AWS AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) is AWS's methodology for agentic software development. AWS published it on the AWS DevOps Blog in July 2025, and its open-source engine, aidlc (the awslabs/aidlc-workflows repository on GitHub, MIT-0 license), runs a process of 33 stages in 5 phases, with 14 agents, 11 workflow profiles and 7 supported coding-agent environments. At the end of every stage except initialization it stops at an approval gate where a person decides. The course is built on version 2.11.0 and teaches you to work in it for real, not just to install it.

What does the course actually teach?

The course teaches you to work with AWS AI-DLC for real: run the engine (aidlc, an open source project under the MIT-0 license) in Claude Code, read the output at every gate and decide Approve or Request Changes on evidence. The content was checked against engine version 2.11.0.

Which agent do I need, and what does it cost?

The course is built around Claude Code, where the gates are fully enforced. You need a paid subscription or an API key, and the cost depends on your usage. We measured two runs, of the two tasks that run the engine (two of the four tasks do not run it), and the figures are in the question about the cost of the practical tasks. AWS recommends Claude Opus 4.8; with a mid-tier model, start at medium effort.

Why version 2.11.0, and what happens when a new one comes out?

The engine keeps evolving, so the content is checked against one version, 2.11.0, and locked to it: every command, stage name and gate option in the lessons was checked against it. In your own project you pin the same version with aidlc config --pin 2.11.0. When a new version comes out we check the content against it and update it, at no extra cost to anyone already enrolled.

Do I need an AWS account?

No. Nothing in the course is billed to an account of yours. The stages that touch cloud infrastructure, such as Environment Provisioning, are taught in the slides and are not run on a real account.

What does it cost to run the practical tasks?

The cost is your agent's, not an extra payment to us. We measured two runs with Sonnet, at API prices. The first task (HT-1) took about 27 minutes of agent time (more with your own reading and decisions) and used about 24 million tokens (most of it cached reads), about 17 USD. The capstone (HT-4) took about 32 minutes of agent time and used about 31 million tokens, about 20 USD. Two of the four tasks run the engine. The other two, review and fix over prepared artifacts, do not run it, and do not have this cost. On a subscription plan, our estimate (it was not measured) is that one run is a large part of a 5-hour usage window. Choose Sonnet, do not redo stages, and check your plan limits before you start.

AWS AI-DLC

המנוע מריץ.
הסוכנים עובדים. אתם מכריעים.

המתודולוגיה של AWS לפיתוח אג׳נטי, בעברית, לפי תפקיד

למסלולים

ai-sdlc.me/courses

שיעור 4 · הריצה הראשונה שקף 9

בשער האישור: מה בדקתם לפני Approve?

המנוע עוצר, וההחלטה אצלכם

Approve נרשם ביומן, Request Changes חוזר לסוכן

aidlc doctor

✔ 0 problems

✔ GATE_APPROVED · requirements-analysis

aidlc 2.11.0

מה מחליטים? Approve Request Changes

V נמקו את ההחלטה לפי הראיות…

✓ השער נרשםGATE_APPROVED

V המנטור עכשיו

לפני שמאשרים: איזו ראיה בדקתם בפועל?

72%

התקדמות

מהו AWS AI-DLC?

AWS AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) היא המתודולוגיה של AWS לפיתוח תוכנה אג׳נטי: הסוכנים מבצעים, ובסוף כל שלב, חוץ משלבי האתחול, אדם מחליט בשער אישור. AWS פרסמה אותה בבלוג AWS DevOps ביולי 2025, והמנוע הפתוח שלה זמין ב-GitHub ברישיון MIT-0. הקורס מכסה את גרסה 2.11.0.

33שלבים ב-5 פאזות

14סוכנים

11פרופילי workflow

7סביבות קידוד-סוכן נתמכות

253שקפים אינטראקטיביים

16שיעורים בעברית

4משימות מעשיות, חלקן מול המנוע האמיתי

2.11.0מנוע AWS AI-DLC, נעול לגרסה

המסלולים

כל תפקיד מחזיק את השערים שלו

אותו מנוע, שלוש נקודות מבט. כל מסלול מלמד מה התפקיד שלו מאשר בכל שער, על סמך מה, ומה עושים כשמשהו לא בסדר.

