พลังของการลงมือทำ: วิธีพัฒนาตัวเองให้เป็นโปรแกรมเมอร์ที่เก่งขึ้น
หลายคนที่ต้องการเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เก่ง มักจะใช้เวลาไปกับการดูวิดีโอ อ่านหนังสือ หรือเรียนออนไลน์ แต่จากหนังสือที่มีชื่อเสียง The Power of Output ของ ชิออน คาบาซาวะ (Shion Kabasawa) เคล็ดลับที่แท้จริงในการพัฒนาคือการลงมือสร้างผลงาน (Output) อย่างสม่ำเสมอ มากกว่าการรับข้อมูล (Input) เพียงอย่างเดียว
นี่คือวิธีการที่คุณสามารถนำหลักการนี้ไปใช้อย่างเป็นรูปธรรม:
1. เน้น Output มากกว่า Input
แทนที่จะรับข้อมูลเฉยๆ ให้ลงมือเขียนโค้ดทันทีหลังจากที่ได้เรียนรู้แนวคิดใหม่ ตั้งเป้าใช้เวลา 70% ไปกับการเขียนโค้ด และเพียง 30% กับการเรียนรู้จากตำราหรือวิดีโอ
ตัวอย่างเช่น: หลังจากเรียนรู้ REST APIs ให้ลองเขียน API สำหรับบันทึกกิจกรรมประจำวัน
2. เขียนบันทึกสิ่งที่เรียนรู้
การเขียนช่วยทำให้ความรู้ชัดเจนยิ่งขึ้น ตั้งเป้าเขียนบล็อกหรือบันทึกประจำสัปดาห์ เกี่ยวกับความรู้ใหม่ที่เรียนรู้ในแต่ละสัปดาห์
ตัวอย่างเช่น: เขียนบล็อกเรื่อง “วิธีการใช้ Docker Compose กับโปรเจกต์ Django ของฉัน”
3. สอนผู้อื่น
การสอนผู้อื่นบังคับให้คุณทำความเข้าใจให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น คุณสามารถอธิบายแนวคิดการเขียนโปรแกรมที่เรียนรู้ใหม่ให้กับผู้อื่น ผ่านวิดีโอ หรือแม้แต่ตอบคำถามบนเว็บบอร์ดต่างๆ
ตัวอย่างเช่น: ทำวิดีโอสั้นๆ ลง YouTube เรื่อง "การตั้งค่า PostgreSQL กับ Django"
4. ขอและนำข้อเสนอแนะไปปรับใช้
ขอคำแนะนำหรือความคิดเห็นจากผู้อื่นเกี่ยวกับงานที่คุณทำ ไม่ว่าจะเป็นจากเพื่อนร่วมงาน อาจารย์ หรือชุมชนออนไลน์ การรับฟังคำแนะนำจะช่วยให้คุณเห็นจุดที่ต้องปรับปรุงชัดเจนขึ้น
ตัวอย่างเช่น: ส่งโปรเจกต์ Django ของคุณไปขอ code review บน GitHub โดยระบุจุดที่ต้องการคำแนะนำโดยเฉพาะ
5. นำความรู้ไปทำเป็นโปรเจกต์ขนาดเล็กทันที
ฝึกฝนโดยการสร้างโปรเจกต์เล็กๆ ที่สามารถใช้ความรู้ใหม่ได้จริง เพื่อเปลี่ยนจากทฤษฎีสู่ทักษะที่นำไปใช้งานได้
ตัวอย่างเช่น:
- เรียนรู้ Flutter ก็สร้างแอปติดตามกิจกรรมการเกษตรแบบง่าย
- เรียนรู้ Django Channels ก็ลองทำแอปแชทแบบเรียลไทม์
ตารางฝึกฝนตัวเองแบบง่ายๆ รายสัปดาห์
| วัน | กิจกรรม (เน้น Output) |
|---|---|
| จันทร์ | เขียน API หลังจากเรียน REST APIs |
| อังคาร | ทำแอป Django ด้วย Docker |
| พุธ | เขียนบล็อกสรุปสิ่งที่ได้เรียนรู้ |
| พฤหัสฯ | เขียน Unit Tests หลังจากเรียนรู้ Django Testing |
| ศุกร์ | สอน Django พื้นฐานผ่านวิดีโอ |
| เสาร์ | ปรับปรุงงานจากคำแนะนำที่ได้รับ |
| อาทิตย์ | สร้างโปรเจกต์ขนาดเล็กจากสิ่งที่ได้เรียนในสัปดาห์นั้น |
หากทำอย่างต่อเนย่อมช่วยให้คุณมีความรู้ลึกซึ้ง มีความมั่นใจ และมีผลงานที่แสดงให้เห็นถึงทักษะของคุณอย่างชัดเจน
อย่าลืมว่า ไม่ใช่การรับข้อมูลมากขึ้น แต่เป็นการลงมือสร้างผลงานที่ดีขึ้นต่างหาก
Get in Touch with us
Related Posts
- สถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับระบบดิจิทัลระดับจังหวัด / เทศบาล
- สถาปัตยกรรม GovTech เชิงปฏิบัติ: ERP, GIS, ระบบบริการประชาชน และแพลตฟอร์มข้อมูล
- เหตุใดระบบรับมือเหตุฉุกเฉินจึงต้องออกแบบแบบ Offline First (บทเรียนจาก ATAK)
- เหตุใดโครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐจึงล้มเหลว — และจะป้องกันได้อย่างไรก่อนเริ่มเขียนโค้ด
- หลัง AI Hype ซาลง: อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป (และทำไมธุรกิจไทยต้องสนใจ)
- ทำไม AI ในธุรกิจรีไซเคิลจึงล้มเหลว หากไม่มี System Integration
- ISA-95 vs RAMI 4.0: โรงงานไทยควรใช้แบบไหน (และทำไมควรใช้ทั้งสอง)
- ทำไม Low-Code ถึงกำลังตกเทรนด์ (และอะไรมาแทนที่)
- ผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวมากที่สุดในปี 2025 — และเหตุผลที่แท้จริงเบื้องหลังความล้มเหลว
- Agentic AI Explained: Manus vs OpenAI vs Google — ทางเลือกที่องค์กรไทยควรรู้
- AI กับการทำ Vertical Integration ของระบบโรงพยาบาล
- AI Accelerators ในระบบ Industrial AI ทำไม Software Framework จึงสำคัญกว่าแค่ชิปประมวลผล
- พัฒนาระบบสำหรับประเทศไทย: เชื่อมต่อ EC–ERP ด้วย AI และ Workflow ที่เชื่อถือได้
- ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของระบบ ‘อัจฉริยะ’ ที่ทำงานไม่เสถียร
- GPU vs LPU vs TPU: เลือก AI Accelerator ให้เหมาะกับงาน
- LPU คืออะไร? บทนำเชิงปฏิบัติและการใช้งานจริงในบริบทองค์กรไทย
- แปลคำศัพท์ Cybersecurity ให้เข้าใจแบบนักพัฒนา Software
- การออกแบบระบบ Cybersecurity Monitoring & Incident Response สมัยใหม่ สถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติ ด้วย Wazuh, SOAR และ Threat Intelligence
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกในยุค AI
- SimpliPOSFlex. POS สำหรับธุรกิจที่อยู่บนความจริงของหน้างาน













