Kennisbank

LLM, wat is het fysiek?

Een Large Language Model is een bestand. Een grote matrix van getallen, honderden miljarden bij Claude Opus 4.7, een paar miljard bij een lokaal model als Gemma 3. Die matrix is het resultaat van training: maandenlang tekst voeren aan een neuraal netwerk in een datacenter. Als dat klaar is, is het bestand bevroren. Jij voegt er niks meer aan toe.

Wat er gebeurt als jij met Claude praat heet inference: het bevroren bestand wordt gebruikt om voorspellingen te doen.

Waarom dit ertoe doet: als een leverancier zegt "onze AI leert van jullie data", vraag door. Bedoelen ze training (nee, dat gebeurt vrijwel nooit) of context (ja, binnen één gesprek). Twee totaal verschillende dingen.

Token & token-prediction

Een model leest geen woorden, het leest tokens, stukjes van woorden. "ThePhoneLab" wordt drie of vier tokens. Duizend tokens is ongeveer 750 Engelse woorden, iets minder voor Nederlands.

Bij inference doet het model één ding:

Gegeven alle tokens tot nu toe, voorspel het meest waarschijnlijke volgende token.

Dat token erbij plakken. Herhalen. Tot het model een stop-token kiest. Dat is alles. Geen redeneren in de menselijke zin, geen database raadplegen, geen feiten­check. Pure statistische voorspelling.

Deze ene waarheid verklaart alles wat volgt: hallucinaties, context-window-grenzen, waarom prompting werkt, waarom voorbeelden beter zijn dan instructies.

Context window

Het werkgeheugen van het model, gemeten in tokens. Claude Opus 4.7 en Sonnet 4.6 hebben er elk één miljoen, ruwweg 2.500 pagina's. Haiku 4.5 heeft er 200.000. Llama (Meta open-source) gaat tot tien miljoen.

Alles buiten het venster bestaat niet voor het model. Er is geen geheugen tussen gesprekken, tenzij je dat expliciet inbouwt (bijvoorbeeld via een Claude Project).

Praktisch voor ThePhoneLab: je kunt een complete Notion-export van één store plus een maand dagafsluitingen plus het vorige MT-verslag in de context stoppen en vragen "waar zie je patronen?". Werkt soepel tot een paar honderdduizend tokens. Voorbij een half miljoen wordt het trager en speelt "lost in the middle", het model let sterker op begin en eind dan op het midden.

Hallucinatie

Het fenomeen dat een model iets zelfverzekerd beweert wat feitelijk onjuist is. Geen bug, een logisch gevolg van het ontwerp. Vier oorzaken, in volgorde van belangrijkheid:

1. Hij voorspelt plausibel, niet waar. Geen interne feitencheck. "Klinkt goed" is alles.
2. Weinig voorkomende feiten, jullie omzet vorige dinsdag, de naam van een specifieke shopmanager, kan hij niet uit patronen weten. Dus gokt hij plausibel.
3. Hij is opgeleid om zelfverzekerd te klinken. "Ik weet het niet" wordt tijdens evaluaties harder gestraft dan een fout antwoord. Hij is deels opgeleid om te bluffen.
4. Trainingsdata is verouderd. Opus 4.7 heeft kennisafsnede januari 2026. Alles daarna bestaat niet voor hem, tenzij je het in context geeft.

De ThePhoneLab-regel: vraag Claude nooit naar harde cijfers uit jullie eigen bedrijf zonder de bron mee te sturen. Vraag hem wel om jullie cijfers te interpreteren als je ze erbij plakt. Daar zit het verschil tussen veilig en riskant gebruik.

Chat, skill, agent

De drie manieren waarop AI op je werkt aansluit. Voor sessie 1 gaat het om deze drie. Multimodaal (beeld, audio) en RAG (Claude die zelfstandig in jouw documenten zoekt) komen in latere sessies terug zodra ze relevant worden.

Training vs inference

• Training is eenmalig. Honderden miljoenen dollars, maandenlang, resulteert in een bevroren bestand.
• Inference is elke keer dat jij een antwoord krijgt. Goedkoper, maar nog steeds serieuze rekenkracht, vandaar dat API-gebruik geld kost.

Bij enterprise-API's bij Anthropic of OpenAI: jouw data wordt niet gebruikt voor training. Wordt 30 dagen bewaard voor abuse-detectie. Bij consumer-ChatGPT via de webinterface: potentieel wel. Voor klantdata van ThePhoneLab doen we óf API met DPA, óf lokaal op de Mac Mini.

Claude-modellen, welke wanneer?

Vuistregel: start met Sonnet. Upgrade naar Opus als kwaliteit écht niet genoeg is. Downgrade naar Haiku als je duizenden keren per dag hetzelfde wilt.

Cloud vs lokaal

Vermoedelijke eindstaat over 12 maanden: hybride. Voorverwerking lokaal, eindredactie in de cloud.

