English 📰 בלוג
→ חזרה לבלוג
בלוג

איך Anthropic בודקת קוד שנכתב על ידי AI, ואיך להעתיק את השיטה

סתיו אדם
19 באוקטובר 2026
בקצרה: ב-Anthropic כל בקשת שינוי בקוד של Claude Code עוברת קודם בדיקה של Claude. אחר כך הכול תלוי ברמת הסיכון: שינוי פשוט יכול להיכנס בלי אישור של בן אדם אם כל הבדיקות האוטומטיות עברו, ושינוי באזור רגיש תמיד צריך שני אנשים. בין יוני לספטמבר מספר השינויים שנכנסו יותר מהוכפל, והאחוז שהיה צריך לבטל ירד ביותר מ-40%.

הבעיה: יותר קוד ממה שאנשים יכולים לקרוא

Anthropic כבר סיפרה בעבר ש-Claude כותב כ-90% מהקוד של Claude Code. אז מי בודק את כל זה? בפוסט מ-15 באוקטובר 2026 הם הסבירו איך זה עובד אצלם, ואיך אפשר להעתיק את השיטה.

איך הבדיקה עובדת

  • Claude בודק ראשון. כל בקשת שינוי מקבלת בדיקת AI לפני שבן אדם פותח אותה.
  • הסיכון קובע מי עוד מסתכל. סיכון נמוך: לא צריך אישור אנושי אם הבדיקות ירוקות. בינוני: אדם אחד. גבוה: שניים.
  • ממצא פתוח עוצר הכול. אי אפשר למזג כל עוד יש באג או בעיית אבטחה שלא טופלו.
  • קל לבטל טעויות. מתגים, ביטולים ושחרור בשלבים מאפשרים לחזור אחורה תוך דקות.

מה יצא מזה

בין יוני לספטמבר מספר השינויים שמוזגו לקוד של Claude Code יותר מהוכפל, והאחוז שהיה צריך לבטל ירד ביותר מ-40%. אלה מספרים של Anthropic על הקוד שלה. נקודת ייחוס, לא הבטחה.

איך עושים את זה אצלכם

  1. כותבים כללים. CLAUDE.md מתאר את הפרויקט. REVIEW.md, שכותבים מי שאחראים על הקוד, אומר מה חשוב לבדוק בכל חלק.
  2. בודקים לפני ששולחים. מריצים /code-review ו-/security-review, או נותנים לסוכן נפרד לבדוק.
  3. מחברים בודק AI ל-GitHub.
  4. ממיינים שינויים לפי סיכון ומחליטים כמה אנשים צריכים לאשר כל רמה.
  5. הופכים בדיקות לחובה ומוודאים שקל לחזור אחורה.
  6. מתחילים קטן. מאגר קוד אחד, כמה שבועות של כיוונון, ורק אז מרחיבים.

למי זה מתאים

לצוותים קטנים ולמי שעובד לבד ומעלה הרבה קוד שנכתב עם AI. החלק השימושי הוא המיון לפי סיכון: תשומת הלב האנושית הולכת רק למקום שבו טעות באמת תכאב.

מקור: Anthropic, הבלוג של Claude, 15 באוקטובר 2026

עוד כלים ופרומפטים מוכנים ב-masterphub.io