איך רועי מן מתאר את השינוי בוויז'ן של חברת מאנדי בעקבות שילוב AI במוצר?

רועי מסביר שמאנדי עברה טרנספורמציה משמעותית בוויז'ן שלה, מהתמקדות בניהול עבודה בלבד למיקוד גם בביצוע העבודה עצמה, עם דגש על AI שמעצים אנשים וצוותים, תוך השקת פלטפורמה חדשה הכוללת אייג'נטים שמסייעים בבניית צוותים וביצוע משימות.

מה האתגרים הפסיכולוגיים והארגוניים שזיהה רועי מן בהטמעת אייג'נטים מבוססי AI בארגונים?

רועי מדגיש את הפחד מחוסר שליטה והחשש שהאייג'נטים יחליפו את העובדים, ומספר על מקרה שבו מתכנת בארגון עבר שינוי תפיסתי והחל לראות את עצמו כמפעיל אייג'נטים ולא רק כמתכנת, מה שמדגים את הצורך בשינוי הגדרת התפקיד והקבלה של הכלים החדשים.

כיצד רועי מן מתאר את ההבדלים בין הדור השני של אייג'נטים לבין הדור השלישי, ומה היתרונות של הדור השלישי?

הדור השני מתאפיין באורקסטרציה של אייג'נטים עם מערכות אוטומציה ו-workflows דטרמיניסטיים, בעוד הדור השלישי כולל אייג'נטים self-reflecting ו-self-improving, שמסוגלים להעריך את ביצועיהם, לשפר את עצמם ולבנות את המערכת שלהם בעצמם, מה שמפחית את הצורך בצוותי פיתוח גדולים סביבם.

מהן הדוגמאות הקונקרטיות שרועי מן נותן לשימוש מוצלח של אייג'נטים במאנדי?

רועי מציין דוגמה של אייג'נט שמכין אנשי מכירות לשיחות על ידי איסוף מידע מקיף מסלספורס, אימיילים וראיונות, מה שמעלה את שיעור הסגירה; בנוסף, אייג'נט שעובר על מאות אלפי דפי נחיתה כדי לבדוק קישורים שבורים והתאמת מסרים, ואייג'נט משפטי שבודק חוזים ומבצע רדליין.

איך רועי מן מתייחס לאתגר התמחור של חברות SaaS בעולם המשתנה של AI ומה העצה שלו ליזמים בתחום?

רויימן מדגיש שהשוק לא יציב ושהיכולת להשתנות היא המפתח להצלחה; הוא מציע ליזמים להתמקד בתמחור מבוסס ערך ללקוח ולא רק בעלות התשתית, ולשאוף ליצירת מוצר עם פרודקט-מרקט פיט שמוביל ל'שאט אפ אנד טייק מיי מאני', תוך התמקדות בכיוון השוק העתידי ולא רק בהווה.

מהי תזת הארביטראז' הגיאוגרפי שעל בסיסה הוקמה חברת וונדרפול?

לפי רועי ללזר, טכנולוגיות חדשות מאומצות לרוב תחילה בארצות הברית, וקיים עיכוב של מספר שנים עד שהן מגיעות לאירופה, לאסיה ולאמריקה הלטינית. וונדרפול מנצלת את הפער הזה על ידי האצת אימוץ של פתרונות AI בארגונים מחוץ לארצות הברית, שוק שרוב היזמים נמנעים מלפנות אליו בתחילת הדרך.

כיצד סוכן ה-AI שפיתחה וונדרפול מייעל את תהליך בקשת המשכנתה בבנקים?

הסוכן עובר על מסמכי הלקוח, מחלץ את המידע ומצליב אותו מול מערכות הבנק כדי לבדוק עמידה בתנאים. אם חסר מסמך, הסוכן פונה ישירות ללקוח תוך דקות בודדות ומביא את הבקשה למצב סופי שבו מוצגים תנאי המשכנתה, תהליך שבעבר ארך בין יומיים לשבוע.

מדוע לטענת רועי ללזר שווי החוזה השנתי בפתרונות AI גבוה משמעותית מאשר במודל SaaS מסורתי?

לדברי ללזר, מוצרי SaaS בעיקר מסייעים לעובדים ומייעלים תהליכים, ולכן ה-ACV במדינות כמו יוון נע סביב 100 עד 500 אלף דולר. לעומת זאת, סוכני AI מחליפים משימות שלמות שנעשות בידי אלפי עובדים, מה שמאפשר לספק ערך שמצדיק חוזים בהיקף של מיליוני דולרים.

איזה שילוב בין שני פלייבוקים עסקיים מיישמת וונדרפול בצמיחה שלה?

החברה משלבת בין מודל ההתרחבות של Wolt, שהתמקדה בערים קטנות ושווקים מקומיים שנזנחו על ידי שחקניות גדולות, לבין האסטרטגיה של Vast Data של פנייה לאנטרפרייזים ענקיים מיומה הראשון. שילוב זה מאפשר לוונדרפול לפעול בלמעלה מ-30 מדינות ולבנות בכל מדינה אופרציה מקומית מול ארגוני ענק.

מהי מערכת ההפעלה שוס דאטה מפתחת וכיצד היא תורמת לאימון מודלים של AI?

שוס דאטה מפתחת מערכת הפעלה לדאטה של AI שמאפשרת לשמור, לעבד ולנהל מידע בפלטפורמה אחת. המערכת תומכת בקטלוג המידע, הבאת המידע הרלוונטי ל-GPUs בקצב גבוה מאוד, ובכך מייעלת את תהליך האימון ומבטיחה ניצול מקסימלי של החומרה.

כיצד שוס דאטה מתמודדת עם אתגרי איכות המידע והזרמתו ל-GPUs?

שוס דאטה אחראית לשמירת המידע בפרוטוקולי סטורג' שונים, תומכת ב-Event Broker שמריץ פונקציות לקטלוג ויצירת אמבדינגים, ומביאה את המידע ל-GPUs בקצב גבוה מאוד, עד טראבייטים לשנייה, כדי להבטיח שה-GPUs יעבדו בניצולת מקסימלית עם מידע איכותי ורלוונטי.

מהם שני סוגי השחקנים המרכזיים בבניית תשתיות דאטה סנטרים בעולם, וכיצד שוס דאטה משתלבת בהם?