Thinking modes

Claude Opus 4.7 doet automatisch adaptive thinking: hij bepaalt zelf hoeveel "hardop denken" een taak vereist. In Claude Code kan je het ook handmatig sturen met thinking modes:

• Low: snel, weinig extra denktijd. Voor mailtjes, korte antwoorden.
• Medium: standaard voor de meeste taken.
• High: voor analyse en planning, meerdere stappen.
• Extra-high / Max: voor zware reasoning, complexe code, architectuur-beslissingen.

Hoe meer denktijd, hoe beter het antwoord, hoe meer tokens je verbruikt. Het is een knop die je leert kennen, niet iets om altijd op max te zetten. Een mailtje op extra-high is verspilling.

Skills (slash-commando's)

Een goede prompt schrijf je één keer, gebruik je honderd keer. Dat heet een skill. Je geeft hem een naam (/energie-leverancier, /product-toevoegen, /vergelijk) en daarachter zit de hele instructie.

Twee niveaus:

• Persoonlijke skills staan op jouw laptop, voor jouw werk.
• Team-skills staan in een gedeelde projectfolder, voor iedereen die met dat project werkt.

Een skill is geen geheime techniek. Het is een tekstbestand met de prompt die je anders elke keer opnieuw zou typen. De waarde zit in het ene keer goed nadenken, niet in techniek. In sessie 2 bouwen we de eerste.

Single source of truth

Niet een AI-concept maar een bedrijfs-fundament. ThePhoneLab heeft data verspreid over Lightspeed, Notion, Excel, bank-exports, Klaviyo, WeChat, leverancier-portals. Elke AI-toepassing die op die versnipperde basis bouwt, blijft los zand op een drassige bodem.

Een centrale database (zoals nu in opbouw is) is het fundament waar AI op gaat draaien. Zonder dat fundament kost elke vraag aan Claude veel context-werk en blijft de output beperkt. Met dat fundament kan je hem werkelijk laten kijken naar wat er bij ThePhoneLab speelt.

In de pilot raken we dit fundament aan zonder te willen herbouwen. In de doorstart wordt het hoofdpilaar.

Workflows en agents (n8n vs Claude Code)

Een workflow in n8n is een rij stappen die je handmatig aan elkaar koppelt: stap 1 zoek e-mails, stap 2 analyseer met ChatGPT, stap 3 schrijf nieuwe e-mail, stap 4 zet in draft. Elke stap apart configureren.

In Claude Code zeg je dit in één prompt: "check elke ochtend de laatste e-mail en zet 'm in draft". De agent doet zelf wat eerst los moest worden gekoppeld.

Wanneer welk:

• n8n blijft handig voor legacy-koppelingen of vaste integratie-paden waar betrouwbaarheid voor variatie gaat.
• Claude Code voor nieuw werk, voor experimenten, en voor alles waar je in één prompt iets nuttigs uit wil krijgen.

Maandrapportages, e-mail-triages, data-aggregaties: prima migratie-kandidaten van n8n naar Claude Code.

AI-luiheid

Het subtiele risico van AI-gebruik. Vraag je AI om je vijfjarenbudget op te stellen, krijg je een nette tabel. Maar als je vervolgens niet weet wat erin zit, leun je op iets wat eigenlijk een gok is, mooi verpakt.

Vuistregel uit sessie 1: alles wat operationeel en herhalend is, mag je automatiseren mits je het kan controleren. Maar al het strategische, alles wat richting bepaalt, blijft mensenwerk. AI mag de tabel maken; jij blijft door de tabel heen lopen.

Verificatie en vertrouwen

In sessie 1 was de eerlijke bekentenis: "ik lees het advies niet echt, omdat ik het niet vertrouw" (over een AI-recruitment-agent). Dat is geen tekortkoming van de bouwer; het is een ontwerpsignaal.

Een goede agent geeft niet alleen advies, maar laat ook zien op basis waarvan, met directe verwijzing naar de bron. Een advies zonder verificatie-loop blijft steriel hangen, ook als het inhoudelijk klopt. De vraag is dus niet "kan AI dit?" maar "kan AI dit zo doen dat ik er werkelijk op leun?".

Een prompt schrijf je om iets uit Claude te krijgen wat je daarna gebruikt. Drie patronen dekken het meeste werk. Wie meer wil: zie de templates-sectie voor frameworks en de skill-template.

De anatomie

Vier blokken. Mis je er één, dan gokt Claude de rest, en je krijgt middelmaat.

1. Rol: wie ben jij voor mij. "Je bent mijn financiële assistent bij ThePhoneLab."
2. Context: wat moet je weten om dit goed te doen. "Hieronder mijn boekhoud-export en de openstaande lijst."
3. Taak: wat is de concrete vraag.
4. Format: in welke vorm komt het terug. Lijst, tabel, korte conclusie.

