המחזור הבא: 21/10/26

AI-Native Automation Engineer

Python / Typescript / C# / Java

הדור הבא של הבדיקות האוטומטיות

גרסת 2027 – 2026 של הקורס: Native-AI Automation Engineer מביאה איתה לא רק את הכלים הקלאסיים של בדיקות אוטומטיות, אלא גם את הדור הבא של אוטומציה חכמה. בקורס נלמד לעבוד עם AI Agents, להשתמש ב-MCP כדי לחבר סוכנים לכלי בדיקות אמיתיים, ולהכיר את תפיסת ה-Vibe Coding שמאפשרת לכם לפתח ולבדוק בקצב אחר לגמרי.

זהו קורס שנבנה במיוחד כדי להפוך אתכם למהנדסי אוטומציה מהדור החדש – כאלה שיודעים לחבר בין קוד, בינה מלאכותית ותהליכי DevOps, ולעבוד בדיוק כמו שעובדים בחברות המובילות בעולם.

למי זה מתאים?
✨ בודקי תוכנה (QA) ידניים: המעוניינים לבצע קפיצת מדרגה ישר לעולם האוטומציה האג'נטית המתקדמת ביותר, ללא בזבוז חודשים על שינון סינטקס.

✨ מפתחי אוטומציה מנוסים: המעוניינים לשדרג את התשתיות הקיימות לעבודה אג'נטית, לבנות AI Agents ולשלוט בפרוטוקולי ה-AI המובילים בתעשייה.

מה חידשנו בגרסת 2027 ?

המון. למעשה שרפנו את התכנים הישנים ובנינו קורס AI-Native מאפס! 
בעולם שבו סוכני AI כותבים קוד, מקימים Page Objects, ומריצים בדיקות בעצמם, השאלה "כמה מהר אתה יודע להקליד סינטקס?" כבר אינה רלוונטית. השאלה היחידה היא: "האם אתה יודע להגדיר מה לבנות, להנחות את ה-AI במיזם, ולאמת שהתוצאה נכונה?"

בקורס החדש תעברו ממעמד של "כותבי סינטקס" למעמד של AI-Native Automation Engineer – ארכיטקטים של בדיקות, המנהלים סוכנים אוטונומיים ומפקחים על האיכות.


✅ צמצום משמעותי בזמן הלמידה (14 מפגשי אוטומציה + 6 מפגשי AI Toolbox): בזכות כלי AI ומתודולוגיית ה-Vibe Coding, דחסנו קורס אוטומציה מסורתי של 20 מפגשים ל-14 מפגשים חדים וממוקדים! את 6 המפגשים שהתפנו הקדשנו ללימוד מעמיק של קורס ה-AI Toolbox.  

✅ סוויטת כלי AI בלעדיים למשתתפי הקורס:

     🚀 Context Studio: כלי ייחודי לחילוץ קונטקסט מדויק (A11y, DB, API ועוד) מאפליקציות Web, Mobile ו-Desktop והזנתו למודלים.

    🚀 Prompt Studio: מחולל תבניות בדיקה וחוקים (Rules) מותאמים לכל סוגי הבדיקות והפריימוורקים.

     🚀 Agent Studio: הגדרת Sub-Agents ו-Skills המותאמים לעוזרי הקוד המובילים (Claude Code, Cursor, Copilot).

✅ Custom Gem הייעודי (Automation Junior Dev): תרגול ייחודי שבו תלמדו לבקר, לדבג ולהנחות AI שמתפקד כ"מפתח ג'וניור", תוך בניית קובץ חוקים אישי שמלווה אתכם לתעשייה.

✅ קונספט אחד – 4 שפות תכנות: לומדים את עקרונות הארכיטקטורה והלוגיקה פעם אחת, ומממשים בעזרת סוכני ה-AI בכל שפה שנדרש: Python, C#, Java ו-TypeScript.

✅ תרגול מעשי מול אפליקציה מתפתחת (V1 עד V6): דימוי מלא של עבודה בתעשייה! עבודה מול אפליקציה אמיתית (Trip Planner) שגדלה מגרסה לגרסה, כולל UI, API, DB, Mobile ו-CI/CD.

אז מה הקורס כולל ?

  • ניתוח דרישות, הגדרת אסטרטגיית כיסוי (UI, API, DB, Mobile) והפיכת דרישות למבני בדיקה.
  • עבודה שוטפת מול AI Coding Agents מתקדמים (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Antigravity).
  • עבודה מול פריימוורקים מודרניים (Playwright, Appium, SQLite) בעזרת הנחיה אג'נטית.
  • עבודה עם הכלים שלנו (Context Studio, Prompt Studio, Agent Studio) ובניית קובצי Rules לשמירה על איכות הקוד.
  • חיבור סוכנים לכלי בדיקות אמיתיים, תזמור סוכנים (Orchestration) ושילוב ב-CI/CD עם GitHub Actions.
  • בדיקת מודלי AI, מדידת מדדים והערכת איכות למערכות מבוססות בינה מלאכותית.
  • גישה חופשית לקורסי הדיגיטל המעודכנים שלנו, ספר שאלות מראיונות עבודה (מעל 200 עמודים) וליווי אישי.
לפרטים נוספים והסילבוס המשודרג

לצפייה בחינם בחומרי הקורס

פתחנו לכולם מגוון שיעורים של הקורס לצפייה כדי שתוכלו להתרשם מחומרי הקורס, אין צורך להזין כתובת מייל או את הטלפון שלכם, איננו מאמינים בספאם ושיטות שיווק מפוקפקות.

הצטרפו לאתגר: מצאתם קורס אחר בארץ שבאמת מתקרב לרמה הזו (בעומק, בתוכן, וביישום המעשי) של בניית תשתיות אוטומציה?
שלחו אלינו ואם אכן תצליחו להפתיע – אנו נותנים לכם את שלנו במתנה !!!

לצפייה בקורס

משתתפי הקורס מקבלים את השירותים הבאים:

  • מצגות הקורס
  • תירגולים
  • פתרונות לתירגולים כתובים
  • פתרונות לתירגולים מצולמים
  • מתן פידבק אישי על שיעורי הבית
  • הקלטות של כל השיעורים בקורס
  • הקלטות נוספות של דוגמאות קוד מהשטח (בלעדי רק לנו)
  • מערך הסרטונים של פרוייקט הגמר (ייחודי רק לנו)
  • תמיכה שלנו וליווי דרך המייל \ וואטסאפ \ טלפון \ מסנג'ר...
  • גישה לכל החיים למועדון העתיד (מועדון ההטבות של בוגרי הקורס)
  • סדנת הכנה דיגיטלית לראיונות עבודה
  • הרשאות כניסה למערך ההדרכות הדיגיטלי (קורסים נוספים בחינם בשווי 4,600 ש"ח!)
  • ספר של שאלות באוטומציה מתוך ראיונות עבודה כולל פתרונות (הספר כולל מעל ל-200 עמודים !!!)
  • עזרה בהשמה למשרות אוטומציה:
  • שיפור קורות חיים
  • כניסה למאגר משרות ייחודי של בוגרי הקורסים
  • ליווי מלא בתהליך ראיונות עבודה
  • כניסה חופשית לקורס: איך להתקבל לעבודה
  • כניסה חופשית לקורס: קריירה בהילוך גבוה

הפרטים היבשים

בזכות תפיסת ה-AI-Native, הקורס נשען על עקרון "קונספט אחד – מימושים מרובים". אנו לומדים את ארכיטקטורת הבדיקות והלוגיקה, בעוד שסוכני ה-AI מפיקים ומממשים עבורכם את הקוד בשפה הנדרשת : Python, JavaScript, Java או #C.

הלימודים הינם לימודים פרונטליים, ותינתן האפשרות למשתתפים להתחבר בלייב מהבית דרך תוכנת Zoom / Google Meet.
כל המפגשים נערכים במתחם הבורסה ברמת גן, ואנו דואגים להקליט את כולם ולהעלותם באופן מיידי לטובת המשתתפים.
המסלול המלא כולל 20 מפגשים (כ-110 שעות אקדמיות + כ-200 שעות תרגול מעשי):
   – חלק א' – 14 מפגשים: AI-Native Automation Engineer
   – חלק ב' – 6 מפגשים: AI Toolbox

ניתן לקחת את הקורס המלא גם במסלול דיגיטלי בלבד – להתחיל כבר מחר בבוקר ולהתקדם בקצב האישי שלך, עם תמיכה מלאה וגישה לכל החיים לכל חומרי הקורס והעדכונים.

AI-Native Automation Engineer

פתיחת המחזור הקרוב: 21.10.2026

ימים ושעות: ימי רביעי, 21:00 – 18:00  (+ שעה תמיכה פרונטלית) 

לצפייה בסילבוס ועלויות הקורס
נגן וידאו

סילבוס הקורס (בראשי פרקים):

* לצפיה בסילבוס המלא, אתם מוזמנים לבדוק את מסמך ה-PDF של הקורס, בקישור הזה

שאלות נפוצות:

במקרה הזה, אנו מאוד ממליצים קודם כל לרכוש את הידע הזה. למזלכם, הכנו בדיוק קורס כזה: בדיקות תוכנה - QA, הוא בעברית, הוא קליל, עם תמיכה שלנו למקרה שתיתקעו, כולל תירגול והרבה כיף... אהה... כן, הוא גם חינמי לגמרי ופתוח לקהל הרחב (אפילו אין צורך שתשאירו את הפרטים האישיים כתנאי כניסה).

קורס זה מיועד, בין היתר, לאנשים המעוניינים ללמוד אצלינו אוטומציה והם אינם מגיעים מהתחום כלל. ניתן כמובן להירשם לקורס QA מסחרי באחת מהמכללות בארץ ולהיפרד מסכום כסף פסיכי לחלוטין, אנו פשוט חסכנו לכם את כאב הראש הכלכלי והנגשנו את החומרים בשבילכם על מגש של כסף (או במקרה הזה על המגש של יוטיוב)

הקורס יעביר אותך מעבודה מסורתית וידנית לעבודה אג'נטית חכמה. תלמד לבנות סוכני AI (Agents), להשתמש ב-Context, Prompt ו-Agent Studios, להטמיע פרוטוקולי MCP, ולפתח תשתיות בדיקה שמריצות ומדבגות את עצמן.

הקורס דוגל בגישת "קונספט אחד - מימושים מרובים". אנו לומדים את עקרונות הליבה פעם אחת ברמת הלוגיקה וה-Pseudocode, וה-AI מממש עבורך את הסקריפטים ב-Python, JavaScript, Java או C# בהתאם לדרישות המעסיק.

בזכות טכניקות Vibe Coding ואימוץ סוכני AI, פינינו את כל ה"זבל" והזמן המבוזבז על הקלדת סינטקס ידנית וחיפוש שגיאות כתיב בקוד. הלמידה ממוקדת 100% בארכיטקטורה, תכנון ובקרת איכות. הדבר איפשר לנו להכניס בתוך אותה מסגרת של 20 מפגשים גם את הקורס המלא של AI Toolbox!

כל השיעורים אצלינו מוקלטים וזמינים עבור המשתתפים, לא רק המפגשים, אלא גם את פתרונות שיעורי הבית הקלטנו עבורכם כדי שתבינו טוב יותר את אופן המחשבה שלנו לפתירת התרגילים.

אין הגבלה של זמן. חומרי הקורס יהיו זמינים לתמיד למשתתפים.

התשובה משתנה בין משתתף אחד לשני, ישנם כאלו שקולטים מהר יותר מאחרים, ישנם כאלו שזוכרים טוב יותר מאחרים וזה כמובן משפיע על זמן ההשקעה בבית. אך הממוצע הינו כ-3-5 שעות שבועיות מעבר לשעות ההדרכה.

אין בעיה, זהו אינו מירוץ ואין צורך להיכנס ללחץ של זמן.

את מטלות הקורס ניתן להגיש גם לאחר שהקורס מסתיים, התמיכה שלנו, כאמור, אינה נפסקת עם סיום הקורס, אנו תומכים בלקוחות שלנו לכל החיים.

את הגרסה הארוכה של התשובה, תוכלו לקרוא תחת "למה אנחנו" באתר שלנו. ובקצרה, אנחנו מעודדים אתכם לקחת את סילבוס הקורס שלנו ולהשוות אותו מול כל סילבוס של כל מכללה אחרת בארץ. אנו עד כדי כך בטוחים בתכנים האייכותיים שאנו מציעים לכל אחד שמוצא סילבוס אמיתי, אייכותי יותר משלנו, לקבל את הקורס בחינם!

