עושים תוכנה Osim Tochna

רשת עושים היסטוריה

194 פרקים

עמית בן דור, ראש תחום בינה מלאכותית ולמידת מכונה בAura מגיש פודקאסט למפתחים ומפתחות, ולכל מי שרוצה להבין ממה עשוי העולם המפוקסל שנבלע בבטן האלגוריתם. בכל פרק הוא מוביל שיחות עומק עם אנשי ונשות מקצוע מהתעשייה על קוד, ארכיטקטורה, תהליכי פיתוח ואתגרי היום יום בצוותים, ומשלב סיפורים אישיים ותובנות קריירה. לפודקאסטים נוספים בקרו ב״רשת עושים היסטוריה״ 🚀

האזן ב-Apple אתר הפודקאסט

סיכום מעמיק · מתוך הפרקנוצר אוטומטית מתמלול AI

כדי להוביל את מהפכת ה-AI בארגון מתחילים לא מבניית אייג'נטים אלא מהבנה תיאורטית של מודלי שפה ומ-education לעובדים.

עמית בן דור מארח את שר כרמל, דיירקטור של AI Enablement במיקסטיילס ומייסד קהילת סקוויד קלאב, לשיחה על איך מטמיעים AI ואייג'נטים בארגונים ומביאים אותם לפרודקשן. שר מסביר שהצעד הראשון אינו בניית אייג'נטים או פלטפורמות אלא education — סדנאות קצרות שמלמדות עובדים, כולל לא-טכניים, לעבוד עם הכלים, וכי האימפקט הגדול ביותר שהיה לו בחברות קודמות כמו פלר נבע דווקא מהדרכת המהנדסים. בלב השיחה עומדת הטענה שכדי להיות טוב באמת חייבים ידע תיאורטי על LLM-ים: context window, knowledge cut-off ונתוני האימון, כי כל בעיות האייג'נטים מתנקזות בסוף לשאלה מה נכנס לחלון הקונטקסט. הפרק מתאים למהנדסים, מובילי AI בארגונים ומי שרוצה להבין כיצד להעריך פיצ'רים חדשים של כלים כמו קלוד קוד וקודקס. שר גם מביע אופטימיות שישראל, כ'עם של נינג'ות', יכולה להוביל את מהפכת האייג'נטים וההארנס מעל ה-LLM.

אל תתחילו מבניית אייג'נטים או פלטפורמות — מתחילים מ-education וסדנאות, שהן הקטליזטור לכל התהליכים שאחריהם.
ידע תיאורטי על LLM-ים הוא בסיס הכרחי: מי שמבין context window, knowledge cut-off והרכב נתוני האימון יודע לאבחן למה משימה נכשלת במקום סתם לטעון ש'המודל לא עובד'.
כל בעיות האייג'נטים מתנקזות לשאלה אחת — מה נכנס לחלון הקונטקסט; הדגמה: ב-30-40 אלף הטוקנים הראשונים המודל חד כנינג'ה, וככל שמתקרבים למיליון איכות הביצוע יורדת.
חלון קונטקסט גדול יותר לא 'יפתור' את הבעיה — כמו CPU, RAM ודיסק, הריסורסים תמיד מוגבלים, ולכן צריך קומפקטיזציה ושמירת ארטיפקטים בדרך.
מבחן לקמוס לרמת הידע שלכם: כשיוצא פיצ'ר חדש (למשל plan mode בקלוד קוד) אתם אמורים להרגיש 'בניתי את זה כבר' או 'חיכיתי לזה' — אם לא הבנתם מה הוא פותר, סימן שצריך להעמיק.
ממורי הוא עדיין בעיה לא פתורה ו'חצי אינג'ינירית'; הצהרות מסוג 'פטרתי את בעיית הממורי' לרוב מבלבלות את המוח ואין להתרגש מהן.

השאלה הבולטת בפרק

איך בכלל בונים education בעולם שמשתנה כל הזמן ואין בו עדיין 'תורה' מסודרת כמו שהייתה במהפכות קודמות?

סיכום AIנוצר אוטומטית על בסיס תיאור הפודקאסט

עמית בן דור מנהל שיחות עומק עם אנשי מקצוע מהתעשייה על קוד, ארכיטקטורה ותהליכי פיתוח, למפתחים ולסקרנים.

מבית רשת עושים היסטוריה, בהגשת עמית בן דור
עוסק בקוד, ארכיטקטורה, תהליכי פיתוח ואתגרי צוות
שיחות עומק עם אנשי ונשות מקצוע מהתעשייה
משלב סיפורים אישיים ותובנות קריירה

"עושים תוכנה" הוא פודקאסט מבית רשת עושים היסטוריה, בהגשת עמית בן דור, ראש תחום בינה מלאכותית ולמידת מכונה בחברת Aura.

הפודקאסט מיועד למפתחים ומפתחות, ולכל מי שרוצה להבין ממה עשוי העולם הדיגיטלי שנבלע בבטן האלגוריתם. זו הזמנה להציץ מאחורי הקלעים של עולם התוכנה.

בכל פרק מוביל בן דור שיחות עומק עם אנשי ונשות מקצוע מהתעשייה. הנושאים נעים בין קוד, ארכיטקטורה ותהליכי פיתוח ועד אתגרי היום-יום של עבודה בצוותים.

לצד הצד הטכני, הפודקאסט משלב סיפורים אישיים ותובנות קריירה. כך הוא מצליח לדבר גם אל הצד המקצועי וגם אל הצד האנושי של מי שעוסקים בפיתוח תוכנה.