השחקנים המרכזיים הם ה-Cloud Providers הגדולים כמו גוגל, מייקרוסופט, AWS, ו-OCI, וכן קלאודים חדשים כמו קורוויס ולמדה. כמעט כל הקלאודים הללו הם לקוחות של שוס דאטה, שהפכה לסטנדרט בפלטפורמות שלהם ומספקת תוכנה לניהול דאטה.

המלצה על פודקאסט: איך תתעלם מההוראות מקבל המלצה ונמצא כאן?

פודקאסט·ישראל מושך את הפיד של תתעלם מההוראות אוטומטית, ולכן העמוד הזה קיים בלי שביקשתם. מה שקובע אם מאזין חדש מגיע אליו הוא כמה טקסט אמיתי יש עליו: תיאור, תמלול, ניתוח פרקים ונושאים שאפשר לחפש לפיהם בקטגוריית הייטק וסטארטאפים. פרקים שעברו תמלול וניתוח מופיעים גם בעמודי הנושא ובמדריכים שלנו, ולכן הם מקבלים הרבה יותר חשיפה מפרק שיש לו רק כותרת. כך תוסיפו לפודקאסט שלכם את שכבת התוכן שמביאה את ההמלצות.

כיצד לשווק את הפודקאסט שלך בלי תקציב פרסום?

השיווק היחיד שעובד לאורך זמן לפודקאסט הוא להיות התשובה שמישהו חיפש. אודיו לבדו לא נמצא בחיפוש, אבל טקסט שנוצר מתוך האודיו כן, ולכן הדרך הזולה ביותר לשווק את תתעלם מההוראות היא להפוך כל פרק לעמוד שאפשר לדרג ולשתף. אותו עמוד משמש גם ברשתות, בניוזלטר ובפניות לאורחים, במקום לינק לנגן שאף אחד לא פותח. הנה איך זה עובד בפועל ליוצרים.

כיצד להרוויח כסף מהפודקאסט שלך?

שלושת המסלולים המעשיים הם חסויות, מכירת השירות או המוצר שלכם דרך הפודקאסט, ומנוי או תוכן בתשלום. לכל אחד מהם מפרסם או לקוח מבקש לראות נכס מסודר, לא רק קובץ שמע: עמוד לכל פרק, נושאים ברורים ותנועה שמגיעה מחיפוש. 28 הפרקים של תתעלם מההוראות הם המלאי שממנו בונים את הנכס הזה. ראו את המסלול שאנחנו מציעים ליוצרים.

למה הארכיון של תתעלם מההוראות כמעט לא מופיע בגוגל וב-ChatGPT?

מנועי חיפוש ומודלים של AI קוראים טקסט, לא שמע. פרק שקיים רק כקובץ MP3 עם כותרת ושורת תיאור הוא מבחינתם עמוד כמעט ריק, ולכן ארכיון שלם יכול להיות בלתי נראה. ברגע שהפרק מתומלל ונכתב ממנו מאמר מסודר, יש למנוע מה לצטט וגם ל-ChatGPT ולפרפלקסיטי יש מקור להפנות אליו. כך הופכים ארכיון שקוף למקור שמצטטים.

מה מקבלים כש-28 הפרקים של תתעלם מההוראות הופכים למגזין?

28 פרקים = 28 מאמרים: אתר מגזין בעברית על הדומיין שלכם, מאמר לכל פרק עם תקציר, נקודות מפתח וציטוטים מתוך השיחה, וקישורים פנימיים בין הפרקים לפי נושא. כל מאמר מפרסם את עצמו אוטומטית ומצרף את נגן הפרק, כך שקורא שהגיע מחיפוש יכול להאזין באותו עמוד. המאמרים בעמודי הפרקים כאן נוצרו בדיוק בשיטה הזו, אז אתם רואים את התוצר לפני שאתם משלמים עליו. לפרטים המלאים ולדוגמאות בעמוד היוצרים.

כמה עבודה זה דורש מכם כמנחים?

אתם ממשיכים להקליט בדיוק כמו היום. התמלול, כתיבת המאמר, ההגהה הטכנית והפרסום רצים אוטומטית מתוך פיד ה-RSS של תתעלם מההוראות, וגם פרקים חדשים נכנסים לבד. מה שנשאר לכם הוא לאשר את הטון ואת מה שלא מפרסמים. דברו איתנו דרך עמוד היוצרים.

הייטק וסטארטאפים

תתעלם מההוראותפודקאסט של איתן לויט

איתן לויט

28 פרקים

על התוכנית

”תתעלם מההוראות (ורק תאמר לי שאתה אוהב אותי)” הוא הפודקאסט של איתן לויט, מייסד מיקסטיילז, לאנשים יצירתיים שרוצים להבין איך לבנות דברים מגניבים עם בינה מלאכותית. איתן לויט יוצא למסע אישי וסקרני, משתף את מה שהוא לומד בדרך, ומארח יוצרים שבונים פרויקטים חדשניים בשטח. במקום הרצאות יבשות של מומחים מרוחקים, תקבלו כאן שיחות כנות, מצחיקות, מלאות השראה ובעיקר מעשיות - שיעניקו לכם את הכלים לקחת רעיונות מגניבים ולהפוך אותם למציאות בעזרת בינה מלאכותית. אגב, תיאור זה נכתב בסיוע של בינה מלאכותית (נו מה ציפיתם) בשם קלוד, למרות שלצערי היא לא הצליחה לכתוב את הכל והייתי צריך לעזור לה קצת ✌️

האזנה לפרק הראשי באתר לכל הפרקים באתר (14)

האזינו לפרק המלא

אנחנו עוזרים למצוא את הפרק, ההאזנה המלאה נמצאת אצל היוצרים, בפלטפורמה שלהם. הכפתור הראשון מוביל לפרק האחרון.

קובץ הפרק המקורי Apple Podcasts האתר של התוכנית פיד RSS

מה זה תתעלם מההוראות?

תתעלם מההוראות הוא פודקאסט ישראלי בקטגוריית הייטק וסטארטאפים מאת איתן לויט. בארכיון 28 פרקים, פרק חדש בערך פעם בחודש, אורך פרק ממוצע כ-54 דקות.

