I Built the Simplest Software Factory (You Can Copy It)

1
00:00:00,000 --> 00:00:11,328
สักฟอร์มของ task จาก signal นี้อาจจะเป็น Slack message,

2
00:00:11,328 --> 00:00:17,507
Telegram message, GitHub issue

3
00:00:17,507 --> 00:00:26,775
หรืออะไรก็ตามที่จะ trigger มัน มันจะทำ review

4
00:00:26,775 --> 00:00:36,250
ของ change นั้นแล้ว assign ให้กับ coding agent

5
00:00:36,250 --> 00:00:44,488
ที่ว่างอยู่ มันเป็นระบบที่รับผิดชอบในการ

6
00:00:44,488 --> 00:00:53,551
manage ทั้ง workflow นี้ นี่คือ factory loop

7
00:00:53,551 --> 00:01:01,789
ที่พบได้บ่อยมาก ดังที่ผมได้บอกไป อาจจะมี

8
00:01:01,789 --> 00:01:10,646
signal บางประเภท มีระบบบางอย่างที่คน report

9
00:01:10,646 --> 00:01:20,120
bugs เข้ามา อาจจะเป็น GitHub issues หรือ Slack

10
00:01:20,120 --> 00:01:28,358
message อะไรก็ตามก็สามารถเป็น signal ที่

11
00:01:28,358 --> 00:01:36,597
trigger software factory ได้ แล้วเราก็มี

12
00:01:36,597 --> 00:01:44,218
triage step นี้ ซึ่งอาจจะเป็น triage,

13
00:01:44,218 --> 00:01:47,101
orchestration,

14
00:01:47,101 --> 00:01:58,223
delegation step หรือว่าเราจะเรียกมันว่าอะไรก็ได้ ง่ายๆ

