343: הדרך שלנו לקוד שנכתב כולו באמצעות אייגנ׳טים

היי כולם, אני דרה ורטהיים ואתם הגעתם לסטארטאפ פור סטארטאפ. והיום אנחנו נדבר על איך AI שינה את האנג'נירינג כאן במנדיי ותכלס גם בעולם. ואיך זה השפיע על כל מה שאנחנו עושים בצוות הפיתוח אצלנו. ובשביל זה נמצאים איתי כאן היום דור כהן וניצן עזרא, סופטוור אנג'ניר אחת שיש לי טייטל כאן, לא רתי את זה טוב. זה להשאיר בעריכה גם. כן, בדיוק. אנג'נירינג דירקטורס כאן במנדיי. היי דור. היי, שלום. היי ניצן. שלום. אז אנחנו נדבר בפרק על איך ולמה עבודת הפיתוח השתנתה מאז כניסת ה-AI. נשתף בכמה דוגמאות שממש עשינו פה במנדיי ושינו ממש את איך שאנחנו עובדים פה. ונדבר על איך ממש ייעלנו את כל הפיתוח במנדיי, כשהיעד שאנחנו רוצים להגיע אליו הוא בעצם יצירה של צוות AI אוטונומי לחלוטין, נכון? כן. כן. מעולה. נתחיל? יאללה. יאללה. סטארטאפ פור סטארטאפ. אז דור, אולי תספר לי על מה אנחנו מדברים היום בפרק? אז אני חושב שאנחנו מסתכלים על איך AI שינה את העולם ואנחנו מבינים שנגיד בשיחות שעשינו לפני שלושה חודשים, הם פתאום כבר לא רלוונטיות, כי כל הדברים מתקדמים ומשתנים יותר ויותר. כן, אפילו נגיד שהפרק הזה כבר התחיל להתבשל לפני כמה חודשים, ואז אתם באתם אלינו ו רתם רגע, הנושא שרצינו לדבר עליו זה זה כבר זה כבר אולד ניוז, כאילו צריך להתעדכן. לגמרי. אז אני חושב שב ת ה-AI, אם קודם היינו חושבים עליו במונחים של איך הוא עוזר לנו לעבוד יותר מהר, איך אנחנו יכולים לשפר דברים מסוימים, פתאום זה כבר לא שיפור, זה שינוי של המודל עבודה, של איך אנחנו עובדים גם כמפתחים, אבל גם בכלל בבילדרים במנדיי. זה אומר מנהלי מוצר, זה אומר מעצבים, זה אומר אנליסטים. ואני חושב שזה מה שנדבר עליו היום. מה זה אומר, איך שינינו וגם איך אנחנו מודדים את עצמנו בעולם החדש. מה זה אומר להיות אנג'נירינג בעולם החדש? ולא רק איך שינינו, אלא גם זה שהציפיות שלנו משתנות, נכון ניצן? לגמרי. זאת אומרת, אם פעם היינו מחפשים את האנשים הסופר סופר טכניים, היום זה כבר שאלה. מה אנחנו מחפשים במפתחים שאנחנו מביאים לארגון? נגיד היום למשל הרבה יותר חשוב לנו היכולת לראות מוצר או החשיבה המוצרית ואיך דברים בסוף פוגשים את הלקוחות שלנו. מעניין, כי בעצם הציפייה היום היא ממפתחים ומפתחות שהם לא בהכרח יכתבו את הקוד עצמו, אלא קצת ינהלו את האייג'נטים שכותבים את הקוד, נכון? כן, בדיוק, בדיוק זו הנקודה. אתה פתאום צריך לחשוב בצורה שהיא הרבה יותר אאוטקאם דריבן. מה אתה רוצה להשיג? איך אתה מסביר את זה כמו שצריך? ופחות איך לכתוב את הקוד עצמו. אז אני חושב שזה ב ת נקודה מעולה. אז אוקיי, אז ניצן, אז רת ב ת שזה משפיע גם על על מי שאנחנו מחפשים. אז אתה יכול להרחיב על זה קצת? כאילו אתה רת שאתם מחפשים מחפשים קצת יותר בילדרים, מה זה אומר בפועל? בטח. זאת אומרת, אם אני מסתכל אחורה, תמיד במנדיי חיפשנו את האנשים האלה שהם עם מחוברים למוצר, מחוברים לעשייה. היום זה בעצם הופך להיות סוג של סופר פאוור, שאתה כבר לא צריך להתעסק דווקא בשורה 22 בקובץ הזה בקוד, אלא לחשוב רגע כללי על איך הדבר הזה יר בסוף ואיך יוזר הולך להשתמש בזה. ולדעת לאן אתה מכוון את הפיצ'ר או את המוצר שאתה עובד עליו, ולא דווקא את האתגר הטכני הספציפי שכרגע נתקעת בו. זה בדיוק מעביר את החשיבה ואת הבאטלנקים מהעולם הקודם שהיינו בו של מהירות הקוד או כמה זמן לוקח לכתוב את הקוד, לבין עולם החשיבה. איך אתה מאפיין, איך אתה חושב על הדברים האלה ומה אתה עושה עכשיו? איך עושים את כאילו אוקיי, אתם אומרים שאתם מחפשים את זה עכשיו בחבר'ה שאתם