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
- การใช้ LSTM ในการพยากรณ์ระดับน้ำท่วม: ทางออกใหม่ของเมืองไทยเพื่อรับมือฝนตกหนักและน้ำรอระบาย
- ข้อเสนอระบบ SimpliMES Lite — โซลูชัน MES แบบเบาสำหรับโรงงานไทย
- ทำไมร้านค้าออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จถึงเลือกใช้ SimpliShop: สร้าง เติบโต และชนะตลาดของคุณ
- Vertical Integration of AI: อนาคตใหม่ของธุรกิจยุคดิจิทัล
- ระบบ AI Prediction — เปลี่ยนการตัดสินใจของคุณให้ทรงพลังยิ่งกว่าเดิม
- ถ้า AI Bubble แตก จะเกิดอะไรขึ้น? (วิเคราะห์จริง ไม่อิงกระแส)
- ใช้ Deep Learning + วิเคราะห์ข่าว (News Sentiment) ทำนายราคาหุ้น – คู่มือฉบับสมบูรณ์
- เปลี่ยนงาน COI ให้ง่ายขึ้นด้วย AI: ตัวอย่างใช้งานจริงในโรงงาน (Hybrid Rasa + LangChain)
- SimpliAgentic — อนาคตของโรงงานอัตโนมัติอัจฉริยะมาถึงแล้ว
- ทำไม “Android Internals” จึงสำคัญ — และบริการระดับสูงที่ธุรกิจของคุณสามารถสร้างได้จากความรู้นี้
- ทำไมธุรกิจควรพัฒนาระบบอีคอมเมิร์ซของตัวเอง (แทนการเช่าแพลตฟอร์มสำเร็จรูป)
- Upstream, Downstream และ Fork คืออะไร? คู่มือเข้าใจง่ายสำหรับนักพัฒนา Android & Linux
- บิ๊กเทคกำลังก่อ “ฟองสบู่ AI” อย่างไร? วิเคราะห์ NVIDIA, Microsoft, OpenAI, Google, Oracle และบทบาทของ AMD
- Deep Learning ในงานพัฒนาอสังหาริมทรัพย์
- บริการแก้โค้ดและดูแลระบบ Legacy — ทำให้ระบบธุรกิจของคุณเสถียร พร้อมใช้งานตลอดเวลา
- Python Deep Learning สำหรับโรงงานอัตโนมัติ: คู่มือฉบับสมบูรณ์ (อัปเดตปี 2025)
- บริการพัฒนาและฝึกอบรม Python สำหรับโรงงานอุตสาหกรรม (Factory Systems)
- ทำไม Python + Django คือ Tech Stack ที่ดีที่สุดในการสร้างระบบ eCommerce สมัยใหม่ (คู่มือฉบับสมบูรณ์ + แผนราคา)
- กลยุทธ์ซานซือหลิ่วจี (三十六计): คู่มือกลยุทธ์ธุรกิจจีนยุคใหม่ เข้าใจวิธีคิด การเจรจา และการแข่งขันแบบจีน
- เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning













