<div class="key-takeaways"><ul><li>Scrum ชนะเพราะทำตามง่ายไม่ใช่เพราะถูกต้อง</li><li>Agile Manifesto เน้นหลักการแต่องค์กรชอบวิธีปฏิบัติ</li><li>Coding Agents ช่วยให้ผู้ใช้สร้างซอฟต์แวร์ได้เอง</li></ul></div><p>ตลอดสองทศวรรษที่ผ่านมา อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ใช้เวลาไปกับการยืนล้อมวงพูดคุยกันทุกเช้า ขยับการ์ดบนบอร์ด และถกเถียงกันเรื่องคะแนนความยาก พร้อมกับสร้างระบบใบรับรองและโค้ชขึ้นมารองรับ โดยเปลี่ยนแนวคิดที่เคยยืดหยุ่นให้กลายเป็นระบบราชการที่มีมาสคอตประจำตัว</p><p>สาเหตุที่ทำให้ Scrum กำลังจะตายไม่ใช่เพราะมีกรอบการทำงานที่ดีกว่าเดิม แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงด้านความสามารถทางเทคโนโลยี โดย Coding Agents ได้ทำให้คำสัญญาดั้งเดิมของ Agile Manifesto กลายเป็นจริงขึ้นมาได้เป็นครั้งแรก</p><p>Agile Manifesto ไม่ใช่เรื่องที่ผิดพลาด แต่ตัวหลักการนั้นถูกต้องมาโดยตลอด จุดอ่อนคือมันมาในรูปแบบที่ไม่เหมาะสม เพราะมันให้หลักการมา แต่หลักการคือสิ่งที่องค์กรนำไปปฏิบัติตามได้ยากที่สุดในโลก</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/coding_agents_scrum_mu3zswes_inline_1_16246a750d.jpg" alt="software engineer workspace desk dual monitors code" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ความแตกต่างระหว่างคำแนะนำทางปฏิบัติและหลักการนั้นชัดเจน คำแนะนำทางปฏิบัตินั้นใครก็ทำตามได้ เช่น การยืนประชุมสิบห้าทุกเช้าหรือการประเมินงานเป็นสตอรี่พอยต์ ไม่ต้องใช้ประสบการณ์ แค่ทำตามข้อกำหนด แต่หลักการอย่างการส่งมอบมูลค่าอย่างต่อเนื่องนั้นต้องอาศัยสัญชาตญาณและประสบการณ์สะสม</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Business people and developers must work together daily throughout the project."</p><cite>Agile Manifesto</cite></blockquote><p>ธรรมชาติของมนุษย์เรามักเอนเอียงไปหาแนวทางปฏิบัติมากกว่าหลักการ เพราะแนวทางปฏิบัตินั้นตรวจสอบและให้ใบรับรองได้ง่าย ตลาดจึงนำหลักการที่ต้องใช้ความเข้าใจไปแปลงเป็นพิธีกรรมที่ใช้แค่การเข้าประชุม ทำให้กระบวนการแปลงสภาพของ Agile ล้มเหลวซ้ำซาก</p><div class="ai-insight"><p>การวิเคราะห์เพิ่มเติมชี้ให้เห็นว่าปัญหาคอขวดของการพัฒนาซอฟต์แวร์ในอดีตอยู่ที่การส่งต่อข้อมูลผ่านหลายขั้นตอนจนเกิดความเข้าใจคลาดเคลื่อน การที่ AI และ Coding Agents เข้ามาช่วยแปลงไอเดียให้เป็นต้นแบบได้ทันทีจึงตัดขั้นตอนตัวกลางเหล่านี้ออกไปอย่างสิ้นเชิง</p></div><p>ในอดีตการทำงานร่วมกันระหว่างฝ่ายธุรกิจและนักพัฒนาตามหลักการกลายเป็นการประชุมสิบห้าหน้าที่น่าเบื่อ แต่ปัจจุบันเทคโนโลยีทำให้ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสามารถนั่งใช้งาน Coding Agents เพื่อสร้างสิ่งที่ต้องการได้ด้วยตัวเอง</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/remojansen/scrum-is-finally-dead-and-we-have-to-thank-coding-agents-for-that-18bi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Scrum won because it was followable not right</li><li>Organizations prefer simple practices over complex principles</li><li>Coding agents allow end users to build directly</li></ul></div><p>For twenty years, the software industry has spent mornings standing in circles, moving tickets across boards, and debating story points while building an entire bureaucracy of certifications and dashboards around a lightweight idea.</p><p>The twist is that Scrum is not being killed by a better framework or smarter ceremonies, but by a fundamental shift in capability driven by coding agents that finally fulfill the true promise of the Agile Manifesto.</p><p>The Agile Manifesto was never wrong; it simply failed because it was right in the wrong format. It provided principles, which are notoriously difficult for large organizations to actually follow without leaning into rigid checklists.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/coding_agents_scrum_mu3zswes_inline_1_16246a750d.jpg" alt="software engineer workspace desk dual monitors 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>Practical advice requires zero judgment and can be audited with a spreadsheet, whereas principles like delivering value continuously or trusting motivated individuals require accumulated experience, intuition, and deep professional judgment.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Business people and developers must work together daily throughout the project."</p><cite>Agile Manifesto</cite></blockquote><p>Human nature biases us toward practical methods over internalized principles because practices are legible and teachable. As a result, the market packaged wisdom into attendance-based ceremonies, which is where every Agile transformation ultimately dies.</p><div class="ai-insight"><p>This analysis highlights how traditional software development chains suffered from severe information loss through endless handoffs. Coding agents eliminate these bottlenecks by allowing domain experts to translate ideas directly into functional software.</p></div><p>Daily collaboration was once reduced to a brief standup meeting and fragmented Slack requirements, but coding agents now allow domain experts and end users to vibe-code the exact prototypes they need without writing traditional production code.</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/remojansen/scrum-is-finally-dead-and-we-have-to-thank-coding-agents-for-that-18bi" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_ทำไม-coding-agents-ถึงกำลังทำให้-scrum-กลายเป็นอดีต-mu3zswes.jpg

small_ทำไม-coding-agents-ถึงกำลังทำให้-scrum-กลายเป็นอดีต-mu3zswes.jpg

thumbnail_ทำไม-coding-agents-ถึงกำลังทำให้-scrum-กลายเป็นอดีต-mu3zswes.jpg

ทำไม-coding-agents-ถึงกำลังทำให้-scrum-กลายเป็นอดีต-mu3zswes.jpg

เจาะลึกมุมมองทำไมการทำงานแบบ Scrum ที่พึ่งพาพิธีกรรมและใบเซอร์ตลอด 20 ปี กำลังถูกแทนที่ด้วย Coding Agents และการสร้างต้นแบบจริง

Exploring how coding agents and working prototypes are disrupting twenty years of ritualistic Scrum practices and bureaucratic workflows.

