Opher Vishnia

Excited to share my new series - #UIMath I'm going to show & explain the math that makes #userinterface work! 😄 We're starting off with LERP and how to use it to calculate progress bars. In the future we'll get to more complex stuff. What would you like me to cover next? ⚙➗

@shaiyallin seize the means of production

פס הייצור נסגר

פס היצור נפתח

@shaiyallin @danjas

@danjas אני צופה בפעם השלישית ב Star Trek: TNG, שיא האוטופיה והאופטימיות של הטלוויזיה האמריקאית

מעניין איך אנשים שלא ראו באפי מספר דו ספרתי של פעמים מתמודדים עם העשור האפוקליפטי הזה.

@anershab @ShaharAvigezer וואו! רמה גבוהה!

הפריפריה האמיתית היא כשהבן שלך מתחפש ללינק ולאף אחד אין שמץ למה הוא התחפש

@adrianoreis Good luck man! Congrats

📣 I'm going full-time freelance!! 📣 ICYM I was working FT at eko as a lead designer and freelancing on the side. Now I'm going fully independent and also starting building my design studio "Ancorpoint" Super excited about this new chapter!!

@tldraw That's a dicey proposition

i have an idea

@etammarhamelh @TheSharkLady I got you מחפש couch coop שכולם פיזית בחדר? או שכל אחד בביתו עם המחשב שלו?

@TheSharkLady יש לך אולי המלצות למשחקים עם חברים? משהו עם מלא תוכן אבל לא נגד שחקנים אחרים

סיקרנתם אותי עם התגובות לשרשור שעות הגיימינג שלי, אז יאללה הפעלה! גיימרים, לצאת מהארון! מה המשחק עם הכי הרבה שעות שיש לכם ב-Steam וכמה שעות יש לכם עליו? צרפו תמונה, תנו הסבר למה זה המשחק הכי אהוב עליכם ושאו ראש בגאון!

@cherkaskyb @nukemberg @DevOpsDaysTLV Very cool תודה על השיתוף

ברגע שהבנתי מה קורה פה - שלחתי הודעה ל @nukemberg . כי זה ליטרלי מה שהוא מדבר עליו כבר שנים. לעשות resource management ו capacity planning זה חשוב. ממליץ בחום לשמוע את ההרצאה מ @DevOpsDaysTLV האחרון. youtube.com/watch?v=QrlXEU… זה שהפוד שלכם הגיע ללימיט זה לא באג-זה פיצ׳ר! סוף✅

לאור בקשת הקהל, והבילדאפ שעשיתי פה - deep dive על דליפת הזכרון שגמרה לי את הבריאות בשבועות האחרונים. זה הולך להיות טכני, עמוק, ולא - ה llm לא הבין מה הבעיה לבד - אבל הוא עזר המון. בתמונה - ה "memory leak" המדובר (מישהו לנחש מתי עשיתי deploy ל refactor ענק). 🧵>>

@_bondit_ אבל אז איך מעבירים אותם מהשיננית למיטה?

אני לא מאמינה שעד עכשיו לא ידעתי שאפשר לעשות הרדמה אצל השיננית😩😩😩😩

how my codebase written entirely with claude code runs

@shaysegal לבנות, לעצב, ליצור יש מאין זה בעל ערך, זה מאתגר, זה מלמד, זה בונה, זה כיף. למה קומיטים משלוש לפנות בוקר? כי היה לך דרייב ופשן והלכת אחריהם וזה כשלעצמו מטרה ראויה גם אם זה לא מסתכם באקזיט. (וחוץ מזה הספייס ענקי. יש מקום ליותר מכמה שחקנים) אני רואה את זה בתור הצלחה עצומה לא כשלון!

(סיפור על החמצה, כישלון ולקח לכל מי שחולם לבנות משהו): בחופשת הלידה בניתי מערכת שלמה. לא תכננתי את זה. פתחתי את הלפטופ יום אחד ולא סגרתי אותו שלושה חודשים. זה התחיל מרעיון שנתקע לי בראש: איך יכול להיות שיש עדיין תהום בין העיצוב לקוד.

@adrianoreis @framer Wow Adriano super cool

I may have created the best image sequence player in @framer that can be positioned sticky and the parent container controls how long the image sequence plays for. Took me over a week to get it to work well and it can work with uploaded images or Image URLs from a CDN(best option!) It's suuuper smooth 🧈 🤌 For a new Eko landing page

@shaiyallin @rotempe4 כהה מתחמם יותר בשמש

@rotempe4 הדבר היחיד שלא חשוב זה הצבע. לגבי היתר, M4 Pro עם לפחות 48 גיגה ראם ולפחות טרה אחסון.

