<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet href="/stylesheet.xsl" type="text/xsl"?>
<rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:itunes="http://www.itunes.com/dtds/podcast-1.0.dtd" xmlns:podcast="https://podcastindex.org/namespace/1.0">
  <channel>
    <atom:link rel="self" type="application/rss+xml" href="https://feeds.transistor.fm/ai-engineering" title="MP3 Audio"/>
    <atom:link rel="hub" href="https://pubsubhubbub.appspot.com/"/>
    <podcast:podping usesPodping="true"/>
    <title>AI אנג׳נירינג</title>
    <generator>Transistor (https://transistor.fm)</generator>
    <itunes:new-feed-url>https://feeds.transistor.fm/ai-engineering</itunes:new-feed-url>
    <description>כל מה שצריך לדעת על פיתוח ו AI
ועבודה עם אייג׳נטים בסקייל
עם נתנאל אברג׳ל ועידו קרלן
</description>
    <copyright>monday AI engineering</copyright>
    <podcast:guid>527693bd-69a5-5c1f-8f2b-eb78d34c9b62</podcast:guid>
    <podcast:locked>yes</podcast:locked>
    <language>he</language>
    <pubDate>Thu, 17 Sep 2026 13:02:03 +0300</pubDate>
    <lastBuildDate>Thu, 17 Sep 2026 13:03:18 +0300</lastBuildDate>
    <link>https://engineering.monday.com</link>
    <image>
      <url>https://img.transistorcdn.com/qu9DL9ifZB4EefJPaj1nZru1C5mXnUEjFGJLv9AQj5c/rs:fill:0:0:1/w:1400/h:1400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS8zODk1/MzQ1Y2RlYzVhYTE0/NzlkNjQyYWRlM2Uz/NjZmNy5qcGVn.jpg</url>
      <title>AI אנג׳נירינג</title>
      <link>https://engineering.monday.com</link>
    </image>
    <itunes:category text="Technology"/>
    <itunes:category text="News">
      <itunes:category text="Tech News"/>
    </itunes:category>
    <itunes:type>episodic</itunes:type>
    <itunes:author>monday AI engineering</itunes:author>
    <itunes:image href="https://img.transistorcdn.com/qu9DL9ifZB4EefJPaj1nZru1C5mXnUEjFGJLv9AQj5c/rs:fill:0:0:1/w:1400/h:1400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS8zODk1/MzQ1Y2RlYzVhYTE0/NzlkNjQyYWRlM2Uz/NjZmNy5qcGVn.jpg"/>
    <itunes:summary>כל מה שצריך לדעת על פיתוח ו AI
ועבודה עם אייג׳נטים בסקייל
עם נתנאל אברג׳ל ועידו קרלן
</itunes:summary>
    <itunes:subtitle>כל מה שצריך לדעת על פיתוח ו AI
ועבודה עם אייג׳נטים בסקייל
עם נתנאל אברג׳ל ועידו קרלן
.</itunes:subtitle>
    <itunes:keywords>ai, פיתוח, קוד, קלוד, תיכנות, הייטק</itunes:keywords>
    <itunes:owner>
      <itunes:name>monday AI engineering</itunes:name>
      <itunes:email>ori@shemma.co.il</itunes:email>
    </itunes:owner>
    <itunes:complete>No</itunes:complete>
    <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
    <item>
      <title>עם מאיה אשר ודור יהודה - AI מפתחים 2026 - איך מגייסים ומה בכלל התפקיד בעידן ה</title>
      <itunes:episode>5</itunes:episode>
      <podcast:episode>5</podcast:episode>
      <itunes:title>עם מאיה אשר ודור יהודה - AI מפתחים 2026 - איך מגייסים ומה בכלל התפקיד בעידן ה</itunes:title>
      <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
      <guid isPermaLink="false">d33a5bcf-2f2c-4ec4-84ba-9a587e000a45</guid>
      <link>https://share.transistor.fm/s/2eb77362</link>
      <description>
