Snir Sharristh

AI used to complete a line of code. Now it can build 🧱 entire projects. But while code generation accelerated, CI didn’t. That’s the bottleneck we need to solve next. Join Snir Sharristh & Or Rozenzweig at our upcoming meetup next week - Beyond the Prompt: Scaling AI in Engineering & CI: wix.engineering/beyond-the-pro…

@thdxr I’m actually still under development but I’m creating a code review helper (currently local). Mainly because I sometimes want AI to teach me about the change (PR by semantic layers) or huge PRs (monorepo pnpm migration) that GH can’t handle.

please i'm begging you show me something you built not another "this is my custom agent setup" post where you pretend you're doing something smarter than vanilla claude code please

@FeedTechILUncen כן כמובן שהדבר הכי טוב לעשות לעובד שכבר עוזב זה לנסות לדפוק אותו במקום הבא מוהאהאהאהא

נפלט לי בטעות שם החברה אליה אני עובר בשיחת התפטרות. אני מסיים בטוב, פידבקים טובים, העלאות ובאמת הכל על פניו טוב ומפרגן. מה הסיכוי שזה הולך לדפוק אותי? יש לי שבועיים להעביר ואני בחרדות

@thdxr I’m going for it. Will start tomorrow using it as my daily driver and check how it performs during the week with some main flows I’m using.

if you want to help beta test OpenCode 2.0 v2.opencode.ai - data in separate db which we might wipe - stuff will be broken - use /report to send us issues - v1 plugins won't work, v2 api not final there is a built in skill that you can ask for basically anything

@kann @amsterdamski2 1. תחשוף כמה אתה מרוויח. אחרת אין מה לראות כי אתה מדבר ולא עושה שזה נחמד סהכ אבל קצת מיותר. 2. גם אם אנשים חושפים. אני אמור להאמין להם? הרי מאותן סיבות בדיוק אני יכול לשקר, וגם אתה.

למה השכר שלנו זה משהו שאנחנו לא מדברים עליו? #התלוש_של_המדינה בראשון ושני בכאן 11 ובכאן BOX @amsterdamski2

@DorShinar תכלס? בכיין. וזה שהוא אומר שהטסטים יכלו באותה מידה למצוא את הבאגים של זיג זה חרטא וכל איש טכני עם 3+ שנים בתכנות יודע שזה ממש לא אותו דבר וזו טענה ריקה ומיותרת. חבל שזה מה שהחליט לעשות עם הזמן שלו בזמן שהוא מבקר מה אחרים עושים עם הזמן שלהם…

והנה התגובה של היוצר של Zig לג׳ארד איזה בן אדם קטן andrewkelley.me/post/my-though…

Your AI writes code ⚡ faster than ever. So why is shipping still the 🚩 hardest part? Because AI doesn't fail at writing code. It fails at understanding context and proving it's correct. At our next meetup we'll tackle the two biggest engineering challenges of AI-first development: 🧠 How do you give AI the context your team has - but your repository doesn't? ⚙️ How do you redesign CI - when AI agents generate more code than humans ever could? Expect practical patterns and ideas you can apply to your own engineering team the next day! Join us here: wix.engineering/beyond-the-pro…

@DorShinar כן ביפנית זה ״דג״. אם כבר הוא נקרא פוגו שזה דג אבו נפחא והוא רעיל ואוכלים אותו ביפן. כמה אנשים בשנה מתים מזה גם, לך תדע חלק מהמודל העסקי שלהם גם 🤷🏻‍♂️

המודל נקרא סכנה 🫠

@mattpocockuk I love your stuff and thank you for it! but can you make a skill that looks over issues in your repo, dedupes them and suggest fixes? Or add PR option for contributors. I’m using a fork at the moment.

Announcing mattpocock/skills v1 - Achieved a 63% reduction in token cost for skill descriptions - Split skills into model-invocable and user-invocable skills, adding /codebase-design, /domain-modeling, and /grilling - (UPDATED) /writing-great-skills - rewritten from the ground up, encoding my skill-writing best practices - (UPDATED) /diagnose -> /diagnosing-bugs - now model-invocable, awesome for fixing hard bugs - (NEW) /ask-matt: a router skill that teaches you how all the engineering skills work together

@Osint613 Data today is easy to generate/create and hard to filter out. Conventional reporting is biased and regulated heavily so it will most likely won’t be accurate and late. I prefer getting more news and faster over credibility which I can check on X easily.

