Gemini MCP: วิธีใช้ Gemini 2.5 Pro กับ Claude Code

เรื่องราวการเล่ากำลังเปลี่ยนจากการค้นหาโมเดลเดียวที่ทรงพลังไปสู่การให้คุณค่ากับความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง เรากำลังเข้าสู่ยุคของการทำงานร่วมกันของ AI ซึ่งพลังที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือเดียว แต่อยู่ที่การรวมความสามารถที่แตกต่างกันหลายอย่างเข้าด้วยกันอย่างชาญฉลาด นักพัฒนาโดยเฉพาะอย่างยิ่ง จะได้รับประโยชน์มหาศาลจากการประสานงานวงดนตรีซิมโฟนีของ AI ผู้ช่วย ซึ่งแต่ละตัวเล่นตามจุดแข็งของตน

สองในนักดนตรีเอกที่โดดเด่นที่สุดในวงออร์เคสตรา AI นี้คือ Claude ของ Anthropic โดยเฉพาะเวอร์ชันที่เชี่ยวชาญด้านโค้ด และ Gemini Pro ของ Google ซึ่งมีชื่อเสียงในด้านหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และความสามารถในการให้เหตุผลที่ลึกซึ้ง แม้ว่าแต่ละโมเดลจะเป็นขุมพลังในตัวเอง แต่ตอนนี้มีวิศวกรรมโอเพนซอร์สที่ยอดเยี่ยมชิ้นหนึ่งที่ช่วยให้พวกเขาสามารถทำงานร่วมกันได้: เซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol (MCP) เครื่องมือนี้ปลดล็อกความสามารถในการสร้างขั้นตอนการทำงานการพัฒนาที่ราบรื่นและทรงพลังโดยใช้ AI ช่วยได้โดยตรงจากเดสก์ท็อปของคุณ

บทความนี้จะเป็นคู่มือที่ครอบคลุมของคุณในการทำความเข้าใจและนำการรวมระบบที่ปฏิวัติวงการนี้ไปใช้ เราจะสำรวจเหตุผลที่น่าสนใจในการจับคู่ AI ยักษ์ใหญ่ทั้งสองนี้ ให้คำแนะนำทีละขั้นตอนอย่างละเอียดในการตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP และเจาะลึกกรณีการใช้งานจริงที่สามารถยกระดับประสบการณ์การเขียนโค้ดและประสิทธิภาพการทำงานของคุณได้อย่างมาก

💡

ต้องการเครื่องมือทดสอบ API ที่ยอดเยี่ยมซึ่งสร้าง เอกสาร API ที่สวยงาม หรือไม่?

ต้องการแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับทีมพัฒนาของคุณเพื่อทำงานร่วมกันด้วย ประสิทธิภาพสูงสุด หรือไม่?

Apidog ตอบสนองทุกความต้องการของคุณ และ แทนที่ Postman ในราคาที่เข้าถึงได้ง่ายกว่ามาก!

button

ทำไมคุณถึงควรใช้ Claude Code?

ก่อนที่จะเจาะลึกการตั้งค่าทางเทคนิค สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจ "ทำไม" เบื้องหลังการรวมระบบนี้ ความพยายามในการเชื่อมต่อโมเดล AI ที่แตกต่างกันสองตัวไม่ใช่แค่การออกกำลังกายทางเทคนิคเท่านั้น แต่เป็นการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์เพื่อสร้างขั้นตอนการทำงานทางความคิดที่เหนือกว่าข้อจำกัดของโมเดลเดียวใดๆ คำตอบอยู่ที่จุดแข็งที่เสริมกันอย่างลึกซึ้งของพวกมัน