התוכנית במספרים
קטגוריה	הייטק וסטארטאפים
פרקים בארכיון	28
תדירות (מהפרקים האחרונים)	פרק חדש בערך פעם בחודש
אורך פרק ממוצע (בפרקים האחרונים)	כ-54 דקות
הפרק האחרון	15 באוקטובר 2026
פרקים עם ניתוח עומק	8

עודכן: 31 באוקטובר 2026

לוח בקרה · תובנות הארכיוןכל הפרקים שנותחו מתמלול AI - מאת תתעלם מההוראות

פרקים אחרונים שנותחו

תובנות זהב

שאלות בולטות

4.4

תובנות לפרק

תובנות הזהב מהארכיון

בדיקות פנטסטינג ידניות הופכות ללא פרקטיות בעידן שבו תוקפים משתמשים באוטומציה מבוססת מודלי שפה.
השקעה במעבדות בדיקה פנימיות וביצוע איבלים (evals) רציפים הם קריטיים להבנת יכולות המודל והתאמתו למשימות אבטחה.
התחרות בין ספקי המודלים לבין חברות המפתחות סוכני סייבר יוצרת דינמיקה שבה היתרון היחסי עובר מהמודל הגנרי לפתרון הייעודי (הארנס).
הערך המוסף של חברות סייבר מודרניות טמון ביכולת לבנות שכבת תוכנה המנהלת את המודל, הזיכרון והכלים שלו בצורה ממוקדת למשימה.
אג'נטים לא לקחו Outreach והפכו אותו ל-10X; הם יוצרים סוג שיווק אחר במקומות שאין לבני אדם יתרון, כמו להבין חיבורים בין עשרה סאב-רדיטים.
בלינקדאין 18 עד 60 הדקות הראשונות קובעות ויראליות, ואחרי זה דחיפה, שליחה או מודעות כמעט לא משנות.
ב-99 אחוז מהמקרים בפרודקשן זה או workflow עם שלבים שמשתמש ב-AI, או אג'נט אוטונומי שיכול ללמוד; הרמס ו-OpenClaw בצד האוטונומי, ו-n8n עד Lovable בצד הסקריפט.
חברת 10X שהבטיחה SDR עם מחקר וקונברז'ן לא עבדה לדבריו בגלל שרשרת טכנית: לא היה API נורמלי ללינקדאין, חלון הקונטקסט נגמר, והפנייה יצאה עם ידע חלקי.
עתיד השיווק הוא לא GTM אחד אלא אלף GTMים: 700 אלף מסרים במקביל בלי שהחברה תקרוס ממשאבים.
אין דאטה לאימון על פריצות דרך, כי חוקרים מפרסמים רק את הנתיב שהצליח ולא את כל הניסיונות וה-backtracking שקדמו לו.
בלי וריפייר טוב אי אפשר אפילו לייצר דאטה אמין, כי לא יודעים אם זוגות הקלט והפלט שנוצרו נכונים.
לדבריו, הרבה מהקרנלים של קרסר שעברו את הטסטים של NVIDIA התגלו כ-reward hacks, והאימון איתם התפוצץ באמצע.
אינטליגנציה שמודל צובר בסשן ארוך נעלמת עם ה-KV cache בסופו, וקובץ skill הוא תחליף חלקי בלבד, כמו לקרוא מאמר במקום לדבר עם המדען שכתב אותו.
לטענתו, אימון מודלים שיחליפו מדענים הוא פחות או יותר הרכיב החסר ל-recursive self-improvement, ולכן צריך להיות מודעים לסיכון.
אג'נטים צריכים לקבל משימות בהקשר רחב ולא רק תפקידים מצומצמים כדי לעבוד טוב יותר.
הטמעת AI בארגון מלווה בפחד וחוסר שליטה, ויש צורך בתהליך הדרגתי של בניית אמון.
ארכיטקטורת האג'נטים במאנדי משלבת workflow דטרמיניסטי עם יכולות שיפור עצמי ויצירתיות.
המחיר והמודל העסקי של AI צריכים להיות מבוססים על הערך ללקוח ולא רק על עלות המודל.
ממשק המשתמש של האג'נטים חייב להיות מותאם לבני אדם כדי להקל על השימוש והאימוץ.
וונדרפול מתמקדת באימוץ AI בארגונים מסורתיים תוך שימוש בטכנולוגיות מתקדמות.
החברה רואה את עצמה כשותפה אסטרטגית לארגונים, ולא רק כספקית שירותים.
הצמיחה המהירה של החברה נובעת מהביקוש הגובר לטכנולוגיות AI בשוק.
החברה מפעילה מודלים גמישים שמאפשרים לה להתאים את הפתרונות שלה לצרכים שונים של לקוחות.
הטכנולוגיות שהחברה מפתחת מאפשרות לארגונים לבצע אוטומציה של תהליכים פנימיים בצורה יעילה.

ועוד 11 תובנות לאורך הפרקים…

השאלות הבולטות בארכיון

כשמודלי הבינה המלאכותית ממש טובים בסייבר; עם פבל גורביץ׳ | #26

כיצד ארגון צריך לשנות את תהליכי הפיתוח והאבטחה שלו כדי להתמודד עם מציאות שבה לכל תוקף יש גישה לכלים ברמה של צוותי פריצה מקצועיים?

איך AI משנה את עולם השיווק? עם מיקי חסלבסקי מ-enso | #28

האם לראשונה באמת AI הופך להיות ממש משמעותי בעולם ה-growth/marketing?

מאחורי AAI הישראלית שבונה מדען בינה מלאכותית: עם יואב לוין | #29

אם GPT ו-Claude כבר פותרים בעיות פתוחות כמו נאוויר סטוקס, האם הם לא נמצאים באותו טראג'קטורי, ומה בעצם ההבדל?

״להחליף מנוע של F16 באוויר״: עם רועי מן ממאנדיי | #25

איך ניתן להבטיח שאג'נטים אוטונומיים ישתלבו בצורה יעילה עם צוותי עבודה אנושיים וימנעו אנטגוניזם פנימי בארגון?

בדרך ל-100 מיליון דולר הכנסות עם רועי ללזר מוונדרפול | #24

איך אתם מתכננים להמשיך להתרחב בשוק הבינלאומי?

איך הגיעה ואסט דאטה לשווי 30 מיליארד דולר? עם שחר פיינבליט | #22

מה היתרון של מערכת הפעלה לדאטה של AI?

