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
- ประหยัดน้ำมันอย่างได้ผล: ฟิสิกส์ของการขับด้วยโหลดสูง รอบต่ำ
- ระบบบริหารคลังทุเรียนและผลไม้ — WMS เชื่อมบัญชี สร้างเอกสารส่งออกอัตโนมัติ
- ล้งทุเรียนยุคใหม่: หยุดนับสต็อกด้วยกระดาษ เริ่มควบคุมธุรกิจด้วยระบบ
- AI System Reverse Engineering: ใช้ AI ทำความเข้าใจระบบซอฟต์แวร์ Legacy (Architecture, Code และ Data)
- ความได้เปรียบของมนุษย์: บริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ AI ไม่อาจทดแทนได้
- จาก Zero สู่ OCPP: สร้างแพลตฟอร์มชาร์จ EV แบบ White-Label
- Wazuh Decoders & Rules: โมเดลความเข้าใจที่หายไป
- การสร้างระบบติดตาม OEE แบบเรียลไทม์สำหรับโรงงานอุตสาหกรรม
- ความเชื่อเรื่อง Enterprise Software ราคาเป็นล้านกำลังจะจบลง มื่อ Open‑Source + AI กำลังแทนที่ระบบองค์กรราคาแพง
- วิธี Cache ข้อมูล Ecommerce โดยไม่แสดงราคาหรือสต็อกที่ล้าสมัย
- การนำ AI เข้าสู่ระบบ Legacy: บูรณาการ ERP, SCADA และระบบ On-Premise ด้วย Machine Learning
- ราคาของความฉลาด: AI ต้องใช้เงินเท่าไหร่กันแน่
- ทำไม RAG App ของคุณถึงพังใน Production (และวิธีแก้ไข)
- AI-Assisted Programming ในยุค AI: บทเรียนจาก *The Elements of Style* ที่ช่วยให้คุณเขียนโค้ดได้ดีกว่าด้วย Copilot
- มายาคติ AI แทนที่มนุษย์: ทำไมองค์กรยังต้องการวิศวกรและระบบซอฟต์แวร์จริงในปี 2026
- NSM vs AV vs IPS vs IDS vs EDR: ระบบความปลอดภัยของคุณขาดอะไรอยู่?
- ระบบ Network Security Monitoring (NSM) ผสานพลัง AI
- วิธีสร้างระบบ Enterprise ด้วย Open-Source + AI
- AI จะมาแทนที่บริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ในปี 2026 หรือไม่? ความจริงที่ผู้บริหารองค์กรต้องรู้
- วิธีสร้าง Enterprise System ด้วย Open-Source + AI (คู่มือเชิงปฏิบัติ ปี 2026)













