
במקום לקרוא 500 פוסטים ביום — סוכן שמסנן
Adopter הוא סוכן בינה מלאכותית אוטונומי שמשמש אצלי כעוזר מחקר אישי שלא ישן לעולם. המשימה שלו פשוטה אבל קריטית בעולם של 2026: לסנן עבורי את מבול התוכן החדש שיוצא כל יום בעולמות ה-AI, הטכנולוגיה והעסקים — ולהחליט מה שווה את זמני ומה רעש שאפשר להתעלם ממנו. כך זה עובד בפועל: Adopter עוקב אחרי כ-20 ערוצי טלגרם מקצועיים דרך Telethon (ספריית Python שמדברת MTProto — הפרוטוקול המלא של טלגרם, לא Bot API המוגבל), קורא כל פוסט שנכנס — כ-500 פוסטים בממוצע ליום — ושולח כל אחד לבחינה מהירה של Gemini 2.5 Flash (מודל בינה מלאכותית מהיר של Google בשכבה חינמית נדיבה). לכל פוסט הוא מציב ארבע שאלות ביקורתיות: 'עד כמה זה חדש?', 'עד כמה זה מדויק?', 'האם אפשר לפעול לפיו?' ו-'יש כאן סיכון?'. רק שלושה עד חמישה פוסטים שעברו את כל ארבע השאלות בציון גבוה זוכים להישמר ב-Qdrant (מאגר הזיכרון החכם של הרשת), ושאר ה-495 נמחקים לתמיד. התוצאה: במקום לגלול בטלגרם שעתיים-שלוש ביום, אני מקבל רשימה מזוקקת של הדברים החדשים שבאמת חשוב שאדע עליהם. אצלכם אפשר לכוון אותו לכל מקור תוכן אחר: RSS feeds, ערוצי Discord, פורומי Reddit, טוויטר, רשימות תפוצה — כל 'צינור כיבוי אש' של תוכן שצריך פילטר חכם מבוסס AI.
יש יותר מדי תוכן. Adopter קורא בשבילך, מסנן, ומביא רק את מה שחשוב.
300 ערוצי טלגרם פתוחים, ההתראות מציפות
Adopter קורא, אתם מקבלים 3 פוסטים ביום + הסבר למה
שוכחים על כלי מעולה ששמעתם עליו לפני חודש
Qdrant זוכר את הכל — חיפוש סמנטי מחזיר את הכלי
דחיפה כזו שמעייפת ומכבה
סינון אוטונומי — רק pretend-to-matter נעלם
לא יודעים מה עשיתם עם תוכן מוצע
Audit trail: 'אומץ X כי Y, לא אומץ Z כי W'
הנה איך:
הוא סורק עשרות ערוצים שתכננתם להיעזר בהם ומחזיר את ה-20% החזקים.
מגמות, שחקנים חדשים, פיצ'רים — Adopter מזהה ומסכם.
כלים חדשים, frameworks, מודלים — Adopter מסווג ומציע integration.
אם יש לכם 30 ערוצים על 'תעשיית ה-AI' — Adopter חוסך לכם 5 שעות ביום.
לחצו על כל סעיף לפתיחה
Adopter סורק במקומכם, מסנן, ומביא את מה שחשוב — ב-5 דקות התקנה.
מפתח Full-Stack ומומחה AI
Adopter רץ אצלי 3 חודשים — 20 ערוצי טלגרם, ~500 פוסטים ליום נסרקים, 3-5 אימוצים ביום בממוצע. הוא שמע על מעל 30 כלים חדשים שלא הייתי שומע עליהם לבד. המדריך מבוסס על tuning אמיתי של ה-classifier.