מגייסים, אבל בסוף גם יש לנו צוות ממש גדול פה. איך עושים את השיפט הזה אצל כולם, אצל מי שכבר עובד כאן? אז אני חושב שבמנדיי אנחנו נורא טובים בשיפטים כאלה. דיברנו בפרקים הקודמים גם על איך על ה-AI מנט, איך איך לקחנו את הבא הבאנו את כולם ו רנו להם אוקיי, עכשיו אתם עובדים בצורה שהיא אחרת. עובדים ביחד עם ה-AI. ופתאום פה אנחנו מדברים על עוד שלב קדימה. אנחנו מדברים על המפתחים שלנו ואומרים עכשיו הציפייה היא לא שה-AI יהיה איזשהו סיידקיק שלכם, איזשהו קו פיילוט שלכם שעוזר לכם לכתוב את הקוד, אלא שאתם עכשיו עושים דלגציה לתהליך כתיבת הקוד אל האייג'נט. אבל אתם עדיין אלה שאחראים. אתם יודעים מה הדברים, מה הקונטקסט, מה צריך להגיד לו לעשות. ואז זה גם נורא משפיע על איך שאנחנו מצפים מהאנשים ואיך שאנחנו גם מודדים אותם בסופו של דבר. אנחנו רוצים להגיע למצב ש-100% מהקוד שאנחנו כותבים נכתב בידי אייג'נטים. המון המון מהאנשים היום בארגון, בטח המפתחים החזקים שבהם, הם כבר שם. אבל כשמדברים על ארגון כמו כן, ברמת ה-100%? אנחנו כבר שם? כאילו לשם אנחנו מכוונים. אני אגיד שגם אם נסתכל על החצי שנה האחרונה, ממש רואים את החבר'ה שעשו אדופשן הרבה יותר מהיר, הם במקום אחר. זאת אומרת, אני ממש שאתה גם משווה את זה לחברים שעובדים בתעשייה מבחוץ, המקצוע שלנו ממש ממש ממש משתנה. זה מהצורה שאתה עובד, דרך הפוקוס שלך ב-day to day. אז אנחנו מנסים להביא את זה

וכל ה-R&D וההשלכות של זה יהיו ב ת ש-100% מהקוד יכתב על ידי AI. אתם רואים את זה פוגשים כזה חששות או אתגרים אצל הצוותים שלכם? תמיד, כל שינוי הוא תמיד מלווה עם איזשהו חשש מסוים. אני חייב להגיד אבל שאני לא רו כאילו שזה הופך משהו לאובסולט. שאתה מסתכל בסוף על העבודה, עדיין יש משמעות ללהיות אנג'ניר ועדיין יש משמעות ללהיות דיזיינר ועדיין יש משמעות ללהיות פודקט. כי זה ב ת התהליכי חשיבה. וזה משהו שאנחנו עדיין משאירים מאוד יומן ומאוד אצלנו. בצורה שאנחנו עובדים ואיך שזה פוגש בסוף את המוצר שלנו. כן, אני חושב שהחששות של אנג'נירים, אם פעם הזהות שלי והגאווה שלי הייתה איך אני כותב את הקוד וכמה אני כותב אותו מהר ואיך אני ממדל אותו, פתאום הזהות היא קצת משתנה. זה איך אני מעביר את המחשבות שלי ואת כל הקונטקסט שצברתי ל-agent בשביל שהוא יעשה את העבודה שלו. כן. אז מה שנעשה עכשיו זה ניתן שלוש דוגמאות ל תהליכים שכבר בנינו פה במנדיי שב ת לוקחים אותנו לכיוון כזה, החזון הזה של צוותי AI אוטונומים. אז הדוגמה הראשונה זה איזה שרלוק. נכון? קודם כל, כל הכבוד על השם, לא יודעת מי מי חשב על השם. אז קמי חשבה על השם וגם התחילה לפתח אותו בהתחלה. היא טים ליד אצלנו בפלטפורמה. אבל כן. מגניב. ואגב, נגיד ב ת שהדוגמאות שאנחנו נותנים זה של דברים שנבנו של חברה פה בפיתוח, כאילו זה לא איזה כזה הנחיה שהגיעה מלמעלה, זה הכלי שצריך לעשות, כאילו זה הכל נבנה על ידי הצוותים עצמם. ממש. אני גם חושב שהדוגמאות שאני אתן הם מראות גם את האבולוציה שעברנו בתוך ארגון לגבי איך אנחנו תופסים את הכלים ומה אפשר לעשות איתם. מגניב. אוקיי, אז מה זה בעצם שרלוק? אז אם דיברנו על עולם ה-AI, בעצם אנחנו בתור מנדיי, אנחנו לא כותבים דברים רק מאפס לאחד. יש לנו בסוף המון לקוחות שמשתמשים במערכת, יש לנו מוצר והרבה מאוד מהדברים גם מגיעים יש לי גם בעיות. והלקוחות פותחים לנו בעצם טיקטים ומדווחים לנו על הבעיות שהם מוצאים. ואנחנו בתור צוותי בילדרים פה במנדיי צריכים לטפל בבעיות האלה. אז שרלוק בעצם בא והוא לוקח את הבעיה, מבין אותה, מתחבר לכל הכלים שלנו יש, בין אם זה בלוגים, בין אם