01 AWS AI-DLC · פיתוח

מסלול המפתח/ת

מהרצה ראשונה ועד פריסה: להחזיק את השערים שבהם המפתח מכריע.

16 שיעורים בקרוב 02 AWS AI-DLC · בדיקות

מסלול הבודק/ת

להשפיע על האיכות מההתחלה: אסטרטגיית בדיקות, Testing Posture וקריטריוני קבלה בני-בדיקה.

בהכנה בקרוב 03 AWS AI-DLC · ניהול מוצר

מסלול מנהל/ת המוצר

להחזיק את שערי Ideation ו-Inception: Intent מעוגן ודרישות בנות-בדיקה, בלי להפוך למתכנתים.

בהכנה

טעימה מהתוכן

כך נראה שיעור

הדגמה של סביבת הלימוד עם שורות ממסלול המפתח/ת. בחרו שורה וראו איך נפתח שיעור אחר.

ai-sdlc.me / aidlc / approval-gate מנטור AI בכל שקף

מסלול המפתח/ת · שיעור 4שקף 9

לפני Approve: מה בדקתם בפועל?

בסוף כל stage, חוץ משלבי האתחול, המנוע עוצר ומחכה לכם.
אישור נרשם ביומן, ובקשת שינוי מחזירה את העבודה לסוכן.

✓ GATE_APPROVED

המנטור האישי עכשיו

מה קראתם לפני שלחצתם Approve, את הסיכום של הסוכן או את התוצר עצמו?

מה כלול

מה כלול בכל מסלול?

לא עוד סרטונים שצופים בהם ושוכחים. כל מסלול ב-AWS AI-DLC משלב שיעורים, תרגילי שיפוט ומשימות שבהן אתם מריצים את המנוע האמיתי.

שיעורים אינטראקטיביים בעברית

שקפים חיים, תרגול בתוך השיעור ומעקב התקדמות אישי, צעד אחר צעד.

שקף אחד, רעיון אחד
תרגול בתוך השיעור
ממשיכים מאיפה שעצרתם

שיעור 4 · שער האישור

72%

התקדמות במסלול

משימות מעשיות, חלקן מול המנוע האמיתי

במשימות המנוע אתם מריצים את AWS AI-DLC ב-Claude Code, ובמשימות הסקירה אתם בודקים ומתקנים תוצרים מוכנים. המערכת בודקת את הראיות בשתיהן.

$ aidlc doctor
✓ 0 problems
agent> Approve Plan or Request Changes?

תרגילי שיפוט

מקבלים תוצר מוכן של הסוכן: לאשר או לבקש תיקון, ולנמק.

הסוכן הציע תוכנית. מה הייתם בודקים לפני Approve Plan?

מבחן מסכם ותעודה

תעודה שמספרת מה עשיתם בפועל, לא מה צפיתם.

מבחן מסכם על כל המסלול
תעודה עם קוד אימות ציבורי

הצטרפות

בחרו איך מתחילים.

אותו תוכן, אותה סביבה, ההבדל הוא אם אתם נכנסים לבד או מביאים את הצוות.

ליחיד

מסלול אחד, לעומק

1,290 ₪תשלום חד־פעמי · גישה מלאה

כל שיעורי המסלול, בלי הגבלת זמן
משימות hands-on מול סוכן אמיתי
מנטור AI אישי בעברית
בחנים ותעודת סיום

בחרו את המסלול שלכם

לצוות

כל התפקידים, שפה אחת

1,290 ₪ לאישהנחה מדורגת עד 28% לפי גודל הצוות

כל מה שיש במסלול ליחיד, לכל חבר צוות
מסלול ייעודי לכל תפקיד בצוות
תוכנית הטמעה של 90 יום
מדדי אימוץ ואיכות להנהלה

דברו איתנו על תוכנית לצוות או ישר בוואטסאפ ←

חברות וארגונים

מי בצוות מאשר מה?

AWS AI-DLC נותן לכל שער אדם אחד שמחליט. הקורס מלמד איזה תפקיד צריך לשבת בכל שער, ומה הוא בודק לפני שהוא לוחץ Approve. נבנה יחד מסלול לצוות שלכם.

דברו איתנו על תוכנית לצוות לכל המסלולים

שאלות נפוצות

כל מה ששואלים אותנו.

