AI

Ai Code Review Automated Testing

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

AI Code Review & Automated Testing คืออะไร? ทำไมถึงสำคัญ?

น้องๆ เคยเจอไหม? เขียนโค้ดเสร็จ ส่งให้เพื่อนรีวิว เพื่อนบอก "พี่ว่าตรงนี้มันแปลกๆ นะ" หรือ "ทำไมใช้แบบนี้อะ?" นั่นแหละคือ Code Review แบบแมนนวล (Manual Code Review) ซึ่งมันดีนะ ได้คุยกัน แลกเปลี่ยนความรู้ แต่บางทีก็เสียเวลา และอาจจะพลาดจุดสำคัญไป

ทีนี้ลองนึกภาพว่ามี "โปรแกรม" มาช่วยตรวจโค้ดเราก่อนส่งให้เพื่อน โปรแกรมนี้ฉลาดพอที่จะบอกว่า "ตรงนี้มี Bug นะ" หรือ "ตรงนี้เขียนไม่ค่อยดี ควรปรับปรุง" นั่นแหละคือ AI Code Review & Automated Testing มันช่วยให้เรามั่นใจในโค้ดมากขึ้น ลด Bug ที่อาจจะเกิดขึ้น และประหยัดเวลาไปเยอะเลย สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe.net เมื่อก่อนนะ โค้ดผิดทีนึง ลูกค้าโวยวายกันทั้งร้านเลย (หัวเราะ) ถ้ามี AI มาช่วยตอนนั้นคงสบายกว่านี้เยอะ

พื้นฐานที่ต้องรู้

Static Code Analysis

Static Code Analysis คือการตรวจโค้ดโดยที่ไม่ต้องรันโปรแกรม เหมือนเราอ่านหนังสือโดยที่ไม่ต้องเปิดไฟ หลักการคือโปรแกรมจะวิเคราะห์โครงสร้างโค้ด รูปแบบการเขียน และหาจุดที่อาจจะผิดพลาด เช่น การใช้ตัวแปรที่ยังไม่ได้ประกาศ การเข้าถึง Array เกิน Index หรือ Code Smell ต่างๆ

สมัยก่อนตอนเขียน PHP ผมใช้พวก Linter ช่วยตรวจ พวกนี้มันจะช่วยบอกว่ามี Syntax Error หรือเปล่า หรือว่ามี Variable ที่ไม่ได้ใช้ไหม แต่สมัยนี้ AI มันฉลาดกว่านั้นเยอะ มันสามารถเข้าใจ Logic ของโค้ดเราได้ดีกว่าเยอะ

# ตัวอย่าง Python กับ Pylint
# ติดตั้ง: pip install pylint
# รัน: pylint my_code.py

def my_function(a, b):
    result = a + c  # 'c' is not defined
    return result

print(my_function(1, 2))

Automated Testing

Automated Testing คือการเขียนโปรแกรมเพื่อทดสอบโค้ดของเราแบบอัตโนมัติ สมมติเราเขียนฟังก์ชันบวกเลข เราก็เขียนโปรแกรมทดสอบว่า ฟังก์ชันนี้มันบวกเลขถูกไหม ถ้าใส่ 1 กับ 2 มันต้องได้ 3 ถ้าใส่ -1 กับ 1 มันต้องได้ 0

การทำ Automated Testing จะช่วยให้เรามั่นใจว่าโค้ดเราทำงานได้ตามที่เราต้องการ และเมื่อเราแก้ไขโค้ด (Refactor) เราก็สามารถรัน Test Suite เพื่อเช็คว่าโค้ดที่แก้ไป มันทำให้ฟังก์ชันอื่นเสียหรือเปล่า สมัยก่อนผมขี้เกียจเขียน Test Case มาก แต่พอเจอปัญหาเยอะๆ ถึงรู้ว่ามันสำคัญจริงๆ

# ตัวอย่าง Python กับ Pytest
# ติดตั้ง: pip install pytest
# เขียนไฟล์ test_my_code.py:

def add(a, b):
    return a + b

def test_add():
    assert add(1, 2) == 3
    assert add(-1, 1) == 0
    assert add(0, 0) == 0

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

การเริ่มต้นใช้งาน AI Code Review & Automated Testing ไม่ยากอย่างที่คิด สมัยนี้มีเครื่องมือให้เลือกใช้เยอะแยะ แต่ละเครื่องมือก็มีข้อดีข้อเสียต่างกันไป สิ่งสำคัญคือเราต้องเลือกเครื่องมือที่เหมาะกับภาษาโปรแกรมที่เราใช้ และเหมาะกับ Workflow ของทีมเรา

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

เลือกเครื่องมือที่เหมาะสม

มีเครื่องมือ AI Code Review & Automated Testing ให้เลือกใช้เยอะมาก เช่น GitHub Copilot, SonarQube, DeepSource, CodeClimate แต่ละเครื่องมือก็มีฟีเจอร์ที่แตกต่างกันไป ลองศึกษาดูว่าเครื่องมือไหนตอบโจทย์เรามากที่สุด

