תובנות אסטרטגיות מרכזיות:
- יתרון הבנאי (Builder Advantage): מפתחים יכולים לבנות כלי שיווק מותאמים אישית ב-יומיים במקום להסתמך על פתרונות גנריים שלא עובדים
- מסגרת Compound Engineering: שימוש ב-sub-agents מובנים (Security Sentinel, Architect, Strategist) מאפשר תכנון וביצוע מקבילי של פיצ'רים מורכבים ללא פתיחת IDE
- אסטרטגיית Multi-Model: הפעלת Claude Code ו-GPT-5 במקביל מאפשרת להתגבר על נקודות תקיעה של מודל בודד תוך שמירה על מהירות פיתוח
תוכן עניינים
יתרון הבנאי בעידן AI
Colleen Schnettler, מפתחת Ruby on Rails לשעבר ב-ClickFunnels ומייסדת SimpleFileUpload, ניסתה כל כלי LinkedIn מבוסס-AI בשוק. כולם היו גנריים מדי, רובוטיים מדי. אז היא בנתה את שלה ב-יומיים. זה המינוף שיש לבנאים עכשיו.
הבעיה עם כלי שיווק מוכנים היא שהם בנויים למכנה המשותף הנמוך ביותר. הם לא מבינים את הפריימוורק האישי שלך, לא מתחברים לתהליך העבודה שלך, ולא מתאימים לדרך שבה אתה באמת עובד. Colleen הבינה שכמפתחת, היא יכולה לבנות בדיוק מה שהיא צריכה במקום להתפשר על פתרון שמתאים ל-80% מהשוק.
המעבר מקוד מסורתי ל-AI-assisted development שינה את המשוואה. היא כבר לא פותחת את ה-IDE שלה. היא מנהלת שני instances של Claude Code במקביל, מדלגת ל-GPT-5 כשאחד נתקע, ומתמקדת ב-"feel" של האפליקציה במקום בסינטקס. זה לא אומר שהיא לא מפתחת — זה אומר שהיא מפתחת ברמה גבוהה יותר.
Strategic Bottom Line: אם אתה בנאי עם רקע טכני, אתה יכול לבנות כלי שיווק מותאמים אישית מהר יותר ממה שלוקח לך להעריך ולהטמיע פתרון מוכן. זה שינוי משחק בתחרותיות.
מערכת Voice-to-LinkedIn בשני ימי עבודה
המערכת שColleen בנתה פשוטה בעיקרון: היא מקליטה רעיונות לאורך היום כ-voice notes דרך Super Whisper. האפליקציה שלה עוקבת אחרי התיקייה, קוראת את התמלילים, ומייצרת פוסטים ל-LinkedIn אוטומטית. התהליך כולו — מרעיון בראש לטיוטה מוכנה — לוקח שניות.
הדוגמה הקונקרטית: בוקר אחד, חבר שלח לה קטע מפודקאסט של Lenny עם Molly Graham. Colleen הקליטה voice note תוך כדי תגובה ב-Slack: "I'm obsessed with this new podcast. In the first 8 minutes, Molly Graham says things like 'I only do jobs I'm highly unqualified for.'" המערכת שלה לכדה את זה, זיהתה את הנושא, וייצרה טיוטת פוסט LinkedIn שכבר מכילה את המסגרת הנכונה.
הערך האמיתי לא בטכנולוגיה — זה בהתאמה האישית. המערכת מכירה את ה-personal brand framework של Colleen: "Teach me, Help me, Inspire me, Show me". כל voice note מסווג אוטומטית לאחת מהקטגוריות האלה. זה אומר שהיא לא מפרסמת 5 פוסטים מסוג "Teach me" ברצף — המערכת מאזנת את התוכן בשבילה.
Strategic Bottom Line: הכוח של custom tools הוא לא רק באוטומציה — זה ביכולת לשלב את הלוגיקה האסטרטגית שלך ישירות לתוך התהליך. מערכת גנרית לא יכולה לעשות את זה.
מסגרת Compound Engineering מבית Every
Colleen משתמשת במסגרת Compound Engineering מבית Every — סט של slash commands ל-Claude Code שיוצר תוכניות מובנות, מבצע אותן, ובודק את התוצאות דרך sub-agents מיוחדים. זה לא סתם plugin נוסף — זה ארכיטקטורת עבודה שלמה.
