מאי ולטר

מהו המהלך המשמעותי שהובלת לאחרונה?
בניתי את הטכנולוגיה ש-Hud עומדת עליה. כשהתחלנו, כולם אמרו לנו שאי אפשר לעקוב אחרי כל פונקציה בקוד בסביבת הייצור בלי להאט את המערכת ובלי לשלם הון על המידע. זה בדיוק מה שגרם לי לרצות לפתור את הבעיה הזאת. היום Hud עובדת בעזרת SDK שמתקינים תוך דקה, והיא רצה על פני מיליוני שירותים אצל הלקוחות שלנו.
השנה לקחנו את זה צעד קדימה. ה-sensor לומד איך כל פונקציה מתנהגת ביום רגיל, וכשמגיע שינוי קוד הוא יודע להגיד מה השינוי עשה, הרבה פעמים עוד לפני שמשתמש הרגיש משהו.

מהן החוזקות המשמעותיות של החברה בעינייך?
אני מגיעה מעולמות המחקר, ושם לומדים לחשוב הפוך. כשאתה חוקר מערכת צריך לרוץ בתוכה בלי שירגישו בכך, ולהוציא ממנה רק את מה שחשוב. לקחנו את אותה חשיבה לניטור. רוב הזמן ה-sensor כמעט לא מדבר ושולח רק מעט מידע מסוכם. כשמשהו נשבר הוא שולח את כל הסיפור: איזה קוד רץ, על איזה מידע, ומה היה מצב המכונה באותו רגע.
בזכות זה אנחנו רואים כל פונקציה, גם את הקטנות שכלים אחרים מפספסים. ומעבר לטכנולוגיה, יש לנו צוות של אנשים שבחרו לעבוד על בעיה קשה, בשכבה שרוב המהנדסים מעדיפים לא לגעת בה. זה לא מובן מאליו.

מהם המהלכים המרכזיים שנעשו לאחרונה ויובילו להתחזקות החברה בשנים הקרובות?
החלטנו לא לבנות עוד דשבורד. סוכני AI כותבים היום חלק גדול מהקוד, אז חיברנו את Hud ישירות אליהם, ל-Cursor, ל-Claude Code ול-Kiro. סוכן שמשנה פונקציה יכול לראות איך היא מתנהגת בפועל לפני שהוא נוגע בה, ולקבל את כל הראיות כשמשהו משתבש.
הוספנו גם בדיקה של כל PR מול מה שקורה באמת בסביבת הייצור, והיא רצה גם ב-CI. מבחינתי זה השינוי הכי חשוב שעשינו השנה, כי הוא מזיז את Hud מהרגע שאחרי התקלה אל הרגע שלפניה.

מהם האתגרים המרכזיים של החברה בשנים הקרובות?
מה שמעסיק אותי הכי הרבה הוא הביצועים והאמינות. ה-sensor רץ בתוך המערכות הכי קריטיות של הלקוחות שלנו, וככל שהם גדלים הרף רק עולה. אין לנו מרווח לטעות שם.
חוץ מזה יש את הקצב. הכלים והסוכנים משתנים כל כמה חודשים, ואנחנו צריכים להתחבר לכולם בלי להיות תלויים באף אחד. ויש את גיוס כוח האדם המתאים: אנשים שמבינים runtime לעומק הם מעטים, ואנחנו מתחרים עליהם מול החברות הגדולות בעולם. אני משקיעה בזה המון זמן, וזה שווה כל דקה.

מהן המלצותיך למנהל בתחילת דרכו?
תישארו טכניים. ראיתי הרבה מנהלים טובים שהתרחקו מהקוד ברגע שקיבלו צוות, ואחרי שנה כבר לא ידעו לשאול את השאלה הנכונה. בייחוד בעידן ה-AI כבר אין היגיון בזה.
דבר נוסף שלמדתי במחקר: רוב הזמן הולך על להבין מה באמת קורה, ולא על הפתרון. מנהלים חדשים ממהרים לפתור, ושווה לעצור עוד רגע ולוודא שהבנתם את הבעיה. ותגייסו אנשים שמתווכחים איתכם. צוות שמסכים איתכם על הכול פשוט לא מספר לכם מה הוא רואה.

מה חשוב לזכור גם בזמנים קשים?
במחקר רוב הניסיונות נכשלים. אפשר לעבוד שבועות על כיוון אחד ולגלות שהוא אבוד, וזה קורה שוב ושוב. מה שמחזיק אותך שם זה לא מצב רוח טוב, זו השיטה: עוד השערה, עוד ניסוי, עוד יום. בכל ניסוי צריך לנצח, או ללמוד - ושניהם נחשבים הצלחה.
בחברה זה אותו דבר. כשקשה אני חוזרת לשאלות הבסיסיות, מה אנחנו יודעים בוודאות ומה הצעד הבא, ומשתפת את הצוות בכל התמונה. אנשים מתמודדים הרבה יותר טוב עם בעיה שהם מבינים מאשר עם שקט.