גם השירות והתמיכה, בדיוק כמו התכנים, ברמה הגבוהה ביותר. לא מאמינים? כנסו לקבוצות מקצועיות בפייסבוק ושאלו עלינו בנוסף חפשו בגוגל וקיראו את הביקורות עלינו.

 

כאמור השווי של קורסי הבונוס מסתכם ב-4,600 ש"ח! והם כוללים בין היתר את Selenium, AI Driven Test Automation ועוד... לצפייה בקורסים, תגללו עוד קצת למטה.

לצפייה בסילבוסים ופרטים נוספים לכל קורס , אתם מוזמנים לקפוץ אל אתר הקורסים הדיגיטליים שלנו, בקישור הזה: https://atid.digital

 

קורסי הבונוס שלנו:

צרו עימנו קשר
סילבוס הקורס ופרטים נוספים

AI-Native Automation Engineer

פרטי הקורס ועלויות

על הקורס

הקורס מכשיר מהנדסי אוטומציה שעובדים עם AI כחלק ישיר מתהליך הבדיקות: מהקוד הראשון ועד בדיקות מובייל, עומסים, CI/CD ו-Agents שבודקים באופן עצמאי.

למי הקורס מיועד

  • בודקי תוכנה ידניים שרוצים לעבור לאוטומציה, גם בלי רקע בתכנות
  • בודקי אוטומציה קיימים שרוצים להטמיע AI, Agents ו-MCP בעבודה שלהם
  • מפתחים ואנשי DevOps שרוצים להכיר את עולם הבדיקות האוטומטיות

אין צורך בניסיון תכנות: המפגשים הראשונים מלמדים Python מאפס.

מה תדעו לעשות בסיום

  • לבנות מערך בדיקות מקצה לקצה: Web, API, מובייל ומסד נתונים
  • להעביר ל-AI הקשר ופרומפט מקיף, ולבדוק את הקוד שהוא כותב
  • להריץ בדיקות עומסים ולשלב הכול ב-CI/CD
  • לבנות Agents שמבצעים בדיקות, ולמדוד את איכות ה-AI עם DeepEval

משתתפי הקורס מקבלים את השירותים הבאים

  • מצגות הקורס
  • תרגולים
  • פתרונות לתרגולים כתובים
  • פתרונות לתרגולים מצולמים
  • מתן פידבק על שיעורי הבית
  • הקלטות של כל השיעורים בקורס
  • הקלטות נוספות של דוגמאות קוד מהשטח (בלעדי רק לנו)
  • מערך הסרטונים של פרויקט הגמר (ייחודי רק לנו)
  • תמיכה וליווי דרך המייל, וואטסאפ, טלפון ומסנג'ר
  • גישה לכל החיים למועדון העתיד (מועדון ההטבות של בוגרי הקורס)
  • סדנת הכנה דיגיטלית לראיונות עבודה
  • ספר של שאלות באוטומציה מתוך ראיונות עבודה, כולל פתרונות (מעל 200 עמודים)
  • הרשאות כניסה למערך ההדרכות הדיגיטלי: קורסי בונוס בחינם בשווי 4,600 ש"ח
  • עזרה בהשמה למשרות אוטומציה:

רוצים להתרשם לפני ההרשמה? צפו בחמשת השיעורים הראשונים של הקורס.

סילבוס הקורס המפורט

חלק א׳

אוטומציה · 14 מפגשים

קונספט אחד, ארבע שפות: מלמדים את העקרונות, ומממשים אותם בעזרת סוכני AI ב-Python, C#, Java או TypeScript. לחצו על מפגש כדי לראות את הפירוט.

1יסודות Python: משתנים, תנאים ולולאות

מטרה: להבין מהו קוד, להתקין סביבת עבודה ולכתוב תוכנית ראשונה עם החלטות ולולאות.

  • התקנת סביבת העבודה והיכרות עם מבנה הקורס
  • מהי תכנות, פסאודו-קוד, ותפקיד המתכנת בעידן שבו AI כותב קוד
  • משתנים, סוגי נתונים, מחרוזות, קלט מהמשתמש והמרת טיפוסים
  • אופרטורים, תנאים (IF / ELSE, AND / OR / NOT) ולולאות (FOR, WHILE, BREAK, CONTINUE)
2פונקציות, שגיאות ותכנות מונחה עצמים

מטרה: לארגן קוד לחלקים קטנים וקריאים, ולהתמודד עם כשלים בצורה מסודרת.

  • פונקציות: פרמטרים, ערך מוחזר, ברירת מחדל, Scope, ומה לבדוק בפונקציה ש-AI כתב
  • שגיאות ו-Exceptions: try / catch, raise, אנטי-דפוס של בליעת שגיאות, ולוגים
  • OOP: מחלקה ואובייקט, Constructor, קפסולציה, ירושה ופולימורפיזם
3קבצים, מודולים, אתרים ופריסה

מטרה: לשמור מידע, לפצל פרויקט לקבצים ולפרסם אתר חי לאוויר.

  • קבצים, נתיבים, JSON, מודולים וספריות חיצוניות
  • שלוש שכבות האינטרנט: HTML למבנה, CSS לעיצוב ו-JavaScript להתנהגות, ואיך מבקשים מ-AI ממשק בצורה נכונה
  • פריסה: מאגר קוד ב-GitHub, אירוח ב-GitHub Pages, עדכון האתר החי ובדיקות אחרי פריסה
4פרויקט גמר בתכנות ובדיקתו

מטרה: לבנות מערכת שורת פקודה (CLI) עם עוזר AI, ולבדוק אותה כמו מהנדס אוטומציה.

  • מאפיון לארכיטקטורה, ושילוב כל הנושאים בפרויקט אחד
  • בדיקות ידניות (Manual QA), מסמך בדיקות (STD) ודיווח באגים
  • יצירת Artifacts, הצגת הפרויקט ושיקוף
5מבוא לאוטומציה, סביבה וסקריפט הבדיקה הראשון

מטרה: להבין את סטאק האוטומציה, להקים סביבה ולכתוב את בדיקת ה-Web הראשונה.

  • מבוא לאוטומציית בדיקות, ה-Automation Stack והתקנת הסביבה
  • מסגרת Testing Framework: Test Runner, Test Case, Fixtures, מחזור החיים של בדיקות ו-Test Suite
  • סקריפט Hello World: Codegen, דוח HTML, Trace Viewer ו-UI Mode ב-Playwright, והשוואה ל-Selenium ול-Cypress
  • מבנה מקרה בדיקה, איתור אלמנטים ב-Inspect, פעולות עכבר ומקלדת, והגישה AI-Native לאיתור אלמנטים
  • בונוס: איתורים מתקדמים עם XPath ו-CSS Selector
6Asserts, הקשר ל-AI והפרויקט Trip Planner

מטרה: להפוך סקריפט לבדיקה, ולהזין את ה-AI במידע שהוא צריך כדי לכתוב בדיקות טובות.

