קיפול 06 · הדמות
בדיוק כמו אוריגמי.
סדנאות מעשיות ל‑Claude ולבינה מלאכותית, בנויות סביב המסמכים והנתונים שאתם באמת עובדים איתם. לא צריך לדעת לתכנת — אתם מנהלים את הסוכנים שעושים את העבודה. הדמות שכאן בצד היא דף נייר אחד: בלי דבק, בלי חיתוכים, רק קיפולים. גם AI כזה. גללו למטה והיא נפתחת, קפל אחרי קפל, עד שנשאר דף חלק.
קיפול 05 · פנים מול פנים
שני מפגשים של שלוש שעות אצלכם במשרד, על הקבצים והנתונים שכבר פתוחים לכם על המסך. אותו תוכן נמכר גם אונליין, גם לפי מפגש בודד, וגם ללמידה עצמית — הטבלה למטה מראה מה באמת שונה בין הארבעה.
המחיר נקבע לפי הצוות: כמה משתתפים, כמה התאמה לתוכן שלכם ובאיזה פורמט. שולחים פרטים ומקבלים הצעה.
שני מפגשים של 3 שעות במשרדי הלקוח, עם התאמת תוכן לארגון, חוברות סיכום ומדריך הכנה למשתתפים. מתרגלים על הנתונים והמסמכים האמיתיים שלכם.
| תוכנית | פורמט | זמינות |
|---|---|---|
| סדנת דגל — שני מפגשים | פורמטפרונטלי | זמינותעכשיו |
מודולרי — לפי בחירה
| פורמטפרונטלי | זמינותעכשיו |
| קורס אונליין | פורמטאונליין | זמינותזמין עכשיודברו איתנו |
| חומרי לימוד עצמי | פורמטאונליין | זמינותבכל עת |
ליווי שעתי שוטף לצוות שלכם באימוץ AI בעבודה היומיומית. פגישות קבועות, מענה לשאלות בזמן אמת והתאמה שוטפת לתהליכים שלכם.
פרויקט תחום בזמן לבניית פתרון AI מותאם אישית לארגון שלכם, מהגדרת הצורך ועד מסירה עובדת בתוך המערכות שלכם.
קיפול 04 · מה מתקפל עם מה
יסודות לכל הצוות, חלק עמוק יותר לאנשי הטכנולוגיה, וליווי מודרך אחרי. כל חלק עומד בפני עצמו, כך שאף אחד לא יושב במפגש שלא נועד לו. זה סדר הלימוד המלא, מ‑״איך זה בכלל חושב״ ועד סוכנים שעובדים לבד.
למפת הנושאים המלאההמסלול הזה בנוי לכל אדם לא‑טכני שמאמץ את עתיד העבודה עם AI — מנהלים, כספים, משפט, שיווק ומכירות, וכל תפקיד אחר. אין צורך ברקע טכני, רק ברצון לעבוד אחרת.
שלבים 1–3
מה מודל שפה באמת עושה, איך מבקשים ממנו נכון, ואיפה עובדים איתו ביום‑יום.
לפני שמשתמשים ב‑AI, מבינים אותו: מודל שפה (LLM) לא ׳יודע׳ עובדות כמו מאגר מידע, הוא מנחש את המילה הבאה לפי הסתברות. ברגע שמבינים את זה, ברור מתי לסמוך על התשובה ומתי לבדוק אותה — וזה משנה איך משתמשים בכלי מהיום הראשון.
התוצאה שמקבלים תלויה בבקשה שנותנים. יש שיטה פשוטה וחוזרת לנסח בקשה שמייצרת תשובה שימושית בפעם הראשונה — הקשר, תפקיד, קהל יעד, פעולה מבוקשת ופורמט. ומעל זה יושבים Skills: יכולות מובנות ש‑Claude שולף בזמן אמת כשהן מתאימות למשימה, כך שבמקום להסביר מחדש כל פעם איך אתם עובדים, בוחרים את היכולות שמתאימות לתפקיד.
השימוש היומיומי: מתי לפתוח שיחה חדשה, ההבדל בין המודלים (מהיר מול חזק) ומה רמת הפרטיות של כל דבר שמעלים. Project הוא מרחב עבודה קבוע עם קבצים, הנחיות וזיכרון משלו — אחד לכל נושא חוזר, כך ש‑Claude כבר מכיר את ההקשר. ו‑Artifacts הם הרגע שבו התשובה הופכת לתוצר אמיתי: דשבורד, תרשים או מסמך אינטראקטיבי שאפשר לשתף ולהציג.
שלבים 4–7
מכאן AI מפסיק לענות ומתחיל לבצע — בקבצים שלכם, על המחשב שלכם, ובתוך פרויקטים אמיתיים.
ההבדל האמיתי, אחת ולתמיד: צ׳אט עונה לשאלה אחת; Agent מקבל משימה, מתכנן צעדים, משתמש בכלים ומבצע ברצף עד שהמשימה מסתיימת — כמעט בלי שצריך להתערב באמצע. ברגע שמבינים מתי כל אחד מהם נכון, בוחרים נכון בכל פעם.