Als drie van de vier elke keer hetzelfde zijn over meerdere prompts, horen ze in je CLAUDE.md, niet in elke prompt.

Patroon 1, Rol-Context-Taak

Je bent [rol]. Je werkt voor ThePhoneLab.

Hier is de context: [data, document, achtergrond].

Taak: [specifieke vraag].

Output: [tabel / bullets / kort antwoord / etc.].

Werkt voor verreweg de meeste taken. Als je twijfelt, begin hier.

Patroon 2, Few-shot

Twee voorbeelden zijn waardevoller dan twee alinea's instructie. Gebruik dit als toon, lengte of stijl gevoelig liggen.

Hieronder twee eerdere [outputs] die perfect waren. Schrijf in
exact dezelfde toon en lengte.

VOORBEELD 1:
[plak een goede output]

VOORBEELD 2:
[plak een goede output]

NU JIJ:
[de input voor de nieuwe output]

Patroon 3, Iteratie in dezelfde chat

De eerste output is zelden af. De tweede meestal beter. De derde vaak goed genoeg.

- Maak het korter, ongeveer een halve A4.
- Herschrijf met een directere toon.
- Geef me drie alternatieve openingszinnen.
- Geef de drie zwakste plekken in je eigen antwoord, en herschrijf die.

In dezelfde chat hoef je geen context te herhalen. Verwacht hooguit drie tot vijf rondes voor je een schoon resultaat hebt.

Wat je niet doet

• "Analyseer deze data eens." Te vaag. Wees specifiek over wat je terug wil.
• Tien taken in één prompt. Eén prompt is één taak.
• Een pagina context voor een one-liner-vraag, of andersom.
• Verwachten dat Claude vorige gesprekken onthoudt. Elke sessie is blanco, behalve wat in je CLAUDE.md staat.
• Bij de eerste output stoppen. Itereer.

Cheat in vier regels

1. Rol plus context plus taak plus format.
2. Herhalend werk hoort in CLAUDE.md, niet in elke prompt.
3. Als toon ertoe doet: voorbeeld erbij.
4. Niet goed? Itereer in dezelfde chat. Pas bij nieuwe taak nieuwe chat.

Frameworks die je voor jezelf gebruikt, niet om aan Claude door te geven. Vier korte stuks. Eén bepaalt waar je werk hoort, één bepaalt of een prompt af is, één maakt herhalend werk schaalbaar, één voorkomt dat je de verkeerde dingen automatiseert.

Het werk-bord (Delegate, Automate, Augment, Keep Human)

Het bord uit sessie 1. Vier kolommen, vul je werk in.

Vuistregel uit sessie 1: alles operationeel en herhalend mag, mits je het kan controleren. Alles strategisch of richting-bepalend blijft mensenwerk. AI mag de tabel maken, jij blijft door de tabel heen lopen.

Pak deze week elke ochtend één werk-item en bepaal in welke kolom het hoort. Dat is de hele oefening.

Skill-template (slash-commando)

Een skill is een tekstbestand met een prompt. Je geeft hem een naam en daarna typ je /naam plus de variabele input. Bestand staat in .claude/skills/[naam].md in je project-folder.

---
name: [naam zonder spaties, bv. product-toevoegen]
description: [één zin, wat doet deze skill]
---

[De prompt-instructies hier. Gebruik $ARGUMENTS voor variabele input
die je elke keer invult. Of [PLACEHOLDERS] voor specifieke velden.]

Voorbeeld:

Voeg het toestel $ARGUMENTS toe in Lightspeed.
Volg het patroon zoals we eerder bij vergelijkbare toestellen
hebben gedaan. Vraag mij om bevestiging voordat je iets schrijft.
Output als tabel: veld, voorgestelde waarde, bron.

Drie iteraties per skill is normaal: kale versie werkt half, voeg één regel toe, voeg nog een toe, daarna voorspelbaar bruikbaar.

Prompt-hygiene-checklist

Loop dit door voordat je een prompt verstuurt waar je echt iets mee wil:

1. Rol opgegeven? Zonder valt Claude terug op generiek.
2. Context meegestuurd? Anders gokt hij wat je bedoelt.
3. Taak specifiek? "Analyseer dit eens" is geen taak.
4. Format benoemd? Anders krijg je drie alinea's terwijl je drie bullets wilde.
5. Bron gevraagd waar Claude een feit noemt? Dan kan jij verifiëren.

Mis je er twee, krijg je middelmaat. Mis je er drie, krijg je iets wat eruit ziet als een goed antwoord maar het niet is.