  • אימותים (Asserts): שיטות Expect, Assert קשיח מול Soft Assert, ומה ואיך לבדוק
  • דפוסי ארגון של Test Suite: הגישה המומלצת של Playwright מול גישת Customer Flow
  • עץ נגישות (Accessibility Tree): חילוץ באמצעות Bookmarklet וחיסכון בטוקנים
  • כלי AI-Native: Atid Studio, כולל Context Studio לחילוץ הקשר ו-Prompt Studio לבניית פרומפט מקיף
  • היכרות עם אפליקציית Trip Planner וגרסה v1.0
7הגדרות פרויקט, Data Driven Testing ודוחות

מטרה: להפוך בדיקות למערך שניתן להגדרה, להרצה עם נתונים שונים ולדוח קריא.

  • קובץ הגדרות אחד: pytest.ini ב-Python ו-playwright.config.ts ב-TypeScript
  • שיטת Data Driven Testing: Dataset, נתונים בתוך הקוד ומקובץ CSV, וכללי עבודה
  • מערכת דיווח Allure: התקנה, חיבור לבדיקות, כותרות, תיאורים וצעדים בדוח
8Page Objects ותשתית אוטומציה

מטרה: לעבור מקוד מוקלט לתשתית תחזוקתית בשכבות, גם כשה-AI כותב את הקוד.

  • תבנית Page Objects: מחלקה לכל אזור, מתודות שמאגדות פעולות, ושילוב עם AI
  • תשתית אוטומציה: השוואה בין Standard POM ל-Layered POM, ושכבת UI Actions
  • תרגילים מודרכים להבנת התבניות
9בדיקות Trip Planner בגרסאות v2.0, v3.0 ו-v4.0

מטרה: להחיל את הכלים והתבניות על אפליקציה שמתרחבת מגרסה לגרסה.

  • שלוש גרסאות של האפליקציה, כל אחת עם קוד פרויקט להורדה ומשימת שיעור
  • בניית בדיקות בגישה AI-Native: חילוץ הקשר, בניית פרומפט, בדיקת הקוד ותחזוקתו
  • גרסת v4.0 זמינה גם במבנה שמותאם לבדיקות API
10בדיקות API

מטרה: לבדוק את השרת ישירות, ולהעביר ל-AI את תיעוד ה-API כדי שיכתוב את הבדיקות.

  • יסודות: בקשה ותשובה, Base URL ו-Endpoint, גוף הבקשה, REST, קודי סטטוס ו-OpenAPI / Swagger
  • ארבע מתודות ה-HTTP: GET, POST, PUT ו-DELETE, ומבנה בדיקת API בקוד (Python, requests ו-Pytest)
  • חילוץ תיעוד ה-API ומסירתו ל-AI כהקשר, ותרגולים
11אוטומציית מובייל עם Appium

מטרה: להרחיב את האוטומציה לאפליקציות מובייל, באותה גישת AI-Native.

  • התקנת Appium, חיבור מכשיר ו-APK, וכלי הניהול
  • הקלטת סקריפט ב-Appium Studio והקוד שנוצר (Code Bindings)
  • איתור אלמנטים במובייל עם Object Spy
  • חילוץ הקשר מאפליקציית אנדרואיד ב-Context Studio, בניית פרומפט ב-Prompt Studio והרצת Agent שכותב את הבדיקות
  • הפרויקט Trip Planner בגרסה v5.0
12בדיקות מסד נתונים ואינטגרציה

מטרה: לחבר בדיקות למסד נתונים, ולהפוך רכיבים נפרדים למערכת בדיקות אחת.

  • למה צריך גישה ל-DB מתוך בדיקה, סוגי מסדי נתונים וחמשת השלבים של סקריפט DB
  • דוגמה בקוד עם Python ו-Pytest: Connection String, שאילתות SQL, בדיקת התשובה וסגירת החיבור
  • עבודה עם AI: Context Studio בדומיין SQL, Prompt Studio, ומה לבדוק בקוד ש-AI כתב
  • הפרויקט Trip Planner בגרסה v6.0
13בדיקות לא פונקציונליות ועומסים

מטרה: לתכנן, להריץ ולפרש בדיקות ביצועים, ולשחזר באג שהגיע מהלקוח.

  • בדיקות פונקציונליות מול לא פונקציונליות, סוגי בדיקות הביצועים (Load, Stress, Volume, Scalability) ותכנון הבדיקות
  • מדדים: Connect Time, Latency, Load Time, Transaction Time ו-Throughput, ומדידה ב-DevTools
  • כלי עומסים: Locust, k6 ו-Gatling, כולל הקלטה, סקריפט ראשון, הרצה וקריאת התוצאות
  • תרחיש אמיתי: Ticket על האטה ושגיאות 500, שחזור הבעיה עם Agent, ומה עושים כשהבדיקה לא משחזרת את הבאג
14CI/CD, Docker, GitHub Actions ו-Jenkins

מטרה: להפעיל את הבדיקות אוטומטית בכל שינוי בקוד, ולקבל משוב מהיר ואמין.

  • תהליך CI/CD: Continuous Integration, ההבדל בין Delivery ל-Deployment, Pipeline אופייני ומקום הבדיקות בו
  • כלי Docker: Container, Image, Dockerfile, פקודות בסיסיות, Selenium Grid והרצת בדיקות בכל מקום
  • שירות GitHub Actions: Workflows, Events, Jobs, Runners, סודות ושמירת דוחות
  • שרת Jenkins: התקנה, יצירת Job להרצת Pytest, תזמון עם Cron ו-Jenkinsfile
חלק ב׳

AI Toolbox לבודקי העתיד · 6 מפגשים

מודלים לוקליים ומרוחקים, Agents, MCP, הערכת איכות של ה-AI עצמו ו-RAG, עד פרויקט גמר.

15יסודות ה-AI ומודלי שפה

מטרה: להבין איך מודלי שפה עובדים, איך לחסוך בעלות, ואיך לבחור בין מודל לוקלי לספק בענן.

