<div class="key-takeaways"><ul><li>GitHub เปิดตัว Project HydraFusion เป็นพรีวิวการวิจัยบน Copilot CLI</li><li>ใช้การแก้ปัญหาแบบหาค่าที่เหมาะสมเพื่อเลือกเวิร์กฟลอย์ที่ประหยัดและมีคุณภาพ</li><li>มี 3 รูปแบบหลักคือ Single, Cascade และ Critique ตามความเหมาะสมของงาน</li><li>คิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็นจริงของโมเดลที่ถูกเรียกใช้งาน</li></ul></div><p>GitHub ได้ประกาศเปิดตัวโครงการวิจัยใหม่ล่าสุดในชื่อ Project HydraFusion ซึ่งเป็นระบบรันไทม์สำหรับการประสานงานหลายโมเดล (Runtime Multi-Model Orchestration) โดยออกแบบมาเพื่อสร้างเวิร์กฟลอย์การทำงานเฉพาะสำหรับงานเขียนโค้ดแต่ละงานใน Copilot CLI โดยเฉพาะ</p><p>ในปัจจุบัน Project HydraFusion เปิดให้ใช้งานในรูปแบบรีเสิร์ชพรีวิว (Research Preview) สำหรับผู้ใช้งานแผน GitHub Copilot ทุกระดับ เฉพาะภายใน GitHub Copilot CLI เท่านั้น โดยยังไม่มีการเปิดโอเพนเวท (Open weights) หรือเส้นทางการติดตั้งใช้งานแบบโฮสต์เองแต่อย่างใด</p><p>ผู้ที่สนใจใช้งานสามารถอัปเดตระบบได้โดยการรันคำสั่ง /update ตามด้วย /experimental on และเข้าไปที่ /model เพื่อเลือกใช้งาน HydraFusion (Research Preview) ส่วนเรื่องค่าใช้จ่ายจะคิดตามจำนวนโทเค็นที่โมเดลต่างๆ ภายในเวิร์กฟลอย์นั้นๆ บริโภคจริงตามอัตรามาตรฐานของแต่ละโมเดล</p><p>ระบบตัวนี้ถูกพัฒนาต่อยอดมาจากฟีเจอร์การเลือกโมเดลอัตโนมัติ (Auto model selection) ที่ GitHub เคยปล่อยออกมาในช่วงต้นปี 2026 เพื่อจับคู่ภารกิจเข้ากับโมเดลที่เหมาะสมที่สุดเพียงโมเดลเดียว แต่ HydraFusion ก้าวไปอีกขั้นด้วยการมองการเลือกเวิร์กฟลอย์ให้เป็นปัญหาการหาค่าที่เหมาะสม (Optimization problem)</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/github_project_hydrafusion_mtozxsol_inline_1_9ddbfcd101.jpg" alt="developer computer screen programming code workspace no logo" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><p>ระบบจะอ่านสัญญาณความสามารถในด้านการให้เหตุผล (Reasoning) การสร้างโค้ด (Code generation) การดีบั๊ก (Debugging) และการใช้เครื่องมือ (Tool use) จากนั้นจะทำการเลือกเวิร์กฟลอย์ที่มีความซับซ้อนน้อยที่สุดซึ่งคาดว่าจะผ่านเกณฑ์คุณภาพ โดยจะยอมเสียค่าใช้จ่ายในการเรียกโมเดลเพิ่มก็ต่อเมื่อมีความคุ้มค่าที่จะช่วยให้งานสำเร็จลุล่วงเท่านั้น</p><p>ในการประมวลผลแต่ละคำขอ (Request) ปัจจุบัน HydraFusion จะเลือกใช้หนึ่งในสามรูปแบบเวิร์กฟลอย์ที่มีอยู่ ได้แก่:</p><ul><li>Single: รักษารวดเร็วในการทำงาน</li><li>Cascade: เปิดเส้นทางให้มีการอนุมานที่ทรงพลังยิ่งขึ้น</li><li>Critique: เพิ่มมุมมองจากภายนอกในกรณีที่กระบวนการตรวจสอบมีความจำเป็นกว่าการพยายามทำเองโดยไม่มีตัวช่วย</li></ul><div class="ai-insight"><p>การที่ GitHub นำระบบ Orchestration ระดับรันไทม์มาใช้ใน Copilot CLI ถือเป็นก้าวย่างสำคัญในการแก้ปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพของ AI ซอฟต์แวร์เอนจิน เนื่องจากงานเขียนโค้ดจริงในระดับโปรเจกต์มักมีความซับซ้อนเกินกว่าที่โมเดลเดี่ยวๆ จะจัดการได้ดีที่สุด การผสานโมเดลหลายตัวเข้าด้วยกันผ่านเวิร์กฟลอย์แบบไดนามิกจึงช่วยบาลานซ์ระหว่างต้นทุนและคุณภาพได้อย่างชาญฉลาด</p></div><p>ทางทีมงาน GitHub ได้สร้างรันไทม์นี้ขึ้นมาโดยยึดหลักการปฏิบัติงาน 5 ประการที่สำคัญต่องานในระดับคลังโค้ด (Repository-level) โดยในส่วนของการทำงานเบื้องหลัง ระบบจะทำการบันทึกบทบาท ผลลัพธ์ ค่าใช้จ่าย ความหน่วง (Latency) และข้อมูลการวินิจฉัยแยกตามแต่ละขั้นตอนอย่างละเอียด ในขณะที่ฝั่งนักพัฒนาจะมองเห็นผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันและชุดการเปลี่ยนแปลงที่คำนึงถึงสิทธิ์การเข้าถึงอย่างครบถ้วน</p><p>นอกจากนี้ ทีมงาน GitHub ยังได้ประเมินนโยบายของ HydraFusion กับเบนช์มาร์กการเขียนโค้ดของเอเจนต์จำนวน 3 ชุด โดยใช้ Claude Opus 5 และ GPT-5.6 Sol เป็นโมเดลอ้างอิง ซึ่งโมเดลทั้งหมดรันในระดับการให้เหตุผลปานกลาง โดยมี CheckpointBench ซึ่งเป็นชุดทดสอบแบบหลายรอบภายในของ GitHub เองที่รวบรวมมาจากเซสชัน Copilot จริงและยึดโยงกับคอมมิตสาธารณะที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้เพื่อให้การทดสอบสามารถทำซ้ำได้</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/09/05/github-introduces-project-hydrafusion-runtime-multi-model-orchestration-that-builds-a-workflow-per-coding-task-in-copilot-cli/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>GitHub launches Project HydraFusion as a research preview inside Copilot CLI.