איך אני עובד
============
כתובת העמוד: https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/
גרסת Markdown: https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work.md
מפת האתר ל-agents: https://yotamfromm.dev/llms.txt

העקרונות שלפיהם אני עובד עם AI agents, והכלים שאני באמת משתמש בהם, כל אחד עם השורה שמסבירה איך.

הרכיבים

- כללי העבודה (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/conventions.md): שלושה קבצי הוראות, תקציב שורות קשיח, וכל כלל שחייב להתקיים תמיד נכתב כקוד ולא כמשפט. · טקסט פשוט (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/conventions.txt)
- האכיפה (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/harness.md): ה-hooks שרצים בכל סשן ובכל קריאת כלי, בלי קשר לשאלה אם מישהו זכר משפט בקובץ ההוראות. · טקסט פשוט (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/harness.txt)
- אופני העבודה (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/working-modes.md): כללי העבודה אומרים איך עובדים, והדף הזה אומר באיזה מנגנון לבחור. הם מסודרים מהזול ליקר, והבחירה מכוונת בכל פעם. · טקסט פשוט (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/working-modes.txt)
- מערכת הידע (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/knowledge-system.md): איפה דברים נכתבים, ואיזה מאגר אחראי על מה. · טקסט פשוט (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/knowledge-system.txt)
- לולאת הלמידה (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/learning-loop.md): איך חומר נכנס למאגרים: מהודעה חולפת להמלצה מתועדת, עם משקל, ורק במקרה הבטוח לשינוי בפועל בהגדרות. · טקסט פשוט (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/learning-loop.txt)
- הכלים (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/tools.md): ה-skills וה-plugins שאני באמת משתמש בהם, כל אחד עם שורה שמסבירה איך. · טקסט פשוט (https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/tools.txt)

העקרונות

- תוכנית לפני בנייה: כל עבודה עם כמה חלקים נעים מתחילה בתוכנית כתובה, עם שלבי בדיקה בתוכה. כשהעבודה סוטה מהתוכנית עוצרים ומתכננים מחדש, לא דוחפים הלאה.
- קוד מכריע, לא model: מה שאפשר לכתוב כסקריפט, כ-hook או כקוד יציאה נכתב כקוד. תקרות, שערים וניתוב לא נשארים לשיקול דעת של model, כי model אפשר לשכנע.
- model לפי משימה: model קטן לעבודה מכנית, בינוני לשיפוט ול-review, והגדול לתכנון ולהחלטות קשות.
- בודקים לפני שאומרים שסיימנו: טענה שהמשימה גמורה נבדקת מול הראיות: ה-tests, ה-diff והפלט. כל שינוי לא טריוויאלי עובר review פעם אחת בכלי אחר.
- מתחילים פשוט: ברירת המחדל היא model אחד בלי orchestration. בניסוי שערכתי, ארבע משימות בינוניות עברו את אותם hidden tests בכל השיטות: orchestration מרובה agents לקח 53 דקות ו-8.92 דולר, model אחד לקח 7 דקות ו-2.46 דולר.

תהליך ותכנון

- drive: מריץ מטרה אחת מהרעיון ועד תוצאה שנבדקה: מעריך גודל, מתאים לידע הקיים, מתכנן עם בדיקות הצלחה, בונה, מוודא ועושה review.
- superpowers: ערכת הרגלי עבודה: סיעור מוחות לפני בנייה, תוכנית כתובה, tests לפני קוד ו-code review.
- feature-dev: מסלול מובנה לפיצ'ר גדול: הבנת הקוד הקיים, תכנון ארכיטקטורה ורק אחר כך כתיבה.

בדיקה ו-review

- code-review-x: review חוצה כלים של כל שינוי לא טריוויאלי: כלי אחר קורא את ה-diff לפני שאני קורא לו גמור.
- playwright: פותח דפדפן אמיתי ובודק שהאתר באמת עובד, לא רק שה-tests עוברים.

ידע ומחקר

- trove: ספריית הספרים שלי. לפני עבודת תכנון או ארכיטקטורה ה-agent שולף ממנה ומצטט עמודים.
- ai-radar: מקבל קישור, פוסט או תמונה על כלי בינה מלאכותית או על פרקטיקה, ומתייק אותו כהמלצה עם דרגת ראיה.
- learn-toolkit: מחקר על נושא בכמה מקורות במקביל, agent אחד לכל מקור, ותיוק הממצאים.
- tavily: חיפוש, חילוץ וסריקה של האינטרנט עם תוצאות שמתאימות ל-agent.
- academic-ingest: מעלה מאמרים אקדמיים לספרייה תוך שמירה על מספרי העמודים והערות השוליים של המקור.
- academic-book-ingest: מעלה ספר שלם עם תוכן עניינים מקונן שבו כל פרק קופץ לעמוד האמיתי.
- book-curator: מוסיף בכל הרצה ספר אחד איכותי לתחום, קורא אותו במלואו ומסכם לפי מושגים.

בנייה ויצירה

- academic-writer: ה-plugin שלי לכתיבה אקדמית: כל ציטוט נבדק מול המקור לפני שנכנס לטיוטה.
- frontend-design: עוזר לבנות ממשקים עם עיצוב מגובש במקום ברירות מחדל.
- stitch: יוצר ומשכלל מסכי עיצוב עם Stitch של Google, והופך אותם לקוד.
- video-studio: עריכת וידאו וחיתוך קטעים קצרים.

העמוד המלא: https://yotamfromm.dev/developer/how-i-work/