זה הקוד, בין אם זה כל מיני איבנטים שונים שקיימים אצלנו, ומציע לנו איך אפשר לפתור, מה הבעיה ואיך אפשר לפתור אותה. ואני חושב שזה היה השלב הראשון. רנו אפיינו את כל התהליכים שצוות עושה, הבנו מה זה חלק מהדברים שהצוות עושה לדוגמה בעולמות של ספורט, ו רנו איך אנחנו יכולים להציל את האחריות או חלק ממנה ל-agentים. כן, שנגיד יש פה ב ת את שלב המחקר שיכול לקחת זמן עד שמזהים ב ת איך נגרמת הבעיה ואיך מטפלים בה, אז רנו אוקיי, זה משהו ש-agent יכול לעשות בשבילנו. ממש ככה, גם יש פה עניין של דחיפות של זמן נגיד. יכול להיות שהדטה הזה יעלם עוד מעט או שעד שנחזור ללקוח כבר יעבור יותר מדי זמן. אז גם הסביעות רצון של הלקוח בסוף מאיך שמטפלים לו בבעיה, וגם מהצד שלנו, איך אנחנו עושים את זה בצורה מהירה ויעילה יותר. אוקיי, אז זה כזה היה השלב הראשון. זה היה השלב הראשון. הוא היה גם מאוד read only במהות שלו, בעיקר לחקור. וזה המקום שהיינו בו בהתחלה. אני חושב שזה גם המקום שהיינו בו ברמת כמה אנחנו מוכנים לסמוך על ה-agent בתהליך. כן, שכאילו אני אומרת אוקיי, הוא מזהה בשבילי אולי את הבעיה ואז אני אקח את זה מכאן, נכון? בדיוק. בדיוק. אני אני כאילו אבדוק שמה שהוא נתן זה לא שטויות. אם צריך אני אחזור לעבודה בעצמי. זה גם הר ממש את הסקפטיות שלנו לגבי היכולת ל ץ כזה כלי ולהתקדם איתו הל . כן, אני חושבת שאני גם שם בהרבה מקומות, שכאילו אני נותנת לו כזה לעשות את ה את הניסיון הראשון ואז אני אומרת סבבה, הבנתי, עכשיו אני אעשה את זה רגע. אז איך מתקדמים ב ת לשלב שאנחנו סומכים סומכים על ה-agent כמו שצריך? נכון. אז אני חושב שגם בשרלוק וגם בחוויות אחרות שעשינו פה במנדיי, גילינו שחלק מהחובות הטכניים שלנו, או חלק מאיך שהתשתית בנויה בעצמה, הם קצת בעייתיים ל-agentים. אנחנו מסתכלים בסוף על קוד שאנשים כתבו במהלך השנים, וה-agent מכיל את זה בצורה קצת אחרת. הוא יכול להיות שהוא קצת מתבלבל, יכול להיות שגם אנחנו עשינו כמה פאולים במהלך התהליך. ואני חושב שזה מוביל אותנו לדוגמה הב . בעצם יש לנו במנדיי איזשהו מונוליט מסוים שאנחנו עובדים איתו. ופיתחנו את מורפיקס. מורפיקס בעצם בא ומנסה לעשות לנו מודרניזציה לחובות הטכניים שלנו ולטקסטק שלנו. אוקיי, עכשיו תסביר לי את זה ב יותר לאט ו ו ש ו ש גם מי שהוא לא לגמרי טכני יבין. כאילו, אוקיי, שרלוק הגיע לנקודה מסוימת, הגיע ליכולות מסוימות. מה הייתה הבעיה אז? ששרלוק בעצם במהות שלו, שהוא מסתכל על הקוד, הוא מתבלבל. הוא לא מספיק מבין מה הצד שהוא צריך לעשות ומה הצד שהוא צריך לנתח. למה? כי כתבנו שם כל מיני פאצ'ים, כל מיני דברים שהם לא לגמרי שלמים, כל מיני ארכיטקטורות שהתבלבלו אחת עם השנייה, כל מיני יוזקייסים שונים שאנחנו מנסים לשרת באותו צורך. ו זה לא מספיק טוב, הוא לא מספיק מבין, זה קצת מבלבל אותו. אוקיי, אז

מה הפתרון לזה? והפתרון הוא שבעצם ברגע שכתבנו את מורפיקס ו רנו אוקיי, בואו עכשיו נפרק חתיכות מתוך המונוליט הזה. כל אחת מהחתיכות נשים במקום המתאים, בקונטקסט המתאים שלה. גם בעולם של מודרניזציה, מודרניזציה, גם בעולם של טסטים יותר מדויקים. ובעצם בצורה הזאתי, ברגע ששרלוק או כל אג'נט אחר מגיע עכשיו לקוד שלנו, זה הרבה יותר קריא, זה הרבה יותר בריא, זה יש יותר דוקומנטציה. וזה נורא נורא עזר לנו להמשיך עוד שלב בתהליך. אני חושב שזה אפילו טיפה מעבר. זאת אומרת, אם אנחנו מדברים על זה ש-AI יכתוב את הקוד בשבילנו, אז אנחנו גם צריכים לתת לו את הסביבת עבודה הכי נוחה בעולם לעשות את זה. וכמו בני אדם, כאילו כשאנחנו חושבים על אג'נט, אנחנו ממש לפעמים