ליאוניד גולדברג

פתרונות IT ואינטגרציית AI בתהליכים עסקיים

בונה מערכות שמייעלות תפעול, מאיצות קבלת החלטות ומשפרות יעילות — מארכיטקטורה ועד הפקה.

React / Next.js
Python (Django)
PostgreSQL
Model Context Protocol (MCP)
Cursor / Claude Code
RAG / Agents
Docker
React / Next.js
Python (Django)
PostgreSQL
Model Context Protocol (MCP)

קוד זה אמנות הנדסית

פיתוח אינטרנט מודרני דורש יותר מפונקציונליות. מתכנן ממשקים שמרגישים טבעיים, נשארים יציבים תחת עומס ומתרחבים עם העסק.

React & Next.js

Server Components, edge rendering והידרציה מותאמת. טעינה מהירה וביצועים עקביים עם גדילת התנועה.

מהיר. אמין. סקיילבילי.

הנדסת UX/UI

ממשק pixel-perfect עם מיקרו-אינטראקציות מחושבות. כל רכיב ממוקד ומוביל משתמשים ליעד.

רכיבפעיל
מצב
טוען
→
מוכן
רנדר
SSR
+
הידרציה
פלט
ציור
<12ms

איך אני עובד

מרעיון לפרודקשן — מובנה, שקוף, מדיד.

שלב 1

גילוי וארכיטקטורה

הבהרת דרישות, בחירת סטאק ותכנון ארכיטקטורה שמתרחבת. היקף ברור, לוחות זמנים ריאליסטיים.

שלב 2
PR אושר

בנייה ואיטרציות

אספקה מבוססת ספרינטים עם משוב מתמיד. אתה רואה התקדמות בסטייג'ינג, מאשר איטרציות ומכוון עדיפויות.

שלב 3
בילד: OK
טסטים: 100%

פריסה ותמיכה

שחרור ברמת פרודקשן עם CI/CD, מוניטורינג ותיעוד. השקה יציבה ותפעול בר-תחזוקה.

אינטגרציית Full-stack

React/Next.js בפרונט, Django או Node.js בבק, PostgreSQL לנתונים, Docker להפצה — מתוכנן כארכיטקטורה אחת.

התוצאה היא מערכת אחודה: APIs עם latency נמוך, UX עקבי ותשתית שמתרחבת עם הביקוש.

FrontendBackend

המערכת מסונכרנת

2ms

בסיס נתונים וקאש עודכנו

צומת App Router
שכבת אחסון
PostgreSQL + Redis
מוכן

כישורי ליבה

הנדסת Full-stack עם גישה מוצרית והובלה טכנית. מתכנן מערכות סקיילביליות, מייעל תהליכים ואחראי על איכות מקצה לקצה.

ארכיטקטורת Full-stack

בונה מוצרי אינטרנט מורכבים מאפס: טיפוסיות דומיין קפדנית ב-TypeScript, SSR/ISR ל-SEO, ואופטימיזציית בסיסי נתונים וקאשינג.

Frontend
Next.js, React, Tailwind
Backend
Python/Django, Node.js
נתונים
PostgreSQL, Redis
פוקוס מרכזי

אינטגרציות AI ו-MCP

משלב LLMs (GPT-4, Claude) בתהליכי עבודה אמיתיים: עוזרים, אנליטיקה, אוטומציה — עם גישה בטוחה לנתונים דרך MCP.

ארכיטקטורת MCP
Host (LLM)
שרת MCP
↳call_tool("query_db")
↳read_resource("api/docs")

יכולות

צינורות RAG וחיפוש וקטורי
Function calling וגישה לכלים
Guardrails ובטיחות AI

אוטומציה

מתזמר תהליכי עבודה באמצעות סקריפטים, webhooks ו-Python. מחבר CRMs, מסנג'רים, בסיסי נתונים ויצירת מסמכים.