</li><li>Treats workflow selection as an optimization problem to balance cost and quality.</li><li>Offers three distinct patterns: Single, Cascade, and Critique.</li><li>Billing is based on actual token consumption per model invocation.</li></ul></div><p>GitHub has introduced Project HydraFusion, a new runtime multi-model orchestration system designed to construct a tailored workflow for every individual coding task inside the GitHub Copilot CLI.</p><p>Currently, HydraFusion is live as a research preview available to users across all GitHub Copilot plans, restricted exclusively to the GitHub Copilot CLI interface. There are currently no open weights or self-hosted deployment paths provided.</p><p>Users can access the feature by executing the /update command, followed by /experimental on, and then selecting HydraFusion (Research Preview) under the /model menu. Billing is calculated dynamically per token consumed by whichever underlying models the workflow invokes, based on standard rates.</p><p>HydraFusion builds upon Auto model selection, which GitHub released earlier in 2026 to match tasks with a single best-suited model. HydraFusion takes this a step further by framing workflow selection as an optimization problem.</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/github_project_hydrafusion_mtozxsol_inline_1_9ddbfcd101.jpg" alt="developer computer screen programming code workspace no logo" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><p>The system ingests capability signals regarding reasoning, code generation, debugging, and tool utilization. It then selects the least complex workflow anticipated to clear the established quality threshold, expending additional model calls only where they deliver tangible benefits.</p><p>For each incoming request, HydraFusion currently selects one of three distinct operational patterns:</p><ul><li>Single: Preserves optimal execution speed.</li><li>Cascade: Keeps a pathway open for stronger inference capabilities.</li><li>Critique: Introduces an external perspective where review outperforms another unassisted attempt.</li></ul><div class="ai-insight"><p>Integrating runtime orchestration into the Copilot CLI represents a crucial evolution in developer tooling. Real-world repository tasks often exceed the capabilities of a single static model, making dynamic multi-model collaboration essential for balancing latency, cost, and high-quality code generation.</p></div><p>The GitHub team architected the runtime around five core operating principles tailored for repository-level engineering. Internally, the system logs roles, outcomes, costs, latency, and diagnostics per execution leg. Externally, developers receive a single coherent response alongside a permission-aware change set.</p><p>Furthermore, the GitHub team evaluated fixed HydraFusion policies across three agentic coding benchmarks, benchmarking performance against Claude Opus 5 and GPT-5.6 Sol operating at medium reasoning levels. Evaluations utilized CheckpointBench, GitHub's internal multi-turn dataset curated from actual Copilot sessions and anchored to immutable public commits.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/09/05/github-introduces-project-hydrafusion-runtime-multi-model-orchestration-that-builds-a-workflow-per-coding-task-in-copilot-cli/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_github-เปิดตัว-project-hydrafusion-จัดการหลายโมเดล-mtozxsol.jpg

