Channels

Top 100 Trending New

Categories

Crypto Gaming News Entertainment Music Sports Tech Gambling Bots and mini apps Finance Business Education Lifestyle Health Travel Auto Fashion Jobs Dating Deals and shopping

Stickers

Stickers Emoji Themes Wallpapers

Bots Gifts Tools

Currency

$ USD ₽ RUB € EUR ₴ UAH ₸ KZT ₺ TRY zł PLN ₪ ILS AED AED R$ BRL Rp IDR RM MYR ¥ JPY ₩ KRW CN¥ CNY

Theme

Português (Brasil)

Bahasa Indonesia

Беларуская

Українська

Channels Categories Stickers Bots Gifts Tools

Premium Wiki Glossary Legal

Notifications Settings Log in

ToCode: post #6023 — TG.ME

ToCode@tocodeil · 1.4K subscribers Open in TelegramOpen

https://www.tocode.co.il/blog/2026-08-06-ai-painter

t.me/tocodeil/6023 Translate

August 18, 2026 86

More from this channel

📌 יום 12 - לקחים מפיתוח סוכנים שכדאי לקחת לפרודקשן אחרי 11 דוגמאות על סוכנים אני רוצה לסיים את הסדרה הזאת ברשימת טיפים שלמדתי מבניית סוכנים ללקוחות והעלאתם לפרודקשן. זאת הרשימה שלי: 1. תעדו את כל השיחות - עובד על המכונה שלי זה לא מספיק. לא רק כי דברים עובדים אחרת בפרודקשן אלא שספציפית סוכנים באמת מחזירים תשובות שונות כל פעם שנפנה אליהם. לקוח יכול להתלונן על בעיה ולא יהיה לכם מושג איפה להתחיל לחפש אותה. יש אינסוף פלטפורמות ששומרות היסטוריית שיחות של סוכנים וגם אין בעיה לשמור את כל ההודעות בבסיס הנתונים אצלכם באפליקציה. מה שחשוב שמרו גישה לכל מה שקרה, עוד תצטרכו אותה. 2. שימו לב לטוקנים - כשאתם בודקים את הסוכן אתם יודעים בדיוק מה לכתוב כי אתם כתבתם את הפרומפט. המשתמשים שלכם הולכים להשתמש בטקסטים הרבה יותר ארוכים ולשאול שאלות לא רלוונטיות. שימו לב להכניס מנגנונים שבודקים כמה טוקנים שיחה מסוימת עולה לכם ואולי לעצור שיחות שלא הולכות לכיוון הנכון. טריק נפוץ כאן הוא מנגנון של Guardrails שם סוכן נוסף קורא את השיחה בשביל להבין אם היא פרודוקטיבית או שעדיף לחתוך אותה. 3. חשבו על העומס - שיחה עם סוכן תופסת Thread וחיבור רשת כי הגולשים מחכים לתשובה שמגיעה ב Streaming. זו תבנית עבודה יחסית חדשה ולכן עלינו לבדוק שכל השרשרת עובדת כמו שצריך איתה. שימו סביבת Staging תגייסו חברים ותעמיסו הודעות על השרת לפני שמגיעים למשתמשים אמיתיים כדי לראות מה נשבר. לכל חברות הענן יש היום פתרונות Deployment לסוכנים שווה לבדוק אותם לפני שאתם מקימים סביבה משלכם. 4. בנו מנגנוני Fallback - כל סוכן עם טמפרטורה מעל 0 הולך להחזיר תשובות שונות בכל הפעלה. הוא יכול לא להחזיר תשובה בלבד, להחזיר תשובה חלקית או להחזיר ממש שטויות. נסו להגדיר fallback למודל אחר אם משהו נכשל ותמיד וודאו מה קורה כשהמודל יענה תשובות אחרות ממה שציפיתם. 5. הוציאו כמה שיותר עבודה מחוץ למודל - קוד הוא דטרמניסטי, מודל לא. אם אני צריך לתרגם טקסט אין לי ברירה אני צריך מודל שפה, אבל בשביל להוריד רווחים מסוף או תחילת שורה אני לא צריך אותו. כמה שתסדרו יותר טוב את המידע לפני שתגיעו למודל תקבלו תוצאות טובות ומדויקות יותר. 6. השקיעו בבחירת מודלים ופרומפטים (ושימו לב שזה הולך יחד) - המודל הכי יקר הוא לא תמיד הכי טוב ולא רק בגלל מהירות. כשאתם משנים מודל סיכוי טוב שתצטרכו לדייק מחדש את הפרומפט. הגדירו סט של קלטי בדיקה והפעילו אותם מול קבוצה של פרומפטים ומודלים