~/blog/tag/craft
Vakmanschap
Over codekwaliteit, bewust bouwen en het vak van softwareontwikkeling.
Waar ik over schrijf
Vakmanschap is wat je niet kunt uitbesteden. De meeste stukken onder deze tag gaan daarover, geschreven in de tijd waarin de verleiding om uit te besteden groter is dan ooit.
Dit is de ruil die ik teams steeds zie maken. Ze grijpen naar een agent omdat het sneller features oplevert. De features komen. De bugs komen mee.
De code-review wordt dunner omdat de diff er aannemelijk uitziet. Zes maanden later kan niemand in het team meer uitleggen waarom de auth-flow doet wat hij doet, en de laatste die het wel kon is allang weg.
Het vak dat ik hier verdedig, is het deel dat niet in commit-snelheid zichtbaar is. Het is smaak, en het gevoel dat er iets niet klopt voordat je kunt benoemen waarom. Het is de bereidheid om code zorgvuldig te lezen, ook code die je niet zelf hebt geschreven. En het is de discipline om een fix die je niet begrijpt te weigeren.
Daar wordt niks van makkelijker als er een agent bij betrokken is. Eerder belangrijker. De pull request die je op instinct had gevangen omdat hij raar voelde, is precies wat een agent in zelfverzekerde toon zal produceren. De lezer moet meer werk doen, niet minder.
Dat is de rode draad van deze stukken. Het model is een gereedschap. Het oordeel is van jou, en dat mag je niet neerleggen.
// Beste startpunten
- De prompt is geen spec
Het kaderstellende stuk. Een prompt draagt intentie, een spec draagt constraints. De meeste vakfouten zijn varianten op die verwarring.
- Stop met vriendelijk vragen aan je agent
De toonverschuiving die resultaat verandert: niet smeken, instrueren. Praktisch en meteen toepasbaar.
- Je vindt de bug niet als je de code niet schreef
Het argument in zijn scherpste vorm. Je vangt alleen de bugs in code die je begrijpt. Het vak zit in het lezen, niet in het schrijven.
De agent is gewoon een loop
Een agent is een loop rond een model met tools. Gebruik je Claude Code, dan zit je er al middenin, en je stuurt hem met hooks en slash-commando’s, zonder ook maar één regel SDK.
lees →Je coding agent heeft geen wereldmodel. Jij hebt er een omheen gebouwd.
Yann LeCun zegt dat de weg naar echte intelligentie via wereldmodellen loopt, niet via LLMs. Hij heeft waarschijnlijk gelijk. En het verklaart precies waarom je agent-loop werkt.
De spec die je niet las
Een agent je spec laten schrijven is prima. Die spec vluchtig doorlezen en hem doorsturen naar een andere agent om van te bouwen: zo kom je uit op architectuurbeslissingen die je niet kunt uitleggen.
Zo werk je met een agent
De volledige workflow van eerste gedachte tot gemergte commit: spec, context, afdwinging, sessiehygiëne, vertrouwensgrenzen en review. Alles wat agents betrouwbaar maakt.
Ze pushten geen nieuwe versie. Ze verschoven de jouwe.
Op 22 mei 2026 herschreef iemand elke git-tag in vier Laravel-Lang-pakketten. Zo'n 700 historische versies wijzen nu naar kwaadaardige commits. Een versie pinnen is iets anders dan een commit pinnen, en dat verschil heeft het PHP-ecosysteem zijn weekend gekost.
Code churn: de lava die je nog kunt meten
AI-teams sturen meer PRs door dan ooit, maar 40% van die regels wordt binnen twee weken alweer herschreven. De lava-laag is wat verhardt. Churn is wat die kans nooit krijgt.
Stop met vriendelijk vragen aan je agent
Je CLAUDE.md is een suggestie. Hooks zijn een muur. ADRs en custom lint-regels zijn de ontbrekende laag ertussen: het verschil tussen hopen dat je agent zich gedraagt en het onmogelijk maken om dat niet te doen.
Je vindt de bug niet als je de code niet schreef
AI maakt je geen slechtere programmeur. Het maakt je een slechtere lezer. Over debugging-instinct, vaardigheidsverlies, en waarom het grootste gat niet in het schrijven van code zit maar in het begrijpen ervan.
De prompt is geen spec
Ontwikkelaars behandelen AI-prompts alsof het requirements zijn. Dat zijn ze niet. Over vage intenties, zelfverzekerde hallucinaties, en waarom het verkeerde ding snel bouwen nog steeds het verkeerde ding is.
Het briljante papegaai-probleem: wat AI eigenlijk doet als het 'denkt'
Transformers zijn buitengewone algoritmen. Maar het zijn algoritmen. Over next-token-predictie, de blindheid van generatie, en waarom een systeem dat niet ziet waar het naartoe gaat vrijwel zeker niet bewust kan zijn.