Rode vlaggen, wanneer niet gebruiken

Niet inzetten zonder verificatie-stap, of helemaal niet:

• Strategisch werk dat richting bepaalt. Budget bouwen mag, budget opleveren niet zonder doorlopen.
• Beslissingen met gevolgen voor mensen. Recruitment-advies zonder verificatie-loop is steriel hangen.
• Harde feiten over jullie bedrijf zonder bron mee te sturen. Hij gokt plausibel.
• Klantdata via gratis ChatGPT in de browser. API met DPA, of lokaal op een Mac Mini.
• Agent direct autonoom. Altijd: read-only, dan met goedkeuring, dan pas zelfstandig.
• Externe communicatie zonder eindredactie. Toon en nuance verraden zich.

Als iets in deze lijst valt, denk niet "kan AI dit?" maar "kan AI dit zo doen dat ik er werkelijk op leun?". Als het antwoord nee is: niet automatiseren, of verificatie inbouwen.

Vragen die in sessie 1 op tafel kwamen, plus vragen die in de week erna logischerwijs opkomen. Geen volledigheidsstreven, wel dingen waarvan we weten dat ze opduiken zodra je echt aan de slag gaat.

Wat als mijn data lekt via Claude?

Bij de API van Anthropic of OpenAI wordt je data niet gebruikt voor training als je enterprise of gewoon de API afneemt. Wordt typisch 30 dagen bewaard voor abuse-detectie. Bij gratis ChatGPT in de webinterface: potentieel wel.

Voor klantdata van ThePhoneLab doen we óf API met een DPA, óf lokaal op de Mac Mini. Consumer-ChatGPT is uit de boot voor klantzaken.

Kan het model dingen onthouden tussen gesprekken?

Niet automatisch. Elk gesprek begint blanco. Wil je wel "geheugen", dan bouw je dat in, bijvoorbeeld door een Claude Project aan te maken met vaste instructies en context. In sessie 2 doen we dat per persoon.

Waarom is Claude duurder dan ChatGPT?

In consumenten­abonnementen zit weinig verschil. Op API-niveau varieert het. Claude Opus is duurder dan GPT-5 mini, maar Sonnet, wat jullie werkpaard wordt, is vergelijkbaar met GPT-5 standard. Voor jullie volume is het een fractie van wat een uur tot laat doorwerken kost.

Concreet: een Claude Pro-abonnement is 20 dollar per maand, Claude Max 200. Met de daglimieten van Max kun je hard door werken voor één persoon. Voor de hele MT-lijn maak je samen een afweging.

Wat als het model iets zegt dat hij niet mag zeggen, zoals schelden of iets discriminerends?

Frontiermodellen hebben veiligheidslagen ingebouwd. Het gebeurt zelden onbedoeld. Wél kan een model een slechte vertaling doen, een toon missen, iets onhandig zeggen. Vandaar: altijd nalezen voor klantcontact. De stagiair-vergelijking, slim, snel, maakt soms kinderachtige fouten.

We gebruiken Notion. Kan Claude al in onze Notion kijken?

Niet automatisch, nog niet vandaag. Wel kun je een specifieke Notion-pagina kopiëren naar het gesprek, en daar werkt hij perfect mee. Wat we in sessie 3 bouwen, en wat in de ijsberg zit, is de echte RAG-laag die Notion als bron gebruikt zonder copy-paste. Dat is het doorstart-werk.

Wordt dit Nederlands goed genoeg?

Ja. De topmodellen zijn uitstekend in Nederlands, inclusief toon, register en de subtiele dingen. Nederlands is getraind samen met Engels en in de praktijk niet merkbaar slechter. Let wel op: vakjargon uit jullie branche kan hij missen. Geef voorbeelden.

Is dit niet gewoon een hype die voorbijgaat?

Deels. Er wordt veel kapitaal verspild. Maar de onderliggende technologie is reëel. De sprong van 2023 naar 2026 is enorm. Net als internet in '99: de bubbel kan barsten, de technologie blijft. Vergelijk met e-mail in 1996, was toen ook hype. Wie er toen in stapte, had in 2005 een voorsprong die bleef.

Kan AI mijn mails voor mij beantwoorden?

Niet zoals je het bedoelt. Veel mails vereisen oordeel, context, of een persoonlijke toon die je AI kan laten missen zonder dat je het ziet. Wel kun je dit:

• Inkomende mail laten classificeren en samenvatten (vooral nuttig bij hoge inbox-volumes).
• Een conceptantwoord laten schrijven die jij in dertig seconden afmaakt.
• Standaard-antwoorden ("we hebben uw vraag ontvangen, we komen binnen X terug") volledig automatiseren.

Volledig automatisch antwoorden naar leveranciers, klanten of partners doe je niet zonder verificatie-stap. Het scheelt geen vijf minuten extra om de concept-mail te bekijken voor je verstuurt.

Hoe maak je zo'n agent?

Een agent is een prompt plus toegang tot tools (jouw e-mail, je Notion, een spreadsheet, een API). In Claude Code begin je met de meest beperkte toegang die de taak nog mogelijk maakt, en breidt uit als de agent betrouwbaar werkt. We bouwen er één in sessie 2.