שהכנתם מראש. כשיגיע מודל חדש תוכלו להריץ אותו על אותו סט של קלטי בדיקה. בצורה כזאת תוכלו להבין איזה מודל באמת נותן את התוצאה המדויקת ביותר ל Use Case שלכם. 7. שימו לב להרשאות - סוכן חכם לא יודע לקבל החלטות בצורה אמינה ולכן תמיד כדאי להניח שהפלט שנקבל ממנו הוא זדוני. איזה כלים הסוכן יכול להפעיל? איזה בקרה יעבור המידע מהסוכן לפני שייכנס למערכת? ולא, להוסיף עוד סוכן לא יעזור. יש לנקות את הפלט של הסוכנים בכל מעבר מסוכן לקוד רגיל. 8. לא חייבים להעביר למודל את כל השיחה ולא חייבים לכתוב רק סוכן אחד - כשאתם כותבים סוכן שיחה שימו לב שאתם לא צריכים להעביר את כל היסטוריית השיחה ולא חייבים להמשיך שיחה שלמה עם אותו סוכן. תבנית שעבדה לי טוב היתה להריץ סוכן "מיון" בתחילת השיחה וכשהשיחה מקבלת כיוון להעביר את השליטה לסוכן ספציפי יותר, וגם לתת לכל סוכן אפשרות לזרוק את השיחה חזרה לסוכן המיון (העברת שיחה לסוכן היא בסך הכל הפעלת כלי). 9. נסיונות חוזרים - מותר לשלוח את אותה שאלה לסוכן כמה פעמים אבל רוב הזמן זה לא אפקטיבי. אם יש משהו ששבר את הסוכן פעם ראשונה הרבה פעמים הוא ישבור את הסוכן גם פעם שניה ובכל מקרה אתם לא רוצים להיות על 30% כשלונות. השתמשו בכשלונות כדי ללמוד על הסוכנים שכתבתם, על ניקוי הקלט והפרומפטים ולהתאים אותם כדי לקבל תשובה נכונה על אותו קלט שנכשל. 10. צאו לדרך, גם אם זה לא מושלם - סוכנים חכמים הם עדיין טריק חדש בספר וכל סוכן שתכתבו ילמד אתכם המון. כל יום שתחכו רק תצא עוד דרך חדשה לכתוב סוכנים ושוב תחזרו להתחלה. קחו את Pydantic AI Agents או כל ספריה אחרת שאהבתם ובנו את הסוכן הראשון שלכם. יש לכם עוד? ספרו לי בתגובות בטלגרם. 46·Aug 24 https://www.tocode.co.il/blog/2026-08-12-takeaways 49·Aug 24 "- Only mark genuine downtime as a break — do not use it for slow " "or informal but still on-topic teaching." ), ) def analyze_chunk( agent: Agent, chunk: dict, chunk_index: int, total_chunks: int ) -> list[Lesson]: """ Analyze one chunk → list of lessons with timestamps converted to original video time. """ offset = chunk["offset_seconds"] video_file = upload_chunk(chunk["path"], chunk_index) print(f" 🤖 Analyzing chunk {chunk_index}/{total_chunks - 1} " f"(offset={seconds_to_ts(offset)})...") t0 = time.time() result = agent.run_sync( [ ( f"This is chunk {chunk_index} of a longer course video. " f"The chunk starts at {seconds_to_ts(offset)} in the original video. " f"Identify all complete 10-15 minute lessons within this chunk. " f"Timestamps must be relative to THIS CHUNK (00:00:00 = chunk start). " f"Do NOT include lessons that are cut off at chunk boundaries — " f"adjacent overlapping chunks will capture them." ), video_file, ] ) elapsed = time.time() - t0 chunk_lessons = result.output.lessons print(f" ✅ {len(chunk_lessons)} lessons found in {elapsed:.0f}s") # Convert chunk-relative timestamps to original video timestamps converted = [] for lesson in chunk_lessons: rel_start = ts_to_seconds(lesson.start_timestamp) rel_end = ts_to_seconds(lesson.end_timestamp) abs_start = rel_start + offset abs_end = rel_end + offset converted.append(Lesson( index=0, # will