אני הולך לקנות מק חדש, על מה לא הייתם מתפשרים?

@shaiyallin (no credit in the photo but it's @RosemaryMosco)

לא מגדל ולא בצהלה

@ruthlessrousso כל הכבוד! איזה טיימליין יש היום 😅 השלב הבא @barzik כותב על גישה לנתוני משרד הפנים באמצעות כלי הפריצה סוטאז'

התחלתי להשתמש בג׳מיניי למיליון משימות שבהן הוא נותן לי קוד פייתון ומייצר לי דברים שהיו לוקחים לי שעות. שרטוט הנדסי לקיר גבס עם הדלת המדרגה הניצבים כתב כמויות, שקופיות מעוצבות למצגת, מסמכים מקצועיים. אני מבינה שזה בייסיק בתכנות אבל לפני שלושה ימים בדקתי איך מאייתים פייתון.

היום מרצה ב־@reactnext! איך לא לירות לעצמך ברגל ולשפר פרפורמנס בריאקט 🔫🦶 בונוס: שיחת זום בלייב עם באטמן 🦇 #reactnext

@ShayHDavidson @DarrenKorb הפסקול של Transistor אחד האהובים עלי

אני ממש אוהב את הפסקול של האדס2 מתברר @DarrenKorb

@nealagarwal Such lovely uvs!

here's what I look like unwrapped

2. חיבור לhud כדי לפתור בעיות בפרודקשן ולהבין מה לעזאזל השתבש בבקאנד או למה משהו רץ לאט 3. חיבור לdb שמאפשר לי לחקור דאטה, לייעל שאילתות, למצוא מקרי קצה ולהיות הרבה יותר אפקטיבי בעבודה עם הדאטה עצמו 4. חיבור לפיגמה שממש מייעל תפירה של UI קצה לקצה (לא מושלם, אבל ממש טוב בלתת קונטקסט לדזיין סיסטם)

@_orcaman קפיצת מדרגה משמעותית ששינתה לי את החיים בעבודה עם ai זה היכולת להתממשק עם mcp, שהורידה באופן משמעותי את הפריקשן ביכולת של האייג'נט לדבר עם מקורות מידע אחרים. דוגמאות מהיום יום שלי 1. חיבור לdevtools של כרום, שמאפשר לאייג'נט "לראות" את העמוד בדפדפן להריץ קוד ולקרוא את הקונסול 2.