GitHub Copilot เก่งเรื่องการช่วยเขียนโค้ดและแนะนำ Code Improvement ส่วน SonarQube จะเน้นเรื่องการตรวจจับ Code Smell และ Security Vulnerability DeepSource ก็เป็นอีกตัวเลือกที่ดีสำหรับ Open Source Project

ตั้งค่า CI/CD Pipeline

การ Integrate AI Code Review & Automated Testing เข้ากับ CI/CD Pipeline จะช่วยให้เราสามารถตรวจโค้ดได้ทุกครั้งที่มีการ Push Code ขึ้น Repository ทำให้เราเจอ Bug ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และลดความเสี่ยงที่จะปล่อย Bug ขึ้น Production

CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) คือระบบที่ช่วยให้เรา Build, Test, และ Deploy โค้ดของเราได้แบบอัตโนมัติ ลองนึกภาพว่าทุกครั้งที่เรา Push Code ขึ้น GitHub ระบบ CI/CD จะทำการ Build โค้ด รัน Test Case และตรวจโค้ดด้วย AI ถ้าทุกอย่างผ่าน ระบบก็จะทำการ Deploy โค้ดขึ้น Server ให้เราเอง

# ตัวอย่าง .github/workflows/main.yml (GitHub Actions)
name: CI

on:
  push:
    branches: [ "main" ]
  pull_request:
    branches: [ "main" ]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up Python 3.10
        uses: actions/setup-python@v3
        with:
          python-version: "3.10"
      - name: Install dependencies
        run: |
          python -m pip install --upgrade pip
          pip install pylint pytest
      - name: Lint with Pylint
        run: |
          pylint my_code.py
      - name: Test with Pytest
        run: |
          pytest

🎬 วิดีโอแนะนำ

ดูวิดีโอเพิ่มเติมเกี่ยวกับAi Code Review Automated Testing:

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น

AI Code Review & Automated Testing ไม่ใช่ทางเลือกเดียวในการปรับปรุงคุณภาพโค้ด เรายังมีทางเลือกอื่นๆ เช่น Manual Code Review, Pair Programming, หรือใช้ Static Analysis Tools แบบดั้งเดิม แต่ละทางเลือกก็มีข้อดีข้อเสียต่างกันไป

ทางเลือก	ข้อดี	ข้อเสีย
AI Code Review & Automated Testing	ตรวจจับ Bug ได้เร็ว, ประหยัดเวลา, ตรวจสอบได้สม่ำเสมอ	อาจจะ False Positive, ต้องตั้งค่าเริ่มต้น
Manual Code Review	ได้แลกเปลี่ยนความรู้, เข้าใจ Context ของโค้ด, หา Bug ที่ซับซ้อนได้	เสียเวลา, ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของ Reviewer, อาจจะพลาดจุดสำคัญ
Pair Programming	เรียนรู้ซึ่งกันและกัน, ลด Bug ได้ตั้งแต่ตอนเขียนโค้ด, สร้างความเข้าใจร่วมกัน	เสียเวลา, ต้องจัดตารางเวลา
Static Analysis Tools	ตรวจจับ Bug พื้นฐานได้, ราคาถูก, ใช้งานง่าย	ตรวจจับ Bug ที่ซับซ้อนไม่ได้, อาจจะ False Positive

สรุปแล้ว การเลือกใช้เครื่องมืออะไรขึ้นอยู่กับความต้องการและงบประมาณของแต่ละทีม ถ้ามีงบประมาณและต้องการความแม่นยำสูง AI Code Review & Automated Testing ก็เป็นทางเลือกที่ดี แต่ถ้ามีงบประมาณจำกัด Manual Code Review หรือ Static Analysis Tools ก็ยังเป็นทางเลือกที่ใช้ได้

อยากอ่านเรื่องราว IT สนุกๆ อีกไหม? แวะมา SiamCafe Blog สิ มีอะไรให้อ่านเยอะเลย!

หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับน้องๆ นะครับ ถ้ามีคำถามอะไร ถามมาได้เลย ผมยินดีตอบเสมอ และอย่าลืมแวะไปดูบทความอื่นๆ ใน SiamCafe Blog นะครับ มีเรื่องราว IT ที่น่าสนใจอีกเพียบ!

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

เฮ้ น้องๆ! สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe เนี่ย บอกเลยว่าเรื่องพวก Automated Testing อะไรแบบนี้ยังไม่มีหรอก อาศัยครูพักลักจำ ลองผิดลองถูกเอาเองทั้งนั้น แต่พอมายุค AI เนี่ย ชีวิตเรามันง่ายขึ้นเยอะมากๆ ถ้าเราใช้มันให้เป็นนะ

ผมจะแชร์เทคนิคที่เอาไปปรับใช้ได้เลย รับรองว่าช่วยให้ Code Review ของน้องๆ ดีขึ้นแบบก้าวกระโดด