be re-indexed later start_timestamp=seconds_to_ts(abs_start), end_timestamp=seconds_to_ts(abs_end), is_break=lesson.is_break, # Force the canonical slug for breaks in code, rather than # trusting the model to use the right literal string. slug="breaktime" if lesson.is_break else lesson.slug, title=lesson.title, summary_markdown_hebrew=lesson.summary_markdown_hebrew, )) return converted המשך הקוד לוקח את כל המידע שהסוכן החזיר ובעזרתו שובר את ההקלטה הארוכה לקטעים קצרים ומוסיף את קבצי הסיכום. סך הכל התוכנית לא מאוד ארוכה (פחות מ 500 שורות) וחושפת את היופי בפיתוח סקריפטים היום: יש לנו יכולת חדשה שקודם לא היתה, היכולת להיעזר במודלי שפה כדי לפענח מידע. מתוך 500 שורות הרוב המוחלט הוא קוד פייתון שאפשר היה לכתוב גם לפני שלוש שנים והיה עובד אותו דבר - קריאת API אחת היא זו שמחזיקה את כל הקסם. 82·Aug 23 "Be thorough, detailed, and written in the same didactic style as a " "professional programming course text (not a summary/recap). " "If is_break is True, skip all of this and just write a brief note " "that this was a break (e.g. 'הפסקה — אין תוכן לימודי בקטע זה.')." ) ) class ChunkOutline(BaseModel): """Lessons found within a single video chunk.""" lessons: list[Lesson] = Field(description="Ordered list of lessons in this chunk") ✏ העלאת הקבצים לגוגל לגוגל יש Google File API שמאפשר לנו לשמור קבצים כדי שג'מיני יוכל לקרוא אותם. המנגנון מותאם לסוכנים ולא דורש מאתנו למחוק את הקבצים, גוגל ימחקו אותם אוטומטית אחרי כמה שעות. מנגנונים דומים קיימים גם ב Claude וגם ב OpenAI. הפונקציה הבאה מעלה קובץ ושומרת את המזהה שלו לצורך העברה לסוכן בהמשך התוכנית: def upload_chunk(chunk_path: str, chunk_index: int) -> UploadedFile: """Upload a single chunk to Google File API.""" print(f" 📤 Uploading chunk {chunk_index} ({Path(chunk_path).name})...") client = genai.Client() t0 = time.time() uploaded = client.files.upload( file=chunk_path, config={"display_name": Path(chunk_path).name}, ) elapsed = time.time() - t0 print(f" ↑ {elapsed:.0f}s, state={uploaded.state.name}") while uploaded.state.name != "ACTIVE": time.sleep(5) uploaded = client.files.get(name=uploaded.name) print(f" ✅ ACTIVE") return UploadedFile( file_id=uploaded.uri, provider_name="google", media_type=uploaded.mime_type or "video/mp4", ) אחרי העלאה Google File API צריך זמן לעבד את הקובץ וזו הסיבה ללולאת ההמתנה שאנחנו רואים שמחכה שהקובץ יהיה מוכן. ✏ פיענוח השיעורים החלק הבא הוא החלק המרכזי של התוכנית - מגדירים את הסוכן ומריצים אותו על Chunk שמכיל מספר שיעורים כדי להבין איזה שיעורים יש שם: def build_agent() -> Agent: """Create the course-builder agent with Google Gemini.""" model = GoogleModel("gemini-3-flash-preview") return Agent( model, output_type=ChunkOutline, system_prompt=( "You are an expert course builder and video content analyst. " "You receive a SEGMENT (chunk) of a longer course recording and must " "identify complete, self-contained lessons of 10-15 minutes each " "within this segment.