נותנים להם שמות ומדברים עליהם כאילו הם אנושיים, כן. חברי צוות, כן. ממש, לכל דבר ועניין. אז כשאנחנו חושבים על זה, תמיד הרבה יותר קל לנו לעבוד כשיש גבולות גזרה מוגדרים. זאת אומרת, אני יודע שאני עובד על בעיה באזור מסוים, אני יודע שזה מוכל שם ואני יודע ששמה יהיה הפתרון וזה הפוקוס שלי. אז מה שבעצם עשינו עם מורפיקס זה מאוד לייצר את האזורי פוקוס האלה. לקחנו קוד שהוא מאוד מאוד גדול ופירקנו אותו לחתיכות קטנות, או מפרקים אותו. מה שאני עוד מבינה ממה שעשיתם, זה בעצם לא לצפות שאג'נט אחד יפתור לי את כל הבעיות. כאילו, הפתמתם את שרלוק עד לנקודה מסוימת, נכון? הגעתם למצב שאתם כן סומכים עליו שהוא יעשה את ה את המחקר ויזהה את ה את הבעיות בקוד, נכון? את זה זה כן הגיע למצב הזה. אוקיי. ואז בעצם כשכבר הייתה עוד משימה שהייתה מורכבת מדי, אז לא התעסקתם בלהפתם אותו עכשיו גם למשימה הב אלא רתם אוקיי, רגע, התפקיד שלו זה זה ב ת הגבולות גזרה האלה שאתה מדבר עליהם, כאילו זה תפקיד מאוד מאוד מסוים. עכשיו בואו נבנה אג'נט אחר שיטפל בעוד בעיה שזיהינו. כן, זאת אומרת, חובות טכניים וספורט טיקטס, זה דברים שממש יושבים על צפתי פיתוח בתור השקעות מאוד מאוד גדולות. והפתרון שלנו היה ב ת ללכת לעולם האג'נטי, גם לשרלוק מבחינת הספורט וגם למורפיקס מבחינת החובות הטכניים. אני חושב גם שגם בתוך שרלוק וגם בתוך מורפיקס, יש לנו עוד סאב אג'נטים, בעצם שכמו שאת אומרת, יודעים לבוא ולטפל באזורים ספציפיים. הדומיין של אוטומציות במנדיי והדומיין של בורדינג במנדיי, זה לא בדיוק אותו סט של יכולות, זה לא בדיוק אותו אזור בקוד. אז גם פה בעצם הצלנו את הסמכות וקראנו לחברי צוות לעשות את זה בצורה אג'נטית. ומה כאילו איפה האתגרים במקומות האלה? לא חסר. לא חסר. מאיפה להתחיל זה אומר? כן, זאת אומרת, גם במובן של להגיע למצב שזה עובד טוב, גם במצב שאם כבר יש לנו כזה דבר, איך אנחנו מעודדים אדופשן באנג'נירינג. זאת אומרת, בסוף זה שקיים איזשהו כלי, צריך גם לדאוג שישתמשו בו. כן. וכל אחד בעצם צריך לעבור את התהליך שהוא מתחיל לסמוך על הכלים שאנחנו בונים. זאת אומרת, האדופשן בתוך הצוות, כאילו בנינו את הדבר הזה, עכשיו צריך בכלל לוודא ש שהצוות עובד עם האג'נט. כן, אני חושב שהסימן הכי טוב זה היה שהתחלנו לראות נגיד אנשים מתחילים לתרום עוד ועוד ועוד קוד לשרלוק, כי הם הבינו שזה פותר להם בעיות כואבות. כן, אבל אני חושב שגם איך שאנחנו מודדים את זה השתנה. אם קודם היינו מודדים טיקטים ומסתכלים רגע רק על כמה זמן לקח לנו לתת מענה ללקוח, אז קודם כל זה המדד הראשון שאנחנו עדיין מודדים ורוצים לראות שזה משתפר בצורה משמעותית, אבל גם אנחנו מודדים את איכות התשובות בעצם ששרלוק מחזיר. וזה אני חושב עוד איזשהו דרך מאוד משמעותית לבוא ולהבין שהמהפכה ב ת עוזרת לנו, שאנחנו ב ת מגיעים לשנות את הדרך שבה אנחנו עובדים. אוקיי, אז מה הדוגמה השלישית שאנחנו מדברים עליה? זה נקרא ממש אוטונומוס טים. מה שהלכנו ועשינו היה לייצר צוות מוצר שלם A to Z, שכולו כולו כולו מושתת על אג'נטים. שאני יכול לבוא בבוקר, לכתוב לו את המשימה, להגיע אחרי ששתיתי קפה ולשים את זה בפרודקשן. זה היה שלב טיפה יותר מאתגר. זאת אומרת, גם איך אנחנו מוצאים את האזור המתאים שאנחנו מוכנים שאג'נטים יעשו כאן את העבודה לגמרי לבד, כמובן בפיקוח שלנו. וגם איך אנחנו בונים את הכלים המתאימים סביב זה. אז הצוות הראשון שהקמנו בעצם הוא צוות שהוא סביב עולם האינטגרציות. ופיתחנו בעצם פנימית כלי אג'נטי שידע לקבל שם של איזשהו מערכת פד פארטי כלשהי ולייצר ממנה אינטגרציה מאוד