10-MVP Cycle: Automate เส้นทางจากไอเดียสู่การ Deploy

มีการปฏิวัติเงียบๆ เกิดขึ้นในวิธีการสร้างซอฟต์แวร์ของเรา และมันไม่เกี่ยวกับ JavaScript Framework ตัวใหม่เลย แต่มันคือการเปลี่ยนแปลงว่า ใคร—หรือ อะไร—ที่เป็นคนลงแรงทำงานหนัก (Heavy Lifting)

ลองจินตนาการถึงสถานการณ์นี้: คุณกำลังนั่งรอขึ้นเครื่องบิน คุณปิ๊งไอเดียขึ้นมา พอเครื่องลงจอด คุณไม่ได้มีแค่โน้ตที่จดไว้ในมือถือ แต่คุณมี MVP ที่ deploy เสร็จสมบูรณ์พร้อม database, ระบบยืนยันตัวตน (authentication) และหน้าบ้าน (frontend) ที่ใช้งานได้จริงบน URL แล้ว โดยที่คุณไม่ได้เขียนโค้ดเองเลยแม้แต่บรรทัดเดียว คุณแค่บริหารจัดการ flow การทำงานเท่านั้น

นี่ไม่ใช่นิยายวิทยาศาสตร์ แต่มันคือสิ่งที่ผู้คนเริ่มเรียกกันว่า "Vibe Coding" และมันกำลังเปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์ของสตาร์ทอัพไปอย่างสิ้นเชิง

Founder ส่วนใหญ่ยังติดอยู่ในลูปเดิมๆ: มีไอเดีย -> จ้างคน/เขียนโค้ด -> แก้บั๊ก -> Deploy ลูปนี้มันช้าเกินไปแล้ว ลูปแบบใหม่หน้าตาเป็นแบบนี้: บริบท (Context) -> AI Agent -> การตรวจสอบ (Verification)

ผมใช้เวลาสองสามสัปดาห์ที่ผ่านมาในการปรับแต่ง Tech Stack ที่ช่วยจัดการงานส่วนกลางที่ยุ่งเหยิงของการพัฒนาให้เป็นระบบอัตโนมัติ มันทำให้ผมสามารถรัน MVP ที่เป็นไปได้ถึง 10 ตัวในรอบการทำงานที่ขนานกัน นี่คือ Setup ที่ผมใช้ Workflow การทำงาน และความจริงที่ต้องพูดกันตรงๆ ว่าจุดไหนที่มันยังไปไม่รอด

The "Vibe" Stack

เพื่อให้สิ่งนี้เวิร์ก คุณต้องมีเครื่องมือที่คุยกันรู้เรื่อง เราไม่ได้มองหาโซลูชันระดับองค์กรที่ซับซ้อนที่สุด แต่เราต้องการความเร็วและการเชื่อมต่อที่ลื่นไหล นี่คือชุดเครื่องมือ (Toolkit) ของผม:

1. Framework: create-t3-turbo (การตั้งค่าแบบ Monorepo ที่สร้างบน Turborepo ซึ่งจัดการทั้ง frontend และ backend ในที่เดียว มาพร้อมกับ Next.js, tRPC, Tailwind และ Prisma เหมาะมากสำหรับ MVP)
2. Brain: Claude Code (เครื่องมือ CLI ที่ทำหน้าที่เป็น Lead Engineer ของคุณ)
3. Project Management: Linear (ศูนย์กลางข้อมูลและความจริง หรือ Source of truth)
4. Tracking: GitHub Issues (ซิงค์กับ Linear)
5. Infrastructure: Vercel (Hosting) + Neon (Serverless Postgres)

ทั้ง Vercel และ Neon มี Free tier ที่ใจป้ำมาก ซึ่งหมายความว่าต้นทุนในการทดลองของคุณแทบจะเป็นศูนย์

ช่วงการติดตั้ง (The Setup Phase)

ก่อนที่คุณจะเริ่มเขียนโค้ด คุณต้องเดินสายไฟให้เครื่องจักรทำงานก่อน นี่คือขั้นตอนการติดตั้งแบบเป๊ะๆ:

1. เริ่มต้นโปรเจกต์ (Initialize the Project)