ทำไม Coding Agents ถึงกำลังทำให้ Scrum กลายเป็นอดีต

Why Coding Agents Are Finally Putting an End to Scrum

<div class="key-takeaways"><ul><li>ทีมนักพัฒนาเขียนโค้ดด้วยมือลดลงเหลือเพียง 15% หรือน้อยกว่านั้น</li><li>ความผิดพลาดของเอเจนต์สร้างภาระในการรีวิวโค้ดและสิ้นเปลืองโทเค็น</li><li>AgentFlow ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อป้องกันไม่ให้เอเจนต์ทำงานนอกลู่นอกทาง</li><li>การถ่ายโอนบริบทและความเข้าใจงานที่ตรงกันคือความท้าทายหลัก</li></ul></div><p>ในปัจจุบัน ปริมาณโค้ดที่เขียนด้วยมือลดลงอย่างมาก โดยบางทีมเขียนไม่เกิน 15% และสำหรับบางคนอาจเหลือเพียง 2% เท่านั้น การที่เอเจนต์เข้ามาเขียนโค้ดเกือบทั้งหมดทำให้บาร์ของคุณภาพโค้ดสูงขึ้นตามไปด้วย เนื่องจากทุกความผิดพลาดหมายถึงวงจรรีวิวที่เพิ่มขึ้น การเรียกใช้โมเดลซ้ำ และเวลาที่เสียไป</p><p>หลังจากใช้เวลาก่อสร้างโปรเจกต์ที่ซับซ้อนตั้งแต่ต้นพร้อมดูแลรักษาโค้ดเบสอื่น ๆ นานสิบเดือน นักพัฒนาพบว่าเคล็ดลับสำคัญไม่ใช่พรอมต์วิเศษที่ทำให้โมเดลเขียนโค้ดสมบูรณ์แบบได้ทันที แต่เป็นกระบวนการที่หยุดไม่ให้เอเจนต์เดินไปผิดทาง แนวทางนี้ถูกแพ็กเกจออกมาในชื่อ AgentFlow ซึ่งเป็นไมโครเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้ผู้พัฒนาและเอเจนต์มีแนวทางร่วมกันในการจัดการงาน</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/agentflow_coding_agent_mtl25g5l_inline_1_b42e04aa17.jpg" alt="server room data center no logo" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ต้นกำเนิดของแนวทางนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ทั้งหมด โดยมีการรวบรวมชิ้นส่วนทักษะจากหลายแหล่งมาปรับใช้ และทดลองจริงกับงานพัฒนาซอฟต์แวร์ ปัญหาหลักที่ทำให้โค้ดที่สร้างโดยเอเจนต์ออกมาไม่ดีก็คล้ายคลึงกับโค้ดที่มนุษย์เขียน นั่นคือการส่ง1ต่อบริบทในโปรเจกต์ขนาดใหญ่เป็นเรื่องยาก พนักงานใหม่อาจไม่รู้ว่ามีเฮลเปอร์หรืออินเทอร์เฟซใดอยู่แล้ว แม้แต่พนักงานที่ทำงานมาแปดปีก็อาจไม่รู้ทุกการตัดสินใจในโค้ดเบส</p><div class="ai-insight"><p>การเปรียบเทียบเอเจนต์เหมือนพนักงานใหม่ในวันแรกทำงานช่วยให้เห็นภาพชัดเจนว่า ทำไมเอเจนต์ถึงมักเลือกโซลูชันที่ใกล้ที่สุดและเข้าใจง่ายที่สุดโดยไม่ตรวจสอบสถาปัตยกรรมเดิมอย่างละเอียด การสร้างกระบวนการร่วมกันจึงเป็นกุญแจสำคัญในการลดข้อผิดพลาดเหล่านี้</p></div><p>ปัญหาประการต่อมาคือความเข้าใจในตัวงาน ซึ่งมักเกิดขึ้นกับมนุษย์เช่นกัน ความเข้าใจของผู้จัดการและผู้พัฒนามักไม่ตรงกันตั้งแต่ต้น ความสมบูรณ์ของงานมักจะชัดเจนขึ้นในระหว่างลงมือสร้างจริง นอกจากนี้ยังมีปัญหาเรื่องการถ่ายโอนบริบทระหว่างเอเจนต์และแชท รวมถึงขนาดของการเปลี่ยนแปลงที่มากเกินไปจนเอเจนต์แก้ไขไฟล์นับร้อยและทำให้ดิฟฟ์ใหญ่เกินกว่าจะรีวิวได้ไหว</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Every new chat with an agent is like a developer's first day at the company."</p><cite>Kachurun</cite></blockquote><p>เครื่องมือและเฟรมเวิร์กแบบเน้นสเปกอย่าง OpenSpec หรือ Spec Kit พยายามแก้ปัญหาเหล่านี้แต่ก็มีข้อจำกัดในตัว ทีมงานเคยใช้ OpenSpec อย่างหนักและชื่นชอบแนวทางนี้ แต่การจดจำคำสั่งและขั้นตอนทำให้ทีมงานไม่อยากใช้งาน สุดท้ายไดเรกทอรีสเปกโตจนไม่มีใครกล้ารับผิดชอบและต้องลบ1ทิ้งไปเพื่อหาวิธีที่ดีกว่า</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">15%</span><span class="stat-label">โค้ดสูงสุดที่เขียนด้วยมือ</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">2%</span><span class="stat-label">โค้ดที่เขียนเองบางกรณี</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">10</span><span class="stat-label">เดือนในการพัฒนาโปรเจกต์</span></div></div><p>หัวใจสำคัญของ AgentFlow ได้รับแรงบันดาลใจจากแนวทาง /grilling ของ Matt Pocock โดยบังคับให้เอเจนต์พิสูจน์ความเข้าใจในงานก่อนลงมือเขียนโค้ด ด้วยการอธิบายซ้ำ ระบุข้อสมมติ และสัมภาษณ์ผู้ใช้เกี่ยวกับประเด็นที่อาจเปลี่ยนผลลัพธ์ เพื่อป้องกันความผิดพลาดตั้งแต่ต้นทาง</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/kachurun/looks-like-ive-finally-found-a-way-to-work-with-coding-agents-and-its-much-better-than-4cjb" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Team members write no more than 15% of code by hand.</li><li>AI agent mistakes increase review cycles and token waste.</li><li>AgentFlow stops agents from wandering down the wrong path.</li><li>Context transfer and task understanding remain key engineering hurdles.</li></ul></div><p>Engineering teams today write very little code by hand, with team members capping manual code at 15% and sometimes as low as 2%. When AI agents generate almost all the codebase, the quality bar rises significantly since every single mistake triggers extra review cycles, model calls, and wasted time.</p><p>After spending ten months building a complex project from scratch and maintaining multiple mature codebases, a developer discovered a reliable silver bullet. Rather than relying on a magical prompt, the solution is a disciplined process that prevents agents from wandering off track. This methodology has been packaged into AgentFlow, a micro-framework that gives developers and agents a shared collaborative workflow.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/agentflow_coding_agent_mtl25g5l_inline_1_b42e04aa17.jpg" alt="server room data center 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>The core philosophy borrows concepts from various sources, refined through real-world software development. A primary reason generated code fails mirrors human error: context transfer in large projects is exceptionally difficult. New hires rarely know existing helpers or solved problems, and even eight-year veterans can miss deep architectural decisions buried in the repository.</p><div class="ai-insight"><p>Treating every new agent chat like a developer's first day on the job illuminates why models blindly accept tasks and pick the nearest superficial solution. Implementing a structured shared process effectively bridges this recurring context gap.</p></div><p>Task comprehension represents another major hurdle. Managers, leads, and engineers frequently interpret requirements differently, and complete clarity often emerges only during implementation. Additional friction points include context transfer across separate chat sessions and massive file diffs that become nearly impossible for a human reviewer to audit thoroughly.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Every new chat with an agent is like a developer's first day at the company."</p><cite>Kachurun</cite></blockquote><p>Built-in planning modes and spec-driven frameworks like OpenSpec offer alternative solutions but introduce adoption friction. Teams often struggle to remember strict command sequences, causing specification directories to bloat until nobody takes ownership and the repository eventually gets abandoned.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">15%</span><span class="stat-label">Max manual code written</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">2%</span><span class="stat-label">Manual code in specific cases</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">10</span><span class="stat-label">Months building complex projects</span></div></div><p>AgentFlow incorporates concepts like Matt Pocock's /grilling technique, requiring agents to prove task comprehension before writing a single line of code by restating requirements, surfacing assumptions, and interviewing users on critical decisions.</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/kachurun/looks-like-ive-finally-found-a-way-to-work-with-coding-agents-and-its-much-better-than-4cjb" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_agentflow-ทางออกใหม่ในการทำงานร่วมกับ-coding-agent-mtl25g5l.jpg