מעובדת מספר 21 למנכ״לית מיקסטיילס: שי אייל | #21

מה חשוב בחיים?

האיש מאחורי קהילת יזמי הבינה המלאכותית |עידן בניון #20

איך אתה מסביר את הפער בין הקהילות לעולם האמיתי?

8 פרקים = 8 מאמרים אפשריים. כל פרק בארכיון יכול להפוך למאמר עברי SEO/GEO שמדורג בגוגל ומצוטט במנועי AI.

כרטיס ביצועי התוכן המלא של תתעלם מההוראות זה הפודקאסט שלי - דברו איתי זה הפודקאסט שלך? קבל גישה לדוח

נושאים שהתוכנית עוסקת בהם

בינה מלאכותית תקשורת ופרסום ספרות וספרים נדל"ן ודיור יזמות וסטארטאפים כושר ואימונים

פרקים עם ניתוח מלא

הפרק האחרון15 באוקטובר 2026

מאחורי AAI הישראלית שבונה מדען בינה מלאכותית: עם יואב לוין | #29

פרקים אחרונים

מאחורי AAI הישראלית שבונה מדען בינה מלאכותית: עם יואב לוין | #29
15 באוקטובר 202651 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
יואב לוין, חבר סגל במדעי המחשב באוניברסיטת תל אביב ומייסד שותף ב-WAI, מונה ארבעה חסמים בדרך למדען AI: מעט דאטה בקצה הידע האנושי, קושי לוודא נכונות, חיפוש לא ליניארי עם הרבה נקודות אי ודאות, ואינטליגנציה שנבנית בסשן ומתאדה כשהוא נסגר. בבנצ'מארק שפרסמה החברה בתכנות דינמי, המודלים המתקדמים נבלמו אחרי שלושה עד חמישה צעדים לא טריוויאליים ברצף. המערכת שלהם, וורפספיד, מכוונת קודם כל להנדסת ביצועים: לדבריו היא הגיעה להאצה של פי 3 בבנצ'מארק של NVIDIA בפחות מיום, לעומת 1.38x של קרסר אחרי 3.5 שבועות, והאיצה את פנדז פי 38. המוצר הראשון, שמתוכנן לצאת ב-GTC, הוא קומפיילר אינטליגנטי לזמן ריצה, עם וריפיקציה שמבטיחה שהקוד המהיר יישאר נכון.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- אין דאטה לאימון על פריצות דרך, כי חוקרים מפרסמים רק את הנתיב שהצליח ולא את כל הניסיונות וה-backtracking שקדמו לו.
- בלי וריפייר טוב אי אפשר אפילו לייצר דאטה אמין, כי לא יודעים אם זוגות הקלט והפלט שנוצרו נכונים.
- לדבריו, הרבה מהקרנלים של קרסר שעברו את הטסטים של NVIDIA התגלו כ-reward hacks, והאימון איתם התפוצץ באמצע.
- אינטליגנציה שמודל צובר בסשן ארוך נעלמת עם ה-KV cache בסופו, וקובץ skill הוא תחליף חלקי בלבד, כמו לקרוא מאמר במקום לדבר עם המדען שכתב אותו.
- לטענתו, אימון מודלים שיחליפו מדענים הוא פחות או יותר הרכיב החסר ל-recursive self-improvement, ולכן צריך להיות מודעים לסיכון.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
כשמודלי הבינה המלאכותית ממש טובים בסייבר; עם פבל גורביץ׳ | #26
20 ביולי 20261 שע׳ 8 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
פבל גורביץ' מסביר כיצד מודלי בינה מלאכותית מסוגלים כיום לאתר חולשות אבטחה מורכבות במהירות וביעילות גבוהה יותר מצוותים אנושיים. התחום עובר משימוש בבדיקות תקופתיות יקרות לפתרונות אוטומטיים רציפים המשתלבים בתהליכי הפיתוח. האתגר המרכזי של חברות כיום הוא לא רק זיהוי הבאגים, אלא היכולת לתקן אותם במהירות בסביבות עבודה מורכבות.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- בדיקות פנטסטינג ידניות הופכות ללא פרקטיות בעידן שבו תוקפים משתמשים באוטומציה מבוססת מודלי שפה.
- השקעה במעבדות בדיקה פנימיות וביצוע איבלים (evals) רציפים הם קריטיים להבנת יכולות המודל והתאמתו למשימות אבטחה.
- התחרות בין ספקי המודלים לבין חברות המפתחות סוכני סייבר יוצרת דינמיקה שבה היתרון היחסי עובר מהמודל הגנרי לפתרון הייעודי (הארנס).
- הערך המוסף של חברות סייבר מודרניות טמון ביכולת לבנות שכבת תוכנה המנהלת את המודל, הזיכרון והכלים שלו בצורה ממוקדת למשימה.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
מעבדת האבטחה הישראלית ל-AI; עם דן להב מאירגולר | #27
13 באוגוסט 20261 שע׳ 5 דק׳
איך AI משנה את עולם השיווק? עם מיקי חסלבסקי מ-enso | #28
8 בספטמבר 202648 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
מיקי חסלבסקי מ-enso מתאר שיווק עם אג'נטים כחיפוש פרצות הפצה: להבין חיבורים בין סאב-רדיטים, להשלים מידע בוויקיפדיה עם רפרנס חזרה למותג, וניסויי לינקדאין שבהם 18 עד 60 הדקות הראשונות קובעות אם פוסט יהיה ויראלי. באנזו אג'נט מוצא חור, בן אדם דוגם, ואז זה נכנס לסט מוצרים; במקום יחס של חמישה עובדים ללקוח יושב FDM אחד פלוס מאות סוכנים. Paid ads נשארים בחוץ כי הקריאייטיב והפלטפורמות עוד בנויים לבני אדם, וקופי בלי ניקוד מספרי נשאר סובייקטיבי. מה שכן עובד בשטח: מחקר רעיונות, SDR רפטטיבי בקונטקסט קצר, ופרסונליזציה עד ניוזלטר פר אדם ואלף GTMים.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- אג'נטים לא לקחו Outreach והפכו אותו ל-10X; הם יוצרים סוג שיווק אחר במקומות שאין לבני אדם יתרון, כמו להבין חיבורים בין עשרה סאב-רדיטים.
- בלינקדאין 18 עד 60 הדקות הראשונות קובעות ויראליות, ואחרי זה דחיפה, שליחה או מודעות כמעט לא משנות.
