บทความ linli
เคล็ดลับวัดผลโฆษณาเข้า LINE ให้ถึงยอดขายจริง
ใช้ GitHub Models ทดสอบโมเดลฟรีมาทั้งปี พอประกาศปิดบริการแล้วโค้ดที่ผูกไว้จะทำยังไงต่อ
GitHub Models เคยเป็นทางลัดให้ทีมพัฒนาเรียกโมเดลหลายค่ายผ่าน endpoint เดียวโดยไม่ต้องขอคีย์เอง พอมีประกาศปิดบริการ สิ่งที่ต้องรีบทำคือตรวจว่าโปรเจกต์ไหนผูกไว้บ้าง แล้ววางแผนย้ายก่อนของจริงพัง
Agent เขียนโค้ดผิดสไตล์ทีมซ้ำทุกรอบ ทั้งที่บอกไปแล้วหลายครั้ง แก้ด้วย Agent Skills ยังไง
Custom Instructions บอก Agent ครั้งเดียวแล้วให้จำตลอด แต่พองานซับซ้อนขึ้นวิธีนี้เริ่มไม่พอ Agent Skills คือแนวทางแพ็กความรู้เป็นชุดที่ Agent เรียกใช้เฉพาะตอนจำเป็น
รัน Migration ผ่านฉลุยตอนพัฒนา แต่ทำไมพอ Deploy อัตโนมัติเข้า Production ถึงพังได้ง่ายกว่าที่คิด
Supabase CLI ผูกกับ GitHub Actions ได้ทั้ง database migration และ Edge Functions แต่ migration ต่างจาก deploy โค้ดทั่วไปตรงที่แก้ข้อมูลจริงและย้อนกลับไม่ได้เสมอไป บทความนี้เจาะจุดที่ต้องระวังก่อนปล่อยให้ pipeline รันอัตโนมัติ
ต่อ GitHub MCP Server แล้ว Agent จะเข้าถึง Issue และ Pull Request จริงได้แค่ไหน
GitHub MCP Server เปิดทางให้ AI Agent เรียกข้อมูล Repo, Issue และ PR ผ่านโปรโตคอลมาตรฐาน แต่ก่อนต่อเข้าเครื่องมือจริง ต้องเข้าใจว่าสิทธิ์ที่มันได้ถูกจำกัดตรงไหนบ้าง
โปรเจกต์ขนาดเล็กไม่จำเป็นต้องแยก CI ออกจาก Vercel เสมอไป แล้วเมื่อไรถึงควร
Vercel มี build pipeline ของตัวเองอยู่แล้ว หลายทีมเลยสงสัยว่าทำไมยังต้องใช้ GitHub Actions เพิ่ม บทความนี้เจาะเงื่อนไขจริงว่าเมื่อไรควรแยก CI ออกมา และเมื่อไรที่ยังใช้แค่ Vercel ก็พอ
ทีมพัฒนาที่ไม่มีคนว่างรีวิวโค้ดตลอดเวลา จะให้ AI ช่วยใน GitHub Actions ตรงไหนได้บ้าง
GitHub Actions ไม่ได้มีไว้แค่รัน build กับ test อีกต่อไป เมื่อผูกกับ AI เข้าไปมันช่วยคัดกรอง PR อธิบายการเปลี่ยนแปลง และแม้แต่ตัดสินใจเรื่อง release ได้บางส่วน บทความนี้เจาะจุดที่ควรผูก AI เข้ากับ pipeline จริง ๆ
GitHub Copilot vs Codex: เลือกใช้ตัวไหนตอนต้องแก้ Pull Request เอง
Copilot กับ Codex ดูเหมือนแข่งกันอยู่สนามเดียว แต่จริง ๆ แล้วถูกออกแบบมาให้ช่วยงานคนละจังหวะ บทความนี้เจาะจากมุมทีมพัฒนาว่าเลือกตัวไหนสำหรับงาน Issue, PR และ Autonomous Coding
บริษัท 12 คนใช้เครื่องมือคนละตัว จะเลือก Copilot หรือ Claude Code เป็นมาตรฐานทีมดี
ทีมพัฒนาขนาดกลางที่แต่ละคนเริ่มลอง AI คนละตัวจนงานไม่เป็นมาตรฐานเดียวกัน บทความนี้เทียบ GitHub Copilot กับ Claude Code ตั้งแต่จุดยืนพื้นฐาน วิธีทำงานจริง ไปจนถึงวิธีวางมาตรฐานให้ทีมเลือกใช้ได้อย่างมีเหตุผล
Reviewer คนเดียวต้องดู Pull Request สิบกว่าอันในวันเดียว แก้ปัญหานี้ยังไงให้ทันเวลา
ทีมที่มี Senior Developer แค่หนึ่งสองคนมักเจอปัญหา Pull Request ค้างรีวิวเป็นแถว บทความนี้อธิบายว่า GitHub Copilot Code Review ช่วยตรงไหนได้บ้าง จุดไหนที่ยังต้องให้คนตัดสินใจ และวางกระบวนการรีวิวใหม่ให้ทันงานจริงได้อย่างไร
เขียน SKILL.md เก็บไว้เป็นสิบไฟล์ แต่ Agent ยังทำงานผิดแบบเดิมซ้ำทุกครั้ง
หลายทีมเขียนไฟล์ SKILL.md ไว้เยอะมาก แต่ Copilot ก็ยังพลาดจุดเดิมซ้ำอยู่ดี บทความนี้อธิบายว่า GitHub Copilot Agent Skills คืออะไร ใช้ SKILL.md ทำ Workflow ที่ทำซ้ำได้แม่นยำขึ้นยังไง และทำไมมีไฟล์เยอะแต่ผลลัพธ์ไม่ดีขึ้นอาจไม่ใช่เพราะจำนวนไฟล์เลย
จะให้ Copilot ไปอ่านข้อมูลจาก Jira หรือ Database ได้อย่างไรโดยไม่ต้อง Copy มาวางเอง
Agent เขียนโค้ดเก่ง แต่พอถามเรื่องที่อยู่นอกโค้ด เช่นสถานะ Ticket ใน Jira หรือข้อมูลจริงใน Database มันตอบไม่ได้ บทความนี้อธิบายว่า MCP คืออะไร และทำให้ GitHub Copilot ต่อกับข้อมูลภายนอกได้อย่างไรโดยไม่ต้อง Copy-paste เอง
ทีมขนาดไหนควรแยก Agent เฉพาะทาง และทีมไหนยังไม่จำเป็นต้องลงทุน
หลายทีมได้ยินเรื่อง Custom Agent สำหรับ Frontend, Backend หรือ Security แล้วรีบสร้างตามทันที ทั้งที่ยังไม่แน่ใจว่าทีมตัวเองจำเป็นแค่ไหน บทความนี้อธิบายว่า GitHub Copilot Custom Agents คืออะไร สร้างยังไง และเงื่อนไขแบบไหนที่บอกว่าถึงเวลาต้องแยกจริง ๆ หรือยังไม่ต้องรีบ
หน้า 26 จาก 177 · ทั้งหมด 2122 บทความ