small_agentflow-ทางออกใหม่ในการทำงานร่วมกับ-coding-agent-mtl25g5l.jpg

thumbnail_agentflow-ทางออกใหม่ในการทำงานร่วมกับ-coding-agent-mtl25g5l.jpg

agentflow-ทางออกใหม่ในการทำงานร่วมกับ-coding-agent-mtl25g5l.jpg

นักพัฒนาแชร์ประสบการณ์สร้าง AgentFlow เฟรมเวิร์กขนาดเล็กเพื่อแก้ปัญหาโค้ดที่สร้างจาก AI ผิดพลาดและช่วยจัดการบริบทได้ดีกว่า Spec-Driven Development

A developer shares AgentFlow, a micro-framework designed to tackle AI code flaws, context gaps, and the limitations of spec-driven development.

AgentFlow: ทางออกใหม่ในการทำงานร่วมกับ Coding Agent

AgentFlow: A Better Way to Work with Coding Agents

<div class="key-takeaways"><ul><li>OpenAI เผยรายงานติดตาม 8 โครงการคอมพิวเตอร์เพื่อวิทยาศาสตร์ที่ใช้ Coding Agents ช่วยลดเวลาประมวลผล</li><li>ใช้เครื่องมือ Codex 5 โครงการ และผสมผสานระหว่าง Codex กับ Claude Code ของ Anthropic อีก 3 โครงการ</li><li>ครอบคลุมงานด้านจีโนมิกส์ ภูมิคุ้มกันวิทยา สถิติ และการจัดลำดับ RNA</li><li>ย้ำชัดว่า AI ช่วยเขียนโค้ดและปรับปรุงระบบได้เร็วขึ้น แต่การตรวจสอบความถูกต้องทางวิทยาศาสตร์ยังเป็นหน้าที่ของมนุษย์</li></ul></div><p>OpenAI ได้เผยแพร่รายงานภาคสนามฉบับใหม่ซึ่งทำการติดตามโครงการคอมพิวเตอร์เพื่องานวิจัยทางวิทยาศาสตร์จำนวน 8 โครงการ โดยระบุว่า Coding Agents มีส่วนช่วยลดระยะเวลาการทำงาน (runtimes) ลงได้อย่างน่าสนใจ โครงการเหล่านี้ประกอบด้วยการใช้ Codex ล้วนๆ ใน 5 กรณี และการใช้งานร่วมกันระหว่าง Codex กับ Claude Code ของ Anthropic อีก 3 กรณี แม้ว่านี่จะเป็นรายงานจากผู้ให้บริการที่สำรวจการใช้งานผลิตภัณฑ์ของตนเองในแวดวงการวิจัยจากกรณีศึกษาที่เขียนโดยผู้มีส่วนร่วม แต่รูปแบบเบื้องหลังก็นับว่าน่าสนใจไม่น้อย</p><p>ซอฟต์แวร์สำหรับงานวิจัยมักมีปัญหาเรื่องการบำรุงรักษา เครื่องมือที่สร้างขึ้นเพื่อประกอบบทความชิ้นเดียวและเขียนโดยทีมวิชาการขนาดเล็กที่ไม่มีทีมวิศวกรสนับสนุนโดยเฉพาะ มักจะสะสมหนี้ทางเทคนิค (technical debt) ซึ่งไม่มีงบประมาณหรือภารกิจหลักในการสะสาง รายงานของ OpenAI ระบุว่า AI agents สามารถเข้ามาช่วยจัดการหนี้ทางเทคนิคเหล่านี้ได้ โดย 8 โครงการที่อ้างถึงครอบคลุมทั้งด้านจีโนมิกส์ ภูมิคุ้มกันวิทยา สถิติ และการจัดลำดับ RNA</p><p>งานเหล่านี้แบ่งออกเป็น 3 หมวดหมู่หลัก:</p><ul><li>การทำความสะอาดระบบแพ็กเกจและบิลด์ (packaging and build-system cleanup)</li><li>การปรับแต่งประสิทธิภาพโค้ดที่มีอยู่ (performance optimisation on existing code)</li><li>การพอร์ตภาษาหรือแบ็กเอนด์เต็มรูปแบบ (full language or backend ports)</li></ul><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/openai_coding_agents_ms5zmd39_inline_1_a4f950085f.jpg" alt="scientific computing data analysis" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ตัวอย่างเช่น cyvcf2 ไลบรารี Python สำหรับอ่านไฟล์ความแปรผันทางจีโนมิกส์ ได้รับการแทนที่ระบบแพ็กเกจและบิลด์แบบเดิมด้วยกระบวนการใหม่ที่เป็นเอกภาพ ตามคำบอกเล่าของ Brent Pedersen ผู้มีส่วนร่วมในโครงการ ซึ่งระบุว่าการทำให้อย่างรวดเร็วด้วย AI เป็นเรื่องหนึ่ง แต่การจะไปให้ไกลในทางวิทยาศาสตร์ยังคงต้องอาศัยคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ ความเข้าใจ รสนิยม และความใส่ใจ</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">31%</span><span class="stat-label">ลดเวลาประมวลผลของ HI.SIM</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">60x</span><span class="stat-label">เพิ่มความเร็วของ RustQC และ HelixForge</span></div></div><p>ขณะที่ HI.SIM โปรแกรมจำลองการอ่านข้อมูล DNA-sequencing ผ่านการปรับแต่งแบบอัตโนมัติเกือบสมบูรณ์จาก GPT-5.2 และ GPT-5.6 ซึ่ง Andrew Ho ผู้มีส่วนร่วมระบุว่าช่วยลดเวลาการประมวลผลลง 31 เปอร์เซ็นต์ ในชุดทดสอบที่เป็นตัวแทนโดยไม่เปลี่ยนผลลัพธ์ Ho ซึ่งนิยามตัวเองว่าไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านจีโนมิกส์และไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ภาษา C เรียกผลลัพธ์นี้ว่าน่าอัศจรรย์ใจจากมุมมองของผู้ใช้งาน เนื่องจากเขาเคยเสียเวลากับบั๊กด้านประสิทธิภาพและปัญหาการแพ็กเกจที่เขารู้จักแต่ไม่สามารถแก้ไขด้วยตนเองได้</p><div class="ai-insight"><p>การวิเคราะห์เพิ่มเติม: ปรากฏการณ์ที่ AI สามารถเข้ามาช่วยเขียนโค้ดและปรับปรุงซอฟต์แวร์วิจัยระดับลึก สะท้อนให้เห็นว่าปัญหาการขาดแคลนทรัพยากรบุคคลและงบประมาณในห้องปฏิบัติการขนาดเล็กกำลังได้รับการบรรเทา อย่างไรก็ตาม ความท้าทายสำคัญไม่ได้อยู่ที่การสร้างโค้ดให้เร็วขึ้น แต่อ1ยู่ที่การตรวจสอบย้อนกลับ (Verification) ว่าตรรกะทางวิทยาศาสตร์และผลลัพธ์ที่ได้นั้นถูกต้องตามระเบียบวิธีวิจัยหรือไม่ ซึ่งเครื่องมือ AI ในปัจจุบันยังไม่สามารถรับประกันความถูกต้องในส่วนนี้ได้โดยลำพัง</p></div><p>ในส่วนของ Hifiasm ซึ่งใช้สำหรับการประกอบจีโนม (genome assembly) จาก PacBio HiFi reads ได้รับการลดเวลาการประมวลผลลง 25 เปอร์เซ็นต์ในเป้าหมายการปรับแต่ง และราว 15 เปอร์เซ็นต์บนข้อมูลการจัดลำดับของมนุษย์ที่แยกต่างหาก อ้างอิงจาก Suyash Shringarpure ผู้มีส่วนร่วมรายหนึ่ง ซึ่งระบุว่า AI agent สามารถตั้งค่าโครงสร้างการเบนช์มาร์กและเสนอแนะทางเลือกได้เอง แต่การให้ผลลัพธ์การโพรไฟล์และการคุมทิศทางโมเดลให้ออกมาจากโหมดความล้มเหลวซ้ำๆ ยังคงเป็นงานที่มนุษย์ต้องทำเท่านั้น</p><blockquote class="pull-quote"><p>"การเขียนโค้ดตัวจัดเรียงความยาว 20,000บรรทัดด้วยมือไม่ใช่การใช้เวลาที่คุ้มค่า แต่ด้วยเอเจนต์ มันกลายเป็นงานที่ใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการควบคุมทิศทาง"</p><cite>James M. Ferguson</cite></blockquote><p>นอกจากนี้ ยังมีโครงการอื่นๆ เช่น rustar-aligner, svb และ kuva ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาด้วยภาษา Rust โดยใช้ Coding Agents รวมถึงการสร้าง STAR ซึ่งเป็นเครื่องมือจัดลำดับ RNA ที่หยุดการบำรุงรักษาไปแล้วขึ้นใหม่ทั้งหมด James M. Ferguson ผู้มีส่วนร่วมระบุว่าเอเจนต์เปลี่ยนมุมมองในสิ่งที่ควรลองทำ อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบยังคงเป็นคนละเรื่องกัน เนื่องจากโมเดลสามารถอ้างว่ากราฟดูดี แต่การตรวจสอบกราฟกว่า 900 รูปด้วยตาก่อนเผยแพร่ยังคงเป็นภาระของมนุษย์</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/openai_coding_agents_ms5zmd39_inline_2_739ad92928.jpg" alt="genomics research code" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ในโครงการ RustQC ได้รวบรวมเครื่องมือควบคุมคุณภาพการจัดลำดับ RNA จำนวน 15 รายการให้เป็นโปรแกรมเดียว ซึ่ง Phil Ewels ระบุว่าช่วยลดเวลาประมวลผลลง 60 เท่า และลดการอินพุต/เอาต์พุตของดิสก์ลง 25 เท่า ขณะที่ HelixForge ซึ่งเป็นการสร้างเครื่องมือจำลองการกลายพันธุ์ BAMSurgeon ใหม่แบบ GPU-native ก็สามารถลดเวลาประมวลผลลงราว 60 เท่าเช่นกันตามข้อมูลจาก Mamad Ahangari, Varun Goyal และ Hassan Masoudi</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/openai-report-coding-agents-faster-science-software-builds/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>OpenAI published a report tracking eight scientific computing projects accelerated by coding agents.