- ב-99 אחוז מהמקרים בפרודקשן זה או workflow עם שלבים שמשתמש ב-AI, או אג'נט אוטונומי שיכול ללמוד; הרמס ו-OpenClaw בצד האוטונומי, ו-n8n עד Lovable בצד הסקריפט.
- חברת 10X שהבטיחה SDR עם מחקר וקונברז'ן לא עבדה לדבריו בגלל שרשרת טכנית: לא היה API נורמלי ללינקדאין, חלון הקונטקסט נגמר, והפנייה יצאה עם ידע חלקי.
- עתיד השיווק הוא לא GTM אחד אלא אלף GTMים: 700 אלף מסרים במקביל בלי שהחברה תקרוס ממשאבים.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
‫איך איום ה-AI הפך לרבע מיליארד דולר בהכנסות; עירא בלסקי | #15
27 בינואר 202641 דק׳
אורחים:ליעד יוסף
פרויקט הצד שהתפוצץ ברשת עם ליעד יוסף | #14
21 בינואר 202653 דק׳
איך בונים קריאייטיב AI שלא מרגיש גימיק | ליאור אלבק (Weavy) | פרק #13
30 בדצמבר 20251 שע׳ 1 דק׳
איך Nas Daily הגיע ל-450 מיליון צפיות ב-100 סרטוני AI? | פרק #12
22 בדצמבר 202551 דק׳
אורחים:רועי מן
״להחליף מנוע של F16 באוויר״: עם רועי מן ממאנדיי | #25
6 ביולי 20261 שע׳ 5 דק׳
אורחים:רועי ללזר
אמ;לקסיכום הפרק
מאנדי עוברת טרנספורמציה משמעותית שמדגישה מעבר מניהול עבודה לביצוע עבודה בעזרת AI, עם השקת פלטפורמה חדשה הכוללת אג'נטים שמבצעים משימות מורכבות בארגון. אג'נטים אלו מתפקדים כשותפים לעבודה, עם יכולות self-reflective ו-self-improving, אך עדיין דורשים מיקרו-ניהול ובקרה של בני אדם. בארגון מדגישים את החשיבות של בניית אינטרפייסים שמתאימים לבני אדם, ואת הצורך בשינוי תפיסתי אצל עובדים כדי לקבל את הטכנולוגיה החדשה.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- אג'נטים צריכים לקבל משימות בהקשר רחב ולא רק תפקידים מצומצמים כדי לעבוד טוב יותר.
- הטמעת AI בארגון מלווה בפחד וחוסר שליטה, ויש צורך בתהליך הדרגתי של בניית אמון.
- ארכיטקטורת האג'נטים במאנדי משלבת workflow דטרמיניסטי עם יכולות שיפור עצמי ויצירתיות.
- המחיר והמודל העסקי של AI צריכים להיות מבוססים על הערך ללקוח ולא רק על עלות המודל.
- ממשק המשתמש של האג'נטים חייב להיות מותאם לבני אדם כדי להקל על השימוש והאימוץ.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק
▾איך רועי מן מתאר את השינוי בוויז'ן של חברת מאנדי בעקבות שילוב AI במוצר?
רועי מסביר שמאנדי עברה טרנספורמציה משמעותית בוויז'ן שלה, מהתמקדות בניהול עבודה בלבד למיקוד גם בביצוע העבודה עצמה, עם דגש על AI שמעצים אנשים וצוותים, תוך השקת פלטפורמה חדשה הכוללת אייג'נטים שמסייעים בבניית צוותים וביצוע משימות.
▾מה האתגרים הפסיכולוגיים והארגוניים שזיהה רועי מן בהטמעת אייג'נטים מבוססי AI בארגונים?
רועי מדגיש את הפחד מחוסר שליטה והחשש שהאייג'נטים יחליפו את העובדים, ומספר על מקרה שבו מתכנת בארגון עבר שינוי תפיסתי והחל לראות את עצמו כמפעיל אייג'נטים ולא רק כמתכנת, מה שמדגים את הצורך בשינוי הגדרת התפקיד והקבלה של הכלים החדשים.
▾כיצד רועי מן מתאר את ההבדלים בין הדור השני של אייג'נטים לבין הדור השלישי, ומה היתרונות של הדור השלישי?
הדור השני מתאפיין באורקסטרציה של אייג'נטים עם מערכות אוטומציה ו-workflows דטרמיניסטיים, בעוד הדור השלישי כולל אייג'נטים self-reflecting ו-self-improving, שמסוגלים להעריך את ביצועיהם, לשפר את עצמם ולבנות את המערכת שלהם בעצמם, מה שמפחית את הצורך בצוותי פיתוח גדולים סביבם.
▾מהן הדוגמאות הקונקרטיות שרועי מן נותן לשימוש מוצלח של אייג'נטים במאנדי?
רועי מציין דוגמה של אייג'נט שמכין אנשי מכירות לשיחות על ידי איסוף מידע מקיף מסלספורס, אימיילים וראיונות, מה שמעלה את שיעור הסגירה; בנוסף, אייג'נט שעובר על מאות אלפי דפי נחיתה כדי לבדוק קישורים שבורים והתאמת מסרים, ואייג'נט משפטי שבודק חוזים ומבצע רדליין.
▾איך רועי מן מתייחס לאתגר התמחור של חברות SaaS בעולם המשתנה של AI ומה העצה שלו ליזמים בתחום?
רויימן מדגיש שהשוק לא יציב ושהיכולת להשתנות היא המפתח להצלחה; הוא מציע ליזמים להתמקד בתמחור מבוסס ערך ללקוח ולא רק בעלות התשתית, ולשאוף ליצירת מוצר עם פרודקט-מרקט פיט שמוביל ל'שאט אפ אנד טייק מיי מאני', תוך התמקדות בכיוון השוק העתידי ולא רק בהווה.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
בדרך ל-100 מיליון דולר הכנסות עם רועי ללזר מוונדרפול | #24
18 ביוני 20261 שע׳ 0 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
וונדרפול עוסקת באקסלרציה של אימוץ AI בארגונים, ומספקת פתרונות מותאמים אישית בתחומים שונים כמו שירות לקוחות, משכנתאות ואופרציות פנימיות. החברה צמחה באופן מהיר והגיעה להכנסות משמעותיות תוך זמן קצר, בזכות הביקוש הגובר לטכנולוגיות AI.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- וונדרפול מתמקדת באימוץ AI בארגונים מסורתיים תוך שימוש בטכנולוגיות מתקדמות.
- החברה רואה את עצמה כשותפה אסטרטגית לארגונים, ולא רק כספקית שירותים.
- הצמיחה המהירה של החברה נובעת מהביקוש הגובר לטכנולוגיות AI בשוק.