จุดแข็งของ Claude: ผู้ริเริ่มหลักและสถาปนิกการสนทนา

Claude โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายในแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปที่เฉพาะเจาะจง มีความโดดเด่นในการเริ่มต้นงานและรักษาการสนทนาที่สอดคล้องและมีโครงสร้าง เป็นผู้เชี่ยวชาญในการทำความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ แบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนที่จัดการได้ และสร้างโค้ดเริ่มต้นที่มีโครงสร้างที่ดี ลองนึกถึง Claude ในฐานะผู้จัดการโครงการและสถาปนิกหลักของงานเขียนโค้ดของคุณ เป็นผู้กำหนดวาระ ร่างพิมพ์เขียวเริ่มต้น และทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซหลักที่ใช้งานง่ายสำหรับการสนทนาการพัฒนาทั้งหมด จุดแข็งของมันคือการไหลของการสนทนาและความสามารถในการกำหนดปัญหาได้อย่างชัดเจน

พลังพิเศษของ Gemini Pro: นักคิดลึกซึ้งที่มีหน่วยความจำขนาดใหญ่

ในทางกลับกัน Gemini Pro ทำงานในระดับที่แตกต่างกัน คุณสมบัติที่โดดเด่นคือหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ ทำให้สามารถรับข้อมูลและให้เหตุผลกับข้อมูลจำนวนมหาศาลพร้อมกันได้ ซึ่งรวมถึงฐานโค้ดทั้งหมด เอกสารที่ครอบคลุม และประวัติโครงการที่ซับซ้อน สิ่งนี้ทำให้มันมีความเชี่ยวชาญเป็นพิเศษในการวิเคราะห์เชิงลึก การระบุข้อบกพร่องของระบบที่ละเอียดอ่อน การแนะนำการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่ซับซ้อน และการให้ข้อเสนอแนะที่ครอบคลุมและเป็นองค์รวมเกี่ยวกับโค้ดที่มีอยู่ พิจารณา Gemini เป็นที่ปรึกษาทางเทคนิคอาวุโสหรือวิศวกรหลัก ที่สามารถนำมาใช้เพื่อตรวจสอบโครงการด้วยมุมมองที่รอบรู้และลึกซึ้งเกือบจะรอบด้าน

ขั้นตอนการทำงานทางความคิด: การเอาชนะข้อจำกัดส่วนบุคคล

ด้วยการใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP คุณจะสร้างความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกันซึ่ง AI แต่ละตัวจะลดจุดอ่อนของอีกฝ่าย Claude ด้วยความสง่างามในการสนทนา บางครั้งอาจขาดบริบทเชิงลึกระดับไบต์ของโครงการขนาดใหญ่ ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อเสนอแนะที่สมเหตุสมผลในการแยกส่วน แต่มีข้อบกพร่องในระบบที่กว้างขึ้น Gemini สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ตรวจสอบข้อเท็จจริงและผู้ให้บริการบริบทเชิงลึก โดยวางแผนของ Claude ไว้ในความเป็นจริงของฐานโค้ดที่มีอยู่

ในทางกลับกัน ผลลัพธ์ดิบของ Gemini แม้จะยอดเยี่ยมทางเทคนิค บางครั้งอาจหนาแน่นและขาดความละเอียดอ่อนในการสนทนาที่ทำให้ข้อเสนอแนะเข้าใจและนำไปใช้ง่าย Claude สามารถทำหน้าที่เป็นล่าม โดยนำการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งแต่บางครั้งก็กระชับของ Gemini และจัดวางไว้ในการสนทนาที่กำลังดำเนินอยู่ ทำให้ดำเนินการได้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนา แนวทางความร่วมมือนี้นำไปสู่:

โค้ดที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น: การรวมการสร้างเริ่มต้นของ Claude กับการตรวจสอบเชิงลึกของ Gemini ทำให้ได้ผลลัพธ์สุดท้ายที่แข็งแกร่ง มีประสิทธิภาพ และปราศจากข้อผิดพลาดที่ละเอียดอ่อนที่มักจะหลุดรอดไปได้
การแก้ปัญหาที่ได้รับการปรับปรุง: เมื่อเผชิญกับข้อบกพร่องที่ท้าทายหรือการตัดสินใจทางสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก "ความเห็นที่สอง" จาก AI ทรงพลังอีกตัวหนึ่ง ซึ่งส่งเสริมโซลูชันที่สร้างสรรค์และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน: การมอบหมายงานให้กับโมเดล AI ที่เหมาะสมที่สุดช่วยปรับปรุงกระบวนการพัฒนา โดยอัตโนมัติไม่เพียงแค่การสร้างโค้ด แต่ยังรวมถึงกระบวนการที่สำคัญของการตรวจสอบ การดีบัก และการเพิ่มประสิทธิภาพ
การพัฒนา AI เชิงสนทนา: การรวมระบบอำนวยความสะดวกในการ "สนทนา" ที่แท้จริงระหว่างโมเดล โดยที่ Claude สามารถนำเสนอแผนหรือส่วนย่อยของโค้ดให้ Gemini เพื่อขอข้อเสนอแนะ สร้างวงวนการปรับปรุงซ้ำที่มีประสิทธิภาพ

เบื้องหลัง: MCP เปิดใช้งาน Claude Code ที่ทำงานร่วมกันได้อย่างไร

ความมหัศจรรย์ที่ทำให้ AI ทำงานร่วมกันได้นี้คือ Model Context Protocol (MCP) ในการคำนวณ โปรโตคอลเป็นเพียงชุดกฎมาตรฐานสำหรับการสื่อสาร MCP เป็นมาตรฐานเปิดที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้โมเดล AI และเครื่องมือการพัฒนาที่แตกต่างกันสามารถพูดคุยกันได้ แบ่งปันบริบท และส่งงานไปมา ความสำคัญของมันไม่สามารถกล่าวเกินจริงได้ เนื่องจากมันปูทางไปสู่อนาคตของส่วนประกอบ AI ที่ทำงานร่วมกันได้และเสียบปลั๊กแล้วใช้งานได้

เซิร์ฟเวอร์ Gemini MCP เป็นเซิร์ฟเวอร์ขนาดเล็กที่ทำงานบนเครื่องของคุณ ซึ่งทำหน้าที่เป็นสะพาน หรือตัวกลางอัจฉริยะ ระหว่างแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป Claude ของคุณกับ Google Gemini Pro API

นี่คือรายละเอียดเพิ่มเติมของกระบวนการ โดยใช้การเปรียบเทียบสถาปนิกหลัก (Claude) และที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ (Gemini):

คำขอ: คุณซึ่งเป็นนักพัฒนา กำลังประชุมกับสถาปนิกหลักของคุณ Claude คุณขอให้ตรวจสอบโค้ดที่ซับซ้อนเพื่อหาช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น
การมอบหมาย: Claude รับรู้ว่าแม้จะสามารถทำการตรวจสอบเบื้องต้นได้ แต่ที่ปรึกษาด้านความปลอดภัยผู้เชี่ยวชาญจะดีกว่า มันจะรวบรวมโค้ด คำขอเฉพาะของคุณ ("ตรวจสอบช่องโหว่ด้านความปลอดภัย") และบริบทอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องจากการสนทนาของคุณ จากนั้นจะส่งแพ็คเกจนี้ไปยังผู้ประสานงานที่เชื่อถือได้ นั่นคือเซิร์ฟเวอร์ MCP
การติดต่อผู้เชี่ยวชาญ: เซิร์ฟเวอร์ MCP ได้รับแพ็คเกจจาก Claude มันรู้ว่าต้องติดต่อผู้เชี่ยวชาญ Gemini อย่างไร มันแปลคำขอภายในของ Claude เป็นการเรียก API ที่เป็นทางการและมีโครงสร้างที่โมเดล Gemini จะเข้าใจ ซึ่งรวมถึงข้อมูลประจำตัวที่ปลอดภัยของคุณ (คีย์ API)
การวิเคราะห์เชิงลึก: โมเดล Gemini ได้รับคำขอ ด้วยการใช้ฐานความรู้ขนาดใหญ่และหน้าต่างบริบท มันจะทำการวิเคราะห์โค้ดอย่างละเอียดและรอบคอบ ระบุข้อบกพร่องในการแทรกที่อาจเกิดขึ้น การจัดการข้อมูลที่ไม่ปลอดภัย และช่องโหว่อื่นๆ ที่อาจถูกมองข้ามในการตรวจสอบระดับพื้นผิว จากนั้นจะจัดทำรายงานรายละเอียดของสิ่งที่ค้นพบ
การส่งรายงานคืน: Gemini ส่งการวิเคราะห์โดยละเอียดกลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ MCP
การรวมและนำเสนอ: เซิร์ฟเวอร์ MCP ส่งต่อรายงานของ Gemini กลับไปยัง Claude จากนั้น Claude จะรวมข้อเสนอแนะจากผู้เชี่ยวชาญนี้เข้ากับการสนทนาที่กำลังดำเนินอยู่ โดยนำเสนอสิ่งที่ Gemini ค้นพบในรูปแบบที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย อาจสรุปความเสี่ยงที่สำคัญและแม้แต่แนะนำการเปลี่ยนแปลงโค้ดที่จำเป็นในการแก้ไขปัญหาเหล่านั้น