15
00:01:58,223 --> 00:02:07,698
คือใน step นี้ เรารับ task เข้ามา เราสามารถใช้

16
00:02:07,698 --> 00:02:16,760
LLM ในการ classify task นั้นได้ถ้าเราต้องการ

17
00:02:16,760 --> 00:02:24,587
เช่นถ้าคุณใช้ Jev คุณสามารถใช้มันในการ

18
00:02:24,587 --> 00:02:33,237
classify change เป็น bug, new feature หรือ

19
00:02:33,237 --> 00:02:41,682
documentation แล้วก็สามารถกำหนดว่า change

20
00:02:41,682 --> 00:02:49,920
นี้ควรถูก assign ให้ coding agent ตัวไหน

21
00:02:49,920 --> 00:02:58,983
หรือในตัวอย่างของผม ผมไม่ได้ include LLM เลย

22
00:02:58,983 --> 00:03:08,045
มันเพียงแต่เป็น piece of code ที่ทำงาน ที่จะ

23
00:03:08,045 --> 00:03:16,489
grab task แล้ว assign ให้กับ coding agent

24
00:03:16,489 --> 00:03:24,110
ตัวหนึ่งที่ว่างอยู่ แล้ว coding agent

25
00:03:24,110 --> 00:03:33,172
ตัวหนึ่งก็จะ implement change นั้น มันสามารถ

26
00:03:33,172 --> 00:03:40,175
validate มันได้โดยการ run reviews,

27
00:03:40,175 --> 00:03:49,238
unit tests และอื่นๆ และในที่สุดมันจะ release

28
00:03:49,238 --> 00:03:57,888
change นั้นโดยการ create pull request หรือ

29
00:03:57,888 --> 00:04:07,362
maybe even ship the code แล้ว software factory

30
00:04:07,362 --> 00:04:16,219
ก็จะ keep monitoring สำหรับ any new signals

31
00:04:16,219 --> 00:04:22,810
และคุณสามารถ include human gates

32
00:04:22,810 --> 00:04:31,460
ได้มากเท่าที่คุณอยากได้ เช่น architectural

33
00:04:31,460 --> 00:04:40,729
decisions, breaking changes, active incidents

34
00:04:40,729 --> 00:04:48,555
หรือแค่ review และ merge pull requests

35
00:04:48,555 --> 00:04:57,206
และนี่คือวิธีที่เราจะ implement มัน Signal

36
00:04:57,206 --> 00:05:05,650
ของเราจะเป็น GitHub issue และ triage step

37
00:05:05,650 --> 00:05:13,683
ของเราจะเป็น dispatcher ซึ่งจะรับ issue

38
00:05:13,683 --> 00:05:19,450
นั้นแล้ว assign ให้กับ agent

39
00:05:19,450 --> 00:05:28,100
ตัวหนึ่งที่ว่างอยู่ ถ้า agent ยังไม่ ready

40
00:05:28,100 --> 00:05:36,751
มันจะ keep retrying จนกว่า agent จะ become

41
00:05:36,751 --> 00:05:45,401
ready นอกจากนี้ถ้า user assign label เพื่อ

42
00:05:45,401 --> 00:05:53,434
assign agent ให้ Codex หรือ Claude Code

43
00:05:53,434 --> 00:06:01,672
หรือโดย the way คุณสามารถใช้ agent อื่นๆ

44
00:06:01,672 --> 00:06:09,705
ได้เหมือนกัน ผมแค่ใช้ Claude หรือ Codex

45
00:06:09,705 --> 00:06:18,149
เป็นตัวอย่างใน tutorial นี้เท่านั้น มันจะ

46
00:06:18,149 --> 00:06:26,800
assign task ไปให้ agent ที่ถูกต้อง หลังจาก

47
00:06:26,800 --> 00:06:35,244
agent นี้ complete แล้ว มันจะ create pull

48
00:06:35,244 --> 00:06:44,513
requests หรือมันจะ update original issues กับ

49
00:06:44,513 --> 00:06:52,545
any comments ถ้ามัน run into any issues

50
00:06:52,545 --> 00:07:01,814
หรือมัน need a design decision และแน่นอนเราจะ

51
00:07:01,814 --> 00:07:10,670
add human in the loop ด้วย คุณสามารถ review

52
00:07:10,670 --> 00:07:19,733
pull requests และ decide ว่าคุณจะ close มัน,

53
00:07:19,733 --> 00:07:38,063
add more comments หรือ merge pull request ก็ว่าทำไมเราอาจจะอยากจะมี mix ของ agents ต่างๆ?

54
00:07:38,063 --> 00:07:45,478
ทำไมไม่ใช้ Claude สำหรับทุกอย่างล่ะ?

55
00:07:45,478 --> 00:08:03,397
ดีนะ ความสนุกของ software factory คือคุณสามารถ lean into the strengths ของ agents ต่างๆ

