‏📋 סיכום יומי — 20 באוגוסט 2026

‏📋 סיכום יומי — 20 באוגוסט 2026

‏יום של דיבייטים מקצועיים נטו — בלי רעש, בלי פילרים. ‏אבטחה, קרדיטים נעלמים, MCP מול משפטנים, וקצת חומרה ששורפת כיסים. ‏קהילה שעובדת.

‏📌 מה דובר היום:

‏🔐 אבטחת ריפו — איך לא להתקין פצצה מתקתקת:
‏דניאל ש' חיפש כלי או סקיל שבודק אבטחת מידע של ריפו לפני התקנה — משהו מעבר ל-STAR וכוכבים בגיטהאב. ‏אלון הציע סקיל שהוא עצמו פיתח ופרסם — skill-security-scanner. ‏אלכס גרינשפון שלף את repo-forensics שלו. ‏רנן הזכיר את מערך הסורקים של skills.sh (כולל Socket ו-Snyk). ‏דניאל גם המליץ על codeburn מבית AgentSeal. ‏והפאנץ'ליין? ‏דניאל שאל את אלון "האם יש כלי שבודק אבטחת מידע של הריפו של כלי אבטחת המידע שלך?" ‏— קהילה שיודעת לצחוק על עצמה.

‏💸 סוכן ChatGPT זולל קרדיטים — תעלומה תפעולית:
‏ג'ון שיתף שעובדת בנתה סוכן ב-ChatGPT שעובר על מיילים ומתאם פגישות — ומאז הקרדיטים נשרפים בקצב שמצריך הטענה ידנית כל שבוע. ‏הבעיה: בדוחות אין דרך להבדיל בין שימוש של הסוכן לשימוש השוטף שלה. ‏הקהילה נרתמה לפיצוח: דורון הציע לפתוח API key ייעודי (אבל זה סוכן בתוך ChatGPT עצמו, לא API). ‏שמעון מויאל עשה deep-dive — לבדוק אילו כלים הסוכן מפעיל, כמה מיילים כל קריאה מביאה לקונטקסט, אולי יש לופ על סריקות חוזרות, ואיזו תוכנית מנוי בכלל — ייתכן שהשאילתות פשוט גורמות לו לעבוד קשה מדי.

‏⚖️ MCP מול מחלקה משפטית — הקרב על האקסטרנליזציה:
‏מני שיתף שבנה MCP שנותן גישה ללקוחות לפי הרשאות — והייעוץ המשפטי חסם בטענה שכל לקוח יכול להשתמש בכל מודל (גם חינמי) והמידע ידלוף. ‏הקהילה לא קנתה את זה: גילי הציע להביא 10 דוגמאות לחברות מובילות שמחצינות MCP ולשאול "מה שונה אצלנו?" ‏— נטל ההוכחה עליהם. ‏אבינועם קמינסקי הדגיש שבארכיטקטורה אפשר להכניס סניטציה והגנות בתוך ה-MCP עצמו וזה כל היופי — אתה שולט בקוד. ‏נועם לוי תהה בצדק: למה שה-MCP ידליף יותר מ-export לקובץ והעלאה ידנית? ‏גילי הוסיף: תצמיד סירוב למחיר עסקי — שיגידו מה כן, לא רק מה לא.

‏🏗️ תשתית LLMLite — מחפשים ספק עם ניסיון פרודקשן:
‏מיטל רביב חיפשה ספק עם ניסיון מעשי בתכנון תשתית LLMLite + תמיכה בפרודקשן, עם קשר ישיר לחברה. ‏רועי טבח המליץ על TensorOps של גד בנרם וציין גם את "משולש ה-LLM" של אלמוג באקו ומאמר של ד"ר אורי כהן. ‏שמוליק פרימס הציע את ALM Toolbox. ‏מיטל מכירה — צריכה עוד אופציות.