Wat als ik 2-factor authenticatie heb staan op een systeem dat ik wil koppelen?

Dan kan een agent dat systeem niet zelfstandig benaderen via API of automation, en moet je ofwel: (a) een service-account aanmaken zonder 2FA voor de specifieke agent, (b) menselijke goedkeuring per actie houden, of (c) accepteren dat dit systeem niet automatisch wordt aangesproken. Dit is geen technische limitering om weg te werken, het is een veiligheidskeuze.

Welke taken automatiseer ik beter níet?

Strategisch werk en alles waar oordeel met gevolgen telt. Een vijfjarenbudget mag AI maken; jij blijft door de tabel heen lopen. Een ontslag-mail mag je nooit door een agent laten versturen. Een nieuwe leveranciers-deal valt af. Wat blijft: alle herhalend, controleerbaar, herstelbaar werk.

Wat als de context vol zit?

Bij Claude Sonnet en Opus is dat één miljoen tokens, ongeveer 2.500 pagina's tekst. Praktisch gebeurt dat zelden in één gesprek. Wel: een lange chat met veel feedback en kopieerwerk loopt op. Twee oplossingen: (a) start een nieuw gesprek en plak alleen de relevante context terug, (b) gebruik Claude Projects, dan blijft de context-knowledge gescheiden van de actieve chat.

Wat is het verschil tussen workflows en agents?

Een workflow is een vaste rij stappen, zoals in n8n: zoek mail, analyseer, schrijf, drafte. Elke stap zelf koppelen. Een agent doet hetzelfde in één prompt: "check elke ochtend mijn laatste mail en zet 'm in draft", en bedenkt de stappen zelf. Voor nieuw werk is een agent vaak handiger; voor vaste integratie-paden in productie blijft een workflow stabieler.

De kernconcepten uit sessie 2. Niet als naslag, wel om de denkstappen scherp te houden bij wat je deze week bouwt.

Claude Code, kort

Geen aparte AI. Onder de motorkap zit dezelfde Claude als in de browser, vooral Opus 4.7 voor zwaar werk, Sonnet 4.6 voor dagelijks gebruik, Haiku 4.5 voor snel en goedkoop. Wat anders is, is waar je hem aanroept: in een werkfolder op je laptop, niet in een browser-tab. Hij ziet de bestanden in die folder, kent je via CLAUDE.md, en kan met de juiste kaders uren werken aan één opdracht.

Wat dit betekent: geen "ik chat met AI", wel "ik heb een werkplek die mij kent". Die werkplek bouw je over de tijd op met CLAUDE.md, skills, connectors, en straks routines.

CLAUDE.md, jouw handshake

Eén markdown-bestandje dat Claude elke sessie inleest. Je profiel. Geldt globaal (overal) of per project (alleen in die folder).

Wat erin hoort:

• Wie je bent (naam, rol bij ThePhoneLab, dagelijks werk).
• Hoe je wilt dat hij klinkt (direct, Nederlands, geen jargon).
• Hoe hij werkt (eerst plannen, mag vragen stellen, wat hij nooit autonoom doet).
• Vaste bronnen en formats.

Vuistregel: schrijf je eerste versie, gebruik hem twee weken, kijk wat je miste, pas aan. Het is geen één-keer-bestand.

Skill, het herbruikbare bouwblok

Een markdown-bestandje met vijf onderdelen: rol, context, taak, output, regels. Roep op met een slash: /email-tov, /sales-update, /audit-check. Het demo-voorbeeld dat we in sessie 2 samen bouwden, /email-tov, laat het patroon zien: je plakt een mail, Claude schrijft een reply in jouw tone of voice en zet die als Gmail-draft op de juiste thread.

Een prompt is een losse vraag. Een skill is een terugkerende werkwijze. Een routine is wanneer die werkwijze vanzelf draait.

Drie ankerprincipes voor goede skills:

1. Context vergaren is het werk. Iedere skill die niet goed werkt heeft te weinig context. Voorbeelden, definities, eerder werk: stop het in de skill-folder.
2. Plan eerst, doe daarna, verifieer altijd. Voor grote taken: plan-mode in Claude Code. Voor elke taak: laat Claude eigen succescriteria opschrijven vóór de uitvoering.
3. Iteratie is normaal. Eerste versie werkt zelden meteen perfect. Drie rondes is gewoon.

Plan-mode, denk eerst diep na

Een toggle in Claude Code. Aan-zetten betekent: hij maakt eerst een plan, jij keurt het goed, hij voert pas uit. Voor elke taak die niet triviaal is, gebruik plan-mode. Voorkomt dat hij iets doet wat je niet bedoelde.

