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
- การประเมินทิศทางราคาช่วงสั้นด้วย Heuristics และ News Sentiment (Python)
- Rust vs Python: เลือกภาษาให้เหมาะกับระบบในยุค AI และระบบขนาดใหญ่
- ซอฟต์แวร์ช่วยเกษตรกรจันทบุรีฟื้นอำนาจการกำหนดราคาผลไม้อย่างไร
- AI ช่วยค้นหาโอกาสทางการเงินได้อย่างไร
- วิธีใช้งานโมเดล ONNX ใน React Native และ Mobile App Framework อื่น ๆ
- อัลกอริทึมตรวจจับโรคใบพืชทำงานอย่างไร: จากกล้องสู่การตัดสินใจ
- Smart Farming Lite: เกษตรดิจิทัลที่ใช้งานได้จริงโดยไม่ต้องพึ่งพาเซนเซอร์
- ทำไม MES แบบสั่งพัฒนาจึงตอบโจทย์โรงงานไทยมากกว่า MES สำเร็จรูป
- เมื่อ AI เข้ามาแทนที่การค้นหา: นักเขียนและผู้เชี่ยวชาญจะอยู่รอดอย่างไร
- วิธีคาดการณ์ราคาโลหะสำหรับธุรกิจรีไซเคิล
- Smart Farming ทุเรียนแบบต้นทุนต่ำ (ประเทศไทย)
- ใครย้ายชีสของฉันไป?
- การออกแบบระบบ E-Commerce แบบเฉพาะสำหรับประเทศไทย
- Anti-Patterns ที่การใช้ AI ทำให้ระบบพัง
- ทำไมเราไม่ได้แค่พัฒนาซอฟต์แวร์ — แต่ทำให้ระบบทำงานได้จริง
- ชุด Prompt สำหรับผู้ดูแล Wazuh ที่มีประโยชน์
- เหตุใดการเปลี่ยนระบบ Legacy ทั้งหมดจึงล้มเหลวในภาครัฐ (และอะไรคือทางออกที่ได้ผลจริง)
- Vertical AI Use Cases ที่องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นของไทย “จำเป็นต้องใช้จริง”
- การออกแบบการให้บริการดิจิทัลสำหรับหน่วยงานภาครัฐหลายกรม (บริบทประเทศไทย)
- 7 เหตุผลหลักที่ระบบบริการดิจิทัลภาครัฐล้มเหลวหลังเปิดใช้งานจริง













