เคยมีความคิดแว้บเข้ามาในหัวไหมครับว่า "อยากทำเว็บขายคอร์สเรียนเองจัง เอาให้เจ๋งแบบ Udemy เลย!" แต่พอเริ่มคิดถึงความจริง... โอ้โห Database ต้องออกแบบยังไง? หน้า Player เล่นวิดีโอทำไงให้ลื่น? ระบบตัดบัตรเครดิตอีก? คิดแล้วก็ท้อ พับโปรเจกต์เก็บเข้ากรุไปตามระเบียบ 😅
แต่วันนี้โลกเปลี่ยนไปแล้วครับ เรามีผู้ช่วย AI สุดแจ่มอย่าง Antigravity ที่ไม่ได้แค่ถาม-ตอบทั่วไป แต่สามารถเข้ามาช่วยเรา "ทำงาน" ได้จริงๆ เหมือนมี Senior Dev มานั่งคู่เราตลอดเวลา
บทความนี้ผมจะพาไปดูว่า ถ้าผมจะสร้าง Online Course Platform ขึ้นมาสักอัน โดยใช้ Antigravity เป็นกำลังหลัก และเดินตามแผน SDLC (Software Development Life Cycle) เพื่อให้งานมันออกมาเป็นระบบ ไม่เละเทะ ทำยังไงให้งานช้างกลายเป็นงานชิล ไปดูกันครับ!
The SDLC Approach with Antigravity: วางแผนกันหน่อย
ก่อนจะกระโดดไปเขียนโค้ด ให้ใจเย็นๆ แล้ววาง process กันก่อนครับ การทำซอฟต์แวร์ที่ดี (และไม่ปวดหัวทีหลัง) ควรมีขั้นตอนประมาณนี้:
- Planning: วางแผนให้ชัดว่าจะทำอะไร
- System Design: ออกแบบโครงสร้างบ้านให้แข็งแรง
- Implementation: ลุยสร้างและตกแต่ง
- Testing: ตรวจรับงาน เช็คความเรียบร้อย
- Deployment: เปิดบ้านรับแขก
และทีเด็ดคือ เราจะเก็บ "มันสมอง" ของโปรเจกต์ทั้งหมดไว้เป็น Markdown File (.md) ครับ! ใช่ครับ ไฟล์ Text ธรรมดานี่แหละ เวิร์คสุดๆ เพราะทั้งคนและ AI อ่านรู้เรื่อง แก้ไขง่าย แถมเก็บเข้า Git ได้ด้วย
Phase 1: Planning – คิดให้จบ แล้วค่อยเจ็บ (คอ)
ขั้นตอนนี้สำคัญสุดครับ คือการคุยกับตัวเองและ AI ให้รู้เรื่องว่า "เราจะทำอะไรกันแน่?" ขอบเขตแค่ไหน? ใครใช้บ้าง?
สิ่งที่ผมทำคือโยนไอเดียใส่ Antigravity ให้ช่วย Brainstorm และตบๆ ให้เข้าที่เป็น Product Requirements Document (PRD) ครับ
💡 Example Prompt for Planning
"ช่วยร่าง Product Requirements Document (PRD) สำหรับแพลตฟอร์มคอร์สเรียนออนไลน์ที่มีฟีเจอร์สำหรับผู้เรียน ผู้สอน และแอดมิน โดยให้เก็บลงไฟล์
product_requirements.md"
📄 เอกสารที่ได้ (Markdown Artifacts)
product_requirements.md: ไฟล์นี้จะบอกหมดเลยว่า User ต้อง Login ได้นะ Instructor ต้องอัปโหลดวิดีโอได้นะ มีระบบตะกร้าสินค้า ฯลฯtask.md: อันนี้สำคัญมาก เป็น Checklist ติดตามงาน ผมใช้เป็น Living Document คือทำเสร็จข้อนึงก็มาติ๊กถูก ✅ ให้ AI รู้ว่าเราถึงไหนแล้ว
Phase 2: System Design – ออกแบบให้ปัง ป้องกันรื้อทีหลัง
พอรู้ว่าจะทำอะไร ก็ต้องดูว่าจะใช้อะไรทำ Stack ยอดฮิตตอนนี้ก็หนีไม่พ้น Next.js คู่กับ Supabase (PostgreSQL) ครับ รวดเร็ว รุนแรง และประหยัด
ขั้นตอนนี้ผมให้ Antigravity ช่วยออกแบบ Database Schema ให้เลย เพราะเรื่อง Relationship นี่ AI เก่งนักแล แถมยังให้ช่วยคิด Design System ตีมสี ฟอนต์ ให้ดู "แพง" ไม่ดูเป็นเว็บเด็กฝึกงาน
💡 Example Prompt for Design
"วิเคราะห์ requirements จากไฟล์
product_requirements.mdแล้วช่วยออกแบบ Database Schema สำหรับ PostgreSQL โดยใช้ Mermaid Diagram และบันทึกลงไฟล์architecture.md"
📄 เอกสารที่ได้ (Markdown Artifacts)
architecture.md: ผังโครงสร้างระบบ ใครเชื่อมกับใครdesign_system.md: คัมภีร์ความงาม สี #Hex ไหน ฟอนต์อะไร รวมไปถึง UI Component หน้าตาเป็นไง เก็บไว้ในนี้หมด
Phase 3: Implementation – ได้เวลาลุยโค้ด!