‏🎓 וורקשופ טכני — מאחורי הקלעים של אוקטוקוד:
‏גיא ב' מוויקס הכריז על וורקשופ טכני (לא שיווקי) שבו ידבר על איך כתב את Octocode — הגישות שלו לבניית כלים, קרביים של פלואים אייג׳נטיים, דברים שעבדו, דברים שנכשלו, ואיך לקח את הלמידה לבניית כלי חיפוש ארגוניים. ‏לא על MCP וסקילז ספציפית — על כתיבת harness. ‏פרקטי ופתוח.

‏🎬 פורסמה הרצאה — Agentic Inception:
‏גלעד שהם שיתף שההרצאה שלו מכנס Geektime Code עלתה ליוטיוב — על איך בנה צי אייג'נטים שעזר לו לבנות הרצאה של 200 שקפים על בניית אייג'נטים. ‏כולל אנקדוטות מברלין, ספינת נייר שכמעט עלתה באש על הבמה, והרבה מאחורי הקלעים.

‏🤖 ChatGPT אפ חדש — מה עם הזיכרונות שלי?
‏יובל גילה שאפליקציית ChatGPT החדשה מאפשרת לייבא היסטוריה מקלוד — אבל כל הידע הקודם שהיה ל-ChatGPT עליו נעלם. ‏מוטי דבסטני הציע פשוט לכוון אותו לקובץ memory ולתת לו לעשות סדר. ‏יובל תוהה אם זה עניין של זמן עד שהזיכרונות ייטענו מחדש.

‏💻 חומרה — NVIDIA DGX Spark:
‏אמיר (The Real Amir) שיתף על ה-DGX Spark של NVIDIA — מחשב AI ייעודי במחיר של כ-$14K. ‏דיון קצר: זו חומרה ש-NVIDIA מחלקת למפתחים נבחרים, לא משהו שקונים ככה סתם (למרות שב-Bay Area קונים קודם וחושבים אחר כך).

‏❓ שאלות ותשובות:

‏• ש: איך בודקים אבטחת מידע של ריפו לפני התקנה?
‏ ת: skill-security-scanner (אלון), repo-forensics (אלכס), codeburn, מערך skills.sh (Socket, Snyk)

‏• ש: איך מאתרים מה שורף קרדיטים בסוכן ChatGPT?
‏ ת: לנתח אילו כלים הסוכן מפעיל, לבדוק כמה מיילים נכנסים לפרומפט, לאתר לופים פוטנציאליים, לסגור סקילים מיותרים

‏• ש: המשפטנים חוסמים MCP — איך משכנעים?
‏ ת: דוגמאות מחברות אחרות + סניטציה בתוך ה-MCP + שאל "מה צריך כדי לאשר?" ‏+ תמחר את אי-ההשקה

‏🔗 משאבים ששותפו:

‏• github.com/alon-a/skill-security-scanner — סקיל לסריקת אבטחה של ריפוז
‏• github.com/alexgreensh/repo-forensics — כלי פורנזי לבדיקת ריפוז
‏• github.com/getagentseal/codeburn — כלי ל-observability ואבטחת ריפוז
‏• github.com/microsoft/markitdown — כלי של מיקרוסופט להמרת קבצים לפורמטים שונים
‏• tensorops.ai — ספק תשתית LLMLite עם ניסיון פרודקשן
‏• gilad.click/agentic-inception-yt-li — הרצאת Agentic Inception של גלעד שהם
‏• wix.engineering/workshop-octocode — וורקשופ טכני על כתיבת Harness (Wix)

‏💬 בין Spark של NVIDIA ב-$14K לבין סוכן ChatGPT ששורף קרדיטים כמו מדורה — לפחות על דבר אחד כולם הסכימו היום: הכי קל להגיד "לא", והכי קשה להחזיר "כן" עם קבלה. ‏אז תנו להם הוכחות, לא הסברים.

‏---
‏רוצים להעמיק בנושא שעלה? ‏שלחו לי הודעה פרטית ואני אחפור 🔍

מק? כמה זכרון? ואתה עדיין עובד על המק עצמו?

למי שאין כזה כרטיס כרגע בסלון - מה ההמלצה?

אם אתה עם מאק, לא אמורה להיות בעיה כל עוד אתה עם לפחות 24GB (כמובן שעדיף יותר, אבל זה המינימום כדי שירוץ טוב).

