# אם הגעתם למצב שאתם מסתכלים על הקוד כשאתם עושים Review לפני שאתם יודעים מה אתם הולכים לראות - אתם עובדים קשה לחינם. 

אם הגעתם למצב שאתם מסתכלים על הקוד כשאתם עושים Review לפני שאתם יודעים מה אתם הולכים לראות - אתם עובדים קשה לחינם. 

בעידן ה-AI שבו כמות הקוד שנוצרת אוטומטית היא עצומה ואנחנו המפתחים עשינו shift left מקידוד ל״אבחון״ של הקוד, השיטה המסורתית של לקרוא שורה שורה ולחבר את החלקים כדי לראות את התמונה המלאה (שגם ככה היתה פעולה סזיפית וקשה) הפכה לנטל גדול.

הפתרון שאנחנו מצאנו להקל על ה-Reviewer היא ב PR Description. ככל שהוא יותר מפורט ויותר מסביר מה הולכים לראות בקוד, ככה יותר קל לעבור אח״כ למסך של הDiff ולראות שמה שמתואר באמת ממומש ככה.

הדסקריפשן מחולק לסעיפים ומציג מ-high level ל-implementation details את כל השינויים.

הוא מתחיל בלהסביר בפחות מ-10 שניות קריאה מה הPR מכיל, וממשיך וצולל להסבר על ״איך זה עובד״, מה השינויים הארכיטקטונים (איזה דומיינים הושפעו בשביל להבין את ה-blast radius), איזה קבצים השתנו ומה השתנה בהם, ומה הסיכונים שיש בפיאר (שאגב תפסו לא פעם בעיות אמיתיות!)

כשיש לי כ-reviewer קונטקסט ברור על מה אני הולך לראות, הרבה יותר קל לעבור על הקבצים שהשתנו ולהגיע אפילו עם ציפיה של מה אני מצפה לראות, או אפילו לפני זה לעצור בשלב הדסקריפשן ולהעיר על החלטה כזאת או אחרת או על משהו שהתפספס בשינוי הקוד הזה.

אם אתם עדיין פותחים pr-ים וקופצים ישר להסתכל על הקוד אני מציע לכם לעצור ולעשות מאמץ כדי לשפר את התוצר של ה-PR Description. זה יכול לקרות דרך command בקרסור של Create PR שיוצר את הדסקריפשן, וזה יכול להיות automation flow ב-CI של אחד הכלים שדואגים לזה (gitstream, באז, וכו).

Original source: https://www.linkedin.com/posts/ofershap_%D7%90%D7%9D-%D7%94%D7%92%D7%A2%D7%AA%D7%9D-%D7%9C%D7%9E%D7%A6%D7%91-%D7%A9%D7%90%D7%AA%D7%9D-%D7%9E%D7%A1%D7%AA%D7%9B%D7%9C%D7%99%D7%9D-%D7%A2%D7%9C-%D7%94%D7%A7%D7%95%D7%93-%D7%9B%D7%A9%D7%90%D7%AA%D7%9D-activity-7497163554815381504-IIiB
Published: 2026-08-23T08:31:22.031000+03:00


## על עופר שפירא

אני עופר שפירא, מוביל צוות AI Engineering ובונה כלי קוד פתוח: כלי פיתוח, שרתי MCP, ספריות TypeScript ו-GitHub Actions. כאן אני כותב על AI, פיתוח וניהול צוותי הנדסה.

[GitHub projects](https://github.com/ofershap) | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/ofershap/)