Do you think accounts that pull real-time updates from hundreds of sources add real value to X? More importantly: why do you follow us? We read every response.

@Dor_Swisa_ @SolaSecurity Nice to see how the field is going to change for the better. Static code analysis is the tip of the iceberg and was one of the hardest topics beforehand IMO

Another proof the cybersecurity earthquake is already here. Claude Code Security turns AI from developer assistant → security engineer. AI-native security isn’t hype anymore. This is the future we’re building toward at @SolaSecurity .

@Amit_Mandelbaum Try this: After ANY correction from the user: update 'tasks/lessons.md' with the pattern Write rules for yourself that prevent the same mistake Ruthlessly iterate on these lessons until mistake rate drops Review lessons at session start for relevant project

טוב אז הנה איך אני עובד עם Claude Code ודברים שלמדתי בחודשיים+ שאני עובד אתו על כמה פרויקטים מאוד מאוד מורכבים, אשמח כמובן לתגובות ולדברים שעובדים לכם, חלק מהדברים שאכתוב טריוואלים מן הסתם ללא מעט אנשים, אבל לשם הסדר אכתוב את כולם הכנה: עוד לפני שכתבתי שורת קוד אחת כל פרויקט יכיל את הדברים הבאים: 1. קובץ Claude.md עם כמה הוראות בסיסיות (בהמשך הקובץ הה יתרחב). כמה הוראות בסיסיות שעוזרות לי: - הכתובת של ה Git repo של הפרויקט - בקשה לשמור על קוד כמה שיותר נקי - בקשה שכל קובץ שנכתב לטובת בדיקות זמניות לשמור תחת תיקיית tmp שלא נשמר בגיט - כשעושים שינוי, אם יש קוד ״מיותם״, יש למחוק אותו - אם יש קטע קוד שמשתמשים בו יותר מפעם אחת, לשים בקובץ נפרד ולקרוא לו כפונקציה (או באותו הקובץ) - בקשה שכל פעם שאני מתקן אותו לגבי משהו מהותי, שישמור את התיקון ב Claude.md (זה לא תמיד עובד, לפעמים צריך לבקש ממנו ידנית) יש עוד כל מיני הוראות שאני מוסיף כתלות בפרויקט וגם אם מה שכתבתי פה נראה לכם ממש טריוויאלי, מנסיוני זה עוזר 2. תיקיית Hooks, אלו דברים שה CC מריץ כתלות באירועים שקורים, במקרה שלי יש 4 בסיסיים: - מניעת של כתיבת קוד לbranch מוגן בגיט (בדר״כ main) - מניעת פקודות ״מסוכנות״ שעלולות להוביל למחיקה לצמיתות של קוד בצורה לא מכוונת - פירמוט (formatting) אוטומטי של הקוד לאחר כל שינוי משמעותי - הכי חשוב: בדיקה של הקוד (code review) הבדיקה נעשית פעמיים על ידי אייג׳נט נפרד שקלוד מריץ בשתי מקרים: א. כל פעם שהוא מסיים שינוי גדול בקוד. ב. כל פעם שהוא או אני עושים commit לגיט. הHook ממש חוסם אקטיבית קומיטים של עומדים ב Code review. מאוד מאוד שימושי. מאוד. פה צריך לציין שלאנת׳רופיק יש פלאגין של Code review לא יצא לי עוד להשתמש בו. כמו כן, המתקדמים מחברים את ה Code Review ישירות לגיט ככה שאפשר להסתכל עליו בעיניים ולהגיב (שימושי במיוחד אם עובדים בצוות, בגלל שאני עובד לבד זה פחות משנה לי) 3. קובץ Setting.json שמכיל כל מיני פקודות שאני מרשה לו להריץ כדי שלא ישאל אותי כל פעם (אני מעתיק את זה מפרויקט לפרויקט) ומכיל גם הוראות מתי לקרוא ל Hooks. קובץ ה Setting יכיל גם את כל הMCPs שאתם משתמשים בהם בפרויקט (במקרה שלי זה בדרך כלל רק Playwright שנדבר עליו עוד רגע) אין צורך לכתוב אף אחד מהדברים האלה לבד, CC כותב את כולם. ומומלץ מאוד לבקש ממנו לחפש באינטרנט ל Best Practices. התחלת