</li><li>Projects utilized Codex alone in five cases and a mix of Codex and Anthropic's Claude Code in three others.</li><li>Work covered genomics, immunology, statistics, and RNA sequencing applications.</li><li>Highlights that while AI speeds up coding and packaging, scientific validation remains strictly human work.</li></ul></div><p>OpenAI has released a new field report tracking eight scientific computing projects where coding agents successfully reduced execution runtimes. The report documents projects that relied on Codex on its own in five instances and a combination of Codex and Anthropic's Claude Code in three others. While worth noting upfront that this is a vendor publishing survey results of its own product applied in research settings based on case studies from contributors, the underlying patterns remain highly revealing.</p><p>Research software notoriously suffers from a documented maintenance problem. Tools built for a single academic paper by small teams without dedicated engineering support tend to accumulate technical debt that lacks a dedicated budget to clear. OpenAI's report argues that coding agents can effectively tackle this debt across genomics, immunology, statistics, and RNA sequencing fields.</p><p>The assigned tasks generally split into three distinct categories:</p><ul><li>Packaging and build-system cleanup</li><li>Performance optimisation on existing code</li><li>Full language or backend ports</li></ul><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/openai_coding_agents_ms5zmd39_inline_1_a4f950085f.jpg" alt="scientific computing data analysis" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>For example, cyvcf2, a Python library for reading genomic variant files, had its legacy build and packaging system replaced with a newer, unified process. Contributor Brent Pedersen noted that moving fast with agents is one thing, but advancing further in science still requires expert guidance, understanding, taste, and care.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">31%</span><span class="stat-label">HI.SIM Runtime Reduction</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">60x</span><span class="stat-label">RustQC &amp; HelixForge Speedup</span></div></div><p>Similarly, HI.SIM, a DNA-sequencing read simulator, underwent two largely autonomous optimisation passes executed by GPT-5.2 and GPT-5.6. Contributor Andrew Ho stated that this cut runtimes by 31 percent across a test set without altering the output. Ho, describing himself as neither a genomics specialist nor a C programmer, called the result nothing short of magical from an end-user perspective after previously struggling with performance and packaging bugs.</p><div class="ai-insight"><p>Contextual Analysis: The integration of AI coding agents into complex scientific software development demonstrates how resource-constrained labs can overcome historical engineering bottlenecks. However, the critical takeaway is that while AI excels at rapid implementation and build optimization, scientific integrity and correctness verification continue to depend entirely on human expertise to catch subtle discrepancies and edge cases.</p></div><p>Hifiasm, utilized for genome assembly from PacBio HiFi reads, achieved a 25 percent runtime reduction on its core optimization target and roughly 15 percent on separate human sequencing data, according to contributor Suyash Shringarpure. Shringarpure explained that the agent set up its own benchmark scaffolding independently, though profiling and steering the model away from repeated failures remained strictly human work.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Rewriting a 20,000-line aligner by hand isn't a sensible use of time, but with an agent it becomes weeks of steered work."</p><cite>James M. Ferguson</cite></blockquote><p>Three additional projects—rustar-aligner, svb, and kuva—involved Rust builds executed with coding agents, including a complete recreation of STAR, an unmaintained RNA-sequence alignment tool. Contributor James M. Ferguson remarked that agents fundamentally change what is worth attempting, turning massive rewrites into manageable, steered efforts, though visual verification of over 900 plots still fell entirely to humans.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/openai_coding_agents_ms5zmd39_inline_2_739ad92928.jpg" alt="genomics research 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>Furthermore, RustQC consolidated 15 separate RNA-sequencing quality-control tools into a single program, cutting runtime by 60 times and disk I/O by 25 times according to Phil Ewels. Meanwhile, HelixForge, a GPU-native rebuild of BAMSurgeon, also slashed runtime by roughly 60 times on real human benchmarking data while resolving artifact-generating bugs, per contributors Mamad Ahangari, Varun Goyal, and Hassan Masoudi.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/openai-report-coding-agents-faster-science-software-builds/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