כמובן שאפשר להכין קוואנטיזציה שמתאימה לראם נמוך יותר.

עדיין אוכל להריץ דברים חוץ מזה?

דברים חוץ מזה הכוונה - סביבת פיתוח. המודל עצמו - להחליף את אופוס נגיד

אני לא באמת מאמין ש27B יכול להחליף את אופוס.. בוודאי לא במהירות הקידוד ובוודאי לא בלוגיקה

בסוף הקוד הוא רק נדבך אחד מתוך מכלול

תראה, Qwen3.8-27B לא בא להחליף מודל כמו קלוד. משווים אותו למודל ישן יותר (אופוס 4.6), ואם אתה רוצה להגיע לזה אתה צריך מינימום חומרה שתריץ קוונטיזציה טובה (FP8 לכל הפחות).

ואפילו לא דיברתי על חלון ההקשר הקטן מאוד ביחס למודלי הקצה

מישהו שלח פה מדריך לאיך להרים סטאפ לוקאלי לא?
@211562170159235 ?

בשביל משימות אייג'נטיות עם קוד, Qwen3.8-27B עושה עבודה מדהימה. הוא אייג'נט חזק. זה אומר שאתה לא חייב להריץ קלוד בשביל הרבה מאוד דברים.

נועם, כן! נתנאל כתב סדרת פוסטים מעולה על הרצת מודלים פתוחים:

חלק 1 — בענן (9.8):
מפת כל ספקי התשתית והראוטרים:
https://go.chatlytics.ai/r/koEbYFQ

חלק 2 — לוקאלי (12.8):
מדריך מלא להרצה על חומרה ביתית — איזה מודל, איזו קוונטיזציה, איך מתקינים:
https://go.chatlytics.ai/r/NtlQYUr

gguf-vast-server — של נתנאל:
כלי להרצת מודלים פתוחים על VAST.AI (פתרון ביניים — GPU מרחוק, נמוך משמעותית ממחירי API):
https://go.chatlytics.ai/r/3heJ2BI

mac-ai-doctor — של Bar:
כלי לבדוק אם המאק שלך יכול להריץ מודל לוקאלי ובאילו הגדרות:
https://go.chatlytics.ai/r/HizMCC7

+ טיפ מהשטח (אור גולדברג):
Qwen 3.8 27B על RTX 3090 עובד סבבה — לא לקידוד רציני, יותר להבנת הקשר. ועל מאק — מינימום 24GB RAM. 🔍

Open models in the cloud map | Netanel Rotemכשאומרים "מודל קוד פתוח", הרבה מפתחים עדיין מדמיינים מחשב עם GPU שיושב בבית. בפועל, זאת רק דרך אחת מתוך חמש. שואלים אותי הרבה איך מריצים מוד

אולי די להמליץ על Ollama? אפשר להחליט קולקטיבית להתגבר על המפגע הטכנולוגי הזה?

היום זה אפס מאמץ לפתוח איזה AI שבא לכם, להגיד לו "תעשה לי סטאפ של מודל X עם vllm, שמתי HF_TOKEN בסשן, סע"

זה כבר לא נכון:)

אני מתעסק ימים רק בלפאטם כל מודל לחומרה, צריך להכיר vllm

ברור

אבל בין להריץ משהו עם vllm בשביל עצמך ועד לעשות אופטימיזציות לפרודקשן יש הרבה מרווח

אולי באפס מאמץ ל vllm דקורטיבי (:

אני ממליץ לאנשים להתחיל עם vllm גם אם יש עקומת למידה. עדיף פשוט להתחיל. זה עדיף מ-ollama וירוץ יותר מהר בכל מקרה.

לא מדבר על deployment בפרודקשן

https://go.chatlytics.ai/r/CC89MQq

Stripe Acquires OpenRouter in Reported $7.5 Billion AI Deal | МежаStripe has confirmed its acquisition of OpenRouter, an AI model routing platform reportedly valued at $7.5 billion, strengthening Stripe’s p

גם ramp רכשה את router.com
זה אסטרטגיה של חברות פיימנטס להיות על הטראפיק של סוכנים

אפשר לנסות את unsloth ולהוריד דרכו, גם מאוד נוח, בגדול ה Qwen 3.8 27b עובד עם 256k וזה מספיק למשימות איג'נטיות, מה גם שמעבר לזה גם המודלים הגדולים יותר נהיים טיפשים.