กระบวนการทั้งหมดนี้เกิดขึ้นอย่างราบรื่นในเบื้องหลัง ซึ่งมักจะใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที สร้างภาพลวงตาที่มีประสิทธิภาพของ AI ผู้ช่วยเดียวที่รวมกัน ซึ่งมีความสามารถที่น่าทึ่งมากมาย

ลงมือทำจริง: คู่มือทีละขั้นตอนสำหรับการรวม Claude Code

ตอนนี้ เรามาดูขั้นตอนปฏิบัติในการตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อเชื่อมต่อ Claude และ Gemini Pro คู่มือนี้ถือว่าคุณได้ติดตั้งแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป Claude ที่เข้ากันได้แล้ว

ขั้นตอนที่ 1: รับคีย์ Gemini API ของคุณ

สิ่งแรกและสำคัญที่สุด คุณจะต้องมีคีย์ API เพื่ออนุญาตให้เซิร์ฟเวอร์ของคุณเข้าถึง Gemini API ได้

ไปที่ Google AI Studio ออนไลน์
ลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชี Google ของคุณ คุณอาจต้องเปิดใช้งานบริการสำหรับบัญชีของคุณหากยังไม่ได้ดำเนินการ
สร้างโปรเจ็กต์ใหม่หรือเลือกโปรเจ็กต์ที่มีอยู่จากแดชบอร์ด
ไปที่ส่วน "API keys" ในเมนูด้านซ้าย
คลิกปุ่มเพื่อสร้างคีย์ API ใหม่
สิ่งสำคัญคือ ให้คัดลอกคีย์ API นี้และบันทึกไว้ในที่ปลอดภัย เช่น ตัวจัดการรหัสผ่าน คุณจะต้องใช้มันในขั้นตอนถัดไป และด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัย คุณอาจไม่สามารถดูได้อีกครั้ง

ขั้นตอนที่ 2: ติดตั้งและกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP

มีเซิร์ฟเวอร์ Gemini MCP ที่พัฒนาโดยชุมชนหลายตัวที่พร้อมใช้งานในรูปแบบโอเพนซอร์ส สำหรับคู่มือนี้ เราจะเน้นที่กระบวนการทั่วไปที่ใช้ได้กับการใช้งานส่วนใหญ่ที่ใช้ Node.js