WebhooksCronפרסור נתונים
cursor_agent.py — תרחיש MCP
import mcp_server
from ai_engine import CursorAgent

# מחבר כלים פנימיים בבטחה דרך MCP
client = mcp_server.connect(transport="stdio")

async def refactor_codebase(context):
plan = await client.tools.call(
"analyze_dependencies",
{ "path": "./src/legacy" }
)
return CursorAgent.apply_diff(plan)

➜ טרמינל _
הנדסה AI-NATIVE

פיתוח מוגבר ב-AI

בונה תהליך עבודה AI-native עם סוכנים. משתמש ב-Cursor, Claude ו-Gemini CLI להאצת עבודה שגרתית, ריפקטורינג ובדיקות.

  • תקני MCP: מחבר בסיסי נתונים ו-APIs ככלים ל-LLMs ישירות ב-IDE.
  • אב-טיפוס מהיר: מרעיון לאב-טיפוס עובד בשעות, לא בימים.
  • בקרת איכות: סקירת קוד בעזרת AI ויצירת unit tests אוטומטית.

השפעה ותשתית

הובלה טכנית ממוקדת תוצאות עסקיות. בונה מערכות שמתרחבות ומספקות ROI.

ארכיטקטורת מערכות • הנדסה

תוכנית סקיילינג

אתגר
תכנון והקמת אקוסיסטם אחוד: איחוד שירותים מפוצלים לפלטפורמה בעלת ביצועים גבוהים עם בקרת גישה חזקה ו-APIs מודולריים.
השפעה
הפחתת פיצול תפעולי ב-40%, שיפור עקביות נתונים ויצירת בסיס לשחרורים מהירים וסקיילינג.
Next.js 15Django 5PostgreSQLמיקרו-שירותים
ליבת נתונים אחודה
מיגרציה ללא downtime
> status: initializing system_core> syncing service_mesh...> api_latency: 14ms> status: healthy
תפעול AI • אוטומציה

תהליך עבודה חכם

אתגר
פריסת LLMs פרטיים וסוכנים. בניית מערכות RAG שמחברות נתונים לא מובנים לפעולות ב-CRM/ERP וכלים פנימיים.
השפעה
אוטומציה של 70% מעיבוד מסמכים וסיווג לידים, הפחתת זמן תגובה לבקשות נכנסות פי 2.5.
LangChainOpenAI / ClaudeVector DBאינטגרציות
Guardrails לנתונים פרטיים
תזמור תהליכים
> agent: lead_qualification_active> context: parsing incoming_data> match_found: high_value_lead> action: crm_entry_created
הבטחת איכות • הובלה

פרוטוקול יציבות

אתגר
ריפקטורינג קוד legacy והקמת SDLC מודרני: בדיקות, צינורות CI/CD ו-observability.
השפעה
הורדת שחרורים כושלים ל<1% והגברת מהירות אספקה על ידי פירעון חוב טכני ואוטומציית QA.
CI / CDבדיקות Unit / E2EObservabilityDevOps
שחרורים צפויים
מהירות גבוהה יותר
> build: success> tests: 100% passed> coverage: 94.2%> deployment: production_ready

שאלות נפוצות ופורמט עבודה

אתה עובד כמהנדס או כמנהל מוצר?
שניהם: אני אחראי על ארכיטקטורה, UX ומדדים, מספק יישום מקצה לקצה ומתמקד בתוצאות מדידות.
מה זה MCP ולמה זה חשוב?
Model Context Protocol (MCP) הוא תקן לגישה בטוחה לנתונים/כלים עבור LLMs. הוא מפחית הזיות והופך AI לחלק אמין מתהליכי עבודה אמיתיים.
איך אתה שומר על נתונים בטוחים בעבודה עם AI?
גישה ארגונית: עיבוד מקומי היכן שאפשר, מיסוך PII, בקרת גישה קפדנית, guardrails וביקורת של קריאות למודל/כלים.

מוכן לשפר את המוצר והתפעול שלך
אראה לך היכן טכנולוגיה מביאה השפעה מהירה.

אני מבצע ביקורת ארכיטקטורה, בונה אוטומציה ומשלב AI עם אבטחה, מדדים ו-ROI בראש.