עדיין אין פה קסם, כדי להשתמש במודל בצורה אפקטיבית יותר צריך לאפטם אותו לחומרה. הרבה טסטים עד שמוצאים קונפיגורציה אופטימלית. אני בימים האחרונים מנסה את Nemotron 3 ultra על trtllm. יש לי agentים שרצים כבר יותר מיומיים

למי שמתעניין יש גם את Nvidia nim

איך זה לעומת FP8?

לא יצא לי לבדוק, אני עם Blackwell ומשתמש במודלים של trusted sources

איך הפלטפורמה? עבדת איתה?

לא יצא לי אישית, פלטפורמה יקרה

אבל זה פותר בדיוק את זה

שלום חברים

מחפש קשר לחברות ישראליות יצרניות שמעוניינות לעשות את המעבר ל AI, לא עוד צ׳אטבוט או סוכן אולי , מעבר של תהליכים עיסקיים ל AI

תודה על החיבור

סוג של לואו טק שמעוניינות לאטמט תהליכים? וכסף לא אישיו?
בודק לך.

אני משתמש בה, היא חינמית עם לימיט של 40 קריאות בדקה (נראה לי)
היא קצת איטית ולפעמים אתה מגיע ללימיט והאייג'נט נתקע על זה אם הוא לא חכם יודע לחכות ולהמשיך הלאה

יודע להגיד אם זו בעיה גם בגרסה בתשלום? מניח שלא כי אין בעיית rate limits
או לפחות היא יותר קטנה

לא יודע להגיד

יש 3 פרמטרים שאתה צריך לשים לב אליהם
Rpm
Ttft
Tps
בגרסה החינמית שאני משתמש בה הם גרועים יותר מג'מיני openai ואלה
בגרסה בתשלום הגיוני שיש לך rpm טובים יותר אבל לא בהכרח האחרים טובים יותר גם

‏🔥 הייפ-רדאר יומי — מה שזז היום בעולם ה-AI:

‏📦 GitHub

‏• superlog — כלי אובזרבביליות בקוד פתוח שמשתמש בסוכני AI לאיתור וריפוי אוטומטי של תקלות בתוכנה. ‏1.3K כוכבים. 🔗 https://go.chatlytics.ai/r/BfJLOIP

‏• yuwen-publish-precheck — כלי בדיקת תוכן לפני פרסום — AI סורק פוסטים לדואין/שיאוהונגשו ומזהה הפרות רגולציה לפני שהן עולות לאוויר. ‏613 כוכבים. 🔗 https://go.chatlytics.ai/r/RzOBztC

‏• open-kritt — כלי מחקר אבטחתי בקוד פתוח שמתזמר סוכני AI לאיתור ואימות חולשות אבטחה בקוד. ‏1.9K כוכבים. 🔗 https://go.chatlytics.ai/r/cucjsuB

‏💬 Reddit

‏• זרועות רובוטיות ב-WRC'26 — מהירות אנושית באריזת חבילות — הדגמה חיה של רובוטים שמתאימים חבילות במהירות של בן אדם, 420 הצבעות והדיון סוער. ‏420 הצבעות. 🔗 https://go.chatlytics.ai/r/i2Bv0Za

‏• קיבלתי לקוח משלם ראשון אחרי 4 חודשי בנייה — יזם יחיד שיתף את הרגע שבו קיבל תשלום ראשון על מוצר שהוא בונה 4 חודשים — 93 תגובות תמיכה ו-175 הצבעות. ‏175 הצבעות. 🔗 https://go.chatlytics.ai/r/fF7mwwj

‏לפיד המלא 🔗 https://go.chatlytics.ai/r/xTptWU1

GitHub - superloglabs/superlog: Open-source observability tool that uses AI agents to self-heal your softwareOpen-source observability tool that uses AI agents to self-heal your software - superloglabs/superlog