Home / Glossary
AI Coding Glossary
Key terms in AI-assisted development, explained clearly with practical context.
קוד סוכני
קוד סוכני הוא גישה לפיתוח תוכנה שבה סוכן AI קורא באופן אוטונומי את קוד המקור שלך, כותב קוד, מריץ פקודות ומבצע איטרציות על תוצאות ללא העתק-הדבק ידני. שלא כמו AI מבוסס-צ'אט, הסוכן לוקח פעולה ישירה בסביבת הפיתוח שלך להשלמת משימות רב-שלביות.
Claude Code
Claude Code הוא סוכן הקוד AI מבוסס-טרמינל של Anthropic שפועל ישירות בסביבת הפיתוח שלך. הוא קורא את הפרויקט המלא שלך, כותב קוד בין מספר קבצים, מריץ פקודות shell, מנהל תהליכי git ומבצע איטרציות על שגיאות באופן אוטונומי — הכל משורת הפקודה.
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) הוא תקן פתוח שנוצר על ידי Anthropic שמספק דרך אוניברסלית לחבר מודלי AI לכלים חיצוניים, מקורות נתונים ו-APIs. הוא משמש כממשק מתוקנן — כמו USB ל-AI — כך שכל כלי תואם-MCP יכול לעבוד עם כל סוכן AI תואם-MCP.
CLAUDE.md
CLAUDE.md הוא קובץ הגדרה בפורמט markdown שמוצב בשורש הפרויקט שלך ומספק ל-Claude Code הוראות מתמשכות וספציפיות לפרויקט. הוא מספר לסוכן על אמות הקוד שלך, האדריכלות, פקודות נפוצות וכללים — ומשמש כסוג של זיכרון ארוך-טווח שחל על כל סשן בפרויקט הזה.
תכנות זוגי AI
תכנות זוגי AI הוא תהליך עבודה פיתוחי שבו מפתח אנושי עובד לצד כלי AI לכתיבת קוד שיתופית בזמן אמת. המפתח מספק כיוון, הקשר ושיפוט בעוד ה-AI תורם הצעות קוד, תופס באגים ומטפל במשימות מימוש חוזרות.
חלון הקשר
חלון הקשר הוא המספר המרבי של טוקנים (מילים, תווי קוד וסמלים) שמודל AI יכול לעבד באינטראקציה אחת. הוא מגדיר את הגבול העליון של כמות המידע — כולל ההנחיה שלך, הקוד ותגובת המודל — שה-AI יכול להחזיק בזיכרון בבת אחת.
סוכן קוד
סוכן קוד הוא כלי מבוסס-AI שיכול באופן אוטונומי לקרוא קבצים, לכתוב קוד, להריץ פקודות טרמינל ולבצע איטרציות על תוצאות להשלמת משימות תכנות. שלא כמו כלי הצעת קוד פסיביים, סוכן קוד לוקח פעולה עצמאית בסביבת הפיתוח שלך להשגת מטרה שהוצהרה.
Vibe Coding
Vibe coding הוא גישה בלתי-פורמלית לפיתוח תוכנה שבה מפתח מתאר מה שהוא רוצה בשפה טבעית ומאפשר לכלי AI לטפל בפרטי המימוש. במקום לכתוב מפרטים מדויקים, המפתח מתקשר כוונה דרך שיחה מזדמנת ומבצע איטרציות בהתאם לתוצאות.
סקירת קוד AI
סקירת קוד AI היא תהליך השימוש בבינה מלאכותית לניתוח אוטומטי של קוד מקור לבאגים, פגיעויות אבטחה, אי-עקביות סגנון ובעיות איכות. סוקרי AI יכולים לבחון pull requests, להציע שיפורים ולתפוס בעיות שסוקרים אנושיים עלולים לפספס בשל עייפות או לחץ זמן.
הנדסת הנחיות לקוד
הנדסת הנחיות לקוד היא הפרקטיקה של ניסוח הוראות ברורות וספציפיות שעוזרות לכלי קוד AI לייצר פלט מדויק ורלוונטי. היא כוללת מבנה הבקשות שלך עם הרמה הנכונה של הקשר, אילוצים ודוגמאות כדי שה-AI יבין גם מה אתה רוצה וגם כיצד אתה רוצה שזה ייעשה.
סוכן AI Headless
סוכן AI headless הוא סוכן קוד שרץ ללא ממשק מכוון-אנושי או אינטראקציה בזמן אמת. הוא מבצע משימות באופן אוטונומי בתהליכי רקע, צינורות CI/CD, או עבודות מתוזמנות — קורא קוד, עורך שינויים, מריץ בדיקות ומדווח תוצאות ללא המתנה לקלט אנושי בשום שלב.
תת-סוכנים
תת-סוכנים הם תהליכי ילד מקביליים שנוצרים על ידי סוכן קוד AI ראשי לטיפול בחלקים עצמאיים ממשימה מורכבת בו זמנית. במקום לעבד הכל ברצף, הסוכן הראשי מאציל תת-משימות לסוכני ילד מתמחים שרצים במקביל ומדווחים תוצאות להורה.
AI Code Completion
AI code completion is a feature in development tools that uses machine learning models to predict and suggest code as you type. It ranges from single-line autocomplete to multi-line function generation, analyzing the surrounding code context to offer relevant suggestions that match your intent and coding style.