56
00:08:03,397 --> 00:08:11,841
ได้ เช่น Claude Fable นั้น really good at

57
00:08:11,841 --> 00:08:20,698
writing complex code และ models อย่าง GPT-6

58
00:08:20,698 --> 00:08:27,495
Astra นั้น really good at 3D work

59
00:08:27,495 --> 00:08:34,703
ตัวอย่างหนึ่งคือใน triage step หรือ

60
00:08:34,703 --> 00:08:44,178
orchestration step คุณสามารถใช้ LLM ในการ scan

61
00:08:44,178 --> 00:08:53,652
incident ถ้ามัน involves any 3D work มันสามารถ

62
00:08:53,652 --> 00:09:01,479
assign task ให้ Codex model หรือถ้ามัน

63
00:09:01,479 --> 00:09:10,541
involves complex coding ก็ assign ให้ Claude

64
00:09:10,541 --> 00:09:20,015
Fable agent หรือถ้า change นั้น involves super

65
00:09:20,015 --> 00:09:29,490
simple documentation update มันสามารถใช้ model

66
00:09:29,490 --> 00:09:38,346
ที่ simple, quick และ cheap นี่คือเรื่องที่

67
00:09:38,346 --> 00:09:46,791
really important คือแต่ละ agent จะ run ใน

68
00:09:46,791 --> 00:09:50,292
sandbox ของตัวเอง

69
00:09:50,292 --> 00:09:58,737
และคุณอาจจงคาว่าทำไมเราถึงอยากจะทำเช่นนี้

70
00:09:58,737 --> 00:10:05,945
ก่อนอื่นนะการ run models ใน sandbox

71
00:10:05,945 --> 00:10:14,390
จะปลอดภัยกว่า ทำให้พวกมันไม่สามารถ access

72
00:10:14,390 --> 00:10:19,333
secrets บนเครื่องของคุณ,

73
00:10:19,333 --> 00:10:28,601
run harmful commands และอื่นๆ จำไว้ว่า issues

74
00:10:28,601 --> 00:10:38,076
อาจจะ contain harmful instructions ผ่าน prompt

75
00:10:38,076 --> 00:10:46,932
injection และถ้า agent กำลัง run ใน sandbox

76
00:10:46,932 --> 00:10:54,347
ที่ contained ความเสียหายจะถูก limit

77
00:10:54,347 --> 00:11:03,409
อย่างสมบูรณ์ Agents ไม่สามารถ access laptop,

78
00:11:03,409 --> 00:11:09,794
files, secrets ของคุณได้อะไรเลย

79
00:11:09,794 --> 00:11:18,857
อย่างอื่นที่น่าสนใจคือแต่ละ agent เหล่านี้จะ

80
00:11:18,857 --> 00:11:22,976
run บน VPS ของตัวเอง

81
00:11:22,976 --> 00:11:32,450
ซึ่งนี่หมายความว่าพวกมันมี hardware allocation

82
00:11:32,450 --> 00:11:41,307
ของตัวเอง เช่นตัวนี้มี 2 CPUs และ 4 gigs of

83
00:11:41,307 --> 00:11:50,575
RAM ซึ่งนี่หมายความว่า agents เหล่านี้ไม่ต้อง

84
00:11:50,575 --> 00:11:57,990
fight over resources บนเครื่องของคุณ

85
00:11:57,990 --> 00:12:07,052
จินตนาการว่าคุณกำลัง run 10 หรือ 20 หรือ 100

86
00:12:07,052 --> 00:12:16,526
agents พร้อมกัน ทั้งหมด fight สำหรับ resources

87
00:12:16,526 --> 00:12:26,001
เดียวกัน แม้ว่า please let me know ใน comments

88
00:12:26,001 --> 00:12:34,033
ถ้าคุณจะต้องการ agents จำนวนนั้นมาก และ

89
00:12:34,033 --> 00:12:43,302
benefit อีกอย่างที่ชัดเจนของการ run agents บน

90
00:12:43,302 --> 00:12:50,098
VPS คือพวกมันมักจะออนไลน์ตลอดเวลา

91
00:12:50,098 --> 00:12:59,367
ดังนั้นถ้าฉันปิด laptop งานจะ continue as per

92
00:12:59,367 --> 00:13:08,841
usual ฉันสามารถไปได้ที่ไหนก็ได้ ฉันสามารถ open

93
00:13:08,841 --> 00:13:17,080
GitHub บนโทรศัพท์ แล้ว log an issue แล้ว

94
00:13:17,080 --> 00:13:25,730
agents ตัวหนึ่งก็จะ create pull request OK

95
00:13:25,730 --> 00:13:35,205
พอดีมาทฤษฎีพอแล้ว เรามา build software factory

96
00:13:35,205 --> 00:13:43,443
กัน ในการเริ่มต้น เราจะต้องมีอย่างน้อย 1

97
00:13:43,443 --> 00:13:52,711
GitHub repo สำหรับให้ software factory manage

98
00:13:52,711 --> 00:14:00,744
เพียงแค่ใช้ GitHub repo ของคุณที่มีอยู่

99
00:14:00,744 --> 00:14:10,218
หรือถ้าคุณอยากให้ปลอดภัย deploy a simple to-do

100
00:14:10,218 --> 00:14:19,281
app ว่า repo เหล่านี้สามารถเป็น private หรือ

101
00:14:19,281 --> 00:14:24,636
public ก็ได้ขึ้นอยู่กับคุณ

102
00:14:24,636 --> 00:14:34,110
แต่คุณต้องเปิดว่าถ้า repo เป็น public คนอื่นก็