  • היכרות עם הקורס ועם מילון המונחים של עולם ה-AI
  • הפחתת צריכת טוקנים
  • מודלי שפה גדולים (LLMs)
  • מודלים לוקליים (כמו Ollama) ומודלים מרוחקים (כמו Groq ו-OpenRouter)
16Agents, MCP והפעלת הדפדפן

מטרה: להבין מהו Agent, איך הוא מתחבר לכלים דרך MCP, ולהפעיל דפדפן דרכו.

  • מעטפת העבודה (Harness) והיכרות עם Agents
  • מבוא ל-MCP (Model Context Protocol)
  • הכלים Playwright MCP ו-Playwright CLI להפעלת דפדפן על ידי Agent
  • סוכן Integration Agent: חיבור הכלים לתהליך עבודה אחד
  • שיעורי בית: Vibe Coding
17Agentic QA, Agent Studio ו-Skills

מטרה: להגדיר ל-Agent כללים, יכולות ותפקידים, כך שיעבוד כחלק מצוות הבדיקות.

  • בדיקות Agentic QA: Rules, Skills ו-Agents בתרגול מעשי
  • הכלי Agent Studio, השלישי ב-Atid Studio, לבניית Agents
  • ההבדל בין Skills ל-Tools: מתי משתמשים בכל אחד
18Web Agents, בדיקות Agents והערכת איכות AI

מטרה: להשתמש בסוכני Web לבדיקות, ולמדוד את האיכות של ה-AI עצמו.

  • מבוא ל-Web Agents, Playwright Test Agents ו-Alumnium
  • בדיקות AI והערכות LLM: מבוא לבדיקת AI ועבודה עם מסגרת DeepEval
  • סוכני הערכה (Evaluation Agents): בדיקה אוטומטית של Agents
  • שיעורי בית: Browser Use
19RAG, אינדקס וקטורי וחיפוש סמנטי

מטרה: להעניק ל-AI גישה לידע הארגוני שלכם באמצעות RAG וחיפוש סמנטי.

  • מבוא ל-RAG, וההבדל בינו לבין העלאת קבצים
  • אינדקס במסד נתונים וקטורי (Vector Database)
  • בניית Skill לחיפוש סמנטי, עם פרויקט RAG מעשי
  • כלי AI לאוטומציית בדיקות
20פרויקט גמר

מטרה: לחבר את כל מה שנלמד לפרויקט אחד שהבודק מציג בעצמו.

  • בניית פתרון שלם המשלב מודלים, Agents וכלי בדיקה
  • הצגה ושיקוף

פרויקטים ותוצרים

תוצרמפגשמה בונים
פרויקט CLI ב-Python4מערכת שורת פקודה עם עוזר AI, מסמך דרישות, אסטרטגיית בדיקות, STD ודיווח באגים
אפליקציית Trip Planner (v1.0 עד v6.0)6, 9, 11, 12אפליקציה שמתרחבת מגרסה לגרסה, ועליה בונים בדיקות Web, API, מובייל ומסד נתונים
אפליקציית To Do List11אוטומציה לאנדרואיד שנכתבת על ידי Agent, כולל פתרון תקלות אמיתיות
שחזור באג בעומס13סקריפט Locust שמשחזר האטה ושגיאות 500 שדווחו על ידי לקוח
שיעורי בית ב-AI16, 18Vibe Coding ו-Browser Use
פרויקט RAG19חיפוש סמנטי על ידע ארגוני באמצעות Skill
פרויקט גמר ב-AI20פתרון שלם שמשלב מודלים, Agents וכלי בדיקה

הכלים שתעבדו איתם

שפות ותכנות
Python, C#, Java ו-TypeScript, יחד עם HTML, CSS, JavaScript ו-GitHub Pages
אוטומציית Web
Playwright (עם השוואה ל-Selenium ול-Cypress), Pytest, Allure ותבנית Page Objects
API, מסד נתונים ומובייל
requests, OpenAPI / Swagger, SQL, Appium ו-Appium Studio
עומסים ו-CI/CD
Locust, k6, Gatling, Docker, GitHub Actions ו-Jenkins
כלי AI-Native שנבנו לקורס
Atid Studio: Context Studio, Prompt Studio ו-Agent Studio
AI בבדיקות
Ollama, Groq, OpenRouter, MCP, Playwright MCP / CLI, Playwright Test Agents, Alumnium, DeepEval, RAG ובסיסי נתונים וקטוריים

קורסי בונוס לנרשמי הקורס

שווי הקורסים: 4,600 ש"ח, חינם לנרשמי הקורס. לחצו על קורס כדי לצפות בסילבוס שלו.

שאלות נפוצות

באילו שפות תכנות הקורס מועבר?

הקורס מלמד קונספט אחד ומממשים אותו בעזרת סוכני ה-AI בכל שפה שנדרש: Python, C#, Java ו-TypeScript. תכנות בסיסי ב-Python נלמד מאפס במפגשים הראשונים.

האם תוך 4.5 חודשים של קורס באמת אדע לפתח אוטומציה?

ועוד איך, אפילו לפני כן. הקורס לא מתחיל ונגמר רק במפגשים הפרונטליים מול המרצה: במסגרתו תקבלו מטלות אוטומציה ותכנות, כולל תרגילים, שיעורי בית, חומרי חקירה, משחקים אינטראקטיביים, התקנות של סביבות ועוד.

בעתיד האוטומציה אנחנו מאתגרים את עצמנו כל הזמן: איך לשפר את תהליך הלמידה ולהקל על אנשים שמגיעים ללא רקע וניסיון קודם ללמוד דברים מסובכים יחסית, במינימום זמן ובמקסימום הבנה. בעזרת טכניקות הדרכה חדשניות וטכנולוגיות ופריימוורקים מתקדמים מצאנו את הדרך להדריך אתכם בצורה הטובה ביותר.

מה קורה אם אני מחמיץ שיעור?

כל השיעורים אצלנו מוקלטים וזמינים למשתתפים. לא רק המפגשים, אלא גם פתרונות שיעורי הבית, שהקלטנו כדי שתבינו טוב יותר את אופן המחשבה שלנו בפתירת התרגילים.

לכמה זמן חומרי הקורס, כולל אלו המצולמים, יהיו זמינים עבורי?

אין הגבלה של זמן. חומרי הקורס יהיו זמינים למשתתפים לתמיד.

כמה זמן צריך להקצות למטלות הקורס?