Een lange loop ziet er dan zo uit:

1. Denk eerst diep na. Wat moet eruit, welke context heb je nodig, welke criteria.
2. Doe pas dan. Context-vergaren en plannen is het echte werk, het uitvoeren is de staart.
3. Verifieer tegen criteria. Vooraf vastgelegd, niet achteraf goedgepraat.
4. Loop terug als het hapert. Drie rondes is normaal.

Subagents, parallel werk

Twee woorden in je prompt: gebruik subagents. Claude splitst zijn werk over parallelle helpers die tegelijk werken, vaak op goedkopere modellen. Voor parallelliseerbare taken (drie websites doorzoeken, tien CV's tegen één vacature, vijftien winkels samenvatten).

Wanneer wel: onderzoekstaken, audits op een lange lijst, bouwtaken met parallelle onderdelen. Wanneer niet: één mail draften, één Excel doorzoeken, een snelle vraag.

Connectors, de brug naar de buitenwereld

MCP-koppelingen met externe systemen. Voor ThePhoneLab:

• Kant-en-klaar: Google Workspace (Gmail, Drive, Sheets, Docs, Calendar), Notion, Microsoft 365, Slack.
• Niet kant-en-klaar: Lightspeed, Twinfield, Triliom, Klaviyo. API's bestaan, MCP-server moet zelf gebouwd of via Kian's shadow-database.
• 2FA: blokkeert directe API-koppeling. Service-account of API-key apart.

Onthoud de twee paden: jij doet de voorkant (welke skill, welke output, welke regels), Kian de infrastructuur (welke API, welke database, welke hosting).

Routines, scheduled tasks

Nieuwe Claude-feature. Schedule een skill op een vast tijdstip. Elke maandag 9 uur. Elke werkdag 8 uur. Output naar een vaste plek (Gmail-draft, Google Doc, Notion-pagina), niet "ergens in Claude blijven".

Eén regel: automatiseer pas wat je drie keer handmatig betrouwbaar hebt gekregen. Anders bouw je een mooie planner op een onbetrouwbare skill.

Vijf prompts die in sessie 2 hebben gewerkt of de daaropvolgende dagen handig zijn. Plak in Claude Code, pas variabelen aan, gebruik.

CLAUDE.md bootstrap (voor wie 'm opnieuw wil zetten)

In een lege folder, prompt:

Help me een goede CLAUDE.md schrijven die altijd geldt voor alles wat ik
met jou doe (op globaal niveau, niet voor één project).

Stel mij eerst de minimaal benodigde vragen. Bij elke vraag waar het
technisch wordt: stel hem zo dat ik 'm zonder developer-achtergrond kan
beantwoorden. Bij twijfel: skip ('m sla ik over en je laat de bijbehorende
regel weg).

Daarna laat je het plan zien voordat je het bestand wegschrijft. Pas als
ik akkoord geef, opslaan op de juiste plek.

Skill van een werkende chat maken

Als je net handmatig een taak in een chat hebt afgewerkt en je denkt "dit ga ik nog vaker doen":

Analyseer wat we in deze chat hebben gedaan. Maak hier een skill van met de
naam /<voorbeeld-naam>. De skill moet:

- de stappen die ik volgde overnemen
- mijn voorbeeld-input gebruiken als referentie
- de regels respecteren die ik tussendoor noemde
- ergens een output produceren die ik kan checken

Schrijf eerst het plan voor de skill (rol, context, taak, output, regels).
Pas als ik akkoord geef, sla je het skill-bestand op.

Plan-mode voor een grote taak

Vóór je iets groots aanvliegt:

Ik wil dat je <taak in 1-2 zinnen> gaat doen. Voor je begint:

1. Denk eerst diep na. Welke context heb je nodig. Welke succescriteria
   gelden. Hoe weet je straks of het is gelukt.
2. Stel mij minimaal nodige vragen tot je 100% zeker weet wat ik wil.
3. Maak dan een plan dat ik kan goedkeuren.
4. Pas na akkoord voer je uit, en verifieer je achteraf tegen de criteria
   die je vooraf hebt opgesteld.

Gebruik subagents als de taak parallel kan worden gedaan.

Subagents activeren

Twee woorden, geen onderhoud:

<je normale prompt>

Gebruik subagents.

Werkt voor parallelliseerbare taken (audits op een lijst, onderzoek over meerdere bronnen, bouwwerk met onafhankelijke onderdelen).

MCP-connector test-prompts

Notion:

Lees mijn ThePhoneLab-database "<naam>" en geef me de drie items met de
langst-open status. Per item: titel, eigenaar, status, datum. Geen
samenvatting van de hele database, alleen die drie.

Gmail:

Pak de mails van vandaag uit mijn inbox die ik nog niet heb beantwoord.
Per mail: van wie, kort onderwerp, voorgestelde reactie-prioriteit (hoog,
normaal, info-only). Geen drafts schrijven, alleen overzicht.