medium_openai-coding-agents-ms5zmd39.jpg

small_openai-coding-agents-ms5zmd39.jpg

thumbnail_openai-coding-agents-ms5zmd39.jpg

openai-coding-agents-ms5zmd39.jpg

OpenAI เผยแพร่รายงานเจาะลึกการใช้ AI Coding Agents ในโครงการวิจัยวิทยาศาสตร์ 8 โครงการ ช่วยลดระยะเวลาประมวลผลและจัดการปัญหาทางเทคนิคได้ดีขึ้น แต่ยังคงต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญมนุษย์คอยกำกับดูแล

OpenAI releases a field report tracking eight scientific computing projects where coding agents accelerated runtimes and resolved technical debt, while highlighting the ongoing need for expert human oversight.

รายงาน OpenAI เผย Coding Agents ช่วยเร่งความเร็วซอฟต์แวร์งานวิจัยวิทยาศาสตร์

OpenAI Report Links Coding Agents to Faster Science Software Builds

<div class="key-takeaways"><ul><li>เอกสารข้อกำหนดในคลังโค้ดมักถูกละเลยหากไม่มีระบบตรวจสอบอัตโนมัติรองรับ</li><li>เครื่องมือตรวจสอบที่ดีควรเริ่มต้นจากข้อผิดพลาดที่เคยเกิดขึ้นจริง</li><li>ระบบอนุญาตให้ข้อยกเว้นได้ผ่านคอมเมนต์เฉพาะเพื่อป้องกันการหลบเลี่ยงแบบไร้ร่องรอย</li><li>Agents Playbook ประกอบด้วยชุดตรวจสอบ 13 รายการที่ทำงานแบบไม่มี Dependency</li></ul></div><p>ในอดีตผู้พัฒนาเคยเขียนไฟล์แนะนำอย่าง <code>AGENTS.md</code> ขึ้นมาเป็นผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป เพื่ออธิบายสถาปัตยกรรม สั่งห้ามการใช้บางสิ่ง บังคับให้ใช้ Named Exports และบอกให้ AI coding agent คอยดูแลขนาดไฟล์ให้เล็กอยู่เสมอเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงสัญญา แต่ปัญหาคือแม้เอกสารจะยอดเยี่ยมเพียงใด พูลรีเควสต์ถัดมาก็ยังคงละเมิดข้อกำหนดเหล่านั้นอยู่ดี</p><p>ความล้มเหลวนี้ไม่ได้เกิดจากตัว AI เสมอไป เพราะกฎที่มีอยู่เพียงแค่ตัวหนังสือย่อมคาดหวังให้ผู้มีส่วนร่วมทุกคนไม่ว่าจะเป็นมนุษย์หรือระบบอัตโนมัติ จดจำและปฏิบัติตามได้ในจังหวะที่ถูกต้องเสมอ ส่งผลให้กระบวนการรีวิวกลายเป็นด่านแรกที่พบว่ากฎถูกละเมิด ผู้พัฒนาจึงเปลี่ยนแนวคิดใหม่โดยใช้เอกสารคำอธิบายควบคู่ไปกับระบบกลไกตรวจสอบอัตโนมัติที่เป็นรูปธรรม</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/coding_agent_ci_ms4woqho_inline_1_94661ccc67.jpg" alt="code editor configuration file" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>การตอบสนองที่ง่ายที่สุดคือการทำให้ทุกอย่างเป็นอัตโนมัติ แต่แนวทางดังกล่าวกลับสร้างปัญหาใหม่คือกองทัพการตรวจสอบที่ส่งเสียงแจ้งเตือนจนน่ารำคาญ ซึ่งไม่มีใครเข้าใจและทุกคนพยายามหาวิธีหลบเลี่ยง ดังนั้นแนวทางใหม่จึงเริ่มต้นจากความผิดพลาดที่เคยเกิดขึ้นจริงแล้ว เช่น เมื่อเอเจนต์พยายามใช้ชนิดข้อมูล <code>any</code> เพื่อเร่งให้โค้ด TypeScript ผ่านไปได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่กฎของคลังโค้ดกำหนดให้ใช้ <code>unknown</code> พร้อมทำการตรวจสอบชนิดและข้อมูลภายนอกขณะรันไทม์ แม้ผู้ตรวจสอบจะพบและให้แก้ไข แต่ข้อผิดพลาดเดิมก็ยังกลับมาอีกในสองพูลรีเควสต์ถัดมา</p><div class="ai-insight"><p>การเปลี่ยนผ่านจากการพึ่งพากฎที่เป็นตัวอักษรมาสู่การใช้เครื่องมือตรวจสอบอัตโนมัติ (Automated Gates) ถือเป็นหัวใจสำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์ยุคที่ AI มีบทบาทสูง เนื่องจากมนุษย์มีข้อจำกัดด้านความใส่ใจในรายละเอียดปลีกย่อย การผูกกฎระเบียบเข้ากับระบบ CI จึงช่วยลดภาระทางความคิดและป้องกันข้อผิดพลาดที่มักเกิดขึ้นซ้ำๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ</p></div><p>ผู้พัฒนาได้เผยแพร่ชุดคำสั่งตรวจสอบที่สามารถรันได้ทันทีจาก Agents Playbook ในรูปแบบ CLI แบบไม่มี Dependency เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถทดสอบระบบตรวจสอบเฉพาะส่วนได้ทันที ตัวอย่างเช่นเมื่อทดสอบกฎห้ามใช้ <code>any</code> ผ่านคำสั่ง:</p><p><code>npx --yes @agentskit/playbook@0.1.0 run no-any --cwd /tmp/playbook-gate-demo</code></p><p>ระบบจะทำการตรวจสอบและชี้จุดที่เกิดข้อผิดพลาดได้อย่างแม่นยำ พร้อมทั้งรองรับการระบุข้อยกเว้นแบบเฉพาะเจาะจงผ่านคอมเมนต์ เช่น <code>// allow-any: upstream SDK has no types</code> ซึ่งช่วยให้การตัดสินใจมีความโปร่งใสและสามารถนับจำนวนข้อยกเว้นได้โดยที่ตัวเลขไม่เพิ่มขึ้นอย่างไร้การควบคุม</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/coding_agent_ci_ms4woqho_inline_2_f5f1701461.jpg" alt="terminal