small_github-เปิดตัว-project-hydrafusion-จัดการหลายโมเดล-mtozxsol.jpg

thumbnail_github-เปิดตัว-project-hydrafusion-จัดการหลายโมเดล-mtozxsol.jpg

github-เปิดตัว-project-hydrafusion-จัดการหลายโมเดล-mtozxsol.jpg

GitHub เปิดตัว Project HydraFusion ระบบรันไทม์จัดการหลายโมเดลใน Copilot CLI ช่วยสร้างเวิร์กฟลอย์เฉพาะกิจสำหรับงานเขียนโค้ดแต่ละงาน

GitHub unveils Project HydraFusion, a runtime multi-model orchestration tool for Copilot CLI that builds dynamic coding workflows per task.

GitHub เปิดตัว Project HydraFusion จัดการหลายโมเดล

GitHub Project HydraFusion Multi-Model Runtime

<div class="key-takeaways"><ul><li>เลิกปฏิบัติกับ AI เหมือนเป็นหมอดูหรือผู้รู้วิเศษที่รู้ใจทุกอย่าง</li><li>กำหนดสภาพแวดล้อม ภาษา และกรอบให้ชัดเจนแทนการสั่งลอยๆ</li><li>ป้อนตัวอย่างโค้ดและใช้ข้อจำกัดเชิงลบเพื่อคุมผลลัพธ์ไม่ให้เกินความจำเป็น</li></ul></div><p>นักพัฒนาหลายคนมักหงุดหงิดเวลากลุ่มเครื่องมือ AI coding assistants ให้ผลลัพธ์เป็นลูป for ธรรมดาๆ พร้อมคอมเมนต์สั้นๆ ว่าให้ไปใส่ error handling เอาเอง เหมือนกับคุยกับน้องใหม่ที่เพิ่งอ่านเอกสารมาแค่รอบเดียว แต่วิธีแก้ไม่ใช่การเลิกใช้เครื่องมือ หากแต่เป็นการเปลี่ยนวิธีพูดคุยและความคาดหวังของผู้ใช้งานเอง</p><p>ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือการมอง AI เป็นออราเคิล โยนคำขอแบบคลุมเครือลงไปแล้วรอปาฏิหาริย์ ทั้งที่จริงแล้ว AI เป็นเพียงเครื่องมือสร้างข้อความตามความน่าจะเป็น (probabilistic text generators) มันไม่มีทางรู้โครงสร้างโค้ดหรือความต้องการทางสถาปัตยกรรมของคุณ เว้นแต่คุณจะบอกมันให้ชัดเจน</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_coding_assistant_mtlf4bsf_inline_1_43d9f0790c.jpg" alt="programmer typing code on mechanical keyboard close up workspace" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>กุญแจสำคัญในการได้โค้ดระดับ production-ready เริ่มต้นจากการกำหนดสภาพแวดล้อมให้เจาะจง แทนที่จะบอกว่าให้เขียนฟังก์ชันพาร์ส JSON ลอยๆ ให้ระบุรายละเอียดลงไป เช่น การใช้งาน Node.js ร่วมกับ Express และ TypeScript พร้อมกำหนดรูปแบบ error handling ให้ชัดเจน วิธีนี้จะช่วยปิดกั้นไม่ให้ AI เดาสุ่มภาษาโปรแกรมที่ไม1ต้องการ</p><div class="ai-insight"><p>การกำหนดบริบทและข้อจำกัดให้ชัดเจน (Context & Constraints Engineering) เปรียบเสมือนการเขียน Spec งานให้พนักงานหรือฟรีแลนซ์ ยิ่งโจทย์มีความเฉพาะเจาะจงมากเท่าไหร่ โอกาสที่ผลลัพธ์จะออกนอกกรอบก็จะยิ่งลดลง ช่วยประหยัดเวลาในการรีวิวและแก้ไขโค้ดในภายหลังได้มหาศาล</p></div><p>นอกจากนี้ควรแบ่งงานชิ้นใหญ่ออกเป็นส่วนย่อย อย่าขอฟีเจอร์ REST API สำหรับจัดการผู้ใช้ทั้งหมดในครั้งเดียว แต่ให้ทำทีละขั้นเพื่อตรวจสอบโครงสร้างและตรรกะในแต่ละสเตป เปรียบเสมือนกระบวนการ Code Review ที่รวดเร็วขึ้น พร้อมทั้งใช้ประโยชน์จากการจับคู่แพตเทิร์นด้วยการแนบตัวอย่างโค้ดเดิมของคุณเพื่อให้ AI เลียนแบบสไตล์การตั้งชื่อตัวแปรและการจัดการล็อก</p><blockquote class="pull-quote"><p>&quot;Be the architect. Let the AI be the bricklayer.&quot;</p><cite>Dev.to</cite></blockquote><p>ท้ายที่สุด นักพัฒนาคือสถาปนิกและ AI เป็นเพียงช่างอิฐ ผลลัพธ์แรกที่ได้มักเป็นเพียงร่าง 80% หน้าที่ของคุณคือการชี้นำ ปรับแต่ง และแก้ไขให้สมบูรณ์ 100% พร้อมหลีกเลี่ยงการใช้ AI กับตรรกะธุรกิจสำคัญหรือโค้ดที่มีความละเอียดอ่อนด้านความปลอดภัยโดยไม่ตรวจสอบทุกบรรทัดด้วยความเข้าใจของตนเอง</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/ntty/how-to-stop-fighting-your-ai-coding-assistant-3f8o" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Stop treating AI assistants like oracles that magically know your codebase.</li><li>Define environments, languages, and strict boundaries instead of vague prompts.</li><li>Provide existing code snippets as examples and use negative constraints effectively.</li></ul></div><p>Many developers grow frustrated with AI coding assistants, feeling like they are talking to a junior developer who skimmed the documentation once and gave up. Asking for a complex system design often yields a basic loop and a comment telling you to add error handling yourself. However, the solution lies in changing your prompt structure and expectations rather than the tool itself.</p><p>The biggest mistake developers make is treating AI as an oracle—throwing vague requests and expecting magic. AI assistants are probabilistic text generators. They do not know your codebase or architectural preferences unless you explicitly state and show them what you need.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/ai_coding_assistant_mtlf4bsf_inline_1_43d9f0790c.jpg" alt="programmer typing code on mechanical keyboard close up workspace" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>The secret to receiving usable, production-ready code is constraining the output right from the start. Instead of asking to parse JSON blindly, specify that you are building a Node.js backend using Express and TypeScript, complete with standard error middleware patterns. This eliminates the chance of the AI hallucinating an unwanted language or framework.</p><div class="ai-insight"><p>Treating prompt engineering as a strict requirements-gathering process mirrors professional software engineering management. Clear boundaries, explicit technical stacks, and iterative step-by-step validation bridge the gap between AI's probabilistic nature and rigorous engineering standards.</p><p>Furthermore, break down massive features into smaller digestible steps rather than requesting an entire project at once. Show the AI your existing response structures, variable naming conventions, and logging styles so it can mimic your exact style. Combine this with negative constraints, such as prohibiting external libraries or unsolicited test files, to keep the implementation focused.</p><blockquote class="pull-quote"><p>&quot;Be the architect. Let the AI be the bricklayer.&quot;</p><cite>Dev.to</cite></blockquote><p>Ultimately, you remain the lead developer and the AI acts as your junior assistant. Expect the initial response to be eighty percent complete, requiring your guidance and refinement to reach the finish line. Avoid relying on AI for critical business logic or security-sensitive code without thoroughly understanding every single line.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/ntty/how-to-stop-fighting-your-ai-coding-assistant-3f8o" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_วิธีปรับวิธีคุยกับ-ai-coding-assistant-เพื่อโค้ดที่ดีกว่า-mtlf4bsf.jpg

small_วิธีปรับวิธีคุยกับ-ai-coding-assistant-เพื่อโค้ดที่ดีกว่า-mtlf4bsf.jpg

thumbnail_วิธีปรับวิธีคุยกับ-ai-coding-assistant-เพื่อโค้ดที่ดีกว่า-mtlf4bsf.jpg

วิธีปรับวิธีคุยกับ-ai-coding-assistant-เพื่อโค้ดที่ดีกว่า-mtlf4bsf.jpg

เรียนรู้วิธีเปลี่ยนมุมมองและโครงสร้างคำสั่งหรือ Prompt เพื่อดึงประสิทธิภาพสูงสุดจาก AI Coding Assistant ให้ได้โค้ดที่พร้อมใช้งานจริง ไม่ต้องแก้ซ้ำซากจาก Dev.to

Learn how to change your prompt structure and expectations to get production-ready code from AI coding assistants instead of generic outputs, via Dev.to.