זה משתנה בין משתתף למשתתף: יש מי שקולט מהר יותר, ויש מי שזוכר טוב יותר, וזה משפיע על זמן ההשקעה בבית. הממוצע הוא כ-3 עד 5 שעות שבועיות מעבר לשעות ההדרכה.

ואם לא אוכל להשלים את כל מטלות הקורס בזמן?

אין בעיה, זה לא מירוץ ואין צורך להיכנס ללחץ של זמן. את מטלות הקורס אפשר להגיש גם אחרי שהקורס מסתיים, והתמיכה שלנו אינה נפסקת עם סיומו: אנו תומכים בלקוחות שלנו לכל החיים.

אז למה באמת ללמוד אצלכם?

את הגרסה הארוכה של התשובה אפשר לקרוא בעמוד היתרונות שלנו. בקצרה, אנחנו מעודדים אתכם לקחת את סילבוס הקורס ולהשוות אותו מול כל סילבוס של כל מכללה אחרת בארץ. אנו בטוחים בתכנים האיכותיים שלנו עד כדי כך שאנו מציעים לכל מי שמוצא סילבוס איכותי יותר משלנו לקבל את הקורס בחינם.

גם השירות והתמיכה אצלנו ברמה הגבוהה ביותר. לא מאמינים? היכנסו לקבוצות מקצועיות בפייסבוק ושאלו עלינו, חפשו בגוגל וקראו את הביקורות.

אודות עתיד האוטומציה

עתיד האוטומציה היא חברת תוכנה המתמחה בהדרכות, ייעוץ, פיתוח והטמעה של מערכות בתחום הבדיקות האוטומטיות. החברה נוסדה ב-2015 על ידי יוני פלנר, אז מפתח אוטומציה בעל ותק של יותר מעשור בתחום, מאהבה למקצוע, לטכנולוגיה ולחדשנות.

לא הרבה אחרי שיוני הקים את המכללה הוא פגש בכוכב עולה, סאיד ג'בר, וההצטרפות שלו כשותף הוסיפה כוח משמעותי לתחום ההדרכות. עם הצמיחה של המכללה והצורך במענה מקצועי ואישי לארגונים, הצטרפה לנבחרת יובל עבדו, שהחלה את דרכה אצלנו כמדריכה לארגונים ומוסדות עסקיים.

ייחודה של החברה הוא להכשיר אנשים ללא רקע או ניסיון להיות סופרסטארים בעולם הבדיקות, ולהעניק להם את היכולת והכלים לבצע משימות שגם מפתחי אוטומציה עם ניסיון מתקשים לבצע. צברנו ניסיון רב בטכנולוגיות וכלים בעולם האוטומציה, בכל סוגי הבדיקות (עומסים, פונקציונליות, GUI ועוד), הן בכלים מסחריים והן בקוד פתוח (Open Source).

יוני פלנר

יוני פלנר

המנהל המקצועי

מהמומחים המובילים בישראל בתחום האוטומציה וה-AI בהייטק. מאז 2005 עוסק במחקר ופיתוח קורסים, ומקפיד שתוכניות הלימוד יהיו מעודכנות בטכנולוגיות ובטרנדים המובילים בשוק הגלובלי. ייעץ והטמיע אסטרטגיות איכות בארגונים מובילים בארץ, ומרצה בכנסים מקצועיים בינלאומיים. הקשר האישי חשוב לו במיוחד, ולכן הוא זמין להתייעצות ישירה, ללא מתווכים.

יובל עבדו

יובל עבדו

מדריכה בכירה

מביאה עמה ניסיון עשיר בעולם האוטומציה וההדרכה, ומתמחה בהפיכת טכנולוגיות מורכבות לידע נגיש, פרקטי וחווייתי. שולטת בשפות תכנות ועובדת עם הפריימוורקים המתקדמים ביותר בשוק. בשנים האחרונות משמשת כמדריכה לארגונים ומוסדות עסקיים, והובילה תהליכי הכשרה והטמעת מתודולוגיות עבודה מתקדמות. הניסיון המעשי שלה מאפשר לה להביא לכיתה פתרונות אמיתיים מהשטח, לצד ליווי אישי וסבלני.

סאיד ג'בר

סאיד ג'בר

שותף ומנהל טכנולוגי, מדריך בכיר

מהנדס תוכנה ובוגר מכללת עזריאלי. מפתח אוטומציה ומדריך בכיר, המשלב ניסיון הנדסי עמוק עם יכולת הדרכה ייחודית, הומור והעברת תכנים בצורה קלילה וקלה להבנה. צבר ניסיון רב בפיתוח תשתיות אוטומציה ובהעברת הדרכות בחברות וארגונים מובילים, ובעל ניסיון רחב בעבודה עם מגוון כלי אוטומציה.

עוד קצת עלינו מתוך YouTube

מבין לקוחותינו

לוגואים של חלק מהלקוחות שהודרכו בעתיד האוטומציה

להמלצות נוספות: סיפורי הצלחה של בוגרים

יש שאלות? 055-9664436 · yoni@atidcollege.co.il
לרישום ולפרטים
סילבוס הקורס המפורט

AI-Native Automation Engineer

חלק א׳

אוטומציה · 14 מפגשים

קונספט אחד, ארבע שפות: מלמדים את העקרונות, ומממשים אותם בעזרת סוכני AI ב-Python, C#, Java או TypeScript. לחצו על מפגש כדי לראות את הפירוט.

1יסודות Python: משתנים, תנאים ולולאות

מטרה: להבין מהו קוד, להתקין סביבת עבודה ולכתוב תוכנית ראשונה עם החלטות ולולאות.

  • התקנת סביבת העבודה והיכרות עם מבנה הקורס
  • מהי תכנות, פסאודו-קוד, ותפקיד המתכנת בעידן שבו AI כותב קוד
  • משתנים, סוגי נתונים, מחרוזות, קלט מהמשתמש והמרת טיפוסים
  • אופרטורים, תנאים (IF / ELSE, AND / OR / NOT) ולולאות (FOR, WHILE, BREAK, CONTINUE)
2פונקציות, שגיאות ותכנות מונחה עצמים

מטרה: לארגן קוד לחלקים קטנים וקריאים, ולהתמודד עם כשלים בצורה מסודרת.