תוכנהפיתוחקודהייטקקריירהעושים היסטוריה

הפרק האחרון1 ביוני 2026

הAI לא טועה אתם פשוט משתמשים בו לא נכון [עושים תוכנה]

אמ;לקסיכום הפרק ב-AI▾

ה-AI לא טועה - אתם פשוט משתמשים בו לא נכון. עם סהר כרמל.

שיחה עם סהר כרמל שמפרק את ההייפ סביב אייג'נטים וכלים כמו Claude Code, מתוך ניסיון של 50 סדנאות הטמעה. נדון איך לגשת להטמעת AI בארגונים, איך יוצרים אימפקט גם במחלקות לא טכנולוגיות ומה עדיין לא עובד. מתאים למי שרוצה להטמיע AI בעבודה בצורה אפקטיבית.

איך יוצרים אימפקט מ-AI גם במחלקות שאינן טכנולוגיות
התובנה שהבעיה לרוב אינה ב-AI אלא בדרך השימוש בו

פרקים אחרונים

הAI לא טועה אתם פשוט משתמשים בו לא נכון [עושים תוכנה]
1 ביוני 20261 שע׳ 6 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק▾
ה-AI לא טועה - אתם פשוט משתמשים בו לא נכון. עם סהר כרמל.
שיחה עם סהר כרמל שמפרק את ההייפ סביב אייג'נטים וכלים כמו Claude Code, מתוך ניסיון של 50 סדנאות הטמעה. נדון איך לגשת להטמעת AI בארגונים, איך יוצרים אימפקט גם במחלקות לא טכנולוגיות ומה עדיין לא עובד. מתאים למי שרוצה להטמיע AI בעבודה בצורה אפקטיבית.
- איך יוצרים אימפקט מ-AI גם במחלקות שאינן טכנולוגיות
- התובנה שהבעיה לרוב אינה ב-AI אלא בדרך השימוש בו
הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
איך באמת מריצים LLM בסקייל עצום? [עושים תוכנה]
18 במאי 202641 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק▾
איך באמת מריצים LLM בסקייל עצום? עם מייק ארליכסון.
שיחה טכנית עמוקה עם מייק ארליכסון על עולם ה-inference: איך מאות מיליארדי פרמטרים נדחסים על עשרות GPUs ומשרתים אלפי משתמשים במקביל. נדון KV cache, batching, ההבדל בין prefill ל-decode, חלוקת מודל בין GPUs ו-Mixture of Experts. מתאים למהנדסים שרוצים להריץ מודלים בעצמם.
- ההבדל בין prefill ל-decode ותפקיד ה-KV cache וה-batching בהרצת LLM בסקייל
- מדוע inference הפך לאחד התחומים הקריטיים ביותר בעולם ה-AI
הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
כשאייג׳נטים נשברים [עושים תוכנה]
5 באפריל 202635 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק▾
כשאייג'נטים נשברים: מה עושים כש-AI ממציא מוצר שלא קיים? עם אלמוג בקו.
שיחה עם אלמוג בקו על השיטות להתמודד עם תקלות באייג'נטים - מה עושים כשהאייג'נט ממציא ללקוח מוצר שלא קיים. נדון Root cause analysis בעידן ה-AI, איתור שגיאות ו-Evals. מתאים למפתחים שבונים מערכות מבוססות אייג'נטים.
- איך עושים Root cause analysis לכשל של אייג'נט שהמציא מידע שגוי
- תפקיד ה-Evals באיתור ומניעת שגיאות באייג'נטים
הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
בינה מלאכותית בפרודקשן: מציאות מול דמיון [עושים תוכנה]
23 בפברואר 202641 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק▾
בינה מלאכותית בפרודקשן: מציאות מול דמיון. עם רן בר זיק.
שיחה עם רן בר זיק, מפתח ב-CyberArk, על המסע מפיתוח דמו של מערכת מבוססת LLM רב-מודאלי ועד הבאתה ל-Production אמיתי. נדון באתגרים שאף דמו בלינקדאין לא מראה: הזיות המודל, בעיות אבטחה, ניהול עלויות (FinOps) ומדידת איכות. פרק חובה למי שרוצה להבין את הפער בין ההייפ לשטח.
- האתגרים האמיתיים של AI בפרודקשן - הזיות, אבטחה, FinOps ומדידת איכות - שדמו לעולם לא מראה
הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
בינה מלאכותית 2026. מה מצפה לנו? [עושים תוכנה]
9 בפברואר 202644 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק▾
בינה מלאכותית 2026: מה מצפה לנו? עם אורי אליבייב.
שיחה עם אורי אליבייב, מייסד קהילת MDLI, על ניתוח השנה שעברה ומה שמחכה ב-2026: עתיד ה-Agents, מודלי שפה קטנים (SLM), שוק העבודה המשתנה, המרוץ הסיני ב-Open Source והכיוון של הענקיות ב-GenAI. מתאים למי שרוצה תמונת מצב ומגמות בתחום ה-AI.
- מגמות 2026: עליית מודלי השפה הקטנים (SLM) והמרוץ הסיני ב-Open Source
הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
קלוד קוד [עושים תוכנה]
26 בינואר 202651 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק▾
קלוד קוד: כל מה שצריך לדעת על Claude Code. עם עידן בניון.
שיחה עם עידן בניון שעושה סדר ב-Claude Code - הכלי שהתפוצץ בתוך Anthropic ויצא לעולם. נדון מהמושגים הבסיסיים כמו Skills ו-Hooks, דרך ההגדרות שעושות את ההבדל, ועד ה-Workflow האישי שלו וטיפים שכנראה לא הכרתם. מתאים למפתחים שרוצים להעמיק ב-Claude Code.
- מושגי היסוד של Claude Code - Skills ו-Hooks - וההגדרות שעושות את ההבדל
הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.