המסגרת מספקת 4 workflows בסיסיים: Plan, Do, Review, Done. כשColleen רוצה להוסיף פיצ'ר גדול, היא מתחילה עם workflow:plan. Claude יוצר מסמך תכנון מובנה שמפרט את כל השלבים, ההחלטות העיקריות, ומודל הנתונים. היא לא קוראת כל שורה — היא עוברת ברמה גבוהה, מוודאת שהכיוון נכון, ואז מריצה את הביצוע.
הדוגמה הקונקרטית: הוספת AI chat window לעריכת פוסטים. זה פיצ'ר משמעותי — ממשק chat דו-כיווני שצריך לערוך תוכן בזמן אמת בצד ימין. התוכנית שClaud יצר כללה 11 sub-agents: Security Sentinel, Architect, Strategist, ועוד. כל אחד בודק היבט אחר של הקוד — אבטחה, ארכיטקטורה, ביצועים.
המפתח הוא ביצוע מקבילי. במקום לחכות שכל agent יסיים, המערכת יוצרת to-do files לכל הממצאים ומעבדת אותם בו-זמנית. Colleen לא יושבת ומחכה — היא פותחת חלון שני של Claude Code ומתחילה לעבוד על משהו אחר. היא מנהלת מקסימום שני instances במקביל כי יותר מזה מאבד קונטקסט.
Strategic Bottom Line: מסגרת מובנית עם sub-agents מאפשרת לך להפוך תכנות ל-orchestration. אתה לא כותב קוד — אתה מנהל צוות של AI agents שבונים בשבילך.
תהליך עבודה עם מספר instances מקבילים
Colleen כבר לא פותחת את ה-IDE שלה אלא אם משהו מרגיש לא נכון. "Something feels wrong" — זה אינטואיציה של מפתח שAI עדיין לא יכול לשכפל. כש-Claude נתקע על משהו, היא פותחת Windsurf (fork של Cursor) עם GPT-5 כברירת מחדל ומשווה את התשובות של שני המודלים.
הדוגמה הקונקרטית: המערכת שלה סורקת את כל הקבצים בתיקיית Super Whisper, פותחת את meta.json, ומחפשת את הביטוי "to LinkedIn". זה עובד מצוין עם 100 קבצים, אבל עם 10,000 קבצים זה יהיה בעיית ביצועים. Claude החמיץ את הניואנס הזה. אז Colleen פתחה את Windsurf ושאלה את GPT-5 על scaling — לא כי GPT-5 טוב יותר, אלא כי מודל שני רואה את הבעיה מזווית אחרת.
תהליך העבודה שלה מחולק ל-שתי רמות:
- Claude Code בטרמינל: העבודה הכבדה. בניית פיצ'רים גדולים, תכנון ארכיטקטורה, ביצוע תוכניות מורכבות. זה ה-workhorse.
- Cursor/Windsurf בצד: תיקונים מהירים, tweaks, troubleshooting. הממשק הצ'אט טוב יותר לקריאה ולהלוך-ושוב מהיר. Cursor Composer מציע שינויים כמעט מיידית.
היא לא מנהלת יותר משני instances כי הקונטקסט מתפזר. "I hear the stories of people who are doing 10 and I'm like I don't know how you can keep that context." זו לא מגבלה טכנית — זו מגבלה קוגניטיבית. אתה צריך לדעת מה כל instance עושה ולמה.
Strategic Bottom Line: Multi-model strategy לא אומרת להריץ 10 AI agents בו-זמנית. זה אומר לדעת מתי להשתמש בכל מודל, לשמור על קונטקסט נקי, ולהשתמש ב-IDE רק כש-AI מפספס משהו קריטי.
גישת Spec-Driven לפיצ'רים מורכבים
Colleen לא בונה פיצ'רים גדולים בלי תוכנית. היא משתמשת ב-spec-driven approach: כל פיצ'ר משמעותי מתחיל עם תוכנית מפורטת שClaud יוצר. היא לא קוראת כל שורה — היא עוברת ב-high level, מוודאת שההחלטות העיקריות נכונות, ואז מריצה את הביצוע.