        <![CDATA[הפרק עם מאיה ודור עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב ולדרג אותנו ב5 כוכבים.<br>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו<br>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a><p>כשה-AI כבר יודע לכתוב כמעט את כל הקוד, מה נשאר למפתח לעשות?</p><p>בפרק הזה אנחנו מדברים עם דור יהודה, Staff Engineer ב-monday.com, ומאיה אשר מצוות הגיוס, על השינוי שעובר תפקיד המפתח — ועל הדרך שבה השינוי הזה משנה גם את מי שאנחנו מחפשים ואיך אנחנו מגייסים.</p><p>נדבר על המעבר מכתיבת קוד לחשיבה מערכתית, judgment ואימפקט; על AI Fluency כיכולת חדשה שאנחנו מחפשים לאורך כל תהליך הגיוס; על למה ניסיון בשפה או framework ספציפי הופך לפחות משמעותי; ואיך נראים ראיונות בעולם שבו שימוש ב-AI הוא כבר חלק מהעבודה עצמה.</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[הפרק עם מאיה ודור עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב ולדרג אותנו ב5 כוכבים.<br>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו<br>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a><p>כשה-AI כבר יודע לכתוב כמעט את כל הקוד, מה נשאר למפתח לעשות?</p><p>בפרק הזה אנחנו מדברים עם דור יהודה, Staff Engineer ב-monday.com, ומאיה אשר מצוות הגיוס, על השינוי שעובר תפקיד המפתח — ועל הדרך שבה השינוי הזה משנה גם את מי שאנחנו מחפשים ואיך אנחנו מגייסים.</p><p>נדבר על המעבר מכתיבת קוד לחשיבה מערכתית, judgment ואימפקט; על AI Fluency כיכולת חדשה שאנחנו מחפשים לאורך כל תהליך הגיוס; על למה ניסיון בשפה או framework ספציפי הופך לפחות משמעותי; ואיך נראים ראיונות בעולם שבו שימוש ב-AI הוא כבר חלק מהעבודה עצמה.</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 17 Sep 2026 12:58:41 +0300</pubDate>
      <author>monday AI engineering</author>
      <enclosure url="https://media.transistor.fm/2eb77362/d84c1ee1.mp3" length="61134193" type="audio/mpeg"/>
      <itunes:author>monday AI engineering</itunes:author>
      <itunes:image href="https://img.transistorcdn.com/rSkUUwn_M8JzfxOPxFP2VhbIatKTUTXXmx_0b5ItZCw/rs:fill:0:0:1/w:1400/h:1400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS81M2Rh/NTM4YzkwODhiNTI3/NDAzM2RkNzU3OTk2/NGFhZC5qcGVn.jpg"/>
      <itunes:duration>2543</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[הפרק עם מאיה ודור עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב ולדרג אותנו ב5 כוכבים.<br>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו<br>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a><p>כשה-AI כבר יודע לכתוב כמעט את כל הקוד, מה נשאר למפתח לעשות?</p><p>בפרק הזה אנחנו מדברים עם דור יהודה, Staff Engineer ב-monday.com, ומאיה אשר מצוות הגיוס, על השינוי שעובר תפקיד המפתח — ועל הדרך שבה השינוי הזה משנה גם את מי שאנחנו מחפשים ואיך אנחנו מגייסים.</p><p>נדבר על המעבר מכתיבת קוד לחשיבה מערכתית, judgment ואימפקט; על AI Fluency כיכולת חדשה שאנחנו מחפשים לאורך כל תהליך הגיוס; על למה ניסיון בשפה או framework ספציפי הופך לפחות משמעותי; ואיך נראים ראיונות בעולם שבו שימוש ב-AI הוא כבר חלק מהעבודה עצמה.</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>גיוס להייטק, גיוס פיתוח, איך למצוא עבודה, קורות חיים, בינה מלאכותית, AI</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
    </item>
    <item>
      <title>עם רועי זלטה Company Brain כל מה שצריך לדעת על</title>
      <itunes:episode>4</itunes:episode>
      <podcast:episode>4</podcast:episode>
      <itunes:title>עם רועי זלטה Company Brain כל מה שצריך לדעת על</itunes:title>