מאוד עמוקה עם מנדיי. כאילו לבד לגמרי. לבד לגמרי. אז שמה ממש מידלנו את תהליך המחקר, את תהליך הפיתוח, את תהליך הטסטינג, לקחנו כל מה שקורה כדי להביא כזאת אינטגרציה לפרודקשן ויצרנו אג'נט מותאם לכל אחד מהשלבים בדרך. כמה זמן לוקח לבנות משהו כזה? לוקח, אבל האלטרנטיבה עולה הרבה יותר. זאת אומרת זהו, לא, אני ב ת מנסה להבין כאילו אני חושבת שלהרבה מאיתנו קורה את הסיטואציה שאנחנו מדמיינים איזה משהו שאנחנו רוצים לבנות איזה אג'נט שיעשה בשביל בשבילנו משהו. מתחילים לעבוד איתו, זה נשבר ונשבר ונשבר ואנחנו מבינים שצריך להכניס עוד עומק ועוד עומק ולתקן את הפרומפט ו המון דברים ואז באיזשהו שלב עולה השאלה של רגע,

אני משקיעה בזה המון המון זמן. אולי כבר עדיף לי לעשות את העבודה בעצמי. אז מה שעשינו פה היה שממש בנינו את זה בהתחלה את הגרסה הראשונה של הצוות האוטונומי שבני אדם עדיין יפעילו את זה. ועשינו לזה טסט. כאילו לקחנו יום אחד את כל את אחת הקבוצות פיתוח שלנו ו רנו להם יש לנו 22 אינטגרציות שאנחנו רוצים להביא לפרודקשן בסוף היום. ואנחנו משתמשים בכלים האלה כאילו חצי ידני. ו כשראינו שאנחנו עומדים ביד אז רנו שהמרחק מכאן לעשות את זה לגמרי אוטונומי הוא לא גדול. ואז זה נתן לנו איזשהי ולידציה לפני שאנחנו מתקדמים הל וממשיכים להשקיע. מגניב. אני חושב שגם עוד דוגמה, אם נחזור רגע למורפיקס, בעצם דיברנו על אג'נט שעכשיו בא ומפרק את המונוליט שלנו לאזורי פוקוס החדשים שאנחנו רוצים, וזה גם איזשהו תהליך איטרטיבי, שהוא בעצם בא ועובד בשיטה שלנו, הוא עובד מול בורד של מנדיי, לנהל את תהליך העבודה שלו, והוא בעצם מייצר לעצמו את המשימות על הבורד ולוקח אותם, מבצע אותם, מבין איזה משימה בעצם עכשיו פותחת לו עוד אפשרות לעשות משימות אחרות שקודם היו חסומות. וכל התהליך הזה שבסוף האג'נט בצורה איטרטיבית גם לומד וגם מצליח לבצע משימות בלי מעורבות של אדם רגע בתהליך, זה עוד איזשהי התקדמות שעשינו בעולם הזה. אז אוקיי, זה זה ממש נקודה חשובה. כאילו הוא כבר ממש מנהל לעצמו את המשימות. אז איפה כן נכנס בן אדם בתהליך? מגניב. אז עדיין תמיד לפני שאנחנו שמים קוד בפרודקשן, לפני שקוד פוגש את המערכת שלנו, עדיין היום אנחנו בוא נגיד 99% מהזמן, בן אדם יעבור על זה לפני. אתם עוד לא סומכים לגמרי על ה אני אני פחות חושב שזה עניין של טראסט ויותר עניין של גם אקאוטביליטי וגם להבין מה שמנו עכשיו בפרודקשן. כן. בסוף יש פה איזה עניין של קונטקסט ואז שיגיע הטיקט ששרלוק לא יצליח לפתור, אז שלא כאילו שנבין בכלל מה אנחנו מסתכלים. בדיוק. אז יש פה עניין של לייצר גם את הקונטקסט אצלנו בתור בני אדם. אני חושב שזה גם קצת מתחבר לתפקיד האינג'ניר. כי אנחנו באים ואומרים אנחנו סומכים עליך בתור אינג'ניר שיהיה לך את הקונטקסט הרחב, שתוכל לדעת מה אנחנו רוצים לעשות ומה האימפקט שאנחנו רוצים לייצר. אתה עדיין האונר של התהליך הזה. זה שהוא קורה בצורה אוטומטית, זה לא אומר שאתה לא צריך להיות אחראי לתוצאות, למה שקורה, אם משהו נשבר. לגמרי, בדיוק. אתה מגדיר מה לאן רוצים להגיע, מה התוצאות, מה ה-KPIים שאנחנו מודדים. עכשיו, זה שאתה עושה את זה בעזרת אג'נטים שעוזרים לך לכתוב את הקוד, מעולה, אבל עדיין אתה אקאוטבל לכל התהליך. אז אז בואו נדבר ב ת על מה מודדים. בואו ניתן דוגמאות מכל אחד מהאג'נטים שדיברתם עליהם. אז דור, אתה אתה רת בהתחלה שמודדים גם את המהירות של שפותרים טיקטים, נכון? נכון. וגם את האיכות. איך מודדים איכות? אז איכות קודם כל במוד של שרלוק שאנחנו מסתכלים על אג'נט שבא ומבין מה קורה בטיקט, אנחנו רוצים לראות גם שהוא