3-4 เทคนิคที่ใช้ได้จริง

1. กำหนด Standard ให้ชัดเจน

เรื่องนี้สำคัญมาก! ก่อนจะให้ AI มาช่วยรีวิว เราต้องมี Guideline ของเราก่อนว่า Code แบบไหนที่เรา OK และแบบไหนที่เราไม่ OK เช่น ตั้งชื่อตัวแปรยังไง Comments ต้องมีไหม โครงสร้าง Code ควรเป็นแบบไหน ถ้าไม่มี Standard AI มันก็รีวิวไปตามที่มันเข้าใจ ซึ่งอาจจะไม่ตรงกับความต้องการของเรา

# ตัวอย่าง Standard การตั้งชื่อตัวแปร
# OK: user_name, order_total
# NOT OK: un, ot

2. เริ่มจาก Simple Rules ก่อน

อย่าเพิ่งไปหวังพึ่ง AI ให้มันแก้ปัญหาซับซ้อนตั้งแต่แรก เริ่มจาก Rules ง่ายๆ ก่อน เช่น เช็คเรื่อง Code Style, Linting, หรือพวก Security Vulnerabilities พื้นฐาน พอ AI มันเริ่มแม่นแล้ว ค่อยเพิ่ม Rules ที่มันซับซ้อนขึ้นไปเรื่อยๆ

3. Train AI ด้วย Code ที่ดี

AI มันก็เหมือนเด็กอ่ะ น้องๆ ป้อนอะไรให้มัน มันก็เรียนรู้อันนั้น ถ้าเราอยากให้มันรีวิว Code ได้ดี เราก็ต้อง Train มันด้วย Code ที่ดีๆ ให้มันเห็นเยอะๆ ว่า Code ที่ดีมันเป็นยังไง มันถึงจะรู้ว่า Code แบบไหนควร Approve และ Code แบบไหนควร Reject

สมัยผมทำร้านเน็ต ผมจะคอยดูพวก Script ที่เด็กๆ Hack เกมกัน แล้วเอามาวิเคราะห์ว่า Code แบบนี้มันไม่ดีนะ แล้วก็สอนเด็กๆ ว่าถ้าอยากเขียนโปรแกรมที่ดี ต้องเขียนแบบนี้ๆๆ

4. อย่าเชื่อ AI 100%

อันนี้สำคัญสุดๆ! AI มันก็แค่เครื่องมือ มันไม่ได้เข้าใจ Context ของโปรเจคเราทั้งหมด เพราะฉะนั้นอย่าเชื่อมัน 100% เราต้อง Review ผลลัพธ์ของมันอีกทีเสมอ ถ้ามัน Suggest อะไรที่ไม่ Make Sense ก็ต้อง Override มัน

เหมือนสมัยผมสอนเด็กๆ ที่ร้านเน็ตอ่ะ ผมจะบอกเสมอว่า "อย่าเชื่อกูทั้งหมด กูอาจจะผิดก็ได้" AI ก็เหมือนกัน อย่าไปเชื่อมันหมดใจ

FAQ คำถามที่พบบ่อย

AI Code Review มันจะมาแย่งงาน Dev ไหม?

ไม่แน่นอน! AI มันแค่ช่วยให้เราทำงานได้เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่งานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน หรือการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ยังไงก็ต้องใช้คนอยู่ดี iCafeForex ผมว่า AI มันจะมาช่วยให้ Dev ได้ Focus กับงานที่สำคัญกว่ามากกว่า

ต้องใช้ Tool อะไรบ้างในการทำ AI Code Review?

มีให้เลือกเยอะมาก! ตั้งแต่ Tool ที่เป็น Open Source ไปจนถึง Tool ที่เป็น Commercial น้องๆ ต้องลองศึกษาดูว่า Tool ไหนมันเหมาะกับโปรเจคของเรามากที่สุด ที่สำคัญคือ ต้องดูเรื่อง Integration กับ Workflow ของเราด้วย

AI มันจะเข้าใจ Code ภาษาไทยไหม?

อันนี้อาจจะต้องรอดูต่อไป แต่ส่วนใหญ่ AI พวกนี้มันถูก Train มากับภาษาอังกฤษเป็นหลัก เพราะฉะนั้นถ้าเราเขียน Code ภาษาไทย อาจจะต้องปรับเปลี่ยนอะไรนิดหน่อย หรืออาจจะต้องรอให้มี AI ที่ Support ภาษาไทยโดยเฉพาะ

สรุป

AI Code Review เนี่ย มันเป็น Tool ที่มีประโยชน์มากๆ ถ้าเราใช้มันให้ถูกวิธี มันจะช่วยให้ Code ของเรามีคุณภาพดีขึ้น ลด Bug และประหยัดเวลาในการ Review ได้เยอะเลย แต่ที่สำคัญคือ เราต้องเข้าใจข้อจำกัดของมัน และอย่าลืม Review ผลลัพธ์ของมันด้วยตัวเองเสมอ

ลองเอาเทคนิคที่ผมแชร์ไปปรับใช้ดูนะ แล้วน้องๆ จะรู้ว่า AI มันช่วยให้ชีวิตเราง่ายขึ้นเยอะจริงๆ อย่าลืมแวะไปอ่านบทความอื่นๆ ใน SiamCafe Blog ด้วยนะ มีอะไรดีๆ อีกเยอะ!