      <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
      <guid isPermaLink="false">d4712178-cec3-4578-841a-6a3a4abe514f</guid>
      <link>https://share.transistor.fm/s/ea7a2666</link>
      <description>
        <![CDATA[הפרק עם רועי שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב ולדרג אותנו ב5 כוכבים.<br>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו<br>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a><p><br>מה קורה כשה-Agent כבר לא רק מחפש מידע — אלא מתחיל להבין את הארגון ולקבל החלטות?</p><p>בפרק הזה אנחנו מארחים את רועי זלטה, Solution Engineer בעולמות ה-Data וה-AI ב-Microsoft, לשיחה על Company Brain: מוח ארגוני שמחבר בין מסמכים, שיחות, אנשים, החלטות וההקשר שמאחוריהן.</p><p>נדבר על ההבדל בין RAG, Team Brain ו-Company Brain, על מנגנוני Dreaming שמנקים ומארגנים את זיכרון ה-Agent, על העלות והמורכבות של תחזוקת קונטקסט ארגוני — ועל הרגע שבו ארגונים יצטרכו לוותר על חלק מהשליטה כדי לאפשר ל-Agents לפעול באמת.</p><p>וגם: למה בני האדם עצמם הופכים לצמתים בגרף הידע, ומה יהיה היתרון התחרותי האמיתי בעולם שבו המודלים זמינים לכולם.</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[הפרק עם רועי שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב ולדרג אותנו ב5 כוכבים.<br>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו<br>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a><p><br>מה קורה כשה-Agent כבר לא רק מחפש מידע — אלא מתחיל להבין את הארגון ולקבל החלטות?</p><p>בפרק הזה אנחנו מארחים את רועי זלטה, Solution Engineer בעולמות ה-Data וה-AI ב-Microsoft, לשיחה על Company Brain: מוח ארגוני שמחבר בין מסמכים, שיחות, אנשים, החלטות וההקשר שמאחוריהן.</p><p>נדבר על ההבדל בין RAG, Team Brain ו-Company Brain, על מנגנוני Dreaming שמנקים ומארגנים את זיכרון ה-Agent, על העלות והמורכבות של תחזוקת קונטקסט ארגוני — ועל הרגע שבו ארגונים יצטרכו לוותר על חלק מהשליטה כדי לאפשר ל-Agents לפעול באמת.</p><p>וגם: למה בני האדם עצמם הופכים לצמתים בגרף הידע, ומה יהיה היתרון התחרותי האמיתי בעולם שבו המודלים זמינים לכולם.</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Sun, 06 Sep 2026 12:26:41 +0300</pubDate>
      <author>monday AI engineering</author>
      <enclosure url="https://media.transistor.fm/ea7a2666/df288966.mp3" length="65753388" type="audio/mpeg"/>
      <itunes:author>monday AI engineering</itunes:author>
      <itunes:image href="https://img.transistorcdn.com/KHJv814jUMN1HoOAjqtQnrSWNNDxnvgP5LGMAWOjwgQ/rs:fill:0:0:1/w:1400/h:1400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS82NDMz/ODVhNDNhMzAxNTM4/MTJmNGVlYTY2NDdm/NTA3OS5qcGVn.jpg"/>
      <itunes:duration>2738</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[הפרק עם רועי שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב ולדרג אותנו ב5 כוכבים.<br>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו<br>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a><p><br>מה קורה כשה-Agent כבר לא רק מחפש מידע — אלא מתחיל להבין את הארגון ולקבל החלטות?</p><p>בפרק הזה אנחנו מארחים את רועי זלטה, Solution Engineer בעולמות ה-Data וה-AI ב-Microsoft, לשיחה על Company Brain: מוח ארגוני שמחבר בין מסמכים, שיחות, אנשים, החלטות וההקשר שמאחוריהן.</p><p>נדבר על ההבדל בין RAG, Team Brain ו-Company Brain, על מנגנוני Dreaming שמנקים ומארגנים את זיכרון ה-Agent, על העלות והמורכבות של תחזוקת קונטקסט ארגוני — ועל הרגע שבו ארגונים יצטרכו לוותר על חלק מהשליטה כדי לאפשר ל-Agents לפעול באמת.</p><p>וגם: למה בני האדם עצמם הופכים לצמתים בגרף הידע, ומה יהיה היתרון התחרותי האמיתי בעולם שבו המודלים זמינים לכולם.</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>ai, פיתוח, קוד, קלוד, תיכנות, הייטק</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