יודע לענות על מגוון של טיקטים, אבל גם נותן תוצ מספיק איכותית שמורידה מהזמן שמפתח משקיע בטיקט. וזה בעצם מה שאנחנו מודדים. כאילו הייתם רוצים לראות שזה כל התהליך נסגר ונפטר מהר יותר ממה שבן אדם היה עושה את זה. בדיוק. אם נגיד קודם בן אדם היה צריך להשקיע בממוצע, סתם לצורך הדוגמה, שעתיים לטיקט, אז פתאום הזמן שהוא משקיע בטיקט יורד לחצי שעה, כי האג'נט בעצם הלך כבר ועשה את כל הפעולות הרפטיטיביות שהבן אדם עושה. הוא הלך ובדק את הלוגים, הוא הלך ובדק את הקוד, הוא הלך ובדק את האיבנטים שיש לנו. ופתאום הוא יודע לבוא ולעשות את הסיכום הזה, ואני בתור בן אדם שעכשיו מגיע לטיקט, כבר כתוב לי את כל הדברים. אני רק עכשיו צריך לבוא ולהבין האם ההמלצות הם נכונות, האם יש לי עוד צעדים שאני צריך לעשות. וזה מקצר בצורה מאוד מאוד משמעותית את הזמן שאני צריך להקדיש בטיקט, וגם את הזמן שלי של הצוות ביום יום ומעביר אותו מפורט לפיתוחים חדשים. אני גם מניח שמאוד מאוד מהר אנחנו נגיע ממצב ששרלוק רק חוקר למצב שהוא כבר ממש מציע לנו את התיקון. זאת אומרת זה ממש עוד דקה שם. כאילו זה השלב הבא שאנחנו מחכים לו. לגמרי. אז אז אני חושב ב ת שבהרבה מאוד מקומות אנחנו כבר רואים את זה, פשוט לא באפקט כל כך גדול כמו שרלוק. אם היום שרלוק הוא מרכיב סופר משמעותי בכל צוות במנדיי והוא חלק מאוד מתהליך הספורט שלנו, העניין הזה של הפתירה הוא עדיין בהתחלה. אנחנו ממש בניצנים שלו בהתחלה. כן, בסדר, נר לי יש איזה פאנל פה של כזה בהתחלה הולכים על ה גם נכון על היוז קייסים אולי הכי פשוטים. נגיד שרלוק זה בסוף אג'נט שהוא יותר פשוט ליישם אותו מאשר צוותים אוטונומיים של AI. לגמרי. אוקיי, אז כאילו בהתחלה הולכים על ה על הבעיות שיותר קל לפתור, דואגים ליישם אותם כזה בכל הארגון ואז ברגע שרואים שזה קורה, אז עוברים לרמת מורכבות הב נכון? כזה כן. אני רוצה גם לתת עוד דוגמה מקבוצת המובייל שלנו, לצורך הדוגמה. הם ממש פיתחו אג'נט שלם שבא ומזהה בעיה בפרודקשן, זה יכול להיות קראש של האפליקציה או משהו כזה, ובעצם יש להם תהליך שלם שלוקח את הקראש, קורא את הלוגים, מבין

את הבעיות, נותן אפילו ציון של כמה אני בטוח שאני יכול לפתור את הבעיה. ואם הציון גבוה מספיק, אז בוא גם תייצר כבר PR, בעצם חתיכת קוד שיודעת לפתור את הבעיה הזאתי בעולם. ואז אני בתור מפתח צריך לעשות קוד ריו, צריך ללכת ולראות שזה ב ת פתר את הבעיה ולהכניס את זה. ואנחנו פה מדברים בעצם על שני דברים. גם קיצרנו את התהליך מבעיה לפתרון, וגם אנחנו יכולים לפתור הרבה יותר בעיות בעצם בצורה הזאת. זאת אומרת, כאילו, בסוף עיקר העבודה של המפתחים מול האג'נטים, בסוף תהפוך להיות כזה בעיקר קוד ריו, בעיקר כזה, נכון? לעבור על העבודה שהם עושים, לוודא ש אני חושב שזה אפילו יעבור להיות לפני. זאת אומרת, ממש לבנות לו את הסביבה שהוא יוכל לעבוד, שהוא כבר יבין איך אני בתור בן אדם מקבל החלטות ואיך לפעול ככה כשהמגיעה הזמן שלא לקבל החלטה. כן, להשקיע הרבה בלהסביר את הלוגיקה. בדיוק. ואז העבודה שלנו הופכת להיות בעצם לפני כתיבת הקוד. אם זה הגיוני. זאת אומרת, ממש לבוא ולהסביר לו איך אני חושב, איך אני ניגש לבעיות, איך אני פותר אותם ולעשות איתו איטרציות על התוכנית יותר מאשר על הפתרונות. מגניב. זה קצת דיזיין ריו. סוג של. ואוקיי, דיברנו אז על מה מודדים בשירלוק. בוא נדבר על על הדוגמאות אחרות שנתתם, אז לגבי מורפיקס. אז אני חושב שבמורפיקס אנחנו רוצים למדוד רגע את כמה מהר הקוד מגיע לפרודקשן. אם בעולם הישן בעצם שהיינו נמצאים בתוך מונוליט, היינו רוצים באיזשהי מקומות מסוימים