מחברים את Claude לכלים שכבר עובדים בהם כל יום — Excel, Word ו‑PowerPoint: בונים גיליון, מנסחים מסמך ומכינים מצגת, תוך שימוש ב‑Skills הרלוונטיים לכל תוכנה, כמו איש מקצוע ולא כמו מתחיל.
עוזר אישי שרץ על המחשב שלכם: קורא מיילים, מתאם פגישות, בונה פתרונות ועוזר לנהל את היום. וכאן נכנסות שגרות (routines) — משימות חוזרות שמוגדרות פעם אחת ורצות מעצמן, כמו סיכום בוקר או מעקב אחרי לקוחות, כך ש‑AI עובד לצדכם גם כשאתם לא מולו.
לא רק לכותבי קוד: פרויקטי Claude Code, קובץ CLAUDE.md שמלמד את Claude איך אתם עובדים, ובנייה של מערכת שלמה שעובדת בחיים האמיתיים. בתוכו נמצאות ה‑Slash Commands — קיצורי דרך שהופכים משימה חוזרת לפקודה אחת: איך בונים אחת, מתי כדאי, ואיפה היא חוסכת הכי הרבה זמן.
שלבים 8–10
מחברים את Claude למערכות שלכם, מנהלים צוות סוכנים, ויוצאים עם שיטה שממשיכה לעבוד גם כשהכלים משתנים.
מחברים את Claude למערכות שלכם — מ‑Gmail ועד ה‑CRM. כאן, סוף סוף, מבינים מה זה MCP: הפרוטוקול הפתוח שמאפשר לכלי AI לדבר עם כל מערכת בצורה אחידה. ו‑Plugins הם חבילות מוכנות שמוסיפות יכולת שלמה בבת אחת — מתי מתקינים אחת, ומתי עדיף לבנות משהו ייעודי.
השלב שבו הופכים ממשתמש למנהל: בונים צוות של סוכני AI מתמחים שכל אחד אחראי על חלק במשימה, ומנהלים אותם כמו מנהל צוות אמיתי — מגדירים יעד, מפצלים עבודה, מוודאים תוצאה.
פסגת המסלול: לא תחזית, אלא כיוון עבודה. איך ממשיכים ללמוד, איך נשארים רלוונטיים כשהכלים משתנים כל חודש, ואיך הופכים את מה שלמדתם כאן להרגל עבודה קבוע.
לפני שמשתמשים ב‑AI, מבינים אותו: מודל שפה (LLM) לא ׳יודע׳ עובדות כמו מאגר מידע, הוא מנחש את המילה הבאה לפי הסתברות. ברגע שמבינים את זה, ברור מתי לסמוך על התשובה ומתי לבדוק אותה — וזה משנה איך משתמשים בכלי מהיום הראשון.
קיפול 03 · לפי התפקיד
מנהל כספים ומהנדס לומדים את אותו דבר, אבל לא על אותה דוגמה. לכל תחום יש גרסה משלו של הסדנה, עם המסמכים, המספרים והתקלות שהוא מכיר. בחרו את שלכם וראו מה נכנס פנימה.
אנשי מקצוע ללא רקע טכני, מכל תפקיד בארגון, שכבר ניסו את Claude למייל בודד או לסיכום, אבל מעולם לא הפכו את זה לחלק קבוע מהעבודה. במסלול הזה הקבצים, הדוחות והמצגות שאתם נוגעים בהם כל שבוע הופכים למשהו ש‑Claude עושה איתכם, וגם מתבהר מה בעצם בטוח לשתף איתו.
סיכום של כמה מסמכים ארוכים לעמוד אחד, עם כל סתירה ביניהם מסומנת
למסלול המלאמהנדסי Backend ו‑Frontend, צוותי DevOps ו‑QA — צוותים שכבר עובדים עם AI כל יום ומגיעים לתקרה של מה ש-prompt בודד יודע לעשות.
לולאה שרצה עד שלכל קובץ יש טסט עובר, ועוצרת את עצמה במכסת הרצות
דברו איתנו על המסלולכאן התוכן והתרגילים בנויים סביב המחלקה שלכם, לא סביב תפקיד כללי.
מנהלי כספים, בקרים ואנליסטים ב‑FP&A שכבר משתמשים ב‑AI למייל מזדמן, אבל את סגירת החודש ואת חבילת הדירקטוריון עדיין בונים ידנית בכל מחזור. במסלול הזה Claude עובד בתוך מודלי האקסל וה‑GL האמיתיים שלכם, כך שהסגירה מתקצרת והמצגת נבנית לבד מתוך ה‑actuals.
P&L מול תקציב שמסביר בעצמו למה כל מחלקה חרגה, לא רק בכמה
למסלול המלאשותפים, אנליסטים וצוותי פלטפורמה בקרנות הון סיכון והשקעות שכבר משתמשים ב‑AI כדי לקרוא memo או לחקור חברה, אבל כשה‑deal flow עולה, את ה‑due diligence ואת הדיווח למשקיעים עדיין עושים ידנית. במסלול הזה term sheets, data rooms ודוחות פורטפוליו הופכים לעבודה ש‑Claude מסנן, מסמן ומסכם באותו יום.