    </item>
    <item>
      <title>Atlas - From agent to AI teammate - תומר ברוק</title>
      <itunes:episode>3</itunes:episode>
      <podcast:episode>3</podcast:episode>
      <itunes:title>Atlas - From agent to AI teammate - תומר ברוק</itunes:title>
      <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
      <guid isPermaLink="false">6da77b63-2167-46dc-9e9e-4e38fa940e34</guid>
      <link>https://share.transistor.fm/s/a8513759</link>
      <description>
        <![CDATA[הפרק השלישי שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב.<p>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו</p><p>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a></p><p><br>אטלס הוא החבר צוות האייגנטי הראשון ב monday Builders.<br> <br>מה קורה כשאייג׳נט כותב PRים — אבל אף אחד לא רוצה לעשות להם Review?</p><p>בפרק הזה של AI אנג׳נירינג, נתנאל אברג׳ל ועידו קרלן מארחים את תומר ברוק, Engineering Manager בצוות ה־Agentic Developer Platform ב־monday.com, לשיחה פתוחה על הדרך מ־PRים באיכות ירודה לאייג׳נטים שהם חלק אמיתי מצוותי הפיתוח.</p><p>איך מודדים איכות של אייג׳נט? איך בונים Feedback Loops, Memory ו־PR Guardrails שמאפשרים לו ללמוד, לתקן את עצמו ולצבור אמון? ומה קורה כשה־bottleneck עובר מכתיבת קוד ל־Code Review?</p><p>היום כ־15% מה־PRים ב־monday.com נכתבים על ידי Remote Agents, רובם מגיעים ל־Production ללא commit נוסף של מפתח. בפרק נצלול למה שנדרש כדי להגיע לשם — ולשלב הבא: Auto-Merge ו־Agentic Release ללא Human in the Loop.</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[הפרק השלישי שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב.<p>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו</p><p>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a></p><p><br>אטלס הוא החבר צוות האייגנטי הראשון ב monday Builders.<br> <br>מה קורה כשאייג׳נט כותב PRים — אבל אף אחד לא רוצה לעשות להם Review?</p><p>בפרק הזה של AI אנג׳נירינג, נתנאל אברג׳ל ועידו קרלן מארחים את תומר ברוק, Engineering Manager בצוות ה־Agentic Developer Platform ב־monday.com, לשיחה פתוחה על הדרך מ־PRים באיכות ירודה לאייג׳נטים שהם חלק אמיתי מצוותי הפיתוח.</p><p>איך מודדים איכות של אייג׳נט? איך בונים Feedback Loops, Memory ו־PR Guardrails שמאפשרים לו ללמוד, לתקן את עצמו ולצבור אמון? ומה קורה כשה־bottleneck עובר מכתיבת קוד ל־Code Review?</p><p>היום כ־15% מה־PRים ב־monday.com נכתבים על ידי Remote Agents, רובם מגיעים ל־Production ללא commit נוסף של מפתח. בפרק נצלול למה שנדרש כדי להגיע לשם — ולשלב הבא: Auto-Merge ו־Agentic Release ללא Human in the Loop.</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 27 Aug 2026 16:58:23 +0300</pubDate>
      <author>monday AI engineering</author>
      <enclosure url="https://media.transistor.fm/a8513759/48706db8.mp3" length="49898808" type="audio/mpeg"/>
      <itunes:author>monday AI engineering</itunes:author>