AWS AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) היא המתודולוגיה של AWS לפיתוח תוכנה אג׳נטי. AWS פרסמה אותה בבלוג AWS DevOps ביולי 2025, והמנוע הפתוח שלה, aidlc (המאגר awslabs/aidlc-workflows ב-GitHub, רישיון MIT-0), מריץ תהליך של 33 שלבים ב-5 פאזות, עם 14 סוכנים, 11 פרופילי workflow ו-7 סביבות קידוד-סוכן נתמכות. בסוף כל שלב, חוץ משלבי האתחול, הוא עוצר לשער אישור שבו אדם מחליט. הקורס נבנה על גרסה 2.11.0 ומלמד לעבוד בו באמת, ולא רק להתקין אותו.

הקורס מלמד לעבוד עם AWS AI-DLC באמת: להריץ את המנוע (aidlc, פרויקט פתוח תחת רישיון MIT-0) ב-Claude Code, לקרוא את התוצר בכל שער ולהחליט Approve או Request Changes על סמך ראיות. התוכן נבדק מול גרסה 2.11.0 של המנוע.

הקורס בנוי סביב Claude Code, שבו האכיפה של השערים מלאה. צריך מנוי בתשלום או מפתח API, והעלות משתנה לפי השימוש שלכם. מדדנו שתי ריצות, של שתי המשימות שמריצות את המנוע (שתיים מארבע המשימות אינן מריצות אותו), והמספרים בשאלה על עלות המשימות המעשיות. AWS ממליצה על Claude Opus 4.8, ועם מודל בינוני כדאי להתחיל ברמת מאמץ בינונית.

המנוע ממשיך להתפתח, ולכן התוכן נבדק מול גרסה אחת, 2.11.0, ונעול אליה: כל פקודה, שם שלב ואפשרות בשער שבשיעורים נבדקו מולה. בפרויקט שלכם מקבעים את אותה גרסה עם aidlc config --pin 2.11.0. כשיוצאת גרסה חדשה בודקים את התוכן מולה ומעדכנים, בלי תשלום נוסף למי שכבר בפנים.

לא. אין בקורס שום דבר שמחויב על חשבון שלכם. השלבים שנוגעים בתשתית בענן, כמו Environment Provisioning, נלמדים בשקפים ואינם מורצים על חשבון אמיתי.

העלות היא של הסוכן שלכם, לא תשלום נוסף אלינו. מדדנו שתי ריצות עם Sonnet, במחירי ה-API. המשימה הראשונה (HT-1) לקחה כ-27 דקות של זמן סוכן (יותר, עם הקריאה וההחלטות שלכם) ושרפה כ-24 מיליון tokens (רובם קריאות מהמטמון), כ-17 דולר. פרויקט הסיום (HT-4) לקח כ-32 דקות של זמן סוכן ושרף כ-31 מיליון tokens, כ-20 דולר. שתיים מארבע המשימות מריצות את המנוע. שתי האחרות, סקירה ותיקון של תוצרים מוכנים, אינן מריצות אותו, ואין בהן את העלות הזאת. במנוי, ההערכה שלנו (שלא נמדדה) היא שריצה אחת היא חלק גדול מחלון שימוש של 5 שעות. בחרו ב-Sonnet, אל תחזרו על שלבים, ובדקו את מגבלות החבילה שלכם לפני שמתחילים.

מי אנחנו

המנחים מאחורי האקדמיה.

שלומי אוטמזגין

מייסד Velloris.ai · לשעבר CTO יד2

יותר מ-20 שנות ניסיון בהובלת ארגוני פיתוח, ובהן בניית ארגון הנדסה של מעל 100 מהנדסים ביד2. כיום מלווה צוותים וארגונים במעבר לפיתוח מונחה-AI, מהמתודולוגיה ועד ההטמעה בשטח.

יוחאי דרום

מנהל פיתוח · 20+ שנות ניסיון בהובלת ארגוני R&D

מחלוצי היישום המעשי של פיתוח מונחה-AI בארגונים גדולים בישראל: בניית פייפליין סוכנים, שערי איכות, והוכחת המתודולוגיה על פרויקטים אמיתיים מקצה לקצה.

צרו קשר

רוצים להתחיל?

בין אם אתם נכנסים לבד או מביאים את הצוות, ספרו לנו איפה אתם במסע, ונחזור אליכם תוך יום עסקים.