วิธีปรับวิธีคุยกับ AI Coding Assistant เพื่อโค้ดที่ดีกว่า

How to Stop Fighting Your AI Coding Assistant

<div class="key-takeaways"><ul><li>เปลี่ยน AI ให้เป็นคู่คิดและครูผู้สอนแทนที่จะให้เขียนโค้ดทั้งหมดแทน</li><li>ใช้คำสั่งขอคำใบ้แบบเป็นลำดับขั้นตอนแทนการขอคำตอบสำเร็จรูปทันที</li><li>วิเคราะห์ข้อดีข้อเสียของแนวทางต่างๆ เพื่อความเข้าใจเชิงลึกในการพัฒนาซอฟต์แวร์</li></ul></div><p>การฝึกเขียนโปรแกรมโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้หมายความว่าปล่อยให้ AI ทำงานแทนคุณทั้งหมด แต่เป็นการใช้ประโยชน์จาก AI ในฐานะคู่คิดที่ช่วยลับคมกระบวนการคิดวิเคราะห์ ค้นหาช่องโหว่ในความเข้าใจ และนำทางให้คุณแก้ปัญหาได้ด้วยตนเอง เมื่อคุณปฏิบัติต่อเอเจนต์เขียนโค้ดเหมือนเป็นครู ไม่ใช่ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ คุณจะสร้างองค์ความรู้ที่ลึกซึ้ง หลีกเลี่ยงการแก้ปัญหาแบบผิวเผิน และมีความมั่นใจในการรับมือกับโจทย์ใหม่ๆ</p><p>บทความจาก Dev.to โดย Nicolas Dabene ได้แนะนำ 4 วิธีในการเปลี่ยนผู้ช่วย AI ให้กลายเป็นเมนเทอร์ที่มีประสิทธิภาพ แทนที่จะเป็นแค่ทางลัดในการเขียนโค้ด โดยแนวทางแรกคือการขอให้ AI ตั้งคำถามกลับมาหาคุณก่อน แทนที่จะขอโค้ดทันที</p><ul><li>ขอให้ AI นำทางผ่านการตั้งคำถาม เช่น เมื่อสร้างแดชบอร์ดดึงข้อมูลเมตริก ให้ AI ช่วยตรวจสอบความเข้าใจเรื่องตำแหน่งการเรียก API</li><li>ทดสอบความเข้าใจเกี่ยวกับการจัดการสถานะโหลดและข้อผิดพลาด รวมถึงเหตุผลที่ชนิดข้อมูล TypeScript อย่างเดียวไม่เพียงพอ</li><li>กระบวนการนี้บังคับให้คุณต้องเรียบเรียงสิ่งที่คุณรู้และเผยให้เห็นจุดที่ยังไม่รู้ก่อนจะเห็นโค้ดบรรทัดแรก</li></ul><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/claude_code_mtdx0hle_inline_1_3041f0c37c.jpg" alt="software engineer workspace computer screen code" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>เทคนิคที่สองคือการเรียกร้องคำใบ้แบบก้าวหน้า (Progressive Hints) แทนที่จะขอคำตอบสำเร็จรูปในทันที เมื่อคุณติดปัญหาเกี่ยวกับข้อผิดพลาด ให้ต้านทานความอยากที่จะขอโซลูชันเต็มรูปแบบ แต่ให้ขอความช่วยเหลือเป็นลำดับ ได้แก่ คำถามนำทาง คำใบ้เชิงแนวคิด ตัวอย่างขนาดเล็กที่สุด และสุดท้ายคือการแก้ไขข้อผิดพลาดหากยังจำเป็น วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจว่าความช่วยเหลือจะมาถึงก็ต่อเมื่อความพยายามของคุณล้มเหลวแล้วเท่านั้น</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Instead of asking for code immediately, ask the AI to guide you through the problem by asking you questions."</p><cite>Nicolas Dabene</cite></blockquote><p>เทคนิคที่สามคือการแชร์โค้ดที่ไม่สมบูรณ์ของคุณให้ AI อ่าน แล้วให้มันช่วยอธิบายการทำงาน ระบุส่วนที่ถูกต้อง ชี้จุดเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดสองประการ และตั้งคำถามนำไปสู่การแก้ไขครั้งต่อไป วิธีนี้เปลี่ยนความผิดพลาดให้กลายเป็นบทเรียน เช่น การตระหนักว่าฟังก์ชัน fetch สามารถล้มเหลวได้ ต้องจัดการข้อผิดพลาด HTTP และ response.json() ส่งคืนข้อมูลภายนอกที่ยังไม่ได้ตรวจสอบ</p><div class="ai-insight"><p>การใช้ AI เป็นครูผู้สอน (Teacher) ไม่ใช่ระบบออโตไพลอต (Autopilot) ถือเป็นแนวคิดที่สำคัญในยุคที่เครื่องมือ AI มีความสามารถสูงขึ้นเรื่อยๆ การพึ่งพา AI แบบ 100% ทำให้สมองส่วนการแก้ปัญหาไม่ได้ทำงานเต็มที่ การฝึกตั้งคำถามและบังคับให้ AI อธิบายแนวคิดเป็นขั้นตอนช่วยให้ Developer รุ่นใหม่ไม่สูญเสียทักษะการคิดเชิงวิเคราะห์ (Critical Thinking) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญในการเขียนโปรแกรมระยะยาว</p></div><p>เทคนิคสุดท้ายคือการเปรียบเทียบข้อแลกเปลี่ยน (Trade-offs) แทนที่จะยอมรับคำตอบแรกทันที AI มักนำเสนอทางเลือกเดียวว่าเป็นวิธีที่ถูกต้อง แต่การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่แท้จริงเกี่ยวข้องกับข้อแลกเปลี่ยนเสมอ ให้ขอให้ AI สร้างแนวทางสองแบบ เช่น การดึงเมตริกโดยตรงในหน้าเพจฝั่งเซิร์ฟเวอร์เทียบกับการผ่านเส้นทาง API และเปรียบเทียบตามความเรียบง่าย ความปลอดภัย การแคช ความสามารถในการทดสอบ และการจัดการข้อผิดพลาด</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/ndabene/using-claude-code-or-codex-as-a-teacher-not-an-autopilot-513j" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Treat AI as a thought partner and teacher rather than letting it write all the code</li><li>Request progressive hints and guiding questions instead of instant full solutions</li><li>Compare architectural trade-offs to gain deeper insights into software development</li></ul></div><p>Learning to code with artificial intelligence does not mean letting the tool do the heavy lifting for you. Instead, it involves utilizing AI as a collaborative partner that sharpens your reasoning, uncovers gaps in your comprehension, and guides you toward solving problems independently. When you treat an AI coding agent like a teacher rather than an autopilot, you build robust knowledge, avoid superficial fixes, and gain the confidence required to tackle novel challenges.</p><p>An article published on Dev.to by Nicolas Dabene outlines four practical ways to transform your AI assistant into a powerful mentor instead of a shortcut. The first method involves prompting the AI to guide you through questions rather than handing over immediate code snippets.</p><ul><li>Ask the AI to verify your understanding of API call placements when building a metrics dashboard.</li><li>Examine how you handle loading and error states while recognizing why TypeScript types alone fall short.</li><li>This process forces you to articulate what you know and highlights what you do not before seeing any code.</li></ul><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/claude_code_mtdx0hle_inline_1_3041f0c37c.jpg" alt="software engineer workspace computer screen code" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>The second technique emphasizes demanding progressive hints rather than instant fixes. When encountering an error, resist the temptation to request a complete solution immediately. Instead, request a structured sequence of help starting with a guiding question, moving to a conceptual hint, providing a minimal example, and offering the correction only as a last resort.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Instead of asking for code immediately, ask the AI to guide you through the problem by asking you questions."</p><cite>Nicolas Dabene</cite></blockquote><p>The third strategy involves sharing your imperfect code with the AI and asking it to paraphrase its functionality, identify correct parts, highlight major risks, and pose a follow-up question. This turns mistakes into valuable learning material, teaching you that fetch requests can fail and external data requires validation.</p><div class="ai-insight"><p>Utilizing AI as an educational mentor rather than an autonomous pilot is crucial as coding assistants become more advanced. Relying entirely on automated code generation can atrophy critical problem-solving skills. Enforcing step-by-step reasoning ensures that developers maintain analytical depth and architectural understanding.</p></div><p>The final approach focuses on comparing trade-offs instead of blindly accepting the first answer. Since real-world development revolves around architectural compromises, you should ask the AI to generate multiple approaches—such as server-side versus API-route data fetching—and evaluate them based on simplicity, security, caching, testability, and error handling.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/ndabene/using-claude-code-or-codex-as-a-teacher-not-an-autopilot-513j" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