      <itunes:image href="https://img.transistorcdn.com/avS0xTT8B0ukM9PEYRzyNeKmlf0_928yJT88Fi7A_fU/rs:fill:0:0:1/w:1400/h:1400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS8yYzYz/MjQwY2M3YzBlMTFj/YTVkNDA4YjI2NTY0/MjlhNS5qcGVn.jpg"/>
      <itunes:duration>2073</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[הפרק השלישי שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב.<p>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו</p><p>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a></p><p><br>אטלס הוא החבר צוות האייגנטי הראשון ב monday Builders.<br> <br>מה קורה כשאייג׳נט כותב PRים — אבל אף אחד לא רוצה לעשות להם Review?</p><p>בפרק הזה של AI אנג׳נירינג, נתנאל אברג׳ל ועידו קרלן מארחים את תומר ברוק, Engineering Manager בצוות ה־Agentic Developer Platform ב־monday.com, לשיחה פתוחה על הדרך מ־PRים באיכות ירודה לאייג׳נטים שהם חלק אמיתי מצוותי הפיתוח.</p><p>איך מודדים איכות של אייג׳נט? איך בונים Feedback Loops, Memory ו־PR Guardrails שמאפשרים לו ללמוד, לתקן את עצמו ולצבור אמון? ומה קורה כשה־bottleneck עובר מכתיבת קוד ל־Code Review?</p><p>היום כ־15% מה־PRים ב־monday.com נכתבים על ידי Remote Agents, רובם מגיעים ל־Production ללא commit נוסף של מפתח. בפרק נצלול למה שנדרש כדי להגיע לשם — ולשלב הבא: Auto-Merge ו־Agentic Release ללא Human in the Loop.</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>ai teammate, co work, קלאוד, קוד, סוכנים, סוכני הבינה, אטלס, atlas, אייגנטים, AI, אנג׳נירינג, monday, monday.com, מאנדיי, Calude code, קלוד קוד</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
    </item>
    <item>
      <title>AI Infra at Scale - דור כהן</title>
      <itunes:episode>2</itunes:episode>
      <podcast:episode>2</podcast:episode>
      <itunes:title>AI Infra at Scale - דור כהן</itunes:title>
      <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
      <guid isPermaLink="false">576bff34-e7da-45f7-8a1f-a8fa58fd13fd</guid>
      <link>https://share.transistor.fm/s/b36edfa8</link>
      <description>
        <![CDATA[הפרק השני שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב.<p>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו</p><p>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a></p><p><br><strong>מה קורה כש־loop אחד שורף $50,000 ביום - על משהו שאפילו לא בפרודקשן?</strong><br> זה הרגע שבו מבינים למה AI Infra היא כבר לא nice to have.</p><br>בפרק הזה של <strong>AI אנג׳נירינג</strong>, נתנאל אברג'ל ועידו קרלן מארחים את <strong>דור כהן, Director of Engineering ומוביל ה־AI Infra ב־monday.com</strong>, לשיחה על התשתית שמאפשרת להריץ AI בסקייל.<br>מ־AI Gateway וניתוב בין מודלים, דרך evals, אבטחה ועלויות ועד vendor lock-in — ולמה <strong>prompts הם code</strong>.]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[הפרק השני שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב.<p>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו</p><p>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a></p><p><br><strong>מה קורה כש־loop אחד שורף $50,000 ביום - על משהו שאפילו לא בפרודקשן?</strong><br> זה הרגע שבו מבינים למה AI Infra היא כבר לא nice to have.</p><br>בפרק הזה של <strong>AI אנג׳נירינג</strong>, נתנאל אברג'ל ועידו קרלן מארחים את <strong>דור כהן, Director of Engineering ומוביל ה־AI Infra ב־monday.com</strong>, לשיחה על התשתית שמאפשרת להריץ AI בסקייל.<br>מ־AI Gateway וניתוב בין מודלים, דרך evals, אבטחה ועלויות ועד vendor lock-in — ולמה <strong>prompts הם code</strong>.]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 06:02:00 +0300</pubDate>