  • פונקציות: פרמטרים, ערך מוחזר, ברירת מחדל, Scope, ומה לבדוק בפונקציה ש-AI כתב
  • שגיאות ו-Exceptions: try / catch, raise, אנטי-דפוס של בליעת שגיאות, ולוגים
  • OOP: מחלקה ואובייקט, Constructor, קפסולציה, ירושה ופולימורפיזם
3קבצים, מודולים, אתרים ופריסה

מטרה: לשמור מידע, לפצל פרויקט לקבצים ולפרסם אתר חי לאוויר.

  • קבצים, נתיבים, JSON, מודולים וספריות חיצוניות
  • שלוש שכבות האינטרנט: HTML למבנה, CSS לעיצוב ו-JavaScript להתנהגות, ואיך מבקשים מ-AI ממשק בצורה נכונה
  • פריסה: מאגר קוד ב-GitHub, אירוח ב-GitHub Pages, עדכון האתר החי ובדיקות אחרי פריסה
4פרויקט גמר בתכנות ובדיקתו

מטרה: לבנות מערכת שורת פקודה (CLI) עם עוזר AI, ולבדוק אותה כמו מהנדס אוטומציה.

  • מאפיון לארכיטקטורה, ושילוב כל הנושאים בפרויקט אחד
  • בדיקות ידניות (Manual QA), מסמך בדיקות (STD) ודיווח באגים
  • יצירת Artifacts, הצגת הפרויקט ושיקוף
5מבוא לאוטומציה, סביבה וסקריפט הבדיקה הראשון

מטרה: להבין את סטאק האוטומציה, להקים סביבה ולכתוב את בדיקת ה-Web הראשונה.

  • מבוא לאוטומציית בדיקות, ה-Automation Stack והתקנת הסביבה
  • מסגרת Testing Framework: Test Runner, Test Case, Fixtures, מחזור החיים של בדיקות ו-Test Suite
  • סקריפט Hello World: Codegen, דוח HTML, Trace Viewer ו-UI Mode ב-Playwright, והשוואה ל-Selenium ול-Cypress
  • מבנה מקרה בדיקה, איתור אלמנטים ב-Inspect, פעולות עכבר ומקלדת, והגישה AI-Native לאיתור אלמנטים
  • בונוס: איתורים מתקדמים עם XPath ו-CSS Selector
6Asserts, הקשר ל-AI והפרויקט Trip Planner

מטרה: להפוך סקריפט לבדיקה, ולהזין את ה-AI במידע שהוא צריך כדי לכתוב בדיקות טובות.

  • אימותים (Asserts): שיטות Expect, Assert קשיח מול Soft Assert, ומה ואיך לבדוק
  • דפוסי ארגון של Test Suite: הגישה המומלצת של Playwright מול גישת Customer Flow
  • עץ נגישות (Accessibility Tree): חילוץ באמצעות Bookmarklet וחיסכון בטוקנים
  • כלי AI-Native: Atid Studio, כולל Context Studio לחילוץ הקשר ו-Prompt Studio לבניית פרומפט מקיף
  • היכרות עם אפליקציית Trip Planner וגרסה v1.0
7הגדרות פרויקט, Data Driven Testing ודוחות

מטרה: להפוך בדיקות למערך שניתן להגדרה, להרצה עם נתונים שונים ולדוח קריא.

  • קובץ הגדרות אחד: pytest.ini ב-Python ו-playwright.config.ts ב-TypeScript
  • שיטת Data Driven Testing: Dataset, נתונים בתוך הקוד ומקובץ CSV, וכללי עבודה
  • מערכת דיווח Allure: התקנה, חיבור לבדיקות, כותרות, תיאורים וצעדים בדוח
8Page Objects ותשתית אוטומציה

מטרה: לעבור מקוד מוקלט לתשתית תחזוקתית בשכבות, גם כשה-AI כותב את הקוד.

  • תבנית Page Objects: מחלקה לכל אזור, מתודות שמאגדות פעולות, ושילוב עם AI
  • תשתית אוטומציה: השוואה בין Standard POM ל-Layered POM, ושכבת UI Actions
  • תרגילים מודרכים להבנת התבניות
9בדיקות Trip Planner בגרסאות v2.0, v3.0 ו-v4.0

מטרה: להחיל את הכלים והתבניות על אפליקציה שמתרחבת מגרסה לגרסה.

  • שלוש גרסאות של האפליקציה, כל אחת עם קוד פרויקט להורדה ומשימת שיעור
  • בניית בדיקות בגישה AI-Native: חילוץ הקשר, בניית פרומפט, בדיקת הקוד ותחזוקתו
  • גרסת v4.0 זמינה גם במבנה שמותאם לבדיקות API
10בדיקות API

מטרה: לבדוק את השרת ישירות, ולהעביר ל-AI את תיעוד ה-API כדי שיכתוב את הבדיקות.

  • יסודות: בקשה ותשובה, Base URL ו-Endpoint, גוף הבקשה, REST, קודי סטטוס ו-OpenAPI / Swagger
  • ארבע מתודות ה-HTTP: GET, POST, PUT ו-DELETE, ומבנה בדיקת API בקוד (Python, requests ו-Pytest)
  • חילוץ תיעוד ה-API ומסירתו ל-AI כהקשר, ותרגולים
11אוטומציית מובייל עם Appium

מטרה: להרחיב את האוטומציה לאפליקציות מובייל, באותה גישת AI-Native.

  • התקנת Appium, חיבור מכשיר ו-APK, וכלי הניהול
  • הקלטת סקריפט ב-Appium Studio והקוד שנוצר (Code Bindings)
  • איתור אלמנטים במובייל עם Object Spy
  • חילוץ הקשר מאפליקציית אנדרואיד ב-Context Studio, בניית פרומפט ב-Prompt Studio והרצת Agent שכותב את הבדיקות
  • הפרויקט Trip Planner בגרסה v5.0
12בדיקות מסד נתונים ואינטגרציה

מטרה: לחבר בדיקות למסד נתונים, ולהפוך רכיבים נפרדים למערכת בדיקות אחת.

  • למה צריך גישה ל-DB מתוך בדיקה, סוגי מסדי נתונים וחמשת השלבים של סקריפט DB
  • דוגמה בקוד עם Python ו-Pytest: Connection String, שאילתות SQL, בדיקת התשובה וסגירת החיבור
  • עבודה עם AI: Context Studio בדומיין SQL, Prompt Studio, ומה לבדוק בקוד ש-AI כתב
  • הפרויקט Trip Planner בגרסה v6.0
13בדיקות לא פונקציונליות ועומסים

מטרה: לתכנן, להריץ ולפרש בדיקות ביצועים, ולשחזר באג שהגיע מהלקוח.