large_ใช้-claude-code-เป็นครู-ไม่ใช่ระบบออโตไพลอต-mtdx0hle.jpg

medium_ใช้-claude-code-เป็นครู-ไม่ใช่ระบบออโตไพลอต-mtdx0hle.jpg

small_ใช้-claude-code-เป็นครู-ไม่ใช่ระบบออโตไพลอต-mtdx0hle.jpg

thumbnail_ใช้-claude-code-เป็นครู-ไม่ใช่ระบบออโตไพลอต-mtdx0hle.jpg

ใช้-claude-code-เป็นครู-ไม่ใช่ระบบออโตไพลอต-mtdx0hle.jpg

เรียนรู้การเขียนโค้ดด้วย AI อย่างชาญฉลาดโดยเปลี่ยนผู้ช่วยอัจฉริยะให้เป็นเมนเทอร์ ผ่านเทคนิค 4 ข้อเพื่อพัฒนาทักษะการแก้ปัญหาที่ยั่งยืน

Learn to code with AI effectively by turning your smart assistant into a mentor through 4 actionable techniques for deeper problem-solving skills.

ใช้ Claude Code เป็นครู ไม่ใช่ระบบออโตไพลอต

Use Claude Code as a Teacher, Not an Autopilot

<div class="key-takeaways"><ul><li>เปรียบเทียบ Claude Code กับ Codex CLI ในงานแก้ไขโค้ด 20 บรรทัด</li><li>Claude Code เปิดไฟล์ 2,779 ไฟล์ ขณะที่ Codex เปิด 303 ไฟล์</li><li>Claude Code สแกน /proc ทุกกระบวนการเพื่อดึงตัวแปรสภาพแวดล้อม</li><li>การเริ่มต้นใช้งาน MCP servers และปลั๊กอินทำให้เกิดการเชื่อมต่อเครือข่ายเบื้องหลัง</li></ul></div><p>เมื่อเรามอบหมายงานง่ายๆ ให้กับเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการเขียนโค้ด เช่น การเพิ่มระบบตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (input validation) ลงในตัวจัดการเส้นทาง (route handler) ของโปรเจกต์ Node.js/Express ขนาดเล็ก งานดูเหมือนจะเป็นเรื่องตรงไปตรงมา: แก้ไขเพียง 1 ไฟล์ และเพิ่มโค้ดประมาณ 20 บรรทัด แต่ผลลัพธ์ที่ได้จากการบันทึกการทำงานเบื้องหลังกลับแสดงให้เห็นพฤติกรรมที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงระหว่างเครื่องมือแต่ละตัว</p><p>การทดสอบนี้ใช้มาตรฐานเดียวกันบนเครื่องเดียวกัน โดยเปรียบเทียบระหว่าง Claude Code เวอร์ชัน 2.1.72 และ Codex CLI เวอร์ชัน 0.113.0 ทุกการทดสอบทำงานบนโปรเจกต์ใหม่และบันทึกการทำงานของระบบทุกคำสั่งผ่าน strace ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าแม้เป้าหมายของงานจะเหมือนกัน แต่ร่องรอยและขอบเขตผลกระทบ (blast radius) ของแต่ละเครื่องมือกลับมีความกว้างและลึกต่างกันมาก</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/claude_code_codex_mtcucdaq_inline_1_4367ad7ea5.jpg" alt="terminal code command line interface computer screen" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ในแง่ของจำนวนไฟล์ที่ถูกเปิดขึ้นมาระหว่างกระบวนการทำงาน Claude Code เปิดไฟล์ที่ไม่ซ้ำกันถึง 2,779 ไฟล์ ในขณะที่ Codex เปิดเพียง 303 ไฟล์ แม้ว่าส่วนใหญ่ของไฟล์ที่ Claude อ่านจะเป็นโครงสร้างพื้นฐานของตัวมันเอง เช่น แคชปลั๊กอิน ไฟล์กำหนดค่า และการแก้ไขโมดูล node_modules แต่รายละเอียดของสิ่งที่ถูกอ่านนั้นมีความน่าสนใจในแง่ความปลอดภัย</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">2,779</span><span class="stat-label">ไฟล์ที่ Claude Code เปิด</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">303</span><span class="stat-label">ไฟล์ที่ Codex CLI เปิด</span></div></div><p>ระหว่างเซสชัน Claude Code พยายามเปิดไฟล์ /proc/&lt;pid&gt;/environ สำหรับ ID กระบวนการถึง 752 กระบวนการ ซึ่งครอบคลุมทุกกระบวนการที่มองเห็นได้ใน /proc ตั้งแต่ PID 1 ขึ้นไป โดยมี 256 กระบวนการที่เปิดสำเร็จ ซึ่งก็คือทุกกระบวนการที่ทำงานภายใต้ผู้ใช้ปัจจุบัน กลไกนี้เกิดขึ้นเนื่องจากเชลล์ส่งออกตัวแปรสภาพแวดล้อม และกระบวนการที่รันผ่านเทอร์มินัลไม่สามารถอ่านค่าเหล่านี้ได้ด้วยวิธีอื่นบน Linux</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Claude Code successfully opened its /proc/&lt;pid&gt;/environ , which contains the DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS and other variables needed to interact with the keyring over D-Bus."</p><cite>Dev.to Analysis</cite></blockquote><p>ประเด็นที่น่ากังวลคือกระบวนการเหล่านี้รวมถึง gnome-keyring-daemon ซึ่งเป็นระบบจัดการพวงกุญแจความปลอดภัยสำหรับกุญแจ SSH, GPG และรหัสผ่าน แม้การอ่าน environ จะไม่ได้ดึงข้อมูลความลับออกมาโดยตรง แต่ก็ให้อินเทอร์เฟซที่ผู้โจมตีสามารถนำไปใช้สืบค้นพวงกุญแจต่อได้ ในขณะที่ Codex ไม่มีพฤติกรรมการอ่าน /proc/*/environ เลยแม้แต่ครั้งเดียวในทุกรอบการทดสอบ</p><div class="ai-insight"><p>การวิเคราะห์เชิงลึกชี้ให้เห็นว่าความแตกต่างของสถาปัตยกรรมการออกแบบเอเจนต์ (Agent Architecture) ส่งผลอย่างมากต่อความปลอดภัย ตัวช่วยเขียนโค้ดที่พยายามเข้าถึงสภาพแวดล้อมระบบโดยอัตโนมัติเพื่อความสะดวก อาจขยายพื้นที่ผิวหน้าของการโจมตี (Attack Surface) ให้กว้างขึ้นโดยที่ผู้ใช้งานไม่รู้ตัว โดยเฉพาะเมื่อรวมกับการเรียกใช้งาน MCP servers ภายนอก</p></div><p>นอกจากนี้ยังพบบันทึกการทำงานของ MCP servers สำหรับ Gmail และ Google Calendar ถูกสร้างขึ้นในแคช ~/.cache/claude-cli-nodejs/ โดยอัตโนมัติเมื่อเริ่มต้นเซสชัน แม้ว่างานที่ทำจะเกี่ยวข้องกับการเพิ่มโค้ดตรวจสอบอินพุตธรรมดาก็ตาม ซึ่งสอดคล้องกับข้อมูลเครือข่ายที่มีการเชื่อมต่อไปยังไอพีของ Google Cloud รวมถึงการอัปเดตปลั๊กอินมาร์เก็ตเพลสเบื้องหลัง ในขณะที่ฝั่ง Codex จะมุ่งเน้นไปที่การเริ่มต้นแซนด์บ็อกซ์เชลล์ตามกระบวนการปกติมากกว่า</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/djf73/same-task-same-machine-very-different-blast-radii-2gl9" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Comparing Claude Code and Codex CLI on a 20-line code modification task</li><li>Claude Code opened 2,779 files while Codex opened 303 files</li><li>Claude Code systematically scans /proc to inherit environment variables</li><li>MCP servers and plugin auto-initializations trigger background network traffic</li></ul></div><p>When software engineers assign a simple coding task to AI coding agents—such as adding input validation to a route handler in a small Node.js/Express service—the task appears straightforward: edit a single file and write roughly 20 lines of code. However, background system monitoring reveals drastically different underlying behaviors between competing tools.</p><p>This benchmark test standardized the environment by running Claude Code 2.1.72 and Codex CLI 0.113.0 against a clean copy of a user management service. Every system call was recorded using strace -f to track openat, connect, and execve processes. While both agents successfully completed the task, the digital footprint and operational scope left behind varied significantly.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/claude_code_codex_mtcucdaq_inline_1_4367ad7ea5.jpg" alt="terminal code command line interface computer screen" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>In terms of file access volume, Claude Code opened 2,779 unique files during the session, whereas Codex opened only 303. Although a large portion of Claude's reads comprised its internal infrastructure such as plugin caches and configuration files, the exact targets of these reads raise important operational security considerations.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">2,779</span><span class="stat-label">Files opened by Claude Code</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">303</span><span class="stat-label">Files opened by Codex CLI</span></div></div><p>During execution, Claude Code attempted to open /proc/&lt;pid&gt;/environ for 752 distinct process IDs, successfully reading 256 of them under the current user. Terminal-launched processes on Linux rely on walking /proc to inherit environment variables exported by parent shells, such as API keys and PATH settings.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Claude Code successfully opened its /proc/&lt;pid&gt;/environ , which contains the DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS and other variables needed to interact with the keyring over D-Bus."</p><cite>Dev.to Analysis</cite></blockquote><p>Notably, successfully read processes included gnome-keyring-daemon, which manages system credentials, SSH keys, and encrypted secrets. While reading the environment file does not directly extract stored secrets, it yields the addressing information required for programmatic D-Bus queries. Codex executed zero /proc/*/environ reads across all test runs.</p><div class="ai-insight"><p>This analysis highlights how autonomous coding agent design choices impact security posture. Automated environment discovery and background plugin maintenance expand the operational attack surface beyond the immediate coding task, introducing potential risks that developers should carefully monitor.</p></div><p>Furthermore, local log generation showed that Claude Code initialized configured MCP servers for Gmail and Google Calendar upon startup, triggering outbound connections to Google Cloud infrastructure despite the task being entirely offline-focused. Codex exhibited no such background initialization overhead, focusing strictly on standard sandbox shell configuration.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/djf73/same-task-same-machine-very-different-blast-radii-2gl9" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_claude-code-และ-codex-งานเดียวกันบนเครื่องเดียวกันแต่พฤติกรรมต่างกัน-mtcucdaq.jpg