      <author>monday AI engineering</author>
      <enclosure url="https://media.transistor.fm/b36edfa8/e1c704ae.mp3" length="56822749" type="audio/mpeg"/>
      <itunes:author>monday AI engineering</itunes:author>
      <itunes:image href="https://img.transistorcdn.com/XBOj6Y7uf9JhjQBqe78wnORSYBRcyKamX693P98-woI/rs:fill:0:0:1/w:1400/h:1400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS9jNTUw/YTM2YmI5Y2FhZjBj/M2Q3MDRiMjJjNDJj/MzY5MS5qcGVn.jpg"/>
      <itunes:duration>2366</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[הפרק השני שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב.<p>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו</p><p>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a></p><p><br><strong>מה קורה כש־loop אחד שורף $50,000 ביום - על משהו שאפילו לא בפרודקשן?</strong><br> זה הרגע שבו מבינים למה AI Infra היא כבר לא nice to have.</p><br>בפרק הזה של <strong>AI אנג׳נירינג</strong>, נתנאל אברג'ל ועידו קרלן מארחים את <strong>דור כהן, Director of Engineering ומוביל ה־AI Infra ב־monday.com</strong>, לשיחה על התשתית שמאפשרת להריץ AI בסקייל.<br>מ־AI Gateway וניתוב בין מודלים, דרך evals, אבטחה ועלויות ועד vendor lock-in — ולמה <strong>prompts הם code</strong>.]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>AI, eval, פיתוח, AI Infra, monday AI engineering, prompt versioning, AI at Scale, סוכני הבינה, אייגנטים, AI, אנג׳נירינג, monday, monday.com, מאנדיי</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
    </item>
    <item>
      <title>The AI UX Paradox: AI Engineering Beyond the Chatbox - מתן כהן</title>
      <itunes:episode>1</itunes:episode>
      <podcast:episode>1</podcast:episode>
      <itunes:title>The AI UX Paradox: AI Engineering Beyond the Chatbox - מתן כהן</itunes:title>
      <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
      <guid isPermaLink="false">d68d9a48-ab4d-4c84-ac4b-bcc27fcdd728</guid>
      <link>https://share.transistor.fm/s/afd56496</link>
      <description>
        <![CDATA[הפרק הראשון שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב.<p>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו</p><p>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a></p><p><strong>מה קורה כשה־AI במוצר משתפר כל שבוע - אבל המשתמש בכלל לא רואה את היכולות שלו?<br></strong><br>בפרק הזה אנחנו מארחים את <strong>מתן כהן, Head of Slack Israel</strong> ומייסד־שותף של Dotti, לשיחה על האתגרים בבניית מוצרי AI בפרודקשן: איך עוברים מ־chatbot מבוסס prompt-response ל־AI פרואקטיבי שמבין context, מנהל state ומחליט מתי לחשוף יכולות למשתמש.</p><p>אנחנו מדברים על Proactive AI, על שכבות של context ו־memory, על orchestration בין מודלים וכלים, ועל הבעיה של discovery - כשיכולות קיימות פשוט לא נחשפות נכון למשתמש.</p><p>בנוסף אנחנו נכנסים לאתגר של evaluation במערכות לא־דטרמיניסטיות: איך מודדים, איך בונים evals כחלק מה־CI/CD, ולמה זה קריטי ל־reliability של מוצרי AI.</p><p>וגם: מה Agent אישי לימד אותנו על העתיד של Software Engineering - ולמה AI לא מחליף engineering, אלא דווקא מעלה את הרף שלו.</p>]]>
