10 אנשים מול Chrome: איך Arpeely בנתה דפדפן עם 3.8 מיליון התקנות, ולמה הסוכן שלה הפסיק לכתוב קוד
צוות של 10 אנשים בחברת ה-AdTech הישראלית Arpeely בנה את Ace, דפדפן מבוסס Chromium עם עוזר אישי מובנה, שהגיע ל-3.8 מיליון התקנות ול-550 אלף משתמשים פעילים בחודש. בכנס Evolve to AI 2026 הסביר סמנכ"ל המו"פ רועי שפר שהאצת כתיבת הקוד בעזרת סוכני AI רק העבירה את צוואר הבקבוק למקום אחר, ושהקפיצה האמיתית הגיעה כשהסוכן הפסיק לכתוב קוד.
צוות של 10 אנשים בלבד בחברה הישראלית Arpeely בנה דפדפן שמתחרה ב-Chrome של גוגל, והגיע ל-3.8 מיליון התקנות ול-550 אלף משתמשים פעילים בחודש. כך סיפר רועי שפר, סמנכ"ל המו"פ של החברה, בכנס Evolve to AI 2026 של גיקטיים מול כ-1,200 מפתחות ומפתחים בתל אביב. המסקנה המרכזית שלו לא נגעה לדפדפן, אלא לעבודה עם סוכני AI: כדי לזוז מהר באמת, הסוכן צריך להפסיק לכתוב קוד.
סטארטאפ בתוך חברת AdTech
ביומיום Arpeely מפתחת מערכות שמחליטות בזמן אמת על רכישות מדיה. לפני כשנה וחצי החליטה החברה להקים מעין סטארטאפ פנימי ולבנות דפדפן ועוזר אישי בשם Ace, כזה ש"גם אימא שלי יכולה להשתמש בו", כלשונו של שפר. לדבריו, ה-AI פתח חלון הזדמנויות: הרגלי השימוש באינטרנט משתנים, ואנשים פתוחים יותר לנסות כלים חדשים ואולי גם לוותר על Chrome. הצוות, לדבריו, "הגיע בלי רגשי נחיתות", כי ה-AI עמד לצידו.
הבעיה הראשונה: לעמוד בקצב של Chromium
Ace מבוסס על Chromium, פרויקט ה-open source שעליו בנויים דפדפנים רבים, כולל Chrome עצמו. המשמעות היא שלפחות פעם בשבועיים הצוות צריך למזג לתוכו את העדכונים, כולל תיקוני אבטחה. בעדכון אחד היו כ-74 אלף שינויים ו-169 קונפליקטים, כלומר מקומות שבהם הקוד של Arpeely מתנגש בקוד החדש.
הפתרון היה סוכן Rebase: הוא מאתר את הקונפליקטים, בודק מה נשבר, מנסה לתקן לבד ומשאיר לבני אדם רק את המקרים המורכבים. "זה כמו טינדר, אבל יותר כיף", אמר שפר. משימה שנואה שנמשכה שבועיים הפכה לשגרה יומית.
כשהקוד נכתב מהר, צוואר הבקבוק זז
בשלב הבא בנה הצוות תהליך שמתחיל בבקשה ב-Slack. סוכן מזהה אילו חלקים במוצר צריכים להשתנות, מקים סביבות עבודה, כותב קוד ובודק אותו, כולל התקנה ושימוש בדפדפן על מחשב וירטואלי. כך נחסכות טעויות שהיו עולות שעות של קומפילציה. בסוף התהליך מתקבלת גרסה ניסיונית מוכנה לשימוש.
אבל אז, לפי שפר, המפתחים "הפכו לעצובים", "כי לקחנו להם את החלק הכי כיפי של כתיבת הקוד". מה שנשאר להם היה ביקורת קוד (code review), שהפכה לצוואר הבקבוק החדש, במיוחד כשהסוכנים חזרו שוב ושוב על אותן טעויות. החברה בנתה מערכת שלומדת מהערות הביקורת ומעבירה אותן לסוכנים כהנחיות, לצד מנגנון שמאשר חלק מהשינויים אוטומטית. הזמן החציוני עד שילוב שינוי בקוד (Merge) ירד מ-20 שעות ל-4.
התשובה: לא לכתוב קוד בכלל
גם זה לא הספיק מול קצב המתחרים. אז שפר שאל את עצמו מה יכול להיות מהיר יותר מ-AI שכותב ובודק קוד בעצמו, והתשובה הייתה: לא לכתוב קוד. הצוות השתמש ב-AI כדי לבנות תשתיות כלליות שמאפשרות לשנות את המוצר באמצעות הגדרות (configuration), ולבחון את השינויים בניסויי A/B בלי להוציא גרסת תוכנה חדשה. לדבריו, עובדת יצרה כך בתוך כחצי שעה פיצ'רים לכבוד Halloween, מדף הנחיתה ועד השימוש בדפדפן עצמו.
העוזר שלא ידע מה התאריך
גם העוזר האישי בדפדפן התגלה כמורכב מהצפוי. בתחילה הוא לא ידע מה התאריך. אחרי שהצוות הוסיף את היכולת, הוא התחיל לציין את התאריך בכל תשובה, אפילו במתכון לפסטה. בעקבות זאת נבנה תהליך שמנתח שיחות אחרי הסרת פרטים מזהים: המערכת מנסה להבין מה המשתמש ביקש, אם הבקשה נענתה ואילו יכולות חסרות. משם נגזרות בדיקות ושיפורים.
למה זה חשוב
הסיפור של Arpeely ממחיש נקודה שארגוני פיתוח רבים מגלים ככל הנראה בימים אלה: האצת כתיבת הקוד היא רק חלק מהעבודה. אם הבדיקות, הביקורות או הפצת הגרסאות נשארות איטיות, העומס פשוט עובר אליהן. המשמעות, לפי שפר, היא שצריך לבנות תהליכים שלמים סביב הסוכנים ולאפשר שינויים בלי כתיבת קוד. "אנחנו מייצרים לפעמים מערכות שחושבים שמייעלות אבל יוצרים עוד צווארי בקבוק", אמר, וסיכם בחצי חיוך: "בגדול? הלך עלינו כמפתחים, וכאנושות".