เริ่มด้วยการสร้างโปรเจกต์ create-t3-turbo ใหม่ สิ่งนี้จะให้โครงสร้าง monorepo ที่พร้อมใช้งานจริง (production-ready) โดยมีการตั้งค่าทุกอย่างไว้แล้ว:

npx create-turbo@latest -e https://github.com/t3-oss/create-t3-turbo

คำสั่งนี้จะสร้าง Stack ที่สมบูรณ์แบบมาให้ ทั้ง Next.js สำหรับ frontend, tRPC สำหรับ type-safe APIs, Prisma สำหรับจัดการ database และ Tailwind CSS สำหรับการตกแต่ง—ทั้งหมดนี้อยู่ในโครงสร้าง Turborepo monorepo

2. ติดตั้ง Claude Code

ต่อมา ให้ติดตั้ง Claude Code ซึ่งเป็นผู้ช่วยนักพัฒนาพลัง AI ของคุณ ทำตามคู่มือการติดตั้งที่ code.claude.com เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว คุณสามารถเรียกใช้งานได้จาก directory ของโปรเจกต์:

claude

3. ตั้งค่า GitHub Actions Integration

ภายใน Claude Code CLI ให้ติดตั้ง GitHub Actions integration โดยรันคำสั่ง:

/install-github-app

คำสั่งนี้จะตั้งค่า GitHub Actions bot ที่จะช่วยให้ Claude สามารถสร้าง Pull Requests (PR), รัน CI/CD workflows และโต้ตอบกับ repository ของคุณได้ การเชื่อมต่อนี้ช่วยให้ Claude ดำเนินการเปลี่ยนแปลงโค้ดผ่าน workflow อัตโนมัติแทนที่จะแค่แนะนำเฉยๆ สำหรับรายละเอียดการตั้งค่าเพิ่มเติม ดูได้ที่ เอกสาร GitHub Actions อย่างเป็นทางการ

4. เชื่อมต่อ Linear เข้ากับ GitHub

ความมหัศจรรย์จะเกิดขึ้นเมื่อคุณเชื่อมต่อ Linear เข้ากับ GitHub เพื่อซิงค์ issue แบบสองทาง (bidirectional) ทำตามนี้ครับ:

1. ไปที่ หน้า Linear's GitHub integration
2. คลิก "Add Integration" และอนุญาตให้ Linear เข้าถึงบัญชี GitHub ของคุณ
3. เลือก repository ที่คุณต้องการซิงค์
4. ตั้งค่าการซิงค์:
   • Bidirectional sync: Issues ที่สร้างใน GitHub จะไปโผล่ใน Linear อัตโนมัติ และในทางกลับกันด้วย
   • Status mapping: จับคู่สถานะงานใน Linear (Todo, In Progress, Done) ให้ตรงกับสถานะ issue ใน GitHub
   • Priority sync: ซิงค์ระดับความสำคัญ (Priority) ให้ตรงกันทั้งสองแพลตฟอร์ม
   • Auto-linking: ลิงก์ branch และ PR เข้ากับ Linear issues อัตโนมัติโดยใช้ issue ID

เมื่อตั้งค่าเสร็จแล้ว เวลาที่มี issue ถูกสร้างใน GitHub มันจะไปปรากฏใน Linear ทันที เมื่อคุณอัปเดตสถานะหรือความสำคัญใน Linear การเปลี่ยนแปลงนั้นก็จะสะท้อนกลับไปที่ GitHub ด้วย นี่คือการสร้าง workflow ที่เป็นหนึ่งเดียวที่คุณสามารถจัดการงานจากแพลตฟอร์มไหนก็ได้

5. Deploy Infrastructure

สุดท้าย Deploy ไปที่ Vercel พร้อมกับ Neon database:

• เชื่อมต่อ GitHub repository ของคุณเข้ากับ Vercel
• สร้าง Neon serverless Postgres database (ใช้ free tier ได้)
• เพิ่ม database connection string เข้าไปใน environment variables ของ Vercel

เมื่อ deploy เสร็จ ตอนนี้คุณก็มี pipeline แบบ continuous integration ที่รันจากความคิดของคุณไปสู่ URL ที่ใช้งานได้จริง ทุกครั้งที่มีการ merge เข้า main ระบบจะ deploy ขึ้น production โดยอัตโนมัติ

Workflow อัตโนมัติ (The Automated Workflow)