- החברה מפעילה מודלים גמישים שמאפשרים לה להתאים את הפתרונות שלה לצרכים שונים של לקוחות.
- הטכנולוגיות שהחברה מפתחת מאפשרות לארגונים לבצע אוטומציה של תהליכים פנימיים בצורה יעילה.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק
▾מהי תזת הארביטראז' הגיאוגרפי שעל בסיסה הוקמה חברת וונדרפול?
לפי רועי ללזר, טכנולוגיות חדשות מאומצות לרוב תחילה בארצות הברית, וקיים עיכוב של מספר שנים עד שהן מגיעות לאירופה, לאסיה ולאמריקה הלטינית. וונדרפול מנצלת את הפער הזה על ידי האצת אימוץ של פתרונות AI בארגונים מחוץ לארצות הברית, שוק שרוב היזמים נמנעים מלפנות אליו בתחילת הדרך.
▾כיצד סוכן ה-AI שפיתחה וונדרפול מייעל את תהליך בקשת המשכנתה בבנקים?
הסוכן עובר על מסמכי הלקוח, מחלץ את המידע ומצליב אותו מול מערכות הבנק כדי לבדוק עמידה בתנאים. אם חסר מסמך, הסוכן פונה ישירות ללקוח תוך דקות בודדות ומביא את הבקשה למצב סופי שבו מוצגים תנאי המשכנתה, תהליך שבעבר ארך בין יומיים לשבוע.
▾מדוע לטענת רועי ללזר שווי החוזה השנתי בפתרונות AI גבוה משמעותית מאשר במודל SaaS מסורתי?
לדברי ללזר, מוצרי SaaS בעיקר מסייעים לעובדים ומייעלים תהליכים, ולכן ה-ACV במדינות כמו יוון נע סביב 100 עד 500 אלף דולר. לעומת זאת, סוכני AI מחליפים משימות שלמות שנעשות בידי אלפי עובדים, מה שמאפשר לספק ערך שמצדיק חוזים בהיקף של מיליוני דולרים.
▾איזה שילוב בין שני פלייבוקים עסקיים מיישמת וונדרפול בצמיחה שלה?
החברה משלבת בין מודל ההתרחבות של Wolt, שהתמקדה בערים קטנות ושווקים מקומיים שנזנחו על ידי שחקניות גדולות, לבין האסטרטגיה של Vast Data של פנייה לאנטרפרייזים ענקיים מיומה הראשון. שילוב זה מאפשר לוונדרפול לפעול בלמעלה מ-30 מדינות ולבנות בכל מדינה אופרציה מקומית מול ארגוני ענק.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
העידן החדש של הסייבר עם מקסים בר קוגן | #23
28 במאי 202635 דק׳
איך הגיעה ואסט דאטה לשווי 30 מיליארד דולר? עם שחר פיינבליט | #22
7 במאי 202652 דק׳
אורחים:שי אייל
אמ;לקסיכום הפרק
וס דאטה עוסקת בפיתוח מערכת הפעלה שמאפשרת ניהול, שמירה ועיבוד מידע עבור מודלים של AI. החברה מתמקדת בהבאת מידע איכותי ל-GPUs לצורך אימון ואינפרנס, תוך שיפור ניצולת החומרה והפחתת עלויות. בשש השנים האחרונות הושקעו 930 מיליארד דולר בפרויקטים הקשורים לדאטה סנטרים.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- ה-GPUs הם רכיב מרכזי באימון מודלים של AI.
- החברה מתמודדת עם בעיות של דחיסת מידע וניהול איכות המידע.
- התחום של AI מתפתח במהירות רבה, והביקוש לדאטה איכותי רק הולך ועולה.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק
▾מהי מערכת ההפעלה שוס דאטה מפתחת וכיצד היא תורמת לאימון מודלים של AI?
שוס דאטה מפתחת מערכת הפעלה לדאטה של AI שמאפשרת לשמור, לעבד ולנהל מידע בפלטפורמה אחת. המערכת תומכת בקטלוג המידע, הבאת המידע הרלוונטי ל-GPUs בקצב גבוה מאוד, ובכך מייעלת את תהליך האימון ומבטיחה ניצול מקסימלי של החומרה.
▾כיצד שוס דאטה מתמודדת עם אתגרי איכות המידע והזרמתו ל-GPUs?
שוס דאטה אחראית לשמירת המידע בפרוטוקולי סטורג' שונים, תומכת ב-Event Broker שמריץ פונקציות לקטלוג ויצירת אמבדינגים, ומביאה את המידע ל-GPUs בקצב גבוה מאוד, עד טראבייטים לשנייה, כדי להבטיח שה-GPUs יעבדו בניצולת מקסימלית עם מידע איכותי ורלוונטי.
▾מהם שני סוגי השחקנים המרכזיים בבניית תשתיות דאטה סנטרים בעולם, וכיצד שוס דאטה משתלבת בהם?
השחקנים המרכזיים הם ה-Cloud Providers הגדולים כמו גוגל, מייקרוסופט, AWS, ו-OCI, וכן קלאודים חדשים כמו קורוויס ולמדה. כמעט כל הקלאודים הללו הם לקוחות של שוס דאטה, שהפכה לסטנדרט בפלטפורמות שלהם ומספקת תוכנה לניהול דאטה.
▾כיצד מתבצע החיבור בין ה-GPUs למידע בדאטה סנטרים ומה תפקיד ה-Networking בתהליך זה?
החיבור מתבצע באמצעות רשתות מהירות מאוד כמו RDMA שמאפשרות העברת מידע בין מחשבים ללא מעורבות ה-CPU. ה-Networking כולל סוויצ'ים וראוטרים שמספקים גישה מהירה לנתונים בין ה-GPUs ובין ה-GPUs למאגרי המידע, מה שמאפשר עיבוד יעיל ומהיר של כמויות גדולות של דאטה.
▾כיצד שוס דאטה מתמודדת עם מחסור בחומרה ומציעה פתרונות ללקוחותיה?
שוס דאטה מציעה תוכנה שרצה על חומרות שונות, כולל CPU ו-ARM, ומאפשרת דחיסת מידע פי חמש יותר טובה ממתחרים. כך, גם כאשר יש מחסור בחומרה, הלקוחות יכולים לקבל יותר נפח אחסון ויעילות מאותה חומרה קיימת באמצעות הפתרונות של החברה.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
מעובדת מספר 21 למנכ״לית מיקסטיילס: שי אייל | #21
16 באפריל 202649 דק׳
אורחים:עידן בניון
אמ;לקסיכום הפרק
שי ואיתן מדברים על הבוט החמוד איתן, שמסייע במציאת מסעדות בתל אביב. הם מדגישים את השפעת טכנולוגיית ה-AI על חוויות הצריכה, במיוחד במוצרים כמו מיקס סטיילס ואיזי פלנט, שמטרתם לשדרג את הבית ולהפוך אותו לנעים יותר.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- הבוט איתן מסייע למצוא מסעדות על פי העדפות אישיות.