בינה מלאכותית לשבת: מצב הקידוד עם AI בעולם התיכנות המקצועי (או: אצלנו משתמשים ב-IDE כדי לכתוב קוד יום כן יום לא - היום לא). עם כל הבאז וההייפ סביב AI שכולנו נחשפים אליו חדשות לבקרים (ולרוב כמה פעמים ביום), ההתייעלות שהטכנולוגיה יכולה לייצר, הטריליונים שזורמים לשוק הזה והכל, יש רק שני use cases שאפשר להגיד עליהם ששינו סדרי עולם: ממשקי צ׳אט (כמו ChatGPT) ו-Coding agents. סוכני קידוד (AI Coding agents) הצליחו לחדור למה שמתקרב ל-100% מהשוק. לא אימוץ חלקי או גדול, ממש הכל, למעט נישות ספציפיות. הם כמובן גם הגדילו מאוד את השוק (רבים מהמשתמשים הם אנשים ללא רקע מקצועי בתיכנות), אבל היום נתמקד ביוז קייס המקצועי דווקא. כדי להבין את סדרי הגודל: קרסר, סטארטאפ הפוסטר צ׳יילד של סוכני הקידוד, שהשיק מוצר ראשון לפני שנתיים, נמצא כרגע על קצב הכנסות שנתיות של יותר מחצי מיליארד דולר. שווי החברה טיפס מאפס ל~10 מיליארד דולר בתקופה הזו. וכל זה, מבלי שיש לקרסר בכלל מודל AI משל עצמם (מה שהשתנה לפני שבוע) - הכל בהנדסת התוכנה מסביב וחווית משתמש, בזמן שמוצר מתחרה של מיקרוסופט כבר בשוק. כדי לעשות סדר במה שקורה בעולם הזה, שימושי לדבר במונחים של ציר הזמן של האירועים הגדולים: ******** 2022: זה מתחיל עם ה-AI Copilots ******** גיטהאב (אולי החברה היחידה שמיקרוסופט קנתה שהמותג שלו לא הושמד) מוציאים את הגירסאות הראשונות של Copilot ומהממים את העולם. עוד לפני השחרור של ChatGPT, נחתה אצל המפתחים האפשרות לקבל השלמה אוטומטית מסוג חדש בתוך סביבת הפיתוח שלהם (ה-IDE). במקום השלמה אוטומטית פשוטה (אתה מתחיל לכתוב את השם של הפונקציה וה-IDE משלים לך אותה), קיבלנו ChatGPT בתוך הסביבה. כשהמפתח מתחיל להקליד פונקציה, הוא לא מספיק לסיים לכתוב את שם הפונקציה/מה היא עושה ("function read_excel_file״) ובום - בלחיצה על טאב כל הקוד נכתב בשבילו ומוזרק לתוך הדף. זה לא עובד מושלם, אבל זה מאפשר באופן מיידי להאציל משימות קידוד פשוטות ועבודה שחורה ל-AI (בעיקר דברים כמו המרה בין פורמטים ודברים כאלה). אנקדוטלית, בשלב הזה, אני כבר הרגשתי שאני כותב קוד בערך ב-20% יותר מהר. ******** 2024: עלית ה-agent mode וקרסר ******** 2023-2024: קרסר מוציאה מוצר. בהתחלה מדובר בסתם גירסה משופרת של GitHub Copilot הנ״ל מבחינת החוויה והאפשרות לנצל מודלי שפה כמו קלוד, שהחל מגירסה 3 שלו הפך להיות חביב המפתחים, כברירת מחדל. אבל השוס הגדול שהביא את קרסר עד הלום היה ה-agent mode. בחלון הצ׳אט, במקום רק לשאול שאלות, אפשר לבקש מה-AI לעשות דברים. המפתח ללגרום לזה לעבוד היה פשוט: חיבור בין הטרמינל לבין הצ׳אט. למי שפחות בתחום, הטרמינל זה המסך השחור הזה ״שנראה כמו דוס״ ומאפשר לעשות כמעט כל מה שמערכת ההפעלה יכולה לעשות בפקודות. למה זה היה כזה game changer? כי עכשיו כשאני מבקש מה-AI לבצע משימה מסויימת, נפתח בפניו עולם שלם של דרכים לעזור לי: - אחרי שה-AI כתב קוד, הוא יכול להריץ אותו (!!), לבחון את התוצאה, ואז ללכת לתקן את עצמו, עד שזה עובד. - אם הוא רוצה להשתמש בחבילה שלא מותקנת לי בפרוייקט או אפילו על המחשב בכלל, הוא יכול להתקין אותה בעצמו, במקום להגיד לי שאני צריך להתקין אותה. זה קורה המון בקוד. זה מתחבר לנקודה הראשונה (נניח שה-AI טעה בהתחלה עם הקוד שהוא כתב ושכח לייבא איזו חבילה, אחרי שהריצה תיכשל עם השגיאה, הוא יבין שהחבילה חסרה, יתקין אותה, וינסה שוב). - אם הוא צריך להעתיק דברים או לעשות פעולת קבצים אחרת, הוא יכול להריץ את הפקודה בטרמינל וזה יקרה בכמה מילי-שניות, במקום להעביר את התכנים דרך AI סתם (מה שיכול לקחת דקות) - אם