103
00:14:34,110 --> 00:14:42,349
assign issues ได้ซึ่งจะ trigger software

104
00:14:42,349 --> 00:14:51,617
factory ของคุณได้ด้วย คุณสามารถ update triage

105
00:14:51,617 --> 00:15:00,062
step ได้เพื่อให้มัน process GitHub issues

106
00:15:00,062 --> 00:15:09,124
ที่ถูก assign โดยคุณเท่านั้น สำหรับวิดีโอนี้

107
00:15:09,124 --> 00:15:18,392
ผมจะใช้ 2 repos ที่ต่างกัน นั่นก็คือ RTS demo

108
00:15:18,392 --> 00:15:26,837
และ to-do app แล้วเราก็ต้อง run agents ใน

109
00:15:26,837 --> 00:15:35,899
cloud สำหรับ software factories ผมไม่ชอบ run

110
00:15:35,899 --> 00:15:40,636
agents บน local machine

111
00:15:40,636 --> 00:15:49,287
เหมือนที่เคยบอกไปเพราะเหตุผลที่กล่าวมาแล้ว

112
00:15:49,287 --> 00:15:58,349
และหนึ่งในวิธีง่ายๆ ที่ผมเจอในการ run agents

113
00:15:58,349 --> 00:16:06,794
ใน cloud คือด้วย Upstash คุณสามารถ follow

114
00:16:06,794 --> 00:16:15,238
along กับ free tier ของพวกเขาได้ เพียงแค่

115
00:16:15,238 --> 00:16:24,095
create Upstash account แล้วไปที่ box option

116
00:16:24,095 --> 00:16:33,157
และถ้าคุณไปที่ boxes คุณจะเห็นว่าเรายังไม่มี

117
00:16:33,157 --> 00:16:42,426
boxes ที่กำลัง run อยู่ Box คือ Linux virtual

118
00:16:42,426 --> 00:16:51,488
machine ขนาดเล็ก และ agents เช่น Claude Code

119
00:16:51,488 --> 00:16:58,491
และ Codex จะ run บนเครื่องเหล่านี้

120
00:16:58,491 --> 00:17:06,523
และสุดท้ายทั้งหมดที่เราต้องทำคือ create

121
00:17:06,523 --> 00:17:15,586
software factory ของเรา ดังที่ผมบอกไปแล้วว่า

122
00:17:15,586 --> 00:17:25,060
software factory เองไม่ใช่ coding agent มันคือ

123
00:17:25,060 --> 00:17:32,681
environment หรือ program หรือ wrapper

124
00:17:32,681 --> 00:17:41,125
ที่รับผิดชอบในการ receive those triggers,

125
00:17:41,125 --> 00:17:50,188
receive issues แล้ว assign ให้ coding agents

126
00:17:50,188 --> 00:17:54,925
และ manage ทั้ง process

127
00:17:54,925 --> 00:18:03,369
ดังนั้นสิ่งที่เราจะทำคือ get coding agent

128
00:18:03,369 --> 00:18:12,638
ของเรามา build factory ให้เรา เราไม่ต้อง code

129
00:18:12,638 --> 00:18:21,700
อะไรเลย แล้วเราจะ deploy factory ของเราไปที่

130
00:18:21,700 --> 00:18:30,763
GitHub และสิ่งที่ cool คือ code ของ software

131
00:18:30,763 --> 00:18:37,147
factory จะ run ภายใน GitHub เอง

132
00:18:37,147 --> 00:18:46,416
คุณจะเห็นว่ามันจริงๆ แล้ว really, really cool

133
00:18:46,416 --> 00:18:55,066
การ set up ทั้งหมดนี้สามารถเป็น tricky ได้

134
00:18:55,066 --> 00:19:02,687
และผมต้อง reference multiple articles

135
00:19:02,687 --> 00:19:08,454
เพื่อใหม่ทำงานได้ มี article

136
00:19:08,454 --> 00:19:16,281
ที่ดีมากสำหรับเรื่องนี้จาก Upstash เอง

137
00:19:16,281 --> 00:19:25,755
ที่พวกเขา discuss เกี่ยวกับ the need to have a

138
00:19:25,755 --> 00:19:35,229
separate sandbox per agent ใน software factory

139
00:19:35,229 --> 00:19:43,468
มี valuable insight มากมายใน article นี้

140
00:19:43,468 --> 00:19:51,912
และผมยังต้อง reference bunch ของ articles

141
00:19:51,912 --> 00:20:01,181
อื่นๆ เพื่อ understand how boxes work, GitHub

142
00:20:01,181 --> 00:20:10,037
Actions และอะไรทั้งหมดที่เราต้องในการ build

143
00:20:10,037 --> 00:20:18,276
this factory ดังนั้นแทนที่จะ bore คุณกับ

144
00:20:18,276 --> 00:20:27,544
technical details ทั้งหมด ผมจะไปตรงประเด็นเลย

145
00:20:27,544 --> 00:20:36,400
ผมตัดสินใจที่จะ create reusable agent skill

146
00:20:36,400 --> 00:20:45,669
ซึ่งคุณสามารถ install แล้ว get agent ของคุณมา

147
00:20:45,669 --> 00:20:53,495
build factory ให้คุณได้ ใน description

148
00:20:53,495 --> 00:21:02,558
ของวิดีโอนี้ คุณจะเจอ link ไปที่ GitHub repo

149