להאט לפעמים את התהליך, כי המון אנשים עובדים על אותו אזור ואנחנו לא רוצים לייצר יותר מדי שינויים במהלך היום. פתאום ברגע שחילקנו את זה לאזורי פוקוס אחרים, אנחנו יכולים לעלות קוד כל הזמן. והזמן לפרודקשן של פתרון בעיות, של פיצ'רים, הוא יורד בצורה מאוד מאוד משמעותית. זאת אומרת, בעצם אתם אם אני חושבת על מה שאתם מודדים, אתם בעצם מסתכלים על מה היו הצברי בקבוק הכי גדולים לפני זה, מה היו הדברים שלוקחים לנו הכי הרבה זמן ובסוף את זה אתם רוצים למדוד לוודא שאנחנו הצלחנו לקצר. נכון? לראות ש-AI מאפשר לנו בעצם יותר. כן, אני חושב שבכללים אנחנו מסתכלים על המושג הזה של זמן, זה הדבר שהשתנה הכי הרבה מאז שהתחלנו להשתמש בכלים האלה. זאת אומרת, מה שפעם היינו מספיקים בריבון, היום נכנס לנו כנר לאיטרציה או שתיים, ומה שהיינו מספיקים בשנה נכנס לנו בריבון. כאילו, זה ממש משנה את הצורה שאנחנו עובדים, את הקצב עבודה. זה גם משנה את התפקיד שלנו בתור מנהלים הרבה פעמים בארגון. פתאום הפוקוס המרכזי שלנו הופך להיות לתת לאנשים את הבדיוק על מה חשוב כרגע להתעסק בו, כי כל יום ממש ממש משנה. כן, ואני מניחה שגם ב ת צריכים להתרגל כאילו גם ככה אנחנו ארגון שרץ מהר, אז פתאום גם ה המושג לרוץ מהר גם מקבל משמעות אחרת. אז אני חושב שכזה שנים כארגון, ככל שגדלנו וההייפר גרוס שעברנו פה, ממש בנינו שרירים כדי לרוץ מרתון. אם זה בצורה שאנחנו מתכננים שנה וקאוט ומתכננים פרוגרמות או יוזמות חוצות ארגון, ואפילו ריבונים ואיטרציות. לגמרי, והיום אנחנו מבינים שכאילו התחרות השתנתה. זה כבר לא מרתון, אלא זה פשוט 420 ריצות של 100 מטר ספרינט. ואנחנו צריכים להתאים את עצמנו בהתאם. יפה. אבל זה למשמחתנו לא עבר הרבה זמן מאז שרצנו ספרינטים, אז אנחנו עדיין זוכרים איך רצים את זה. השרירים עדיין פועלים. הם עוד שם, כן, לגמרי. אני חושב שגם השרירים עדיין פועלים וגם אנחנו מאוד מ ינים באנשים שנמצאים פה שיעשו את האדג'סטמנט בשביל העולם הזה. אנחנו מאוד מ ינים ביכולת שלהם המחשבתית, בפרודקטיביות שלהם, מ ינים ביכולת שלהם ללמוד דברים חדשים ומ ינים ביכולת שלהם לעשות אקזקיושן בצורה מאוד מאוד גבוהה. מה עדיין מאתגר? אתם מדברים על תהליכים, כאילו הרבה תהליכים שהצלחתם לבנות וסבבה, אולי לא כולם עדיין בכזה אדופשן מלא, אבל זה בתהליכים. איפה אתם עדיין כזה חורקים שיניים, לא לא לא מצליחים להביא לגמרי תשובות? אז אני חושב שקודם כל, יש פה שינוי תפיסתי שמדובר באנשים שצריכים לשנות את העולם שהם עבדו בו בשנים האחרונות. וזה מביא איתו גם חששות, וגם יש איזשהו קיר מסוים שנתקלים בו. כל אחד שמשתמש ב-AI, הזכרת את זה גם מקודם, מגיע בסוף למצב שהוא אומר אולי זה לא מספיק טוב, אולי זה עדיין לא בשל, אולי צריך עוד קצת זמן. ואנחנו דווקא מ ינים שאנחנו צריכים להשקיע יותר, להבין שאולי אפילו בטווח המאוד קצר אנחנו נהיה אולי קצת פחות טובים, קצת פחות יעילים. אבל בטווח ארוך אנחנו נרוץ פי 10 יותר מהר. אז אני חושב שזה אתגר ראשון רגע, נורא אנושי, נורא של טראסט שלנו מול המערכות. ובדבר השני, אני חושב שגם יש לנו פה מערכת בסוף מאוד מורכבת. היא עושה המון דברים מאוד מאוד משמעותיים, ואנחנו רוצים גם לקחת אותה למקומות שהם קצת אחרים. דיברנו על זה הרבה פה במנדיי שאנחנו רוצים לעבור מ-manage your work ל-doing your work. נכון. וגם פה אנחנו צריכים לחשוב אחרת על הדברים. איך אנחנו חושבים על הממשק משתמש שלנו? מה זה אומר אג'נטים בעולם החדש? לא רק ברמה שלנו בתור מפתחים, אלא גם ללקוחות בקצה. כן, אני חושב שבסוף זה משימה