small_claude-code-และ-codex-งานเดียวกันบนเครื่องเดียวกันแต่พฤติกรรมต่างกัน-mtcucdaq.jpg

thumbnail_claude-code-และ-codex-งานเดียวกันบนเครื่องเดียวกันแต่พฤติกรรมต่างกัน-mtcucdaq.jpg

claude-code-และ-codex-งานเดียวกันบนเครื่องเดียวกันแต่พฤติกรรมต่างกัน-mtcucdaq.jpg

ผลเบนช์มาร์กเปรียบเทียบ Claude Code 2.1.72 และ Codex CLI 0.113.0 ในการเพิ่ม validation โค้ด 20 บรรทัด เผยความต่างในการเข้าถึงไฟล์และระบบ

Benchmark comparing Claude Code 2.1.72 and Codex CLI 0.113.0 on a 20-line coding task reveals massive gaps in system file access.

Claude Code และ Codex: งานเดียวกันบนเครื่องเดียวกันแต่พฤติกรรมต่างกัน

Claude Code vs Codex: Same task, very different blast radii

<div class="key-takeaways"><ul><li>Pi v0.84.2 เปิดตัวเมื่อ 14 สิงหาคม 2026 ภายใต้การดูแลของ Earendil Works</li><li>มาพร้อมเครื่องมือพื้นฐาน 4 อย่าง ได้แก่ read, write, edit และ bash</li><li>รองรับหลากหลายผู้ให้บริการโมเดล เช่น OpenAI, Anthropic, Google และ DeepSeek</li><li>ขาดระบบ Sandbox ในตัว ผู้ใช้จึงต้องรับผิดชอบความปลอดภัยเอง</li></ul></div><p>ในขณะที่เครื่องมือช่วยเขียนโค้ดด้วย AI ส่วนใหญ่พยายามเพิ่มฟีเจอร์ให้ซับซ้อนขึ้น เช่น โหมดวางแผน, ระบบย่อย, ชั้นความปลอดภัย และการบูรณาการกับ IDE ทาง <strong>Pi Coding Agent</strong> กลับเลือกแนวทางตรงกันข้ามโดยสิ้นเชิง ด้วยการเป็นเทอร์มินัลโค้ดดิ้งแบบมินิมอลที่เปิดกว้างและเน้นความสามารถในการปรับแต่งผ่านส่วนขยายและเวิร์กโฟลว์ของผู้ใช้เอง</p><p>บทความรีวิวนี้อ้างอิงจาก Pi เวอร์ชัน 0.84.2 ซึ่งปล่อยออกมาเมื่อวันที่ 14 สิงหาคม 2026 โดยโครงการนี้เริ่มต้นโดย Mario Zechner ก่อนจะย้ายไปอยู่ภายใต้ Earendil Works ในเดือนพฤษภาคม 2026 ส่งผลให้แพ็กเกจปัจจุบันต้องใช้สโคป <code>@earendil-works</code> แทนชื่อเดิมอย่าง <code>@mariozechner</code> เนื่องจากตัวเครื่องมือมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว นักพัฒนาจึงควรตรวจสอบเวอร์ชันให้แน่ใจก่อนนำไปใช้งานในระดับทีม</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/pi_coding_agent_v0_84_2_cli_mt5p49by_inline_1_72fadacf17.jpg" alt="developer programming code laptop screen" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>หัวใจสำคัญของ Pi คือการเป็นชุดเครื่องมือควบคุมเอเจนต์ (Agent Harness) มากกว่าจะเป็นสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดสำเร็จรูป โมเดลทั่วไปทำหน้าที่ตอบคำถาม แต่ชุดควบคุมนี้จะจัดการบริบท สิทธิ์การใช้เครื่องมือ การคงอยู่ของเซสชัน และขั้นตอนการทำงานทั้งหมด ทำให้ Pi เหมาะอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาระดับอาวุโสและทีมเครื่องมือ AI ที่ต้องการความยืดหยุ่นระดับลึก</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">4</span><span class="stat-label">เครื่องมือเริ่มต้น</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">v0.84.2</span><span class="stat-label">เวอร์ชันรีวิวปัจจุบัน</span></div></div><p>ชุดเครื่องมือพื้นฐานเริ่มต้นที่ผูกติดกับโมเดลมีเพียง 4 ตัวคือ <code>read</code>, <code>write</code>, <code>edit</code> และ <code>bash</code> พร้อมด้วยเครื่องมืออ่านอย่างเดียวเพิ่มเติม เช่น <code>grep</code>, <code>find</code> และ <code>ls</code> การเริ่มต้นด้วยชุดคำสั่งขนาดเล็กช่วยลดภาระการตัดสินใจของโมเดลและลดขนาดของ System Prompt ให้กระชับขึ้น</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Pi gives you considerably more control than many coding agents, and correspondingly more responsibility."</p><cite>บทวิเคราะห์ Pi Coding Agent</cite></blockquote><div class="ai-insight"><p>การที่ Pi ไม่มีระบบ Sandbox หรือระบบจัดการสิทธิ์ในตัวเหมือนเครื่องมืออย่าง Claude Code ถือเป็นจุดที่นักพัฒนาต้องระมัดระวัง แม้จะมอบอิสระในการปรับแต่งขั้นสูงสุดผ่าน Extension และ Script ต่างๆ แต่ความรับผิดชอบในการรักษาความปลอดภัยของสภาพแวดล้อมการทำงานจึงตกเป็นของผู้ใช้งานโดยตรง</p></div><p>สำหรับการติดตั้ง สามารถใช้คำสั่ง <code>npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent</code> โดยพารามิเตอร์ <code>--ignore-scripts</code> ช่วยลดความเสี่ยงด้าน Supply Chain ส่วนการตรวจสอบเวอร์ชันให้ใช้คำสั่ง <code>pi --version</code> และรันในสภาพแวดล้อมที่รองรับ Bash เช่น WSL หรือ Git Bash บนระบบปฏิบัติการ Windows</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/rosgluk/pi-coding-agent-review-minimal-hackable-ai-coding-cli-4ge8" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Pi v0.84.2 was released on August 14, 2026, under Earendil Works management.</li><li>It starts with four default tools: read, write, edit, and bash.