עבודה: כל תיקייה צריכה להכיל 3 קבצים חשובים קובץ ה .PRD - הקובץ הזה מכיל תיאור של הרקע, הבעיה העסקית, המוצר שבונים, ה Roadmap, ועוד דברים שמכילים קבצים כאלה, ביניהם User Stories, דרישות טכניות ומטריקות למדידת הצלחה. קובץ ה Tech Spec - קובץ שמעבד את הדרישות המוצריות לדרישות טכניות את שני הקבצים האלה אני יוצר עם CC Teams כשבדרך כלל יש 5 פונקציות: המנכ״ל, ה PM, מתכנת הפרונט, מתכנת ה Back ואיש ה AI. ניסיתי לעשות את זה גם בלי זה, וההבדל בתוצאות ניכר מאוד. כמו כן, התהליך הזה הוא איטרטיבי, אני מבקש מ CC שישאל אותי כמה שיותר שאלות לפני שהוא מתחיל לעבוד ואני עובר על שני הקבצים האלה בעצמי לפני שמאשרים אותם. הקובץ השלישי הוא Status.md - הקובץ הזה מכיל את כל המידע על הפרויקט בפועל, מבנה התיקיות, מה כל דבר מכיל, מה עשינו ומה עוד לא, באגים שנתקלנו בהם וטרם טופלו ועוד. הקובץ הזה מתעדכן אחרי כמעט כל שינוי. הקובץ הזה הוא הקובץ הכי חשוב בתיקייה בלעדיו קשה מאוד לעקוב אחרי מה קורה, קשה להתחיל סשן חדש עם CC חדש שיבין מה קורה, קשה מאוד להעביר את הקוד למישהו אחר. בהקשר הזה שני דברים חשובים - מוסיפים ל Claude.md קישור לכל הקבצים האלה - מוסיפים ל Claude.md בקשה שיעדכן את קובץ הסטטוס אחרי כל שינוי בקוד מכאן מתחילה העבודה על הפרויקט. ופה כבר קשה לכתוב דברים שיהיו רלוונטיים לכולם, אבל כן אומר כמה דברים 1. אם עובדים על פרויקט שמכיל אפליקציה וובית, חובה להשתמש ב Playwright MCP, זה חוסך לכם שעות של דיבאגינג שה CC כבר יכול לעשות לבד 2. חובה: לבקש מ CC שכל ריצה תלווה בלוגים (שנשמרים) כמה שיותר מפורטים, אחרת קשה לו לדבג (ועם לוגים טובים קל לו מאוד) 3. לעשות כמה שיותר commits לגיט, בעבודה עם CC אפשר ״להיסחף״ ולעשות המון שינויים בקוד בלי לעצור בשום שלב, ואז פתאום ״הכל נשבר״ וקשה מאוד לחזור אחורה. 4. לא עבדתי עדיין עם skills יש אנשים שטוענים שזה משנה המון, יש כאלה שלא. לגבי Sub Agents זה כבר די מובנה היום בCC ולדעתי מיותר להגדיר את זה עצמאית. פה אסיים עם משהו שיותר רלוונטי לאנשים שבונים מוצרי AI עם CC. אחד הפרויקטים שעבדתי עליו הכיל הרבה עבודה עם דאטה, ניתוח, אימון מודלים, הרצת סימולציות. המסקנה שלי שם היא שבשונה מקוד רגיל צריך להיות סופר סופר זהירים, ועם עיניים מאוד חדות - ה CC מניח המון הנחות שמפשטות את זמן הריצה למרות שלא ביקשתם (דוגמה למשל: ביקשתם ניתוח על כל הדאטסט, הוא עשה רק על כל נקודה עשירית כדי לחסוך זמן) - הוא עדיין מתבלבל המון פעמים במספרים (למשל מה גדול ממה, מה נחשב טוב ומה לא טוב) - זה שמשהו כתוב ב Claude.md לא תמיד אומר שהוא יעשה את זה, ראיתי לפעמים הוראות לאיך לבצע פעולה מסוימת שמופיעות שם שהוא פשוט התעלם מהם. אגיד שבחוויה האישית שלי, הרמתי בחודשים האחרונים פרויקטים שבחיים לא הייתי מרים, לא לבד ולא בזמן הזה. That being said, המודל עדיין עושה הרבה מאוד באגים, ובדרים שהם קריטיים חייבים להבין ממש טוב, מה מבקשים, איך, והכי חשוב, איך מוודאים שהוא אכן עשה מה שביקשנו. אני לא אהיה מהשמרנים שאומרים שבלי לדעת לתכנת אי אפשר באמת לעבוד עם CC, התעשייה עוברת שינוי מטורף (שאולי עוד אכתוב עליו בהזדמנות), אבל הידע שלי, במיוחד בתחום ML/DL הוא משהו שבלעדיו לא הייתי באמת מצליח לעשות כמעט שום דבר ממה שעשיתי, עם הייתי סומך רק על CC, כנראה ששום דבר לא היה עובד. זהו, אשמח לתגובות, שיתופים ודברים שעבדו לכם טוב.

