מדריכים מעשיים ל-AI, אוטומציה ומערכות
הסברים עם בסיס שיחזיק שנים. כל מדריך מתחיל מהבעיה, נותן תשובה ישירה, ומפנה למקור הרשמי.
עבודה עם מודלי AI
איך בוחרים מודל AI לעסק קטן: Claude, ChatGPT, Gemini או Copilot
לא לפי דירוגים שמתחלפים כל חודש. שמונה שאלות שלא משתנות: איפה הנתונים שלכם, איזו חבילת אופיס, הגדרת האימון, צוות, קבצים, חיפוש ברשת, API ועברית. עם טבלת החלטה.
לקריאה ←הנחיה קבועה מול פרומפט חד-פעמי: system prompt, פרויקטים ו-Gems
ההבדל בין פרומפט חד-פעמי להנחיה שנטענת בכל שיחה: system prompt ב-API, פרויקטים ב-Claude וב-ChatGPT, Custom Instructions ו-Gems. מה שמים איפה, עם תבנית להעתקה.
לקריאה ←טוקנים וחלון הקשר: למה המודל שוכח באמצע שיחה, ולמה זה עולה כסף
מה זה טוקן, מה זה חלון הקשר, למה שיחה ארוכה מתחילה לפספס ולמה מסמך ארוך מקבל תשובה חלקית. לפי התיעוד של Anthropic ו-OpenAI, עם הרגלי עבודה ושני פרומפטים להעתקה.
לקריאה ←למה AI ממציא דברים: הזיות של מודלים בלי מיסטיקה, ואיך בודקים לפני שזה יוצא ללקוח
מודל שפה מנבא טקסט סביר ואין לו בדיקת עובדות. למה הוא ממציא ציטוטים, מחירים ופרטים משפטיים, מה מקטין את זה לפי Anthropic ו-OpenAI, וטבלת אימות לכל סוג תוצר.
לקריאה ←פרומפטים שעובדים: מה משנה תשובה של ChatGPT או Claude
מה משפר תשובה של ChatGPT או Claude, לפי התיעוד הרשמי של OpenAI ו-Anthropic: הקשר, דוגמאות, פורמט ותפקיד. עם תבנית אחת להעתקה ותרגיל למחר בבוקר.
לקריאה ←AI בעבודה היומיומית: מדריך מעשי לארגונים
איזה כלי AI מתאים לאיזו משימה, פרומפטים לעבודה, תמלול וסיכום פגישות, ומה לבדוק לפני שמדביקים מידע של הארגון.
לקריאה ←Copilot ב-Microsoft 365: מה הוא עושה ב-Word, Excel, Outlook ו-Teams, ובמה הוא שונה מ-ChatGPT
מה Copilot עושה בפועל ב-Word, Excel, Outlook, Teams ו-PowerPoint, במה הוא שונה מ-ChatGPT, מה ההבדל בין הצ׳אט הכלול לתוספת בתשלום, ומה מסדרים לפני שמפעילים.
לקריאה ←אוטומציה וסוכנים
אדם בלולאה: איפה בן אדם חייב להישאר בתהליך אוטומטי, ואיך לא להפוך אותו לחותמת גומי
איפה בן אדם חייב לאשר בתהליך אוטומטי או מבוסס AI, ואיך בונים את שלב האישור כך שבאמת קוראים אותו: פעולות בלתי הפיכות, דגימה, הסלמה ותיעוד. עם טבלת בקרות.
לקריאה ←אנטומיה של אוטומציה: טריגר, תנאי, פעולה, ומה קורה כשזה נשבר
כל אוטומציה ב-Make, n8n או Zapier בנויה מאותם חלקים: טריגר, תנאי, פעולה וטיפול בשגיאות. איך קוראים אוטומציה, איפה היא נשברת בפועל, ואיך מתכננים כזאת שמחזיקה.
לקריאה ←MCP בעברית פשוטה: תקן אחד לחבר מודל לכלים ולמידע שלכם
מה זה Model Context Protocol, למה תקן אחד לחיבור מודלים לכלים ולמידע משנה לעסק קטן, מה MCP לא עושה, מה אפשר לחבר, ומה לשאול ספק שאומר ׳אנחנו תומכים ב-MCP׳.
לקריאה ←Tool use: איך מודל שרק כותב טקסט מצליח לבדוק יומן וליצור רשומה ב-CRM
מודל שפה רק כותב טקסט. איך הוא בודק יומן או פותח רשומה ב-CRM? הלולאה של tool use לפי התיעוד של Anthropic ו-OpenAI, ומה זה אומר על הרשאות, לוגים ושגיאות.
לקריאה ←תשתית ובחירת מערכות
CRM לעסק קטן בישראל: איך בוחרים, מה מגדירים, ומה הורג את זה
איך עסק ישראלי של עד עשרה אנשים בוחר CRM ומגדיר אותו: השדות והשלבים המינימליים, מה לבדוק לפני שמשלמים, איך מחברים טופס ווואטסאפ, ומה חוק הגנת הפרטיות דורש.
לקריאה ←RAG בעברית פשוטה: איך מודל עונה מתוך המסמכים שלכם
המודל לא קרא את המסמכים שלכם. RAG מביא את הקטעים הרלוונטיים ברגע השאלה ומכניס אותם לפרומפט. איך זה עובד, למה זה טועה, ומתי מספיק Project או חיפוש טוב.
לקריאה ←Webhook, API או Make: מה זה כל אחד, ומתי עסק קטן צריך קוד
מה ההבדל בין webhook, polling ו-API, מתי Make, n8n או Zapier מספיקים, מתי כמה שורות קוד עדיפות, ואיך נראית דרך האמצע: פונקציה קטנה שהכלי קורא לה. עם טבלת החלטה.
לקריאה ←פרטיות, סיכונים ואחריות
הזרקת פרומפט בעברית פשוטה: כשהטקסט שהמודל קורא נותן לו פקודות
מה זה prompt injection, למה זה שונה מפריצה רגילה, איפה זה מסוכן בעסק קטן, מה OWASP Top 10 for LLM אומרים ומה באמת עוזר. עם טבלת סיכונים ופרומפט לבדיקה.
לקריאה ←מדיניות AI בעמוד אחד: מה כותבים, איך מפיצים, ואיך שומרים אותה חיה
מדיניות שימוש ב-AI בעמוד אחד לעסק קטן: אילו כלים מאושרים, מה לא מדביקים, מה עובר בדיקה אנושית, מי אחראי ואיך מדווחים על תקלה. עם תבנית להעתקה, לפי NIST.
לקריאה ←AI ופרטיות בעסק הישראלי: מה מותר להדביק בכלי AI, ומה תיקון 13 משנה
לפני שמדביקים פרטי לקוח ב-ChatGPT או Claude: מה נחשב מידע אישי לפי תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות, מה ההבדל בין חשבון צרכני לעסקי, מה לשאול ספק, וטבלה של מה מותר.
לקריאה ←