command line interface" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ปัจจุบัน Agents Playbook มีชุดตรวจสอบอ้างอิงที่ทำงานแบบไม่มี Dependency ทั้งหมด 13 รายการ ครอบคลุมประเด็นสำคัญ เช่น ข้อมูลลับ ขนาดไฟล์ Named exports ข้อกำหนด ADR หรือ RFC การแปลภาษา โทนสีการออกแบบ HTML ดั้งเดิม และเจตนาของพูลรีเควสต์ เพื่อให้การควบคุมดูแลเชื่อมโยงกับหลักฐานที่ตรวจสอบได้จริง</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/agentskit/i-stopped-writing-rules-for-coding-agents-that-ci-could-not-enforce-5hn9" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Repository instruction documents are often ignored without automated enforcement mechanisms.</li><li>Effective automated gates should always originate from real failures that already happened.</li><li>Explicit inline comments allow tracked exceptions without invisible bypasses.</li><li>Agents Playbook features 13 zero-dependency reference gates covering common repository governance needs.</li></ul></div><p>The author previously treated repository instructions in files like <code>AGENTS.md</code> as the finished product, explaining the architecture, banning certain patterns, requiring named exports, and instructing coding agents to keep files small. However, despite an excellent document, the very next pull request could still violate those exact rules.</p><p>This failure is not always the agent's fault, as a rule existing only as prose requires every contributor to remember it at precisely the right moment. Review becomes the first place the repository discovers the rule was ignored, prompting a shift toward treating instructions as explanations and gates as enforcement.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/coding_agent_ci_ms4woqho_inline_1_94661ccc67.jpg" alt="code editor configuration file" 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 tempting response of automating everything creates a wall of noisy checks that nobody understands and everyone learns to bypass. Instead, the new approach starts with a failure that has already happened, such as an agent using <code>any</code> to quickly push a TypeScript change through, violating the repository rule requiring <code>unknown</code> and runtime input validation.</p><div class="ai-insight"><p>Transitioning from prose rules to automated checks represents a crucial evolution in software engineering alongside AI coding assistants. Because human review bandwidth is limited, binding policies directly to CI pipelines eliminates cognitive fatigue and stops repetitive mistakes before they reach human reviewers.</p></div><p>The developer published the executable gates from Agents Playbook as a zero-dependency CLI. For instance, testing the <code>no-any</code> rule locally using:</p><p><code>npx --yes @agentskit/playbook@0.1.0 run no-any --cwd /tmp/playbook-gate-demo</code></p><p>allows the command to exit non-zero and point directly to the violation. Furthermore, the reference gate accepts explicit same-line exceptions such as <code>// allow-any: upstream SDK has no types</code>, making the decision visible and allowing repositories to maintain a baseline count of escape hatches.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/coding_agent_ci_ms4woqho_inline_2_f5f1701461.jpg" alt="terminal command line interface" 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 Playbook currently includes 13 zero-dependency reference gates covering concerns such as secrets, file size, named exports, ADR requirements, internationalization, design tokens, native HTML, and PR intent, keeping governance closely attached to verifiable evidence.</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/agentskit/i-stopped-writing-rules-for-coding-agents-that-ci-could-not-enforce-5hn9" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_coding-agent-ci-ms4woqho.jpg