\n\n" "CRITICAL RULES:\n" "- Timestamps MUST be relative to THIS CHUNK (00:00:00 = chunk start)\n" "- Only include lessons that are FULLY or MOSTLY contained in this chunk\n" "- If a lesson is cut off at the start or end, do NOT include it — " "the overlap with adjacent chunks will capture it\n" "- Each lesson should be 10-15 minutes of coherent content\n" "- Identify natural topic boundaries\n" "- Create descriptive, URL-safe English slugs (lowercase, hyphens)\n" "- Write comprehensive Hebrew markdown summaries including:\n" " * Sub-topics covered\n" " * ALL code snippets shown (in ``` code blocks)\n" " * Links or references mentioned\n" " * Key takeaways\n\n" "BREAK-TIME DETECTION:\n" "- Also detect BREAKS: segments with no teaching content, such as " "coffee/lunch breaks, silence, students chatting among themselves, " "the instructor stepping away, or any other non-lesson downtime.\n" "- Treat a break exactly like a lesson entry — give it a start/end " "timestamp — but set is_break=True and give it a short title such " "as 'הפסקה'. The slug field is ignored for breaks, just put any " "placeholder.\n" "- For a break's summary_markdown_hebrew, just write a brief note " "that this was a break (e.g. 'הפסקה — אין תוכן לימודי בקטע זה.'), " "no need for a full lesson write-up.\n" 60·Aug 23 📌 יום 11 - סידור סרטים בקורס מה תעשו אם העברתם קורס AI והקלטתם את כל ההרצאות שעברו בטימס ועכשיו יש לכם שעות של וידאו בלי אינדקס? תבנו סוכן AI כמובן. בדוגמה היום נבנה סוכן AI שלוקח הקלטה ארוכה ושובר אותה לחלקים קטנים בצירוף אינדקס טקסטואלי מלא לכל חלק כדי שאפשר יהיה לחזור רק לחלקים שאנחנו צריכים. ✏ מה אנחנו בונים נתונה הקלטה של 4 שעות ממפגש בקורס ואנחנו רוצים לפצל אותה לשיעורים קצרים, כל שיעור בן 5-10 דקות ולכל שיעור לצרף סיכום טקסט כתוב. משימה שביום רגיל היתה לוקחת כמה שעות לבן אדם ו AI יכול לעשות אותה בקלות בצורה עצמאית לגמרי. זה תהליך העבודה: 1. חותכים את ההקלטה לקטעים של 30 דקות כדי שיהיה ל AI קל להתמודד איתם. 2. אנחנו לא יודעים עדיין איפה הכי הגיוני לסמן "שיעור" לכן נדאג לחפיפה של 5 דקות בין הקטעים הקצרים וכך שיעור לא ייפול בדיוק באמצע ביניהם. 3. נעלה כל קטע ל Gemini דרך Google File API. 4. נבקש מהסוכן שיעבור על כל קטע וייתן לי את ה Timestamps בהם הכי הגיוני לחתוך את הקטע לשיעורים. 5. נמזג ונחתוך את ההקלטה לפי הזמנים שקיבלנו מהסוכן ונצרף את הסיכומים. קוד הדוגמה המלא זמין שוב בתיקיית הדוגמאות והפעם הסוכן כולו שמור בקובץ אחד: https://github.com/ynonp/pydanticai-demos/blob/main/11-course-builder/build-course.py נעבור יחד על החלקים המעניינים. ✏ מבנה הפלט הסוכן יחזיר רשימה של שיעורים וכל שיעור מכיל המון מידע: זמן ההתחלה שלו, זמן הסיום, אינדקס שלו, האם זה שיעור או הפסקה, מזהה שלו וגם סיכום השיעור. כל פריט מידע כזה מגיע במבנה מסוים ועם הוראות מסוימות ונוח לי לרשום את ההוראות שקשורות לכל שדה בתוך הקלאס שמגדיר את מבנה הפלט. פידנטיק מאפשר את זה באמצעות פקודת Field. זה נראה כך: class Lesson(BaseModel): index: int = Field(description="1-based lesson number within this chunk") קלאס