חיינו כרגע להביא את המהפכה שאנחנו חווים במקצוע שלנו לתוך המוצר. כן, נכון, אנחנו בעצם על איזה יושבים פה על כיסא כפול כזה. נכון? אנחנו גם העבודה שלנו משתנה וגם אנחנו צריכים להביא את זה החוצה ליוזרים שלנו. עוד שתי שאלות שהם אולי כזה יותר טכניות, אבל מאוד מעניין אותי לשמוע. אחד, מה לגבי כזה מדברים הרבה על הלוסישנס, כאילו זה זה קורה, זה לא קורה, ב ת כמה אפשר לבטוח האם כמה ה-AI מנופיץ בסופו של דבר, כאילו. אני חושב שזה מאוד מתחבר לחששות שדור דיבר עליהם. בסוף ה-AI הוא או היכולת של ג'נטים לעבוד, הם טובות כמו הכלים שנתנו לו והפרומפטים שנתנו לו והקונטקסט שנתנו לו. וכשעובדים בזה מספיק, אז הם ממש מצליחים לצמצם את זה. אני חושב שגם לפעמים כל מיני דברים שחשבנו עליהם בעבר, שאני אומר בעבר זה לפני כמה חודשים, אז אם פתאום יש לי עכשיו בעיה מסוימת, ואם קודם האינסטינקט הראשוני שלי היה לצלול, לדבג, להבין את הבעיה, לבדוק לוגים, פתאום אני צריך לחשוב רגע, אוקיי, אז אולי אני פשוט אזרוק את כל החתיכה הזאתי ויפתח אותה מחדש בעזרת ג'נטים, כי עלות פיתוח היא כבר מאוד נמוכה. אז גם פה אני אם מאוד קשה לג'נטים להבין את הבעיה, אז בוא נפתח את זה מחדש. העלות היא כבר מאוד מאוד נמוכה. כן. והשאלה השנייה שרציתי לשאול זה ב ת באיזה כלים השתמשתם כדי לבנות את הג'נטים? מלא. זאת אומרת, גם תשתיות פנימיות שלנו שפותחו כאן בצוותים של ביג ביין וכולי. זה למשל איך שפיתחנו את שרלוק. אנחנו משתמשים המון המון בקלוד. לכל המפתחים כיום כבר יש או קרסר או קלוד, כאילו שהם עובדים איתם. והמון כלים פנימיים שאנחנו עדיין מפתחים. מגניב. אני חושב שגם מה שאנחנו מפתחים פה זה בסוף הכי חשוב. כי אנחנו רוצים גם כן לייצר איזשהו סטנדרטיזציה של תהליך העבודה בארגון. אני בתור מפתח, אם יש לי אינסוף אפשרויות, אז גם יהיה לי מאוד קשה להחליט איך אני עושה את הדברים. ברגע שאנחנו מנסים לעשות קצת הפי פט, זה תמיד היה הפי פט. אתה רוצה לבחור טכנולוגיות מסוימות, כי שמה יש לך את כל המעטפת, אז גם פה אנחנו רוצים לתת לאנשים את המעטפת בשביל ליצור את הג'נטים שלהם. אנחנו רוצים להעביר את ההתעסקות ב כל המסביב, ותתרכזו רק בעיקר ותכתבו מה התוכנית עבודה שאתם רוצים בשביל הג'נטים שלכם. כן, אז שכולם, שגם צורת העבודה עם ג'נטים והבנייה שלהם תהיה אחידה בכל הארגון. כן. מגניב. טיפ לסיום לחבר'ה ששומעים אותנו ואולי רוצים גם להתחיל לל את הארגון האינג'נירינג שלהם. אני חושב שקודם צריך לתת מקום להבין את השינוי, לספוג אותו ולדעת שהדברים שאנחנו חושבים עליהם עכשיו, יכול להיות שהם ישתנו עוד יום ועוד יומיים ועוד שלושה. וגם לגלות קצת אורך רוח. אני חושב שבסוף בטווח הקצר זה כן יעלה לנו, כי אנחנו משנים את המקצוע לחלוטין, אבל בטווח הארוך אנחנו נגיע למהירויות שלא חשבנו קודם. אני אני אומר פשוט לעשות. כאילו היום אנחנו רואים את זה גם. זאת אומרת, ברגע שהצוותים, היוזמה כבר ב מהם והם אלה שעוזבים את שרלוק והם אלה שעוזבים את האוטונומוסים, כאילו זה כבר קורה. אז פשוט לעשות ולאפשר לאנשים האלה ש שיש להם את החזון איך דברים ורים לעבוד, לרוץ. כן, ולא לפחד מ אם זה לוקח זמן ויש גם טעויות בדרך, כאילו בסוף מגיעים לשם. לגמרי. בטווח הארוך זה יהיה הרבה יותר מהר. מעולה. אז עם זה אנחנו נסיים. רגע לפני אנחנו נגיד שאם יש לכם שאלות, אתם מוזמנים לשאול אותנו בספוטיפיי, בלינקדין או בקהילה שלנו בפייסבוק, סטארטאפ פור סטארטאפ. ואם אתם רוצים לדעת כל פעם שיוצא פרק חדש, תעקבו אחרינו בכל אחת מהאפליקציות. אז תודה רבה ניצן. תודה. ותודה דור. תודה רבה. תודה שהזנתם. סטארטאפ פור סטארטאפ.