ตรงจุดนี้แหละที่บทบาทดั้งเดิมของ Product Manager จะเริ่มจางหายไป

1. ช่วงสร้างบริบท (The Context Session)

ถ้าคุณมีไอเดีย อย่าเพิ่งเปิด IDE ให้เปิดหน้าต่างแชท คุยกับ ChatGPT หรือ Claude เทความคิดดิบๆ ของคุณลงไป ให้ AI ช่วยท้าทายความคิดคุณ พอจบเซสชันนี้ ให้สั่งมันสร้าง PRD (Product Requirements Document) ในรูปแบบ Markdown

สิ่งที่คุณได้รับกลับมามักจะดีกว่าสิ่งที่ PM ระดับกลางๆ ส่วนใหญ่ทำออกมาเสียอีก มันละเอียด มีโครงสร้าง และดูเป็นมืออาชีพ

Insight: ผมเชื่อว่าบทบาท "Product Manager" แบบเฉพาะทางจะเป็นตำแหน่งแรกที่ถูก Disrupt โดย AI เรากำลังก้าวไปสู่โลกของ "Product Designers" หรือ "Full-Stack Creators" ที่เป็นคนคุมวิสัยทัศน์ ในขณะที่ AI จัดการเรื่องสเปกงาน

2. การส่งต่องาน (The Handoff)

ป้อนไฟล์ Markdown PRD นั้นให้กับ Claude Code ในเครื่องของคุณ นี่คือขั้นตอนสำคัญที่ AI จะแปลงความต้องการ (requirements) ให้กลายเป็นเนื้องานที่ทำได้จริง

ภายใน Claude Code CLI สั่งให้มันอ่าน PRD และสร้าง GitHub Issues ขึ้นมา เบื้องหลังคือ Claude Code จะใช้ GitHub CLI (gh) เพื่อโต้ตอบกับ repository ของคุณ สิ่งที่เกิดขึ้นคือ:

1. Parsing: Claude วิเคราะห์ PRD และแตกออกมาเป็นงานย่อยๆ ที่ชัดเจน
2. Issue Creation: สำหรับแต่ละงาน Claude จะรันคำสั่งเช่น:

   gh issue create --title "Implement user authentication" \
     --body "Details from PRD..." \
     --label "feature" \
     --assignee "@me"
   

3. Metadata Assignment: Claude จะใส่ labels (feature, bug, enhancement), priorities และแม้แต่ประเมินเวลาตามความซับซ้อนที่ระบุใน PRD ให้โดยอัตโนมัติ
4. Dependency Mapping: ถ้าตั้งค่า GitHub Actions integration ไว้ Claude สามารถสร้าง issue dependencies และ milestones ได้ด้วย

ความเจ๋งของการใช้ gh CLI คือมันเขียนโปรแกรมสั่งงานได้—Claude สามารถสร้าง issues เป็นสิบๆ รายการได้ในไม่กี่วินาที แต่ละอันมีการจัดรูปแบบ markdown, acceptance criteria และโน้ตทางเทคนิคไว้อย่างครบถ้วน

ทันใดนั้น บอร์ด Linear ของคุณก็จะสว่างวาบขึ้นมา ด้วยระบบ Linear-GitHub sync ที่คุณตั้งค่าไว้ก่อนหน้านี้ คุณจะเห็นตั๋วงาน (tickets) 10 ถึง 20 ใบเด้งขึ้นมาอัตโนมัติ—มีชื่อเรื่องที่ถูกต้อง รายละเอียดครบถ้วน พร้อมระดับความสำคัญและสถานะ Backlog ทั้งหมดที่ปกติ PM ต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการสร้าง ถูกสร้างเสร็จในเวลาไม่ถึงนาที

3. การลงมือทำ (The Execution)

ตอนนี้ คุณสวมบทบาทเป็น Engineering Manager คุณแท็ก @claude ใน issues เพื่อเริ่มทำงานตามตั๋ว Claude จะเขียนโค้ดใน GitHub Actions สร้าง Pull Request และรอการรีวิว