โคลน Repository: เปิดเทอร์มินัลหรือ Command Prompt ของคุณ คุณจะต้องติดตั้ง Git โคลน repository ของเซิร์ฟเวอร์จากแพลตฟอร์มโฮสติ้งของมันBash

git clone <repository_url>

ไปยัง Directory: เปลี่ยน directory ปัจจุบันของคุณไปยังโฟลเดอร์ที่เพิ่งโคลนมาBash

cd <repository_folder_name>

ติดตั้ง Dependencies: โปรเจ็กต์เหล่านี้มักจะขึ้นอยู่กับ Node.js ติดตั้ง dependencies ที่จำเป็นโดยใช้ Node Package Manager (npm)Bash

npm install

ขั้นตอนที่ 3: กำหนดค่าแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป Claude

ถัดไป คุณต้องแจ้งให้แอปพลิเคชันเดสก์ท็อป Claude ของคุณทราบเกี่ยวกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ในเครื่องของคุณ

ค้นหาไฟล์กำหนดค่า Claude ของคุณ: ไฟล์นี้มักจะเป็นไฟล์ JSON ที่อยู่ในโฟลเดอร์ข้อมูลแอปพลิเคชันของผู้ใช้ของคุณ

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

แก้ไขไฟล์กำหนดค่า: เปิดไฟล์นี้ในโปรแกรมแก้ไขข้อความ คุณจะเพิ่มอ็อบเจ็กต์ JSON ใหม่เพื่อกำหนดเซิร์ฟเวอร์ Gemini MCP คุณต้องระบุพาธไปยังสคริปต์ที่เรียกใช้งานได้ของเซิร์ฟเวอร์และคีย์ Gemini API ของคุณ

นี่คือเทมเพลตของสิ่งที่ต้องเพิ่ม อย่าลืมแทนที่ "your_gemini_api_key" ด้วยคีย์จริงจากขั้นตอนที่ 1 และปรับพาธไฟล์ในอาร์เรย์ "command" ให้ตรงกับตำแหน่งที่ถูกต้องบนเครื่องของคุณJSON

{
  "mcpServers": {
    "gemini": {
      "command": [
        "node",
        "/path/to/your/cloned/repository/main.js"
      ],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_gemini_api_key"
      }
    }
  }
}

การวางคีย์ API ไว้ในบล็อก env เป็นวิธีปฏิบัติที่ปลอดภัยซึ่งป้องกันไม่ให้ถูกบันทึกหรือเปิดเผยโดยตรงในกระบวนการ Command Line

รีสตาร์ท Claude Desktop: เพื่อให้การเปลี่ยนแปลงมีผล คุณต้องออกจากและรีสตาร์ทแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป Claude ทั้งหมด

ขั้นตอนที่ 4: ตรวจสอบการติดตั้ง

เมื่อคุณรีสตาร์ท Claude แล้ว คุณสามารถตรวจสอบว่าการรวมระบบทำงานได้หรือไม่ คุณสามารถเรียกใช้เซิร์ฟเวอร์ได้โดยตรงโดยใช้ handle ที่กำหนดไว้ (โดยทั่วไปคือ @gemini)

ลองใช้ prompt ง่ายๆ ใน Claude:

@gemini --version หรือ @gemini --help

หากทุกอย่างได้รับการกำหนดค่าอย่างถูกต้อง คุณควรเห็นการตอบสนองโดยตรงจากเซิร์ฟเวอร์ Gemini MCP ที่ระบุสถานะหรือเวอร์ชันของมัน ซึ่งยืนยันว่า Claude กำลังสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ในเครื่องของคุณสำเร็จแล้ว

นำไปปฏิบัติ: กรณีการใช้งานจริงสำหรับ Claude Code และ Gemini

ตอนนี้ถึงส่วนที่น่าตื่นเต้น: การนำคู่หู AI ใหม่ของคุณไปใช้งาน กุญแจสำคัญคือการสร้าง prompt ที่ใช้จุดแข็งของแต่ละโมเดล

1. การตรวจสอบและ Refactoring โค้ดเชิงลึก

คุณเพิ่งเขียนฟังก์ชันใหม่เสร็จและต้องการให้แน่ใจว่าแข็งแกร่งและได้รับการปรับให้เหมาะสม

