סדרת פוסטים: AI בפועל
זה הפוסט הראשון בסדרה ארוכה שתסקור use-cases ויכולות מעולמות ה-AI. נתחיל מהפשוטים והמוכרים (כמו הפוסט הזה על Workflow עם v0 ו-Cursor) ונמשיך למורכבים יותר, כולל Agents, Multi-Agent Systems, ו-Autonomous Workflows. המטרה: להבין מתי להשתמש במה, ואיך לעשות את זה נכון.
הקדמה: הדילמה של היום שאחרי ה-MVP
לבנות MVP זה קל, במיוחד בעידן ה-v0. אבל האתגר האמיתי מתחיל כשהמוצר "תופס", הפידבקים זורמים, ואתה מוצא את עצמי מפחד לגעת בקוד של עצמך. בפוסט הזה אני רוצה לשתף את ה-Workflow שעזר לי לעבור מהמהירות המטורפת של v0 לעומק ההנדסי של Cursor, מבלי לאבד את השפיות או את ה-Velocity.
שלב 0: החזון – לרוץ מהר בלי לשבור (יותר מדי)
הכל התחיל מצורך אישי: מחולל README מקצועי למנהלים (Managers) ול-ICs. רציתי Wizard פשוט שמוביל את המשתמש בתהליך אפיון, ומייצר Markdown מוכן להפצה. המטרה שלי הייתה ברורה: ערך מקסימלי למשתמש במינימום זמן. רציתי להפיץ את זה, לראות אנליטיקס ב-Vercel ולשמור נתונים ב-Supabase – וכל זה לפני שכתבתי שורת לוגיקה מורכבת אחת.
שלב 1: ירח הדבש עם v0 ו-Vercel
בחרתי ב-v0 כנקודת הזינוק. יש קסם ביכולת להגיד ל-AI "תבנה לי Wizard כזה" ולראות אותו קורם עור וגידים ב-Next.js Native. בזכות האקו-סיסטם של Vercel, הכל התחבר לי בשניות: הדיפלוימנט פייפליין, ה-Analytics והאינטגרציה המובנית ל-Supabase (שהקימה לי טבלאות וחיברה Connection Strings בלי שכתבתי שורת לוגיקה). תוך שעתיים היה לי URL חי.
למה לא השקעתי בארכיטקטורה מראש? כי בשלב ה-Discovery, ה-ROI הוא המלך. כל דקה שהייתי משקיע ב-Type Safety מורכב הייתה באה על חשבון הפידבק מהמשתמשים. v0 נועד ל-Iterations ויזואליים מהירים, וזה בדיוק מה שעשיתי.
שלב 2: הקיר – למה ה"וייב קודינג" הופך לחוב טכני?
אחרי כמה ימים של הוספת פיצ'רים, הרגשתי את "אפקט הריקושט". כל שינוי קטן בעיצוב גרם ל-AI לשכתב קבצים שלמים ולשבור לוגיקה לא קשורה.
מה קורה שם מבחינה טכנית?
זה נובע בעיקר ממגבלות ה-Context Window וה-Attention Mechanism של מודלי שפה גדולים. כשהקוד ב-v0 נהיה ארוך ומורכב, ה-LLM מתקשה "להחזיק" את כל התלויות בזיכרון העבודה שלו. הוא מתחיל לייצר "רעש", משכפל לוגיקה (Copy-Paste) בין מסלולים במקום לייצר אבסטרקציות, ומתעלם מחוקי TypeScript כדי "לרצות" את המשתמש ולהציג תוצאה ויזואלית מהירה.
שלב 3: תכנון הספרינט – צלילה ל-Plan Mode
כאן עברתי ל-Cursor והפעלתי את ה-Plan Mode. זה הרגע שבו הפסקתי לבקש קוד והתחלתי לבקש תוכנית.
מה זה בכלל Plan Mode?
בניגוד ל-Chat או ל-Autocomplete רגיל, Plan Mode פועל כ-Agent. הוא מבצע ניתוח "Read-only" על כל ה-Filesystem, ממפה תלויות בין קבצים, ובונה Spec (תוכנית עבודה) מפורט לפני שהוא נוגע בשורת קוד אחת. זה יעיל במיוחד כשצריך לבצע Refactoring רוחבי שמשפיע על מספר קבצים במקביל.
קיבלתי תוכנית של 5 יעדים. אבל במקום לרוץ לביצוע, עשינו יחד תעדוף סיכונים. ממש כמו בתכנון ספרינט עם מתכנת סניור, שאלתי אותו: "ממה חייבים להתחיל? איפה הסיכון הכי גבוה לשבור את הקיים?". סימנו את "איחוד ה-Wizard" כעדיפות עליונה.
שלב 4: עבודה צעד-אחר-צעד (השיטה הבראנצ'ית)
הלקח הכי חשוב שלמדתי הוא שאסור לתת ל-AI לעשות שינויים מאסיביים במכה אחת. זה מסוכן מדי וקשה מאוד לדיבאגינג. עבדנו בשיטה של "צעד אחד, בדיקה אחת": פיתחנו שלב, בדקתי מקומית, עשיתי Push ל-Preview ב-Vercel, ורק אז המשכנו הלאה.
שלב 5: מבחן ה"סניורים" – ביקורת עמיתים של AI
אחרי ה-Refactoring המסיבי, שאלתי את Cursor שאלה קשה: "אם נכנסים עכשיו 5 סניורים לצוות – הם יהיו מרוצים? הוולוסיטי שלהם יהיה גבוה? מה הציון שאתה נותן לקוד שלך?". הוא נתן לעצמו 7.5 מתוך 10, והפירוט שלו היה המקום שבו ראיתי עומק הנדסי אמיתי:
- Configuration system (9/10): מקור אמת אחד.
- Generic components (8/10): אבסטרקציות שחסכו 80% כפילות.
- Inconsistent patterns (6/10): זיהוי לוגיקת ניווט שטרם אוחדה.
- Testing gap (4/10): זיהוי חוסר בבדיקות אוטומטיות.
שלב 6: החוקה – .cursorrules
כדי שהסדר יישמר, ביקשתי מ-Cursor לבנות לעצמו את ה-.cursorrules על בסיס כל השיחה שלנו והשינויים הארכיטקטוניים שביצענו.
הגדרנו יחד את ה-Styles והמגבלות: No Hardcoding (הכל דרך ה-Config), הפרדה מוחלטת בין לוגיקה ל-UI, וחובת נורמליזציה לנתונים ישנים. מעכשיו, ה-AI לא רק "כותב" – הוא אוכף את הארכיטקטורה של עצמו.
ה-Takeaways שלי אליכם:
- v0 ל-Validation, Cursor להנדסה: אל תנסו לבנות ארכיטקטורה מושלמת ב-v0.
- תכננו ספרינט עם ה-AI: השתמשו ב-Plan Mode כדי לייצר Spec ולנהל סיכונים.
- עבדו קטן: בראנצ'ים, בדיקות חוזרות, ומינימום שינויים בכל פעם.
- ארכיטקטורה מאפשרת טסטים: Refactoring הוא ההשקעה הכי טובה שלכם בביטחון העתידי של המוצר.