ביקשתי מה-AI לבצע פעולה כמו לטעון דטה לאיזה DB בענן - הוא יכול פתאום לנצל כלים קיימים שעושים זאת (למשל, ה-CLI - ממשק הטרמינל - של ספקית הענן). - ועוד ועוד אין ספק שה-agent mode היה ״רגע הוואו״ הראשון של רוב המפתחים. מהרגע שהוא הושק, הדרך להשתלטות על השוק בידי קרסר היתה קצרה. מתחרים ניסו להדביק את הפער ונכשלו מאז, בין השאר כי העולם ממשיך לרוץ וקשה לסגור פערים (בשלב הזה). ******** פבואר 2025: קלוד קוד וממשקי ה-CLI ******** בטוויטס לא צפוי, אנתרופיק, החברה מאחורי מודלי הקידוד הפופולריים ביותר בעולם, מוציאה מוצר שבהתחלה נראה קצת עוף מוזר: Claude code. מה מוזר בו? מדובר ב-coding agent דומה לקרסר. אבל במקום להשתמש בו דרך ה-IDE - סביבת הפיתוח הגראפית - הוא עובד ישירות בטרמינל. החשיבה המוצרית מאחורי ההחלטה היא: אם גם ככה הכל קורה בטרמינל כמו שסיכמנו בדיבור על agent mode של קרסר, ומפתחים אוהבים את הטרמינל (מי יותר, מי פחות), לא צריך בכלל IDE. בוא ניתן למודל לרוץ על הקבצים, לערוך אותם, להריץ פקודות ולבצע שינויים, הכל בלי ממשק גראפי עשיר וקלאסי של IDE. מי שרוצה - יכול לפתוח במקביל את ה-IDE שלו ולשלב בו את קלוד קוד - ולצפות בשינויים משם. קלוד קוד כבש חלק גדול מעולם הפיתוח בסערה, והמון מפתחים עזבו את קרסר לטובתו. זה קרה בשורה התחתונה כי הוא סיפק תוצרים באיכות טובה יותר במחירים טובים יותר: - אנתרופיק הם הבעלים של המודל, ולכן יכולים להציע למשתמשים שימוש זול יותר בכל מיני צורות - הסוכן עצמו - בגדול הנדסת תוכנה סביב הקבצים של פרוייקט הקוד שאתם עובדים עליהם - היה שונה מזה של קרסר, ולדעת הרבה אנשים הרבה יותר מוצלח. עד אמצע 2025, אפשר להגיד שקלוד קוד ביסס את עצמו לצד קרסר כאחת משתי האופציות הדומיננטיות לקידוד עם AI. אבל OpenAI לא התכוונה לשבת ולצפות בסיפור הזה מהצד... ******** אמצע 2025: עלית סוכני הקידוד המרוחקים ******** במאי 2025, ב-OpenAI החליטו להציג גישה חדשה שבהתחלה נראתה קצת מוזרה וחסרת סיכוי, אבל מהר מאוד התבררה כמהפכנית. אם התחלנו את המסע בזה שה-AI משולב בתוך סביבת הפיתוח הגרפית (ה-IDE), והמשכנו אל כתיבת קוד דרך ה-CLI או שילוב שלו בתוך ה-IDE, ב-Codex, המוצר החדש של סאם אלטמן, לא צריך אותם בכלל (אפשר להשתמש בהם, אבל לא חייבים). כל מה שהמפתח צריך זה אתר שנראה כמו Google/ChatGPT, מאוד מינימליסטי, בו המפתח מחבר פרוייקט (בדרך הכי נפוצה - repository של קוד מ-github), ואומר ל-AI מה הוא לעשות. ה-AI מייצר agent בענן של OpenAI ואומר למפתח שלום. ה-Agent הולך לעבודה, והמפתח הולך להכין קפה. או יותר טוב: המפתח שולח את ה-agent לעשות משימה אחת, ובמקביל חוזר למסך הראשי ומבקש מה-AI לפתח עוד 10 משימות. כל 10 המשימות רצות במקביל, כל אחת בסביבה מובדדת משלה. כל אחד יכולה לרוץ גם שעה אם צריך, וזה לא משנה, כי זה לא רץ על המחשב של המפתח - זה לא חוסם את העבודה. כשהסוכן מסיים את העבודה, הוא מייצר Pull request - השוואה מסודרת של השינויים שהוא מציע לעשות בקוד הקיים שאפשר להחליט אם רוצים למזג אל הקוד המקורי. יותר מזה - ה-AI בצורה נפרדת עושה גם code review ל-pull request הזה - ואם הוא מוצא באגים, אפשר לשלוח אותו להרים עוד agent בענן, כדי לתקן את הבאגים שנמצאו, ולעדכן את ה-pull request. נשמע טוב, נכון? ובכן רעיונית - בהחלט. בפועל, זה לא עבד מדהים, בעיקר כי המודל עצמו - codex של OpenAI, לא היה מדהים בהשוואה למודלים של אנתרופיק. לא התרגשתי. ******** ספטמבר 2025: כפרה, עובדים ******** כל זה השתנה כש-OpenAI שיחררו את GPT 5 Codex - הגירסה האחרונה של מודל הקוד