- מיקס סטיילס ואיזי פלנט מציעים מוצרים שמשדרגים את הבית בצורה משמעותית.
- AI מאפשר יצירת חוויות מותאמות אישית ומפחית פריקשן בתהליכי קנייה.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק
▾איך מוצר ה-AI של Mixtiles שהופך תמונת כלב לקיר אמנות הגיע לעשרה מיליון דולר?
לדברי שי אייל, הרעיון נולד מטרנד בטיקטוק: מתמונה אחת של כלב מקבלים קיר לאמבטיה עם כמה גרסאות הומוריסטיות שלו, למשל עם מלפפונים על העיניים. מהרגע שהרעיון הגיע לשולחן ועד שהיה מוצר עבר שבוע, ותוך שלושה חודשים המוצר הגיע לעשרה מיליון דולר run rate.
▾כמה צמחה Mixtiles בשנה האחרונה ומה תפקיד ה-AI בצמיחה הזו?
שי אייל מספרת ש-Mixtiles מסיימת את השנה עם צמיחה של כ-25 אחוז, כמעט 30, לעומת השנה הקודמת. היא מייחסת את זה לחיבור בין AI לתמונות, ומציינת שב-2025 ה-AI כבר היה מנוע צמיחה מרכזי של החברה.
▾איזו בעיה של בחירת תמונות מנסה Mixtiles לפתור בעזרת AI?
בחירת התמונות היא נקודת החיכוך הגדולה ביותר שנשארה: אנשים משקיעים שעות בבחירה לאלבום, ורבים מוותרים על אלבום בגלל כאב הראש. המטרה היא להבין גם מה זו תמונה טובה מבחינת פוקוס, רזולוציה וצבעים וגם את הקונטקסט של חיי האדם, כדי להגיע לאלבום או קיר שכבר מוכנים מראש.
▾אילו קווי מוצר יש היום בקבוצת Mixtiles?
שי אייל מונה שלושה קווי מוצר: Mixtiles, שנקרא פנימית פוטוס, איזי פלנט, ומוצר התאורה החדש. לדבריה, בכל אחד מהם יש חלק מהותי ברודמפ שנובע מהיכולות החדשות שה-AI פותח.
▾איך עובדים ב-Mixtiles מציעים רעיונות למוצרים חדשים בעידן ה-AI?
שי אייל מקבלת היום בממוצע פנייה בשבוע מעובד שרוצה להציג רעיון, ולרוב הוא מגיע עם ממשק שכבר בנוי ב-Lovable. דוגמה אחת היא איש צוות הסטודיו, לשעבר צלם פרסומות בכיר, שבנה מוצר אמנות לחדרי ילדים, וההנהלה החליטה לבנות אותו ולהשיק בסקייל.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.
האיש מאחורי קהילת יזמי הבינה המלאכותית |עידן בניון #20
24 במרץ 202652 דק׳
אמ;לקסיכום הפרק
בפרק נדונה התפתחות קהילת בילדשיפ גרו, שהחלה כקבוצה קטנה והפכה לקהילה רחבה של יזמים. המשתתפים שיתפו כיצד הצליחו לבנות פרויקטים שונים, להשיק אותם וליצור דיונים משמעותיים סביבם.
קראו עוד ▾הציגו פחות ▴
- הקהילה החלה עם 2,000 עוקבים והגיעה ל-250 חברים פעילים.
- המשתתפים מדברים על החשיבות של שיתוף פעולה עם אחרים והפצת רעיונות.
- ישנה עלייה בשימוש בכלים כמו קלוד קוד ובסיסי נתונים לניהול פרויקטים.
- הפתיחות של המוצרים לאופן סורס מאפשרת גישה רחבה יותר והזדמנויות חדשות.
- המהירות בהשקה היא קריטית להצלחה בשוק המודרני.
ש&תשאלות ותשובות מהפרק
▾איך עידן בניון הקים את קהילת הבילדרים שלו מתוך פוסטים בלינקדאין?
עידן בניון התחיל לכתוב בלינקדאין על פרויקטי צד בסביבות ספטמבר 2024, כשהיו לו רק 2,000 עוקבים. בפוסט הרביעי בערך פתח קבוצת וואטסאפ, ובשעה הראשונה הצטרפו 50 איש ובשעה השנייה 100. מהר מאוד הקבוצה הגיעה ל-500 ואחר כך ל-1,000, ואז צירף את בן לנג לעזור לו.
▾מה גילה עידן בניון כשהרצה מול מפתחים באפל חיפה על שימוש ב-Claude Code?
באפל חיפה יש ל-Claude Code גישה פתוחה לכולם, ובכל זאת כשבניון שאל את הקהל רוב האנשים הרימו יד על MCP, רק חצי ידעו מה זה סאב-אייג'נט ורק שלושה עבדו עם סקילים. מבחינתו זה מראה פער בין חברות טכנולוגיה גדולות לבין מה שקורה יום-יום בקהילות הבילדרים. את הסקיל הוא הגדיר כ«אריזה של התמחות מסוימת עם רמת דיטל מאוד גבוהה».
▾איך נוצר הקשר בין עידן בניון למייסד Base44, ואיך זה השפיע על החשיפה של המוצר?
בניון שמע על Base44 בטוויטר וזיהה שהמייסד, מאור, הגיע מ-Explorium, חברה שבניון היה לקוח שלה. הם נפגשו לקפה כש-Base44 היה בסביבות 5,000 משתמשים, ובמהלך הפגישה בניון ראה על הטלפון של מאור התראות של Stripe. אחרי הפגישה כתב פוסט שקיבל כ-500 לייקים, ולדבריו זה עזר לדחוף את המוצר בלינקדאין.
▾מאיזה רקע מקצועי מגיעים חברי קהילת הבילדרים לפי הסקר שערך עידן בניון?
כשהקהילה מנתה בערך 1,200 עד 1,300 חברים נערך סקר, ולפיו כ-40 אחוז הגיעו מתפקידי פיתוח ועוד 20 עד 30 אחוז מדאטה ומוצר. השאר היו מגוונים, כולל אנשי מרקטינג, סיילס וגו-טו-מרקט. לדעת בניון דווקא המוצרים המסקרנים ביותר באים לא פעם מאנשים שאינם מפתחים במקור.
▾איזו דוגמה נותן עידן בניון לאדם לא טכנולוגי שבנה מוצר בעזרת Base44?
בניון מספר על בעל חנות תכשיטים בסביבות גיל 40, שחלם שנים שלקוחות יוכלו לעצב בעצמם את התכשיט שלהם בתלת מימד. הוא בנה את זה על Base44, ולדברי בניון המערכת עובדת בפועל ואנשים נכנסים ומעצבים. בעבודות מורכבות במיוחד עדיין נכנס אדם שעושה את הגימור.
לניתוח המלא של הפרק ←הדפדפן שלך אינו תומך בנגן השמע.