  • בדיקות פונקציונליות מול לא פונקציונליות, סוגי בדיקות הביצועים (Load, Stress, Volume, Scalability) ותכנון הבדיקות
  • מדדים: Connect Time, Latency, Load Time, Transaction Time ו-Throughput, ומדידה ב-DevTools
  • כלי עומסים: Locust, k6 ו-Gatling, כולל הקלטה, סקריפט ראשון, הרצה וקריאת התוצאות
  • תרחיש אמיתי: Ticket על האטה ושגיאות 500, שחזור הבעיה עם Agent, ומה עושים כשהבדיקה לא משחזרת את הבאג
14CI/CD, Docker, GitHub Actions ו-Jenkins

מטרה: להפעיל את הבדיקות אוטומטית בכל שינוי בקוד, ולקבל משוב מהיר ואמין.

  • תהליך CI/CD: Continuous Integration, ההבדל בין Delivery ל-Deployment, Pipeline אופייני ומקום הבדיקות בו
  • כלי Docker: Container, Image, Dockerfile, פקודות בסיסיות, Selenium Grid והרצת בדיקות בכל מקום
  • שירות GitHub Actions: Workflows, Events, Jobs, Runners, סודות ושמירת דוחות
  • שרת Jenkins: התקנה, יצירת Job להרצת Pytest, תזמון עם Cron ו-Jenkinsfile
חלק ב׳

AI Toolbox לבודקי העתיד · 6 מפגשים

מודלים לוקליים ומרוחקים, Agents, MCP, הערכת איכות של ה-AI עצמו ו-RAG, עד פרויקט גמר.

15יסודות ה-AI ומודלי שפה

מטרה: להבין איך מודלי שפה עובדים, איך לחסוך בעלות, ואיך לבחור בין מודל לוקלי לספק בענן.

  • היכרות עם הקורס ועם מילון המונחים של עולם ה-AI
  • הפחתת צריכת טוקנים
  • מודלי שפה גדולים (LLMs)
  • מודלים לוקליים (כמו Ollama) ומודלים מרוחקים (כמו Groq ו-OpenRouter)
16Agents, MCP והפעלת הדפדפן

מטרה: להבין מהו Agent, איך הוא מתחבר לכלים דרך MCP, ולהפעיל דפדפן דרכו.

  • מעטפת העבודה (Harness) והיכרות עם Agents
  • מבוא ל-MCP (Model Context Protocol)
  • הכלים Playwright MCP ו-Playwright CLI להפעלת דפדפן על ידי Agent
  • סוכן Integration Agent: חיבור הכלים לתהליך עבודה אחד
  • שיעורי בית: Vibe Coding
17Agentic QA, Agent Studio ו-Skills

מטרה: להגדיר ל-Agent כללים, יכולות ותפקידים, כך שיעבוד כחלק מצוות הבדיקות.

  • בדיקות Agentic QA: Rules, Skills ו-Agents בתרגול מעשי
  • הכלי Agent Studio, השלישי ב-Atid Studio, לבניית Agents
  • ההבדל בין Skills ל-Tools: מתי משתמשים בכל אחד
18Web Agents, בדיקות Agents והערכת איכות AI

מטרה: להשתמש בסוכני Web לבדיקות, ולמדוד את האיכות של ה-AI עצמו.

  • מבוא ל-Web Agents, Playwright Test Agents ו-Alumnium
  • בדיקות AI והערכות LLM: מבוא לבדיקת AI ועבודה עם מסגרת DeepEval
  • סוכני הערכה (Evaluation Agents): בדיקה אוטומטית של Agents
  • שיעורי בית: Browser Use
19RAG, אינדקס וקטורי וחיפוש סמנטי

מטרה: להעניק ל-AI גישה לידע הארגוני שלכם באמצעות RAG וחיפוש סמנטי.

  • מבוא ל-RAG, וההבדל בינו לבין העלאת קבצים
  • אינדקס במסד נתונים וקטורי (Vector Database)
  • בניית Skill לחיפוש סמנטי, עם פרויקט RAG מעשי
  • כלי AI לאוטומציית בדיקות
20פרויקט גמר

מטרה: לחבר את כל מה שנלמד לפרויקט אחד שהבודק מציג בעצמו.

  • בניית פתרון שלם המשלב מודלים, Agents וכלי בדיקה
  • הצגה ושיקוף

פרויקטים ותוצרים

תוצרמפגשמה בונים
פרויקט CLI ב-Python4מערכת שורת פקודה עם עוזר AI, מסמך דרישות, אסטרטגיית בדיקות, STD ודיווח באגים
אפליקציית Trip Planner (v1.0 עד v6.0)6, 9, 11, 12אפליקציה שמתרחבת מגרסה לגרסה, ועליה בונים בדיקות Web, API, מובייל ומסד נתונים
אפליקציית To Do List11אוטומציה לאנדרואיד שנכתבת על ידי Agent, כולל פתרון תקלות אמיתיות
שחזור באג בעומס13סקריפט Locust שמשחזר האטה ושגיאות 500 שדווחו על ידי לקוח
שיעורי בית ב-AI16, 18Vibe Coding ו-Browser Use
פרויקט RAG19חיפוש סמנטי על ידע ארגוני באמצעות Skill
פרויקט גמר ב-AI20פתרון שלם שמשלב מודלים, Agents וכלי בדיקה

הכלים שתעבדו איתם

שפות ותכנות
Python, C#, Java ו-TypeScript, יחד עם HTML, CSS, JavaScript ו-GitHub Pages
אוטומציית Web
Playwright (עם השוואה ל-Selenium ול-Cypress), Pytest, Allure ותבנית Page Objects
API, מסד נתונים ומובייל
requests, OpenAPI / Swagger, SQL, Appium ו-Appium Studio
עומסים ו-CI/CD
Locust, k6, Gatling, Docker, GitHub Actions ו-Jenkins
כלי AI-Native שנבנו לקורס
Atid Studio: Context Studio, Prompt Studio ו-Agent Studio
AI בבדיקות
Ollama, Groq, OpenRouter, MCP, Playwright MCP / CLI, Playwright Test Agents, Alumnium, DeepEval, RAG ובסיסי נתונים וקטוריים
יש שאלות? 055-9664436 · yoni@atidcollege.co.il
לרישום ולפרטים
Scroll to Top
דילוג לתוכן