small_coding-agent-ci-ms4woqho.jpg

thumbnail_coding-agent-ci-ms4woqho.jpg

coding-agent-ci-ms4woqho.jpg

ผู้พัฒนาเปิดเผยว่าเอกสารแนะนำในคลังโค้ดไม่เพียงพอสำหรับการควบคุม AI coding agents จึงหันมาใช้ระบบตรวจสอบอัตโนมัติที่เชื่อมโยงกับ CI

A developer shares why repository instruction files are not enough for coding agents and shifted toward executable gates enforced in CI.

เลิกเขียนกฎลอยๆ สำหรับ Coding Agent แล้วหันมาใช้เครื่องมือบังคับจริงใน CI

I Stopped Writing Rules for Coding Agents That CI Could Not Enforce

<div class="key-takeaways"><ul><li>Perplexity เปิดตัว pplx เครื่องมือ CLI ตัวใหม่สำหรับ Coding Agents</li><li>รองรับการค้นหาเว็บแบบสดๆ และดึงเนื้อหาจาก URL</li><li>ติดตั้งง่ายผ่านคำสั่งเดียวโดยไม่ต้องใช้สิทธิ์ sudo</li><li>จำกัดแพลตฟอร์มเฉพาะ macOS บน Apple Silicon และ Linux</li></ul></div><p>Perplexity ได้ทำการเปิดตัว <strong>pplx</strong> ซึ่งเป็นเครื่องมือ Single-Binary Command Line Interface (CLI) ออกแบบมาเพื่อให้ Coding Agents สามารถเรียกใช้งาน Search API ของบริษัทได้โดยตรงจากภายใน Terminal โดยตัวเครื่องมือนี้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่ออำนวยความสะดวกให้นักพัฒนาสามารถดึงข้อมูลเว็บและเนื้อหาต่างๆ มาประมวลผลได้อย่างรวดเร็ว</p><p>ในแง่ของการทำงาน <code>pplx</code> มีพื้นผิวการทำงานหลักๆ เพียง 2 ส่วนด้วยกัน ได้แก่คำสั่ง <code>pplx search web</code> สำหรับการค้นหาข้อมูลบนเว็บแบบเรียลไทม์ และคำสั่ง <code>pplx content fetch</code> สำหรับดึงข้อมูลจาก URL พร้อมทั้งแปลงหน้าเว็บให้อยู่ในรูปแบบข้อความที่สะอาดเรียบร้อยพร้อมใช้งาน</p><div class="ai-insight"><p>การพัฒนาเครื่องมือประเภท CLI สำหรับ Search API โดยตรง สะท้อนให้เห็นถึงความพยายามของ Perplexity ในการเจาะตลาดกลุ่มนักพัฒนาสาย AI และ Coding Agents ซึ่งต้องการความรวดเร็วในการดึงข้อมูลสดๆ เข้าสู่สภาพแวดล้อมการทำงานบน Terminal โดยไม่ต้องเขียนสคริปต์เชื่อมต่อ API ให้ยุ่งยาก</p></div><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/perplexity_pplx_cli_terminal_ms3hmfjy_inline_1_7f3d5635e0.jpg" alt="coding terminal screen computer code" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>สำหรับการติดตั้ง ผู้ใช้สามารถรันคำสั่งเพียงบรรทัดเดียวผ่านการดาวน์โหลดและรันสคริปต์ผ่าน <code>sh</code> โดยตัวสคริปต์จะทำการตรวจสอบไฟล์ <code>manifest.json</code> จากรุ่นล่าสุด ดึงแท็กและเวอร์ชัน พร้อมทั้งล็อกการดาวน์โหลดทั้งหมดไว้ที่แท็กนั้นเพื่อป้องกันปัญหาความขัดแย้งจากการอัปเดตพร้อมกัน นอกจากนี้ระบบยังมีการตรวจสอบไฟล์ <code>SHA256SUMS</code> และติดตั้งไฟล์ไบนารีลงในไดเรกทอรี <code>~/.local/bin/pplx</code> โดยไม่ต้องใช้สิทธิ์ <code>sudo</code> แต่อย่างใด</p><p>อย่างไรก็ตาม ตัวเครื่องมือในปัจจุบันยังมีข้อจำกัดด้านแพลตฟอร์ม โดยรองรับเพียง 3 เป้าหมายหลักเท่านั้น ได้แก่:</p><ul><li>macOS บนสถาปัตยกรรม Apple Silicon</li><li>Linux x86_64</li><li>Linux arm64</li></ul><p>หากใช้งานบนระบบปฏิบัติการอื่น โปรแกรมจะหยุดทำงานและแสดงข้อความแจ้งข้อผิดพลาดทันที โดยในขณะนี้ยังไม่มีการสร้างบิวด์สำหรับระบบ Windows หรือ macOS บนชิป Intel</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">3</span><span class="stat-label">แพลตฟอร์มหลักที่รองรับ</span></div></div><p>ในส่วนของการจัดการข้อมูล เครื่องมือนี้มาพร้อมกับคำแนะนำในการใช้งาน เช่น พารามิเตอร์ <code>--stdout-preview</code> จะไม่มีผลทำงานใดๆ หากไม่มีการกำหนดไดเรกทอรีสำหรับบันทึกไฟล์ โดยระบบจะทำการตัดทอนข้อความก็ต่อเมื่อมีการบันทึกผลลัพธ์ผ่าน <code>--output-dir</code> หรือตัวแปร <code>$PPLX_OUTPUT_DIR</code> เท่านั้น หากใช้งานเพียงลำพังจะแสดงผลลัพธ์ขนาดเต็มซึ่งอาจมีขนาดหลายกิโลไบต์ต่อหนึ่งผลลัพธ์</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/2026/07/27/perplexity-releases-pplx/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Perplexity launches pplx, a new CLI tool designed for coding agents</li><li>Exposes two main commands for live web search and URL content fetching</li><li>Installs via a single shell command without requiring sudo privileges</li><li>Platform support is currently limited to Apple Silicon macOS and Linux</li></ul></div><p>Perplexity has officially released <strong>pplx</strong>, a single-binary Command Line Interface (CLI) tool engineered to integrate its Search API directly inside the terminal for coding agents. This utility aims to streamline how developers fetch web data and page content straight from their command-line environments.