</li><li>Supports diverse model providers including OpenAI, Anthropic, Google, and DeepSeek.</li><li>Lacks a built-in security sandbox, placing responsibility on the developer.</li></ul></div><p>While most AI coding agents are evolving into heavyweight products featuring planning modes, subagents, and complex orchestration, <strong>Pi Coding Agent</strong> takes the opposite route. It serves as a minimal, open-source terminal coding harness that delegates most behavior to extensions, skills, and custom developer workflows.</p><p>This review aligns with Pi version 0.84.2, released on August 14, 2026. Created originally by Mario Zechner, the project transitioned to Earendil Works in May 2026. Consequently, current packages utilize the <code>@earendil-works</code> scope rather than the legacy <code>@mariozechner</code> naming convention, making version checks crucial before team-wide adoption.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/pi_coding_agent_v0_84_2_cli_mt5p49by_inline_1_72fadacf17.jpg" alt="developer programming code laptop screen" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Pi functions primarily as an agent harness rather than an opinionated, batteries-included coding environment. While a coding model responds to prompts, an agent harness governs context visibility, tool execution, session persistence, and turn management. This architecture makes Pi exceptionally attractive to senior engineers and platform teams seeking deep customization.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">4</span><span class="stat-label">Default Tools</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">v0.84.2</span><span class="stat-label">Reviewed Version</span></div></div><p>The default tool set facing the model is intentionally sparse, limited to <code>read</code>, <code>write</code>, <code>edit</code>, and <code>bash</code>, with supplemental read-only tools like <code>grep</code>, <code>find</code>, and <code>ls</code>. Keeping the initial primitive set small minimizes model decision fatigue and reduces system prompt bloat.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Pi gives you considerably more control than many coding agents, and correspondingly more responsibility."</p><cite>Pi Coding Agent Review</cite></blockquote><div class="ai-insight"><p>The absence of a built-in security sandbox or rigid permission layers means users inherit total responsibility for execution safety. Although this lack of restriction unlocks powerful hackability and extension capabilities, developers accustomed to guarded environments like Claude Code must configure their own safety guardrails.</p></div><p>Installation is executed via <code>npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent</code>, where <code>--ignore-scripts</code> helps mitigate common supply-chain risks. Developers can verify installation using <code>pi --version</code> within a bash-compatible environment, utilizing WSL or Git Bash when operating on Windows systems.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/rosgluk/pi-coding-agent-review-minimal-hackable-ai-coding-cli-4ge8" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_pi-coding-agent-v0-84-2-รีวิว-cli-สายมินิมอล-ปรับแต่งได้-mt5p49by.jpg

small_pi-coding-agent-v0-84-2-รีวิว-cli-สายมินิมอล-ปรับแต่งได้-mt5p49by.jpg

thumbnail_pi-coding-agent-v0-84-2-รีวิว-cli-สายมินิมอล-ปรับแต่งได้-mt5p49by.jpg

pi-coding-agent-v0-84-2-รีวิว-cli-สายมินิมอล-ปรับแต่งได้-mt5p49by.jpg

เจาะลึก Pi Coding Agent v0.84.2 เครื่องมือ AI โค้ดดิ้งสายมินิมอลที่สร้างโดย Mario Zechner และย้ายสู่ Earendil Works เมื่อพฤษภาคม 2026

A deep dive into Pi Coding Agent v0.84.2, created by Mario Zechner and moved to Earendil Works in May 2026, offering ultimate developer control.

Pi Coding Agent v0.84.2 รีวิว CLI สายมินิมอล ปรับแต่งได้

Pi Coding Agent v0.84.2 Review: Minimal & Hackable CLI

Inewgen

Inewgen

#AI coding assistant

GitHub เปิดตัว Project HydraFusion จัดการหลายโมเดล

Inewgen

วิธีปรับวิธีคุยกับ AI Coding Assistant เพื่อโค้ดที่ดีกว่า

Inewgen

ใช้ Claude Code เป็นครู ไม่ใช่ระบบออโตไพลอต

Inewgen

Claude Code และ Codex: งานเดียวกันบนเครื่องเดียวกันแต่พฤติกรรมต่างกัน

Inewgen

Pi Coding Agent v0.84.2 รีวิว CLI สายมินิมอล ปรับแต่งได้

Inewgen