דילוג לתוכן
חיפוש
חלל ואסטרונומיה
אסטרופיזיקה
אסטרונומיה
מערכת השמש
משימות חלל
אדם בחלל
סביבה ואנרגיה
מדעי הסביבה – משבר האקלים
מדעי כדור-הארץ
סוגיות סביבתיות
אנרגיה
תחבורה
מחשוב וטכנולוגיה
מדעים מדויקים
מיחשוב ורובוטיקה
ננו-טק
טכנולוגיה צבאית
עתידנות
ביולוגיה ורפואה
אבולוציה וטבע
רפואה
גנטיקה
המוח
חברה והיסטוריה
מדע וחברה
היסטוריה
הספקן
מדע בדיוני
מדענים
מדע בישראל
מחקר ופיתוח בישראל
ביוטכנולוגיה בישראל
ישראל בחלל
התעשיות הבטחוניות
אקדמיה וחינוך
חלל ואסטרונומיה
אסטרופיזיקה
אסטרונומיה
מערכת השמש
משימות חלל
אדם בחלל
סביבה ואנרגיה
מדעי הסביבה – משבר האקלים
מדעי כדור-הארץ
סוגיות סביבתיות
אנרגיה
תחבורה
מחשוב וטכנולוגיה
מדעים מדויקים
מיחשוב ורובוטיקה
ננו-טק
טכנולוגיה צבאית
עתידנות
ביולוגיה ורפואה
אבולוציה וטבע
רפואה
גנטיקה
המוח
חברה והיסטוריה
מדע וחברה
היסטוריה
הספקן
מדע בדיוני
מדענים
מדע בישראל
מחקר ופיתוח בישראל
ביוטכנולוגיה בישראל
ישראל בחלל
התעשיות הבטחוניות
אקדמיה וחינוך
הידען
>
DevOps
DevOps
בינה מלאכותית ותכנות: מי מאיץ את הפיתוח ומי נשאר מאחור
ד"ר רועי צזנה
פברואר 24, 2026
ניתוח נתוני CircleCI מצביע על פערים חדים בין צוותי פיתוח: מיעוט מהצוותים משיג קפיצת תפוקה דרמטית עם AI, בעוד אחרים מאבדים זמן רב על תיקון שגיאות בקוד שנוצר אוטומטית
חלל ואסטרונומיה
סביבה ואנרגיה
מחשוב וטכנולוגיה
ביולוגיה ורפואה
חברה והיסטוריה
מדע בישראל
ראשי
אודות
צרו קשר
מדיניוות פרטיות
תנאי שימוש
חיפוש
חיפוש