מקים סוכני AI מקוד פתוח (Hermes, OpenClaw, Paperclip) על תשתית פרטית — עם אינטגרציה לכלים שלכם, בעברית, בלי jargon, עם נגישות מובנית.
נתחיל משיחה קצרה וברורה: מה כבר קיים, מה מפריע לעסק, מה דחוף, ומה הצעד שייתן הכי הרבה ערך בלי להיכנס לפרויקט מיותר.
הכותרות פשוטות בכוונה: קודם התוצאה העסקית, אחר כך הטכנולוגיה שמתחת.
בדיקה, תיקונים, רכיבי עזר, הצהרת נגישות ותהליך שמכוון לעמידה בתקנים גבוהים.
לקריאה מלאה →בוטיםבוט שמטפל בשאלות החוזרות, משתלב במערכות שלכם, ומשאיר לאדם את הדברים הקשים.
לקריאה מלאה →AI Agentsסוכן שמבצע משימה מקצה לקצה — לא רק עונה. עם MCP, tools ואינטגרציה למערכת שלכם.
לקריאה מלאה →עוזר אישיפוקוס במייל, סיכומי פגישות וצמצום ה־ops האישי — בלי לחשוף נתונים החוצה.
לקריאה מלאה →הקמת סוכניםהקמת פלטפורמות סוכנים פתוחות על שרת שלכם — תוך ימים, לא חודשים.
לקריאה מלאה →Self-hostedמודלים, סוכנים וכלי AI על שרת פרטי. Ollama, vLLM, OpenWebUI — הכל מתחת לשליטה שלכם.
לקריאה מלאה →מבינים את המטרה העסקית.
מה חסר, מה תקוע, מה דחוף.
המלצה קצרה וברורה.
בנייה, תיקון, הטמעה.
בדיקה מול שימוש אמיתי.
התוכן יענה על שאלות שמנהלים באמת שואלים: מה משתלם, מה מסוכן, ומה עושים קודם.
מה מנהל צריך לדעת לפני שמתחילים תיקון נגישות — והפינות שכולם שוכחים.
שאלות שצריך לשאול לפני שמוסיפים בוט לאתר או לוואטסאפ של העסק.
בדיקות פשוטות שאפשר לעשות לפני שמתחילים פרויקט DevOps יקר.
עדכונים קצרים על כתבה או הכרזה אחת שכדאי לדעת — עם זווית פרקטית, בלי בולשיט.
המעניין כאן הוא לא הכלי, אלא הכיוון: OpenAI מקבעת את הציפייה שמשתמשים יחברו את כל הנתונים הפיננסיים שלהם לעוזר AI. תוך שנה לקוחות יצפו שגם הבוט של העסק שלכם יזכור מה הם קנו, מתי, ובאיזה תעריף. אם אתם לא מתכננים את זה עכשיו — תהיו אחרונים.
הסיפור מעבר לכותרת: זו עסקה של ארבע שנים, רובה קרדיט למודלים ולא מזומן. כלומר Anthropic מסמנת היכן היא רואה את עצמה ב־2030 — לא רק כ־API, אלא כתשתית למגזר ציבורי וללא־מטרות־רווח. אם אתם עסק שעובד מול ממשל, חינוך או בריאות — זה אומר שיש מי שייתן תקציב לפיילוט, ושיש כבר תקדים.
שלוש הערות: (1) התמיכה ב־MCP מותאם פותחת דלת לכלים פנימיים בלי לבנות פלאגין. (2) Grok בפיגור משמעותי מאחורי Claude ו־ChatGPT באינטגרציות עסקיות — זה צעד התעוררות. (3) לפני שמחברים את כל ה־Workspace, לקרוא היטב מה Grok שומר ומה לא — Anthropic ו־OpenAI שקופים בעניין הזה הרבה יותר.
מי שאני לומד ממנו על AI, הנדסה ועיצוב. רשימה קצרה — לא כולם, רק מי שבאמת קורא ומקשיב.
AI tool builder · daily writer · @simonw
מעדכן כמעט יומיומית את מה שעובד באמת ב־LLMs, עם דוגמאות קוד והפנייה לכלים שהוא בונה.
Evals + LLM consulting · @HamelHusain
המקור הכי טוב להבנה איך לבדוק LLMs בייצור — לא רק לבנות, אלא לוודא שזה עובד.
Applied ML engineer · @eugeneyan
כתיבה עמוקה על איך עוברים ממחקר למוצר — מומלץ לכל מי שבונה AI אמיתי, לא רק demo.
Structured outputs, RAG · @jxnlco
יוצר Instructor (פלט מובנה מ־LLMs). הפוסטים שלו על RAG וסוכנים פרקטיים מאוד.
Latent Space · AI Engineer · @swyx
פודקאסט Latent Space + ניוזלטר שמסכמים מה קורה בחזית של AI engineering.
Designer · anthropologist · @Mappletons
כותבת ומאיירת מבריקה על איך AI משנה ממשקים — נקודת מבט עיצובית/תרבותית.
AI educator · ex-OpenAI/Tesla · @karpathy
ההסברים שלו על איך מודלים עובדים מבפנים — מ־zero ל־GPT — הם הנכס הכי טוב למי שרוצה להבין באמת.
AI educator (IL) · @aiwithamitay
מלמד שימוש פרקטי ב־AI לחברות ישראליות — ניוזלטר ב־Substack ובסדנאות.
Machine & Deep Learning Israel · MDLI
מנהל את הקהילה הגדולה ביותר של אנשי ML/AI בישראל — מיטאפים, דוחות שנתיים, רישות.
בדיקה ראשונית כמה ימים. תיקונים — תלוי בגודל האתר, אבל אצל רוב העסקים זה שבועות ספורים, לא חצי שנה.
במקרים מסוימים כן, ברוב המקרים הוא פותר את הפניות החוזרות ומשחרר את האדם לדברים המסובכים. שווה למפות לפני שמתחילים.
מתחילים בשיחת אבחון ובהצעה ממוקדת. אני לא מאמין במכירת פרויקט כשמספיק תיקון, ולא בתיקון כשהמערכת באמת צריכה החלפה.
כן. הרבה מהעבודה היא יישור ארכיטקטורה ותעדוף עם הצוות הקיים, לא במקומו.
אתר, נגישות, בוט, IT, ענן, מוצר קיים או רעיון חדש — נבדוק מה הצעד הנכון בלי להעמיס.