שלהם, שמבוססת על GPT 5. למודל הזו תכונה מאוד משונה - הוא לוקח את הזמן. אם עד עכשיו התרגלנו לראות סוכנים בקרסר או קלוד קלוד בסשן Live coding שעובדים חצי דקה-דקה מקסימום, פתאום בעבודה עם gpt-5-codex, כל משימה לוקחת כמה דקות, ובמקרים רבים גם רבע שעה. כשזה קורה דרך קרסר, זה לא עובד. אבל כשנותנים לסוכן של OpenAI עצמו לבצע את זה - ה-Codex CLI מהטרמינל, מיד רואים את ההבדל. והתוצרים? ללקק את האצבעות. זו הפעם הראשונה בחיים שהרגשתי שה-AI עושה משימות ברמה של מפתח סיניור, כמעט end to end. מאחר וזה כן לוקח זמן, לא הגיוני להריץ את זה דרך ה-IDE או הטרמינל עם ה-CLI. ופה נכנס לתמונה ממשק הווב לשיגור agents בענן - מה שדיברנו עליו בסקשן הקודם. אם אני יכול לשגר אינסוף agents למשימות שונות במקביל מעל הקודבייס, לא אכפת לי שכל אחת לוקחת הרבה זמן. העיקר שאיכות התוצרים טובה. ******** הסטאפ הנוכחי שלי ******** בגלל שזו שאלה שעלתה פה הרבה בשבועות האחרונים, אני רוצה להתייחס ל-Setup הנוכחי שלי. הוא משתנה המון בימים אלה (קרסר בדיוק הוציאו את קרסר 2.0 ויכול מאוד להיות שיצליחו לזכות בי בחזרה אחרי שנטשתי לטובת codex), אז זה נכון רק לעת כתיבת שורות אלה. נכון לעכשיו, אני עושה ככה: 1. 90% מהעבודה נעשת על ידי agents דרך Codex web. אני מבקש ממנו בווב לבצע משימות מעל קודבייס כזה או אחר 2. הוא מסיים משימות במקביל. לכל משימה אני מבקש ממנו לייצר pull request 3. הוא מחובר אצלי באינטגרציה אל github, כך שברגע כשהוא מייצר pull request, הוא מבצע אוטומטית code review 4. רוב הפעמים, הוא ימצא דברים לשפר ב-code review. כשזה קורה, בלחיצת כפתור אני מבקש ממנו לבצע את השינויים 5. אני מעדכן את הpull request בשינויים, וחוזר חלילה - עד שאין יותר מה לתקן על סמך ה-code review האוטומטי 6. בשלב הזה אני עושה בדיקה ידנית של ה-pull request ומחליט אם לבקש עוד שינויים או לא 7. במקרים מסויימים, כשאין אפשרות לבדוק את התוצרים בצורה טובה דרך הענן או ה-CI/CD, אני מושך את הקוד המעודכן למחשב ובודק שם 8. יש לי את Codex CLI על המחשב שלי, ואני נעזר בו במקרים כאלה - כשאני מריץ את הקוד על המחשב ורואה שיש בעיות. אבל אני לא מבקש תיקונים מ-Codex אצלי על המחשב לעולם - אני דובק ל-git flow הסטנדרטי דרך ממשק הווב למען הסדר הטוב ******** טרי מהשבוע: קרסר 2.0 ******** התחום הזה כאמור מתקדם בקצב מסחרר. השבוע יצאה גירסה חדשה של קרסר, 2.0, והיא מביאה איתה כמה בשורות. העיקריות שבהן: 1. ההבנה שה-IDE לא באמת מעניין בצורה המקורית שלו בקרסר, וש-OpenAI עלו על משהו עם גישת הפיתוח ב-agents בענן. לכן, אפשר לנהל agents של קרסר בענן - וה-IDE יכול לעשות אורקסטרציה של זה אם רוצים, ולשמש כ-mission control לפיתוח מרוחק או מקומי במקביל. 2. מודל שפה חדש מבית קרסר, שכלאורה משתמש בכל הדטה שלהם. בינתים אני בעיקר שומע שהוא מאוד מהיר. לגבי האיכות עוד יש סימן שאלה, יקח כמה שבועות לראות מה אומרת קהילת המפתחים על זה (אי אפשר להסתמך על benchmarks בתעשייה הזו - כולם מרמים עם או בלי כוונה עם overfitted models).

@GadiAleks נייס, בהצלחה! אם בא לך לעשות דריי ראן או סשן פידבק מוזמן בשמחה 🙂 אני ליטרלי עושה את זה באופן מקצועי שנים - מדריך מרצים טכניים, מודרטור בכנסים וכו')

ברביעי הקרוב אני אעביר בפסטיבל אייקון הרצאה שתנצל באופן חצוף את תמת ה"משאלות" של הפסטיבל כדי לדבר על אינסופים. ההרצאה בעיקרון מוכנה אבל אני פתוח להצעות לגבי דברים שאפשר להכניס פנימה - כל עוד זה קשור לאינסוף מתמטי על היבטיו השונים ואפשר להלביש על זה סיפור של ג'יני עם אינסוף משאלות