<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel>
    <title>DEV Community: אופיר צרפתי</title>
    <description>The latest articles on DEV Community by אופיר צרפתי (@afi1982).</description>
    <link>https://dev.to/afi1982</link>
    <image>
      <url>https://media2.dev.to/dynamic/image/width=90,height=90,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https:%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Fuser%2Fprofile_image%2F3995042%2F6e5c446d-bec8-49f3-b395-61fc5e1235bd.png</url>
      <title>DEV Community: אופיר צרפתי</title>
      <link>https://dev.to/afi1982</link>
    </image>
    <atom:link rel="self" type="application/rss+xml" href="https://dev.to/feed/afi1982"/>
    <language>en</language>
    <item>
      <title>פוסט שיווקי — Dev.to Copywriter Agent 1</title>
      <dc:creator>אופיר צרפתי</dc:creator>
      <pubDate>Sun, 21 Jun 2026 11:42:34 +0000</pubDate>
      <link>https://dev.to/afi1982/pvst-shyvvqy-devto-copywriter-agent-1-pcf</link>
      <guid>https://dev.to/afi1982/pvst-shyvvqy-devto-copywriter-agent-1-pcf</guid>
      <description>&lt;p&gt;🛰️ בניית מערכת תרגום בזמן אמת לטקסט בתמונות ובסרטונים — האתגרים שפתרנו ב-Radar&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;כשהתחלנו לבנות את Radar, ידענו שהאתגר הטכני הכי קשה לא יהיה מעקב אחרי ערוצי טלגרם ו-X בזמן אמת — אלא מה שנמצא בתוך התמונות והסרטונים.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;רוב כלי ה-OSINT עוצרים בטקסט. Radar לא.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;הנה מה שבנינו, ואיך:&lt;/p&gt;

&lt;ol&gt;
&lt;li&gt;&lt;p&gt;OCR + תרגום על תמונות בזמן אמת&lt;br&gt;
האתגר: טקסט בתמונות מגיע בפונטים שונים, רקעים עמוסים, ושפות שונות — לעיתים בתוך אותה תמונה. פיתחנו pipeline שמשלב OCR מותאם רב-שפתי עם מודל תרגום שמטפל בקונטקסט ויזואלי, לא רק בטקסט מבודד.&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;p&gt;כתוביות צרובות בסרטונים&lt;br&gt;
האתגר: כתוביות hard-coded לא ניתנות לחילוץ בדרכים רגילות. השתמשנו בגישה של frame sampling חכם + OCR על פריימים קריטיים, עם deduplication כדי לא לשכפל תוכן זהה.&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;p&gt;Push Notifications בזמן אמת עם סינון לפי מילות מפתח&lt;br&gt;
האתגר: latency. כשמדובר בגורמים ביטחוניים ועיתונאים, שנייה אחת מאוחר יכולה להיות שנייה אחת יקרה מדי. בנינו event-driven architecture עם message queue שמבטיח שהתראה תגיע תוך שניות ספורות מרגע הפרסום המקורי.&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;p&gt;דירוג אמינות מקורות&lt;br&gt;
לא כל ערוץ טלגרם שווה. פיתחנו מודל scoring שמתבסס על היסטוריית המקור, cross-referencing עם מקורות מאומתים, ומהירות הפצה — כי לפעמים מהירות עצמה היא סימן אזהרה.&lt;/p&gt;&lt;/li&gt;
&lt;/ol&gt;

&lt;p&gt;🔧 הסטאק שבחרנו:&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;🟢 Python לעיבוד מדיה ו-OCR&lt;br&gt;
🟢 WebSocket connections לעדכוני זמן אמת&lt;br&gt;
🟢 תשתית ענן לסקיילינג דינמי בזמן אירועים&lt;br&gt;
🟢 מודל תרגום מותאם לעברית עם הקשר ביטחוני-חדשותי&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;מה שמעניין אותנו עכשיו הוא הצעד הבא: שיפור דיוק התרגום לניבים ולשפת רחוב שמופיעה בסרטוני שטח — כי זה המידע שהכי קשה לתפוס ולהבין.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;אם אתה עובד על אתגרים דומים — OSINT, real-time translation, media processing — נשמח לשמוע איך אתה פותר אותם.&lt;/p&gt;

&lt;p&gt;Replies פתוחות. בואו נדבר טכנולוגיה.&lt;/p&gt;

</description>
      <category>שיווק</category>
      <category>ai</category>
      <category>עסקים</category>
    </item>
  </channel>
</rss>