      </description>
      <content:encoded>
        <![CDATA[הפרק הראשון שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב.<p>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו</p><p>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a></p><p><strong>מה קורה כשה־AI במוצר משתפר כל שבוע - אבל המשתמש בכלל לא רואה את היכולות שלו?<br></strong><br>בפרק הזה אנחנו מארחים את <strong>מתן כהן, Head of Slack Israel</strong> ומייסד־שותף של Dotti, לשיחה על האתגרים בבניית מוצרי AI בפרודקשן: איך עוברים מ־chatbot מבוסס prompt-response ל־AI פרואקטיבי שמבין context, מנהל state ומחליט מתי לחשוף יכולות למשתמש.</p><p>אנחנו מדברים על Proactive AI, על שכבות של context ו־memory, על orchestration בין מודלים וכלים, ועל הבעיה של discovery - כשיכולות קיימות פשוט לא נחשפות נכון למשתמש.</p><p>בנוסף אנחנו נכנסים לאתגר של evaluation במערכות לא־דטרמיניסטיות: איך מודדים, איך בונים evals כחלק מה־CI/CD, ולמה זה קריטי ל־reliability של מוצרי AI.</p><p>וגם: מה Agent אישי לימד אותנו על העתיד של Software Engineering - ולמה AI לא מחליף engineering, אלא דווקא מעלה את הרף שלו.</p>]]>
      </content:encoded>
      <pubDate>Thu, 06 Aug 2026 17:08:48 +0300</pubDate>
      <author>monday AI engineering</author>
      <enclosure url="https://media.transistor.fm/afd56496/ed50dd29.mp3" length="79193773" type="audio/mpeg"/>
      <itunes:author>monday AI engineering</itunes:author>
      <itunes:image href="https://img.transistorcdn.com/OduRcTZDVMcjPC5SeQIphcxzfUXe2bM7Cya06pMIW9g/rs:fill:0:0:1/w:1400/h:1400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS9jNDU2/ZjI0ZTEzZjk0MTcx/MDhlMWIxMTBhODMy/M2JhOC5qcGVn.jpg"/>
      <itunes:duration>3297</itunes:duration>
      <itunes:summary>
        <![CDATA[הפרק הראשון שלנו עשה חשק לעוד? זה הזמן ללחוץ על עוקב.<p>הפרק השאיר משהו לחשוב עליו? אפשר להגיב בתגובות או או ב<a href="https://www.linkedin.com/company/monday-com-ai-engineering">בלינקדין</a> שלנו</p><p>לעדכונים על מיטאפים של monday AI engineering - כאן אפשר לעקוב אחרינו ב <a href="https://www.meetup.com/meetups-monday/">Meetup</a></p><p><strong>מה קורה כשה־AI במוצר משתפר כל שבוע - אבל המשתמש בכלל לא רואה את היכולות שלו?<br></strong><br>בפרק הזה אנחנו מארחים את <strong>מתן כהן, Head of Slack Israel</strong> ומייסד־שותף של Dotti, לשיחה על האתגרים בבניית מוצרי AI בפרודקשן: איך עוברים מ־chatbot מבוסס prompt-response ל־AI פרואקטיבי שמבין context, מנהל state ומחליט מתי לחשוף יכולות למשתמש.</p><p>אנחנו מדברים על Proactive AI, על שכבות של context ו־memory, על orchestration בין מודלים וכלים, ועל הבעיה של discovery - כשיכולות קיימות פשוט לא נחשפות נכון למשתמש.</p><p>בנוסף אנחנו נכנסים לאתגר של evaluation במערכות לא־דטרמיניסטיות: איך מודדים, איך בונים evals כחלק מה־CI/CD, ולמה זה קריטי ל־reliability של מוצרי AI.</p><p>וגם: מה Agent אישי לימד אותנו על העתיד של Software Engineering - ולמה AI לא מחליף engineering, אלא דווקא מעלה את הרף שלו.</p>]]>
      </itunes:summary>
      <itunes:keywords>Eval, Agents, אייגנט, אייגנטס, AI, Proactive AI, context, סוכני הבינה, אייגנטים, AI, אנג׳נירינג, monday, monday.com, מאנדיי, מפתחים, מהנדסים, פרודקט, מנהלי מוצר</itunes:keywords>
      <itunes:explicit>No</itunes:explicit>
    </item>
  </channel>
</rss>