השיעור המלא כולל כל ההסברים הוא הקלאס הראשון בקובץ: class Lesson(BaseModel): """A single lesson extracted from the course video.""" index: int = Field(description="1-based lesson number within this chunk") start_timestamp: str = Field( description="Start time relative to THIS CHUNK as HH:MM:SS, e.g. '00:02:30'" ) end_timestamp: str = Field( description="End time relative to THIS CHUNK as HH:MM:SS, e.g. '00:14:45'" ) is_break: bool = Field( default=False, description=( "True if this segment is a BREAK with no teaching content — e.g. " "students chatting, silence, instructor away, coffee/lunch break. " "False for a normal lesson." ), ) slug: str = Field( description=( "URL-safe slug for the lesson, e.g. 'intro-to-pydantic'. " "If is_break is True, this is ignored (the slug 'breaktime' is " "applied automatically) — still provide a placeholder value." ) ) title: str = Field(description="Lesson title in the original language") summary_markdown_hebrew: str = Field( description=( "A full, self-contained lesson write-up in Hebrew markdown, written so " "that someone who never watched the video can read it and actually " "learn the material — NOT a table of contents or a bullet-point index " "of what was covered. Write it like an article/tutorial: " "Structure it as numbered sections ('### 1. <topic title>', " "'### 2. <topic title>', ...), one per sub-topic covered in the " "lesson, in the order they were taught. Under each heading, write " "full explanatory paragraphs in flowing Hebrew prose that actually " "teach the concept (what it is, why it matters, how it works) the " "way the instructor explained it — not short summaries or fragments. " "Include exact code shown in the video in fenced code blocks, " "including commands, filenames, and terminal output where relevant, " "each with a sentence or two explaining what the code does and why. " "Include any links or external references mentioned, and end with " "practical conclusions/recommendations if the instructor gave any. " 56·Aug 23

An open web layer over public Telegram — search, stats and channel reading right in your browser, no account, no install.

Not affiliated with Telegram FZ-LLC; all data comes from public sources.

Catalog

Top channels Categories Countries Search

Content

Stickers Emoji Gifts Themes Wallpapers

Help

Tools Wiki Glossary Blockchain Safety Premium Advertisers Advertising

© 2026 TG.ME · G.Media network· Updated 08/23/2026 · v0.2.0 · ba12f6a

Privacy Terms DMCA & complaints Report a violation

Similar channels

גיקטיים Geektime - ערוץ חדשות הטכנולוגיה וההייטק של ישראל25.5K subscribers

אינטרנט ישראל8.5K subscribers

חדשות טכנולוגיה בינה מלאכותית AI טלגרם1.4K subscribers

טכנולוגיה - המדליף14.4K subscribers

Tech News Israel - חדשות הייטק וכלכלה378 subscribers

חדשות הטכנולוגיה647 subscribers

GoCode - Hebrew Web Devs1.5K subscribers

Sherlock's Hub1.6K subscribers