เข้าสู่ช่วงสนุกครับ (หรือเปล่า? 🤣) ขั้นตอนนี้เราจะเริ่มเขียนโค้ดกันจริงๆ แต่แทนที่จะนั่งงม Syntax เอง ผมใช้ Antigravity ช่วยเจนโครงร่างโค้ด หรือสร้าง Component ยากๆ ให้
เทคนิคคือ "สั่งทีละชิ้น" ครับ อย่าสั่งทีเดียวทั้งเว็บ เดี๋ยว AI (และเรา) จะงง สั่งให้ทำ Button ก่อน ทำ Card ก่อน แล้วค่อยประกอบร่าง
💡 Example Prompt for Coding
"สร้าง React Component สำหรับ
VideoPlayerโดยใช้ Tailwind CSS ให้มีปุ่ม Play/Pause, Volume bar และรองรับ HLS stream โดยยึดตาม Design System ที่วางไว้"
📄 เอกสารที่ได้ (Markdown Artifacts)
implementation_plan.md: ก่อนเริ่มเขียนฟีเจอร์ใหญ่ๆ ผมจะให้ Antigravity เขียนแผนมาก่อนว่าจะแก้ไฟล์ไหนบ้าง เหมือนขอใบอนุญาตก่อสร้างก่อนลงเสาเข็มครับ ช่วยลดบั๊กได้เยอะมาก
Phase 4: Testing – เชื่อใจได้ แต่ต้องตรวจสอบ
AI เขียนโค้ดให้เราก็จริง แต่เราก็ต้องตรวจงานครับ (Trust, but Verify) ให้ Antigravity ช่วยเขียน Unit Test ให้ หรือช่วยลิสต์รายการที่ต้อง Manual Test ก็ได้
💡 Example Prompt for Testing
"ช่วยเขียน Unit Test สำหรับฟังก์ชันคำนวณ Progress ของคอร์สเรียนในไฟล์
lib/course.tsและสร้างไฟล์test_plan.mdเพื่อสรุปรายการสิ่งที่ต้องทดสอบทั้งหมด"
📄 เอกสารที่ได้ (Markdown Artifacts)
walkthrough.md: อันนี้ผมชอบมาก คือพอทำฟีเจอร์เสร็จ ผมจะบันทึกผลการเทส แคปหน้าจอ หรือแปะวิดีโอลงในนี้ เป็นหลักฐานว่า "เฮ้ย มันเวิร์คนะ" เผื่อกลับมาดูวันหลังจะได้ไม่งง
Phase 5: Housekeeping & Deploy – จบงานแบบหล่อๆ
สุดท้าย คือการเตรียมตัวขึ้น Production และทำเอกสารส่งมอบ ตัว Antigravity สามารถช่วยสรุปสิ่งที่เราทำมาทั้งหมด (Changelog) และเขียนคู่มือการใช้งานให้ User ได้ด้วย
💡 Example Prompt for Docs
"สรุปการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดใน Task นี้ เพื่อเตรียมเขียน Changelog และช่วยร่างคู่มือการใช้งานเบื้องต้นสำหรับการอัปโหลดวิดีโอของผู้สอน ลงในไฟล์
user_guide.md"
📄 เอกสารที่ได้ (Markdown Artifacts)
changelog.md: ประวัติศาสตร์ชาติไทย ว่าเวอร์ชันนี้แก้อะไรไปบ้างuser_guide.md: คู่มือสอนผู้สอนอัปโหลดคลิป สอนนักเรียนซื้อคอร์ส
บทสรุป: มีระบบ + เครื่องมือดี = งานเสร็จไว สบายใจคนทำ
การสร้าง Web Application ขนาดใหญ่ไม่ใช่เรื่องง่ายครับ แต่ถ้าเรามี Process ที่ชัดเจน (SDLC) และมี เครื่องมือทุ่นแรง (Antigravity) ชีวิตจะดีขึ้นแบบก้าวกระโดด
สิ่งที่ผมอยากเน้นย้ำคือ การเก็บ Documentation เป็น Markdown ครับ มันเหมือนเราสร้าง "สมองภายนอก" (Second Brain) ให้กับโปรเจกต์ เวลาเรา (หรือ AI) ลืมอะไร ก็กลับมาดูที่ไฟล์พวกนี้ได้เสมอ ไม่ต้องนั่งเทียนนึก
หวังว่าบทความนี้จะเป็นไอเดียให้เพื่อนๆ ที่อยากเริ่มทำโปรเจกต์ของตัวเองนะครับ มี AI เก่งๆ อยู่ในมือแล้ว อย่าลืมเอามันมาใช้งานให้คุ้มค่าที่สุดนะครับ แล้วเจอกันโปรเจกต์หน้าครับ! 👋