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: Claude จะส่งสิ่งนี้ไปยัง Gemini คุณสามารถคาดหวังการตอบสนองที่มีรายละเอียดหลายจุด Gemini อาจระบุกรณีขอบที่ละเอียดอ่อน (เช่น เกิดอะไรขึ้นกับรายการว่างหรือข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข) แนะนำอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น (เช่น การใช้ set สำหรับการค้นหาแทนที่จะเป็น list) และให้ส่วนย่อยของโค้ดที่ได้รับการ refactoring อย่างสมบูรณ์ซึ่งสะอาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

2. การสร้าง Unit Test ที่ครอบคลุม

การเขียน test case ที่ละเอียดด้วยตนเองใช้เวลานาน ให้ AI ทำงานหนักแทน

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: Gemini จะวิเคราะห์ตรรกะของฟังก์ชันและสร้างไฟล์ test ที่สมบูรณ์ สิ่งนี้จะไม่ใช่แค่ test "happy path" เท่านั้น มันน่าจะรวม test สำหรับประเภทข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เงื่อนไขขอบเขต (เช่น ศูนย์ ค่าสูงสุด) และกรณีขอบอื่นๆ ที่มนุษย์อาจมองข้ามไป ช่วยประหยัดเวลาทำงานของคุณได้หลายชั่วโมงและเพิ่ม code coverage ของคุณ

3. การดีบักปัญหาที่ไม่ชัดเจนและซับซ้อน

คุณติดอยู่กับข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่คลุมเครือและ stack trace ก็ไม่ช่วยอะไร

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: นี่คือจุดที่หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ของ Gemini ส่องประกาย มันสามารถวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างโค้ด component, call stack และข้อมูลที่ถูกส่งเข้ามา มันน่าจะระบุเหตุผลที่แน่นอนว่าทำไมตัวแปรเฉพาะจึงเป็น undefined ในขณะนั้นของการดำเนินการ และให้ส่วนย่อยของโค้ดที่แก้ไขแล้ว บ่อยครั้งพร้อมคำอธิบายข้อผิดพลาดทางตรรกะที่ซ่อนอยู่

อนาคตของการพัฒนาที่ใช้ AI ช่วยและบทบาทของ Claude Code

การรวม Claude Code และ Gemini Pro ผ่านเซิร์ฟเวอร์ MCP เป็นมากกว่าเทคนิคทางเทคนิคที่ชาญฉลาด มันคือการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ที่ลึกซึ้ง มันบ่งชี้ถึงการย้ายออกจากเครื่องมือ AI แบบรวมศูนย์ไปสู่ระบบนิเวศที่ยืดหยุ่นและเป็นโมดูลาร์ ซึ่งนักพัฒนาทำหน้าที่เป็นผู้ควบคุม นำผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมมาใช้สำหรับแต่ละส่วนของกระบวนการสร้างสรรค์ แนวทางความร่วมมือนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อนมากขึ้น เขียนโค้ดที่มีคุณภาพสูงขึ้น และท้ายที่สุด สร้างนวัตกรรมได้เร็วขึ้น

เมื่อโมเดลยังคงมีความเชี่ยวชาญ ความสามารถในการรวมความสามารถของพวกมันเข้าด้วยกันอย่างราบรื่นนี้จะกลายเป็นสิ่งจำเป็น ไม่ใช่แค่ข้อได้เปรียบเท่านั้น ด้วยการดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อตั้งค่าการรวมระบบนี้ คุณไม่ได้เพียงแค่ปรับปรุงขั้นตอนการทำงานของคุณในวันนี้เท่านั้น แต่คุณกำลังวางตำแหน่งตัวเองไว้ที่แนวหน้าของคลื่นลูกใหม่ของการพัฒนาซอฟต์แวร์ อนาคตของการเขียนโค้ดคือการทำงานร่วมกัน และด้วย Claude และ Gemini ที่ทำงานร่วมกันบนเดสก์ท็อปของคุณ อนาคตนั้นก็มาถึงแล้ว

💡

button