התוכנית ל-AI chat window כללה:
- Data Model: איך השיחות נשמרות, איך הן מקושרות לפוסטים
- Key Design Decisions: split screen layout, real-time editing, context preservation
- Implementation Details: הצעדים הקונקרטיים לביצוע, הטכנולוגיות שישמשו, האופן שבו הכל מתחבר
מה שמעניין: Claude טעה בפעם הראשונה. התוכנית הראשונית החמיצה כמה נקודות קריטיות ב-data model. Colleen עברה על התוכנית, זיהתה את הבעיות, וביקשה מClaud לתקן לפני הביצוע. זה חוסך שעות של rework — הרבה יותר קל לתקן תוכנית מאשר לשכתב קוד.
אחרי הביצוע, היא מריצה workflow:review. המערכת יוצרת to-do files לכל ממצא — Critical, High Priority, Medium, Low. היא עוברת על הרשימה ידנית: "I usually go through them one by one. I almost never say go fix them all." למה? כי לא כל "Critical" באמת קריטי. AI נוטה להיות שמרני מדי. היא צריכה להחליט מה באמת חשוב.
Strategic Bottom Line: Specs עדיין חשובים, אבל הם guardrails, לא תסריטים מפורטים. אתה קורא ברמה גבוהה, מוודא כיוון, ובודק את הפלט. התוכנית חוסכת זמן רק אם אתה לא קורא כל מילה.
מדוע Human Review עדיין קריטי
Colleen לא סומכת על AI באופן עיוור. אחרי שכל פיצ'ר בנוי, היא פותחת את הדפדפן ו-לוחצת על הכל בעצמה. למה? כי יש משהו ב-"feel" של אפליקציה שAI לא יכול ללכוד עדיין.
הדוגמה: המערכת סורקת את כל הקבצים בתיקיית Super Whisper. זה עובד, אבל זה לא מרגיש נכון. עם 100 קבצים זה בסדר, אבל עם 10,000 זה יהיה איטי. AI לא תמיד תופס את scaling issues האלה כי הוא לא חווה את האפליקציה כמשתמש.
תהליך ה-review שלה כולל:
- Manual Testing: לחיצה על כל כפתור, בדיקת כל flow, וידוא שהכל עובד כמו שצריך
- Performance Check: האם האפליקציה מהירה? האם יש delays מוזרים? האם משהו מרגיש "כבד"?
- UX Intuition: האם הממשק הגיוני? האם המשתמש יבין מה לעשות? האם זה מרגיש טבעי?
היא גם מריצה Playwright browser tests על הדפים המושפעים, אבל זה לא מחליף את ה-manual testing. "I'm actually going to take time to be like, is this a real problem?" — היא לא מאמינה לכל דבר שAI מסמן כ-Critical.
Strategic Bottom Line: Automation מאיץ פיתוח, אבל Human Review לא הולך לשום מקום. אתה צריך לחוות את האפליקציה כמשתמש, לא רק לקרוא את הקוד. זה מה שמבדיל מוצר טוב ממוצר שעובד.
מסקנות אסטרטגיות ליישום
שלוש תובנות מרכזיות מהשיחה עם Colleen:
1. בנה כלים משלך. Colleen ניסתה כל מוצר LinkedIn automation בשוק והכל היה גנרי מדי. יומיים אחר כך, היה לה מערכת voice-note-to-post מותאמת בדיוק לתהליך העבודה שלה. זה יתרון הבנאי — אתה יכול לעשות בדיוק מה שאתה צריך.
2. Specs עדיין חשובים, אבל קלילים. Colleen יוצרת תוכניות לפני פיצ'רים גדולים, אבל היא לא קוראת כל שורה. היא עוברת ב-high level, סומכת שClaud יכול לבצע, ואז בודקת את הפלט. התוכנית היא guardrail, לא תסריט מפורט.
3. סמוך על ה-feel. גם עם כל האוטומציה, היא עדיין פותחת את הדפדפן ולוחצת על הכל בעצמה. יש משהו ב-feel של אפליקציה שAI עדיין לא יכול ללכוד. Human Review לא הולך לשום מקום.
אם אתה בנאי עם רקע טכני, זה הזמן לבנות כלים משלך. לא צריך להיות מפתח full-time — צריך רק לדעת מספיק כדי לנהל AI agents ולבדוק את העבודה שלהם. זה מה שנותן לך יתרון על המתחרים שמסתמכים על פתרונות מוכנים.
ב-צוות הדסק AiBiz אנחנו עוזרים לבנאים ולעסקים להטמיע את האסטרטגיות האלה בפועל. אם אתה רוצה לבנות כלי שיווק מותאמים אישית או להאיץ את תהליך הפיתוח שלך עם AI, בוא נדבר.