Large Language Model (LLM)
A large language model (LLM) is a deep learning system with billions of parameters, trained on vast datasets of text and code to understand, generate, and reason about natural language and programming languages. LLMs like Claude, GPT-4, and Gemini are the foundation of modern AI coding tools.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-augmented generation (RAG) is an AI architecture that improves the accuracy of language model responses by retrieving relevant information from external knowledge sources before generating an answer. Instead of relying solely on what the model memorized during training, RAG fetches up-to-date, domain-specific data and includes it in the model's context.
Tool Use
Tool use (also called tool calling) is the capability of a large language model to invoke external functions, APIs, or system commands as part of generating a response. Instead of being limited to producing text, a model with tool use can read files, run code, query databases, and interact with services—making it the foundation of agentic AI systems.
Function Calling
Function calling is an AI model capability where the model generates structured JSON arguments to invoke external functions instead of producing plain text. This enables LLMs to interact with APIs, databases, file systems, and other tools in a reliable, programmatic way—turning a conversational model into one that can take real-world actions.
System Prompt
A system prompt is a set of instructions provided to an AI model before the user's message that defines the model's behavior, persona, constraints, and capabilities. It acts as a configuration layer that shapes every response the model produces, without the user needing to repeat these instructions in each message.
Temperature
Temperature is a parameter in large language models that controls the randomness of the output. A temperature of 0 makes the model deterministic, always choosing the most probable next token. Higher temperatures (up to 1.0 or 2.0) increase randomness, making less probable tokens more likely to be selected. For coding tasks, lower temperatures generally produce more reliable, consistent code.
Token
A token is the fundamental unit of text that a large language model processes. Tokenization splits text into chunks—sometimes whole words, sometimes subwords, sometimes individual characters—that the model can work with. In English text, one token is roughly 3-4 characters or 0.75 words. In code, tokens map to keywords, operators, variable names, and whitespace.
Fine-Tuning
Fine-tuning is the process of further training a pre-trained large language model on a smaller, task-specific dataset to adapt its behavior for a particular use case. The model's weights are updated to specialize in a domain—such as a specific programming language, codebase, or output format—while retaining its general capabilities from pre-training.
Code Generation
AI code generation is the process of using artificial intelligence to produce source code from natural language descriptions, specifications, or existing code context. Modern code generation powered by LLMs can write entire functions, classes, tests, and even full applications from high-level instructions, across virtually any programming language.
AI Refactoring
AI refactoring is the use of artificial intelligence to automatically restructure, simplify, and improve existing source code without changing its external behavior. AI refactoring tools analyze code for complexity, duplication, poor naming, and anti-patterns, then apply transformations that make the code cleaner, more maintainable, and easier to understand.
AI Testing
AI testing is the application of artificial intelligence to software testing workflows—including generating unit tests, integration tests, and end-to-end tests from source code; identifying untested edge cases; analyzing test failures; and suggesting fixes. AI testing tools understand code semantics to write meaningful tests that go beyond basic coverage.
Multi-Modal AI
Multi-modal AI refers to artificial intelligence systems that can process, understand, and generate multiple types of data—text, images, audio, video, and code—within a single model. Unlike single-modal models that only handle text, multi-modal models can analyze a screenshot of a UI, read the associated code, and generate modifications based on both visual and textual understanding.
Chain-of-Thought
Chain-of-thought (CoT) prompting is a technique that encourages a large language model to break down complex problems into intermediate reasoning steps before producing a final answer. Instead of jumping to a conclusion, the model "thinks out loud," explaining each step of its logic. This significantly improves accuracy on tasks that require multi-step reasoning, including debugging, algorithm design, and code architecture decisions.
Few-Shot Prompting
Few-shot prompting is a technique where you include a small number of example input-output pairs in your prompt to demonstrate the pattern you want the AI to follow. By showing the model 2-5 examples of the desired behavior, it learns the format, style, and logic you expect—without any model training or fine-tuning. This is one of the most effective techniques for getting consistent, formatted output from LLMs.
Zero-Shot Prompting
Zero-shot prompting is a technique where you instruct an AI model to perform a task without providing any examples of the desired input-output format. You describe what you want in natural language, and the model relies entirely on its pre-trained knowledge to produce the output. It is the most natural way to interact with AI—just tell it what to do.
Embeddings
Embeddings are dense numerical vectors (arrays of floating-point numbers) that represent text, code, or other data in a high-dimensional space where semantically similar items are positioned close together. They enable AI systems to measure similarity between pieces of code, search codebases by meaning rather than keywords, and power retrieval-augmented generation (RAG) systems.
Vector Database
A vector database is a specialized database designed to store, index, and search high-dimensional embedding vectors efficiently. Unlike traditional databases that match exact values or keywords, vector databases find the most similar vectors to a query vector—enabling semantic search, recommendation systems, and the retrieval component of RAG (retrieval-augmented generation) architectures.
Technical Debt
Technical debt is the implied cost of future rework caused by choosing a quick, expedient solution now instead of a better approach that would take longer. Like financial debt, it accumulates interest: the longer it remains unaddressed, the more time and effort future changes require. Common sources include rushed features, skipped tests, outdated dependencies, and inconsistent architecture.