คุณกด Merge

CI/CD ของ Vercel เริ่มทำงาน ไม่กี่นาทีต่อมา การเปลี่ยนแปลงก็ขึ้นสู่ระบบจริง

ความสวยงามของเรื่องนี้คือมันเกิดขึ้นได้บนมือถือของคุณ คุณกำลังรีวิว PR และจัดการบอร์ดงานจากบนรถแท็กซี่หรือในร้านกาแฟ คุณไม่ได้กำลังนั่งพิมพ์ React boilerplate ซ้ำซากจำเจ แต่คุณกำลังสั่งการทีมก่อสร้างความเร็วสูงอยู่ต่างหาก

ปัญหา "Last Mile" (The "Last Mile" Problem)

ถ้าคุณหยุดอ่านแค่ตรงนี้ คุณอาจคิดว่า AI แก้ปัญหาได้ทุกอย่างแล้ว... เปล่าเลยครับ มันยังไม่ได้แก้ทุกอย่าง

แม้ว่า "Vibe Coding" จะทรงพลัง แต่เราต้องซื่อสัตย์เกี่ยวกับข้อจำกัดของมัน AI นั้นยอดเยี่ยมมากกับ "งานสกปรก" (dirty work) และ "งานแห้งๆ" (dry work) มันสามารถขึ้นโครงสร้าง database schema, สร้างฟอร์มล็อกอิน และตั้งค่า API routes ได้เร็วกว่ามนุษย์คนไหนๆ

แต่มันไปไม่เป็นเมื่อเจอกับ "จิตวิญญาณ" ของโปรดักต์

คิดซะว่าเหมือนการสร้างบ้าน AI คือทีมงานโครงสร้าง พวกเขาสามารถเทปูน ตั้งเสา และติดผนังเบาได้ในเวลาทำลายสถิติ แต่พวกเขาเป็นมัณฑนากรที่แย่มาก พวกเขาไม่รู้หรอกว่าสวิตช์ไฟตรงมุมนั้นมันรู้สึกผิดตำแหน่ง หรือ Flow ของห้องครัวมันทำให้คนเดินชนกัน

ในซอฟต์แวร์ นี่คือ "Last Mile" หรือไมล์สุดท้าย การโต้ตอบที่ทำให้ผู้ใช้ประทับใจ (delight users), แอนิเมชัน UI ที่ละเอียดอ่อน, หรือ edge cases ในตรรกะทางธุรกิจ—นี่คือจุดที่คุณ ในฐานะมนุษย์ผู้สร้าง ต้องก้าวเข้ามาจัดการ

ถ้าคุณพึ่งพา AI 100% ให้ทำโปรดักต์จนจบ คุณจะได้ซอฟต์แวร์ที่ทำงานได้ในทางเทคนิค แต่รู้สึกกลวงเปล่าทางอารมณ์ มันจะขาด "ความประณีต" (craft) ที่แบ่งแยกโปรดักต์ที่ยอดเยี่ยมออกจากโปรดักต์ดาดๆ ทั่วไป

บทสรุปที่นำไปใช้ได้จริง (Practical Takeaways)

ถ้าคุณอยากลองทำสิ่งนี้วันนี้ นี่คือคำแนะนำของผม:

• เริ่มที่ PRD: อย่าสั่ง AI ว่า "เขียนโค้ดเลย" คุณภาพของโค้ดขึ้นอยู่กับคุณภาพของ PRD (ต้นน้ำ) ใช้พลังงานของคุณไปกับการขัดเกลาข้อความใน requirements ไม่ใช่ syntax ของโค้ด
• เชื่อใจแต่ต้องตรวจสอบ (Trust but Verify): AI coding agents อาจจะ "หลอน" (hallucinate) เรื่อง dependencies หรือเขียน logic ที่ไม่ปลอดภัยได้ อ่าน diffs เสมอ มองว่า AI เป็นเหมือน Junior Developer ที่เก่งมากแต่ยังต้องมีคนคอยตรวจ
• ใช้ประโยชน์จากปริมาณ (Embrace the Volume): ใช้ความเร็วนี้เพื่อทดสอบไอเดียให้ มากขึ้น ถ้าคุณสามารถสร้าง MVP ได้ในสุดสัปดาห์เดียวแทนที่จะเป็นเดือน โอกาสที่คุณจะเจอ Product-Market Fit ก็จะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ

กำแพงกั้นในการสร้างสิ่งต่างๆ ได้พังทลายลงแล้ว สิ่งเดียวที่เหลืออยู่คือรสนิยม (Taste) และความกัดไม่ปล่อย (Persistence) ของคุณเอง