง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
คำสั่ง Agent Mode: ลองสั่งแบบนี้ดู 👉

“ช่วยแนะนำโมดูลการจัดการราคาให้หน่อย”

Copilot จะเข้าใจและลงมือทำหลายอย่างให้โดยอัตโนมัติ เช่น * แยกฟังก์ชัน compute_totals ออกเป็น 3 ส่วนย่อย: parse_items(), aggregate_by_category(), และ compute_totals() * เพิ่ม unit test (ใช้ pytest) ครอบคลุมเคสพิเศษ เช่น คีย์หาย, จำนวนเป็นศูนย์, หรือราคาสูงเกินไป * เพิ่มส่วนอธิบายวิธีจัดการสกุลเงินใน README.md * ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีการใช้ dependency ภายนอกนอกจาก stdlib และ pytest

สิ่งที่ Agent จะทำให้คุณ: * สร้างไฟล์ pricing/__init__.py * เพิ่มโมดูลใหม่ pricing/aggregate.py * เขียนเทสต์ใน tests/test_pricing.py * อัปเดต README.md พร้อมตัวอย่างการใช้งาน

💡 เกร็ดน่ารู้

Agent แบบ “หลายขั้นตอน” (Multi-step Agents) มักจะเชื่อมการแก้ไขหลายจุดเข้าด้วยกัน มันจะคิดแบบเดียวกับที่คุณทำด้วยตัวเองทีละขั้น แต่ทำต่อเนื่องและรวดเร็วกว่า ✨

🌱 วิธีเอาชนะ Imposter Syndrome แบบ “ผู้เชี่ยวชาญ”

มองการเรียนรู้เหมือนการเดินทาง ไม่มีใครรู้หมดทุกเรื่อง
กล้าถามและขอความช่วยเหลือ นั่นคือสัญญาณของความเข้มแข็ง ไม่ใช่ความอ่อนแอ
แบ่งปันสิ่งที่รู้กับคนอื่น การสอนคือวิธีเรียนรู้ที่ดีที่สุด
พูดว่า “ยังไม่รู้” ได้เสมอ แล้วตามด้วย “แต่เรามาหาคำตอบไปด้วยกันเถอะ” 💜