00:21:02,558 --> 00:21:11,620
ที่มี skills ที่แตกต่างกันของผมทั้งหมด และใน

150
00:21:11,620 --> 00:21:21,095
skills folder คุณจะเจอ create Upstash software

151
00:21:21,095 --> 00:21:29,127
factory skill นี้ ซึ่งนี่จะให้ agent มี

152
00:21:29,127 --> 00:21:37,572
references ของทุกอย่างที่ผมใช้ในการ build

153
00:21:37,572 --> 00:21:47,046
software factory นี้ ดังนั้นถ้าคุณต้องการ deep

154
00:21:47,046 --> 00:21:55,902
understanding ของว่าทุกอย่างนี้ทำงานอย่างไร

155
00:21:55,902 --> 00:22:05,171
คุณสามารถ... ที่นี่เราจะเห็น smoke-test Codex

156
00:22:05,171 --> 00:22:13,409
box และหลังจากนั้น agent จะ delete boxes

157
00:22:13,409 --> 00:22:21,648
เหล่านี้โดยอัตโนมัติ และ agent ของเราได้

158
00:22:21,648 --> 00:22:30,916
confirm แล้วว่ามันสามารถ create boxes และ run

159
00:22:30,916 --> 00:22:39,773
coding agents ภายใน boxes เหล่านี้ได้ มันจะ

160
00:22:39,773 --> 00:22:48,011
set up software factory บน GitHub ตอนนี้

161
00:22:48,011 --> 00:22:57,486
message นี้มัน loaded มาก มันถามว่ามันจะไป set

162
00:22:57,486 --> 00:23:02,635
up ทั้งหมด triggers ต่างๆ

163
00:23:02,635 --> 00:23:16,846
ใน factory เองได้ไหม ดังนั้นตอนนี้ทั้งหมดที่คุณต้องท่างคือพูว่า "Yes,

164
00:23:16,846 --> 00:23:25,909
apply both" นะครับ ดีกันแล้ว agent ของเราได้

165
00:23:25,909 --> 00:23:34,765
progress ดีมาก และมันกำลังจะไปถึง point นี้

166
00:23:34,765 --> 00:23:43,621
คือ stage five ที่มันจะถามให้คุณ merge pull

167
00:23:43,621 --> 00:23:52,684
requests ให้ผมอธิบายว่านี้ทำงานอย่างไรนะครับ

168
00:23:52,684 --> 00:24:01,540
software factory จะสามารถ update issues และ

169
00:24:01,540 --> 00:24:07,513
create pull requests บน repos

170
00:24:07,513 --> 00:24:16,164
ที่แตกต่างกันที่มัน manage ได้ แต่ project

171
00:24:16,164 --> 00:24:25,226
repos เองก็ต้องมีวิธีในการ fire off triggers

172
00:24:25,226 --> 00:24:29,757
ไปยัง software factory

173
00:24:29,757 --> 00:24:38,614
ดังนั้นอาจจะให้ตัวอย่างเล็กๆ เพื่อให้เข้าใจ

174
00:24:38,614 --> 00:24:46,646
ถ้าผมไปที่ project เอง แล้วไปที่ issues

175
00:24:46,646 --> 00:24:55,297
เมื่อเรา create issue และ assign label ว่า

176
00:24:55,297 --> 00:25:04,771
ready นั่นก็จะ trigger software factory ของเรา

177
00:25:04,771 --> 00:25:13,216
และในที่สุดมันก็จะ assign task ให้ coding

178
00:25:13,216 --> 00:25:16,099
agent ตัวหนึ่ง

179
00:25:16,099 --> 00:25:23,102
ผมต้องขอบคุณทุกคนที่รับชมวิดีโอนี้

180
00:25:23,102 --> 00:25:32,576
และถ้าคุณชอบวิดีโอนี้อย่าลืมกด like button และ

181
00:25:32,576 --> 00:25:41,021
subscribe channel เพื่อไม่พลาดวิดีโอใหม่ๆ

182
00:25:41,021 --> 00:25:48,230
และถ้าคุณต้องการสนับสนุนผมเพิ่มเติม

183
00:25:48,230 --> 00:25:57,292
คุณสามารถเข้าร่วม community ของผมที่ Agentic

184
00:25:57,292 --> 00:26:06,560
Labs ได้ ซึ่งนี้จะให้คุณ access ไปยัง courses

185
00:26:06,560 --> 00:26:16,035
พิเศษเพิ่มเติม เช่น Agentic Coding Masterclass

186
00:26:16,035 --> 00:26:24,891
ที่ผมสอนคุณเกี่ยวกับ fundamentals ของการใช้

187
00:26:24,891 --> 00:26:34,365
coding agents และเราจะ build full applications

188
00:26:34,365 --> 00:26:41,780
ที่ include payment processing, user

189
00:26:41,780 --> 00:26:51,254
authentication และอีกมากมาย นี้จะให้คุณ access

190
00:26:51,254 --> 00:26:59,287
ไปยัง live sessions เช่น Tuesday Coffee

191
00:26:59,287 --> 00:27:07,526
sessions และ Thursday Deep Dive sessions

192
00:27:07,526 --> 00:27:17,000
ของเราด้วย ผมยังต้องขอบคุณ Upstash ที่ sponsor

193
00:27:17,000 --> 00:27:25,856
วิดีโอนี้อีกด้วย และผมขอแนะนำให้ check this

194
00:27:25,856 --> 00:27:33,683
out ผมจะเจอคุณในวิดีโอต่อไปนะครับ บายๆ