@matthewisabel Finally, I’m used to huge PRs and there’s no way I can review them online. Has been a pain for years and now with LLMs and agents it’s way worse

More large PR performance improvements are now live We’re seeing ~3x improvement in p99 INP relative to the classic files changed view over last 30d Making GitHub fast will continue to be a top priority and we’ll keep chipping away here

@Amit_Mandelbaum אני כבר כמה חודשים שובר את הראש באותו אופן. משהו כמו 10 פרויקטי צד עובדים שאני משתמש בשלושה מהם כמעט קבוע ביום יום. שואל את עצמי אם בכלל הייתי הולך לעשות תואר ואם כן איך הייתי עושה אותו היום בעידן הLLM? (מתמטיקה מדמ״ח בעברית) היה יכול לעזור לי כ״כ

יש לא מעט רגעים ביום שבהם שוב אני מוצא את עצמי עד אמצע הלילה עם קלוד קוד ותוהה לעצמי מה היה קורה אם הוא היה קיים כשעוד הייתי יזם (כן, כבר היה אז ChatGPT אבל אי אפשר להשוות), ואיך הדברים יכלו להתגלגל אחרת .

@jaredpalmer @github @georgebrock Can I please ? 🙏🏻 working @wix on infra with high velocity

Stacked Diffs on @GitHub will start rolling out to early design partners in an alpha next month. In the meantime, here's video of our progress so far: (h/t for @georgebrock + team for their awesome work)

@Amit_Mandelbaum מקווה להכנס לזה הסופש גם :)

Welcome my friend

@Amit_Mandelbaum פתרון אלגנטי, ואפקטיבי ניסויית אבל מרגיש שזה קצת סותר context efficiency . אם נקח קורפוס ונגדיל את הרזולוציה שלו (נכפיל אותו פי 5) נוכל לקבל תוצאות טובות יותר אבל זה יעלה לנו בסוף הרבה יותר לא? מה אם היינו מוצאים מילות מפתיח ומרחיבים את החלון סביבן? בכל מקרה מעניין מאוד!

