Oh-My-Pi ชี้ว่า coding agent ต้องเข้าใจโปรเจกต์แบบ IDE ไม่ใช่อ่านไฟล์เป็นก้อน text

Oh-My-Pi เป็น open-source AI agent harness ที่วางบน Pi framework และถูกพูดถึงว่าเพิ่มความสามารถหลายอย่างที่ terminal AI tools ทั่วไปยังขาด

ความสามารถที่เด่นคือ native LSP integration สำหรับงาน refactor และ rename ระดับ workspace, debugger adapter protocol สำหรับต่อกับ debugger เช่น DLV หรือ debugpy, model-agnostic routing และ hash-line edits สำหรับแก้บรรทัดแบบแม่นขึ้น

นี่สะท้อนทิศทางสำคัญ: coding agent ที่ดีไม่ควรมองโปรเจกต์เป็น text file ก้อนใหญ่ แต่มองผ่านโครงสร้างแบบ IDE และ runtime จริง

เวลาขอให้ agent refactor function ที่ถูก import หลายสิบไฟล์ ถ้า agent แค่ค้น text แล้วแทน string โอกาสพลาดสูงมาก LSP ช่วยให้เข้าใจ symbol, import, re-export และโครงสร้าง workspace ได้ดีขึ้น

ถ้า bug เกี่ยวกับ runtime เช่น deadlock, concurrent error หรือ state แปลก debugger integration ช่วยให้ agent ตรวจ stack frame และ live memory/state แทนการเดาจาก log อย่างเดียว

hash-line edits ก็เป็นอีกแนวทางที่ช่วยลด token และลด error จากการส่ง diff ใหญ่ เพราะ agent target บรรทัดจาก content hash anchor แทนการพิมพ์ context ยาว ๆ ทั้งก้อน

ฟันธง: ถ้าทีมใช้ coding agent จริง ให้ดู harness มากพอ ๆ กับ model เพราะหลายครั้ง agent พลาดไม่ใช่เพราะโมเดลโง่ แต่เพราะมันไม่มีข้อมูลโครงสร้างที่ IDE มี

เริ่มประเมินเครื่องมือจากงาน refactor จริง เช่น rename module, แก้ import หลายไฟล์, debug failing test และ review PR แล้วดูว่า harness ช่วยลดงานคนได้ไหม

AI coding ที่ไว้ใจได้ต้องมี context จาก codebase และ runtime ไม่ใช่แค่ prompt ยาว Human Gate คือคนที่ดูว่าเครื่องมือแก้ถูกระดับโครงสร้าง ไม่ใช่แค่คำตอบดูสมเหตุสมผล