</p><p>The tool exposes precisely two core working surfaces: <code>pplx search web</code>, which executes a live web search, and <code>pplx content fetch</code>, which pulls a specified URL and returns cleaned page text ready for processing.</p><div class="ai-insight"><p>Releasing a dedicated CLI for a search API highlights Perplexity's strategic focus on the developer ecosystem, particularly those building AI coding agents. By bypassing complex API wrappers for quick terminal queries, developers can drastically accelerate their local workflow and prototyping phases.</p></div><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/perplexity_pplx_cli_terminal_ms3hmfjy_inline_1_7f3d5635e0.jpg" alt="coding terminal screen computer 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>Installation requires just a single shell command piping an installation script directly into <code>sh</code>. The installation script downloads <code>manifest.json</code> from the latest release to extract the correct tag and version, pinning all subsequent downloads to that exact tag to prevent race conditions during concurrent publishes. It then fetches <code>SHA256SUMS</code> and the appropriate platform binary, verifies the checksum, and installs the executable to <code>~/.local/bin/pplx</code> without needing <code>sudo</code> access. A receipt is subsequently written to <code>~/.config/pplx/pplx-receipt.json</code> only after the binary executes successfully.</p><p>Platform coverage is currently restricted to three specific targets:</p><ul><li>macOS on Apple Silicon</li><li>Linux x86_64</li><li>Linux arm64</li></ul><p>Any other environment will trigger an exit with an error, as there are currently no builds available for Windows or Intel-based macOS systems.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">3</span><span class="stat-label">Supported Target Platforms</span></div></div><p>When handling output data, the tool handles previews and storage with specific safeguards. For instance, <code>--stdout-preview</code> acts as a no-op unless a designated save directory is provided, truncating results only when saved via <code>--output-dir</code> or <code>$PPLX_OUTPUT_DIR</code>. When invoked alone, it returns full-sized outputs where individual hits can span multiple kilobytes.</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/2026/07/27/perplexity-releases-pplx/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_article-522.jpg

small_article-522.jpg

thumbnail_article-522.jpg

article-522.jpg

Perplexity ปล่อย pplx เครื่องมือ Single-Binary CLI ที่ช่วยให้ Coding Agents เข้าถึง Search API ได้โดยตรงผ่าน Command Line

Perplexity introduces pplx, a single-binary CLI tool that brings its Search API directly into the terminal for coding agents.

Perplexity เปิดตัว pplx เครื่องมือ CLI สำหรับดึงผลค้นหาเข้า Terminal

Perplexity Releases pplx, a Single-Binary CLI for Terminal Search

Inewgen

Inewgen

#Coding Agents

ทำไม Coding Agents ถึงกำลังทำให้ Scrum กลายเป็นอดีต

Inewgen

AgentFlow: ทางออกใหม่ในการทำงานร่วมกับ Coding Agent

Inewgen

รายงาน OpenAI เผย Coding Agents ช่วยเร่งความเร็วซอฟต์แวร์งานวิจัยวิทยาศาสตร์

Inewgen

เลิกเขียนกฎลอยๆ สำหรับ Coding Agent แล้วหันมาใช้เครื่องมือบังคับจริงใน CI

Inewgen

Perplexity เปิดตัว pplx เครื่องมือ CLI สำหรับดึงผลค้นหาเข้า Terminal

Inewgen