80/20 הוגן
מה AI עושה היטב
- פרוטוטיפ, demo, happy path
- Boilerplate - CRUD, טפסים, controllers
- תרגום מפרט ברור לקוד
- Test scaffolding, טיפוסים, glue-code
- קוד תחת human review ישיר
זו עוצמה אמיתית של הכלי. כאן אין על מה להתווכח.
איפה הוא נשבר
- Failure modes - מה קורה כשהרשת נופלת על byte 12000?
- Concurrency - איך זה נראה תחת 800 כתיבות בו-זמנית?
- שלמות נתונים בקנה מידה - cascading deletes, race conditions, drift
- התנהגות תחת עומס - locks, query plans, פיצוצי עלות
- אבטחה מעבר ל-OWASP top-10 - threat modeling ל-surface שלכם
- החלטות שרואים רק על 100,000 משתמשים, לא על 100
AI מגיב ל-prompt שלכם - לא למציאות ה-production שלכם.
כבר בניתם מוצר בעזרת AI והוא נתקע? כך אנחנו עוזרים לפרויקטים ב-vibe coding
מה אתם באמת קונים
AI מייצר בביטחון קוד שנראה ארכיטקטונית-נכון - ונהיה קטלני אחרי שישה חודשים.
לתפוס את זה לפני השקה דורש הערכת הפלט מול מודל של ה-production שאין ל-AI:
משתמשים סימולטניים, גידול נתונים, כשלים חלקיים, deployment cycles, edge regulatory cases, עקומות עלות.
לזה צריך ארכיטקט senior. לא כדי להקליד מהר יותר - כדי לשפוט.
לומר "ה-query הזה בצורה לא נכונה; תחת עומס הוא ינעל את כל טבלת ה-orders".
לומר "ה-retry logic שלכם תשלח שוב אירועי תשלום; תשכתבו לפני השקה".
לומר "הדיזיין הזה בסדר ל-prototype, ויצטרך החלפה לפני שנה שנייה".
AI מגביר את המומחיות. מומחה + AI מגיע למערכת תחזוקה מהר יותר מתמיד.
חובב + AI מגיע ל-demo שמתפרק על נתונים ומשתמשים אמיתיים.
אותו כלי, תוצאות מנוגדות.
מי אחראי כשזה נופל ב-production
כשהמערכת יוצאת לאוויר ונופלת ב-02:14, חייב להיות מישהו ששמו וחתימתו על הארכיטקטורה.
AI לא יכול לחתום על כלום. גם ספק המודל לא יכול - ה-terms of service שלהם ברורים.
האחריות חיה אצל מי שקיבל את ההחלטה. שכרו את מי שמקבל את ההחלטות האלה ב-production עשרים שנה.
בסיס הוכחה
22 שנה
ארכיטקטורת .NET ארגונית ב-healthcare, פיננסים, חינוך.
פלטפורמה רפואית לאומית
18+ שנה ב-production. 100,000+ משתמשים פעילים. 99.97% uptime יציב.
M.Sc. · אוניברסיטת תל-אביב
Applied Mathematics & Computer Science. B.Sc. Computer Science & Mathematics, בר-אילן. MCPD.
14 מדינות
מערכות production ללקוחות ב-IL, US, UK, EU ו-RU.
עומק קונקרטי (תחת NDA): אופטימיזציית query plans של SQL Server תחת contended עומס,
אבחון דגרדציה איטית בשירותי long-running, תכנון pipelines של תשלום והודעות שמתאוששים מכשל חלקי
ללא double-charge ו-double-send.
אלה סוגי ההחלטות שלא רואים עד שהמערכת אמיתית - ובדיוק שם AI לבד לא מספיק.
שאלות נפוצות
האם AI לא זול יותר?
עד להדגמה - כן. ל-production בקנה מידה - לא. המחיר של מסירה AI-only משולם באירועים, rewrites ו-downtime חודשים אחר כך - בדיוק כשהמערכת הכי קשה ויקרה לתיקון.
למה senior כש-junior + AI מספיקים?
Junior + AI משיקים demo ששורד את ה-happy path. לאותו צירוף אין מודל ל-failure modes, concurrency ושלמות נתונים - ההחלטות שקובעות אם המערכת שורדת את העומס האמיתי הראשון.
מה קורה כשהמערכת גדלה?
קוד AI ארכיטקטונית-סביר על 100 משתמשים נופל בשקט על 100,000. לתפוס את זה לפני השקה זה שיפוט, לא generation.
מי אחראי כשזה נופל ב-production?
ספק עם חתימה, track record ועשרים שנה ב-production. AI לא יכול לחתום על כלום; הרישיון שלו מבהיר את זה.
הורדה חינם
צ'קליסט ביקורת לפני production
22 דפוסי כשל ש-AI מייצר ומכניס לקוד production, ב-7 קטגוריות - עם סימני זיהוי ופעולות התיקון של הארכיטקט. אותה זווית שמנחה ביקורות בתשלום.
שלחו לי את הצ'קליסט
איך אני עצמי עובד עם AI, מה הוא עושה ומה אני אף פעם לא מעביר אליו: איך אני עובד עם AI.
לפני שאתם משיקים, בדקו את הדיזיין
ביקורת ארכיטקטורה ממוקדת - לא מצגת מכר. 30 דקות, ללא שקפים. תצאו עם צעד הבא ברור, גם אם הוא לא כולל עבודה איתי.
לקבוע ביקורת