כתבות במגזין על התוכנית

הייטק, AI ומדע
398 פרקים ישראליים קושרים בינה מלאכותית לעבודה, ורק 81 אומרים מי מחליף את מי
28 באוגוסט 2026

לבעלי הפודקאסט

שיווק והכנסות מתתעלם מההוראות: שאלות נפוצות

העמוד הזה נבנה אוטומטית מהפיד שלכם. אם אתם מנחים את התוכנית, אלה השאלות שאנחנו נשאלים הכי הרבה.

המלצה על פודקאסט: איך תתעלם מההוראות מקבל המלצה ונמצא כאן?: פודקאסט·ישראל מושך את הפיד של תתעלם מההוראות אוטומטית, ולכן העמוד הזה קיים בלי שביקשתם. מה שקובע אם מאזין חדש מגיע אליו הוא כמה טקסט אמיתי יש עליו: תיאור, תמלול, ניתוח פרקים ונושאים שאפשר לחפש לפיהם בקטגוריית הייטק וסטארטאפים. פרקים שעברו תמלול וניתוח מופיעים גם בעמודי הנושא ובמדריכים שלנו, ולכן הם מקבלים הרבה יותר חשיפה מפרק שיש לו רק כותרת. כך תוסיפו לפודקאסט שלכם את שכבת התוכן שמביאה את ההמלצות.
כיצד לשווק את הפודקאסט שלך בלי תקציב פרסום?: השיווק היחיד שעובד לאורך זמן לפודקאסט הוא להיות התשובה שמישהו חיפש. אודיו לבדו לא נמצא בחיפוש, אבל טקסט שנוצר מתוך האודיו כן, ולכן הדרך הזולה ביותר לשווק את תתעלם מההוראות היא להפוך כל פרק לעמוד שאפשר לדרג ולשתף. אותו עמוד משמש גם ברשתות, בניוזלטר ובפניות לאורחים, במקום לינק לנגן שאף אחד לא פותח. הנה איך זה עובד בפועל ליוצרים.
כיצד להרוויח כסף מהפודקאסט שלך?: שלושת המסלולים המעשיים הם חסויות, מכירת השירות או המוצר שלכם דרך הפודקאסט, ומנוי או תוכן בתשלום. לכל אחד מהם מפרסם או לקוח מבקש לראות נכס מסודר, לא רק קובץ שמע: עמוד לכל פרק, נושאים ברורים ותנועה שמגיעה מחיפוש. 28 הפרקים של תתעלם מההוראות הם המלאי שממנו בונים את הנכס הזה. ראו את המסלול שאנחנו מציעים ליוצרים.
למה הארכיון של תתעלם מההוראות כמעט לא מופיע בגוגל וב-ChatGPT?: מנועי חיפוש ומודלים של AI קוראים טקסט, לא שמע. פרק שקיים רק כקובץ MP3 עם כותרת ושורת תיאור הוא מבחינתם עמוד כמעט ריק, ולכן ארכיון שלם יכול להיות בלתי נראה. ברגע שהפרק מתומלל ונכתב ממנו מאמר מסודר, יש למנוע מה לצטט וגם ל-ChatGPT ולפרפלקסיטי יש מקור להפנות אליו. כך הופכים ארכיון שקוף למקור שמצטטים.
מה מקבלים כש-28 הפרקים של תתעלם מההוראות הופכים למגזין?: 28 פרקים = 28 מאמרים: אתר מגזין בעברית על הדומיין שלכם, מאמר לכל פרק עם תקציר, נקודות מפתח וציטוטים מתוך השיחה, וקישורים פנימיים בין הפרקים לפי נושא. כל מאמר מפרסם את עצמו אוטומטית ומצרף את נגן הפרק, כך שקורא שהגיע מחיפוש יכול להאזין באותו עמוד. המאמרים בעמודי הפרקים כאן נוצרו בדיוק בשיטה הזו, אז אתם רואים את התוצר לפני שאתם משלמים עליו. לפרטים המלאים ולדוגמאות בעמוד היוצרים.
כמה עבודה זה דורש מכם כמנחים?: אתם ממשיכים להקליט בדיוק כמו היום. התמלול, כתיבת המאמר, ההגהה הטכנית והפרסום רצים אוטומטית מתוך פיד ה-RSS של תתעלם מההוראות, וגם פרקים חדשים נכנסים לבד. מה שנשאר לכם הוא לאשר את הטון ואת מה שלא מפרסמים. דברו איתנו דרך עמוד היוצרים.