טוב אחרי ההצלחה של הפוסט הקודם, פוסט 2 בסדרה: פוסט 2: מחט בערימת שחט, איך מצליחים באמת להביא ל LLM את המידע שהוא צריך כדי לענות על שאלה רקע: ב-3 שבועות האחרונים חברת AI21 Labs פסרמה כמה וכמה מאמרים תחת הכותרת Labs In Front, ואני חייב לומר שהיא מרתקת. בחברה הזו עובדים כמה מאנשי ה AI הטובים בישראל, ובפעם הראשונה מקבלים ההצצה לפרטים טכניים מתקדמים אבל גם אינטואיטיביים מאוד שקשורים לאימון מודלי LLM ודברים רבים מסביב (קישור לפוסט הקודם בתגובות) בפוסט הזה נעסוק במאמר שנקרא: Chunk size is query-dependent: a simple multi-scale approach to RAG retrieval ובפשטות, המאמר מציע אסטרטגיה מעניינת מאוד לאחת הבעיות המטרידות, עד היום, כל מי שמפתח מודלי RAG, וזה, איך להביא למודל את המידע הנכון כדי לענות על השאלה. למרות שאנחנו כבר שלוש וחצי שנים מאז שיצא ChatGPT, בעיית ה RAG בו מודל מבצע שאילתה כדי לקבל מידע ממסכים שלנו ואז עונה בעזרת אותו מידע תשובה, היא עדיין בעיה קשה. הבעיה המרכזית מתחילה בשלב הIndexing כיוון שאי אפשר להכניס את כל המסמכים שיש לנו בכל רגע נתון למודל (יקר, ולא אפשרי בכלל ברוב המקרים) צריך ״לחתוך״ אותם בצורה הגיונית ככה שאם נשאל שאלה, נוכל למצוא את החתיכה הרלוונטית במסמך ובמקרה הצורך גם להביא את המסמך כולו. ישנן לא מעט שיטות שעושות חיתוכים ״חכמים״, ביניהן כאלה שלכל חתיכה נותנים הקשר גדול יותר כמו שם המסמך וסיכום שלו (Contextual Indexing של אנת׳רופיק), ושיטות שעושות חיתוך היררכי, אבל בסוף כל השיטות משתמשות בגודל זהה של ״חתיכות״ הבסיס. העניין הוא שזה לא מספיק, חיתוך קטן מדי יחסיר הרבה הקשר, חיתוך גדול מדי יהיה יקר וגם יקשה על החיפוש. אז מה נכון לעשות? מסתבר, לפי המאמר הזה, שהתשובה היא, תלוי מה אתה שואל. במאמר הזה החוקרים בחנו דאטהסטים שונים של שאלות ותשובות (ביניהן שאלות על סיכומי שיחות, שאלות טריוויה ועוד), וגילו שלכל אחד יש גודל חתיכה אחר שיביא את התוצאות הכי טובות. הבעיה כמובן שזה משהו שאנחנו לא יכולים לדעת מראש. לכן הם הציעו שיטה חדשה, בוא נבצע כמה חיתוכים שונים. חיתוך אחד יהיה נגיד כל פסקה, אחד כל שני פסקאות וכן הלאה, וניצור 5 אינדקסים שונים למסמכים שלנו. ובזמן השאילתה הראשונית ניגש אל כולם, כעת עבור כל שיטת חיתוך נעשה הצבעה באיזה מסמכים נמצאת התשובה (כלומר כל חתיכה שהגיעה ממסמך מסוים מספקת הצבעה למסמך שממנו הגיעה). כלומר אם בחיתוך של הפסקה 2 מתוך עשר התוצאות הראשונות שייכות למסמך מסוים ובחיתוך של ה2 פסקאות 3 מתוך 10 התוצאות שייכות גם לאותו מסמך, המסמך יקבל 5 הצבעות. אחרי שנסכום את כל ההצבעות נביא את המסמך (או אולי כמה מסמכים כתלות בשיקולי עלות וגודל המסמכים) ל LLM וממנו נקבל את התשובה. השיטה הפשוטה הזו משיגה שיפורים מאוד גדולים, בכל דאטהסט שהם בדקו ובכל פותרת בצורה אלגנטית את בעיית גודל החיתוך שעדיין מקשה מאוד על מערכות RAG לעבוד כמו שצריך. החיסרון שלה כמובן הוא שעכשיו במקום לשמור את ה Indexing פעם אחת, צריך לשמור אותו כמה פעמים. במקרה הזה, ייתכן מאוד שהיתרון בדיוק יותר גבוה עולה על החסרון. קישור למאמר בתגובות, וכרגיל אשמח לתגובות ושיתופים כדי שאוכל להמשיך לפרסם

@shl A virtual location for an entity (person, company, government, etc)

What is a website? Best answer gets $1,000.

@AlexandrePesant Also would love the ability to set up coverage & tests 🧪 and track them over time—so focus stays sharp and quality never slips.

If there was one thing you could fix/change ASAP in Lovable. what would it be? ("The AI didn't do what I asked for" isn't super helpful, be super concrete please 🙏)

@AlexandrePesant I’d love a kind of monorepo mode ✨ Where I can zoom in on just one flow—say the weather widget, the login page, or the auth logic. It would keep agents focused only on what’s relevant while guaranteeing everything else stays untouched.