Google Drive:

Zoek het meest recente verslag van de <type> meeting in mijn Drive. Vat
samen in maximaal vijf actiepunten. Per actiepunt: wie, wanneer, wat
verwacht. Skip alles dat puur informatief was.

Twee templates die je kan kopieren en aanpassen. Eén voor je globale CLAUDE.md, één voor een skill.

CLAUDE.md, globaal niveau

Plak in ~/.claude/CLAUDE.md (Mac/Linux) of %USERPROFILE%/.claude/CLAUDE.md (Windows). Pas namen, rollen, regels aan op jouw situatie.

# Globale CLAUDE.md

## Wie ik ben

Ik ben <naam>, <rol> bij ThePhoneLab. Mijn dagelijks werk: <een of twee
zinnen, concreet, geen rol-titel-jargon. Bijvoorbeeld "Ik werk dagelijks
met inkooporders en China-leveranciers, gebruik Lightspeed en Excel,
combineer voorraad-data handmatig uit twee bronnen.">

## Hoe ik wil dat je klinkt

- Nederlands, met techniek-termen in het Engels (skill, prompt, MCP).
- Direct, beknopt. Geen "Natuurlijk!" of "Geweldig!" als opener.
- Geen corporate-jargon, geen hype-woorden.
- Als ik kort vraag, krijg ik kort antwoord. Geen vervolgvragen tenzij
  echt nodig.

## Hoe je werkt

- Voor elke taak die niet triviaal is: denk eerst diep na, maak een plan,
  stel mij vragen tot je 100% zeker weet wat ik wil. Pas dan uitvoeren.
- Verifieer je eigen werk tegen criteria die je vooraf hebt opgesteld.
- Twijfel ergens? Stop, vraag. Niet gokken.

## Wat je nooit autonoom mag doen

- Mails versturen. Wel: drafts schrijven, ik klik op verzend.
- Data wijzigen in productiesystemen. Wel: kijken, samenvatten, suggesties.
- Geld uitgeven, contracten ondertekenen, API-keys aanmaken op
  productie-accounts.

## Mijn voorkeuren

- Output in markdown waar mogelijk.
- Code in code-blokken met taal-aanduiding.
- Lange tekst in genummerde alinea's, niet in één blok.
- Tabellen alleen als ze echt overzicht geven.

## Vaste bronnen

<eventueel: paden naar folders, bestanden die je vaak gebruikt, kennis-
folders die altijd geldig zijn>

Skill, basismatige structuur

Plak in ~/.claude/skills/<naam>.md (of laat Claude het bestand zelf maken op de juiste plek). Vervang <...> met de echte tekst.

# /<naam>

## Rol

<Wat Claude in dit scenario IS. Bijvoorbeeld "Schrijver van zakelijke
e-mails in mijn tone of voice met Gmail als kanaal.">

## Context

<Wat hij moet weten om dit goed te doen. Wijs naar voorbeelden, definities,
relaties. Bijvoorbeeld:>

- Mijn schrijfstijl: zie `examples/` folder, vijf e-mails die ik recent zelf
  heb geschreven.
- Onze huisstijl: zie `huisstijl.md`.
- Welke partners we hebben: zie `contacten.md`.

## Taak

<Wat hij precies moet uitvoeren, stap voor stap. Bijvoorbeeld:>

1. Lees de mail die ik in chat plak of de thread waar ik naar verwijs.
2. Bepaal het type reactie (informeel, formeel, escalatie, follow-up).
3. Schrijf een reply in mijn tone of voice, lengte aangepast aan de input.
4. Zet de draft in Gmail op de juiste thread. Niet versturen.
5. Geef mij in de chat een korte samenvatting: van wie, type reactie,
   waar ik op moet letten.

## Output

<Hoe het resultaat eruit moet zien. Bijvoorbeeld:>

- Gmail-draft op de juiste thread, klaar voor mijn check + verzenden.
- Chat-samenvatting in drie regels.
- Als je twijfelt over toon of feiten, niet drafen, wel vragen.

## Regels

<Wat wel en wat niet. Bijvoorbeeld:>

- Mag Gmail-connector gebruiken, alleen voor draften. Niet voor versturen.
- Mag andere bestanden in de project-folder lezen om context op te halen.
- Mag NIET in andere mailboxen kijken, ook niet shared.
- Bij gebrek aan context: stop, vraag mij.
- Geen aannames over personen die ik niet eerder heb genoemd.

Beide templates zijn een vertrekpunt, niet een eindpunt. Pas aan op wat in jouw werk echt herhalend voorkomt.

Vragen die in sessie 2 op tafel kwamen of in de week erna voorspelbaar opkomen. Geen volledigheid, wel de dingen die echt verschil maken als je ze weet.

Wat is het verschil tussen Claude Code en Claude.ai?

Onder de motorkap dezelfde AI. Het verschil zit in waar je hem aanroept.