כל term sheet מושווה לקודמים, עם כל תנאי חריג מסומן לפני שחותמים
למסלול המלאיועצים משפטיים, עורכי דין וצוותי חוזים.
סיכום והשוואת גרסאות חוזה
למסלול המלאצוותי משאבי אנוש, גיוס ותפעול אנשים שכבר משתמשים ב‑AI כדי לשפץ מודעת דרושים או מייל, אבל את ה‑onboarding ואת ניתוח נתוני כוח האדם עדיין עושים ידנית. במסלול הזה Claude עובד על הנתונים והמסמכים שכבר יש לכם, כך שלכל עובד חדש יש מסלול קליטה אמיתי ולכל שאלת מדיניות יש תשובה מיידית.
תיאור משרה ומודעת גיוס מוכנים תוך דקות, בסגנון ובטון של החברה
דברו איתנו על המסלולצוותי שיווק, תוכן ומיתוג.
שרשרת כלים: מזקק מקורות → עורך ניוזלטר
דברו איתנו על המסלולמנהלי תפעול, רכש ותהליכים.
שגרת דוח שבועי אוטומטית ב‑Cowork
דברו איתנו על המסלולמנהלי מוצר וצוותי מוצר.
מחולל טיוטות PRD מתבנית ונתוני שוק
דברו איתנו על המסלולצוותי מכירות, פיתוח עסקי ו‑RevOps.
סיכום שיחות ובניית מעקב אוטומטי
דברו איתנו על המסלולקיפול 02 · בקצב שלכם
למי שרוצה להגיע רחוק יותר ממה שקבוצה מאפשרת. שיעורים פרטיים סביב התפקיד, הקבצים והקצב שלכם — אתם מגדירים את המטרה, וכל מפגש נגמר במשהו שלכם שעובד טוב יותר.
קיפול 01 · נבנה בשבילכם
פרויקט עם התחלה וסוף: מהגדרת הצורך ועד מסירה של משהו שרץ בתוך המערכות שלכם. בסוף יש מערכת שעובדת, לא מצגת עליה. וזה כולל גם את הצד שרוב האנשים לא יודעים לבקש — Claude גם מעצב, מנפיש ובונה סצנות, לא רק כותב.
הצבעים, הרכיבים והכללים שכבר סיכמתם. לא עוד מסך גנרי שמישהו יצטרך לצבוע מחדש.
משך, האטה, ומתי התשובה הנכונה היא לא להנפיש כלום.
אותו מרחק, אותו זמן. רק העקומה שונה.
צבע, תזמון או שורת טקסט משתנים במשפט אחד, בלי לפתוח טיימליין.
בתוך הדף עצמו, כשזה שווה את המשקל. וגם איך מחליטים שלא.
שלושה שלבים בטור אנכי: תיאור במילים, בנייה בתוך מערכת העיצוב, ואז בדיקה בדפדפן. השלב השלישי מודגש, וממנו יוצא חץ מעגלי שחוזר אל שלב הבנייה — הלולאה רצה שוב על אותו תיאור עד שמה שרואים תואם למה שביקשו.
אתם מתארים במילים
׳כפתור שנטען ואז מאשר.׳ בלי CSS, ובלי לדעת איך קוראים לזה.
Claude בונה בתוך המערכת שלכם
הוא קורא את הרכיבים והכללים שכבר קיימים, במקום להמציא שפה ויזואלית חדשה.
הוא פותח דפדפן ומסתכל
צילום מסך, והשוואה מול מה שביקשתם. גם בטלפון, וגם כשהעברית זורמת מימין לשמאל.
ומתקן מה שלא יושב, לפני שזה מגיע אליכם
מסך שיוצא בינוני. סרטון שאוכל שבוע. אנימציה שאף אחד לא יודע לכוון. אם זה הכאב שלכם, ספרו לנו מה חסר ונבנה את הסדנה סביב זה.
קיפול 00 · נייר שטוח
אף קיפול לא היה קשה. פשוט היו הרבה, בסדר הנכון. ספרו לנו על הצוות ועל מה שאתם מנסים להשיג, ונבנה את הסדנה סביב זה.
אני שחר וידר, יזם, מנהל פיתוח ומומחה בינה מלאכותית. הקמתי ומכרתי חברה, וניהלתי מחלקות פיתוח בחברות דיפ-טק וטכנולוגיה. אני בונה צנרות Machine-Learning מ-2015, מתכנן ומריץ מערכות מרובות-סוכנים מורכבות, ומוביל ארגונים בתהליכי טרנספורמציה שלמים של איך עובדים עם בינה מלאכותית, מהצוותים ועד ההנהלה.
בסוף אתם מקבלים תוכנית שבניתי בדיוק סביב הנתונים, המערכות והמסמכים של הארגון שלכם, ובשביל האנשים שעובדים איתם.
ספרו לנו על הצוות והמטרות, ונבנה סדנה מדויקת עבורכם.