• Claude.ai (browser of desktop-app): snelle chats, ad-hoc vragen, projecten met kennis en custom instructions. Geheugen leeft in je account.
• Claude Code (terminal of in Claude-app): lokaal in een werkfolder op je laptop. Ziet je bestanden, kent je via CLAUDE.md, kan uren doorwerken aan grote taken. Geheugen leeft op je harde schijf.

Job's skills uit sessie 2 leven in Claude Code. Een snelle "vat dit document samen" doe je gerust in Claude.ai. Skills die je terugkomende werk versnellen, horen in Claude Code.

Kan ik een skill in Claude.ai gebruiken in Claude Code (of andersom)?

Nee. Skills in Claude.ai (Cowork) leven in je account, in de cloud. Skills in Claude Code leven op je laptop, in een folder. Ze zijn niet onderling portable. Wel kun je de markdown-tekst van een skill kopieren en in de andere plakken, maar dan is het een handmatige migratie.

Voor terugkomende, eigen werk: kies Claude Code. Voor ad-hoc of als je vanaf iemand anders zijn laptop wil werken: Claude.ai.

Claude stelde technische vragen die ik niet begreep. Wat doe ik?

Bij het opzetten van je CLAUDE.md vroeg Claude over package-managers, test-frameworks en scaffolding. Voor niet-developers is dat onnodig.

Wat je doet:

• skip typen slaat de vraag over.
• Of antwoorden: "Ik snap deze vraag niet, vraag het anders" of "Ik ben geen developer, deze regel mag eruit".

Het is jouw CLAUDE.md. Niet die van Claude.

Hoe weet ik welke skill ik moet bouwen?

Drie selectiecriteria:

1. Herhalend. Doe je dit minstens wekelijks?
2. Voorspelbaar genoeg. Zou je het in een paar regels aan een collega kunnen uitleggen?
3. Echt jouw werk. Geen oefenvoorbeeld, iets dat toch al op je bord stond.

Pak het prikbord uit sessie 1 erbij. Items in de kolommen Augment en Automate zijn de beste kandidaten. Items in Delegate horen niet eens door jou gedaan te worden, en in Keep Human hoort mensenwerk te blijven.

Mijn skill werkt niet meteen. Wat doe ik fout?

Niets fouts. Drie rondes iteratie is gewoon. Het patroon:

1. Test op een echt voorbeeld.
2. Kijk wat klopt, kijk wat raar is.
3. Pas één ding aan in de skill (rol, context, of regel).
4. Test opnieuw.

Negen van de tien keer is het probleem: te weinig context. Niet de prompt, niet de skill-structuur. Voeg voorbeelden, definities, of regels toe en test opnieuw.

Waarom moet ik Lightspeed niet zelf koppelen?

Lightspeed heeft een API maar geen kant-en-klare MCP-connector. Wie het zelf doet, moet:

• Een MCP-server bouwen die met de API praat.
• Die ergens hosten (online server).
• 2FA en API-keys correct configureren.

Dat is werk voor een dag of meer, en Kian doet dit beter en sneller. Hij bouwt een shadow-database die het volledige TPL-systeem ontkoppelt van API-rate-limits.

Het patroon: jij de voorkant (welke skill, welke output, welke regels), Kian de infrastructuur. Daarmee verlies je geen middag aan technische frictie die structureel niet voor jou is.

Wat als ik vastloop in de week tussen sessies?

Bellen of WhatsApp. Niet "ik probeer nog een paar uur en dan vraag ik". Een knoop die in 20 minuten samen op te lossen is, mag geen halve week kosten. Dat is letterlijk de afspraak.

Wat is een subagent en wanneer gebruik ik er een?

Een subagent is een parallelle helper die Claude inzet voor een deel van een grotere taak. Hoe inzetten: twee woorden in je prompt: gebruik subagents.

Wanneer wel:

• Audit op een lange lijst (tien CV's tegen één vacature).
• Onderzoek over meerdere bronnen (drie websites, vijf documenten).
• Bouwtaak met onafhankelijke onderdelen.

Wanneer niet:

• Een mail draften.
• Een korte Excel doorzoeken.
• Eén skill aanroepen.

Voor dagelijks werk: niet nodig. Voor zware taken die op delen kunnen worden gesplitst: wel.

Wat is een routine en hoe verschilt het van een skill?

• Skill: een markdown-bestand met instructies. Roept op met /naam. Doet één ding, herhaalbaar.
• Routine: een geplande uitvoering van een skill. Draait op een tijdstip zonder dat jij hem aanroept. Output naar een vaste plek (Gmail, Doc, Notion).

Routine pas zetten als de skill drie keer handmatig betrouwbaar heeft gedraaid. Anders bouw je een mooie planner op een onbetrouwbare skill.

Links die in sessie 2 langskwamen of die daarna nuttig zijn als je verder wilt graven. Geen volledigheid, wel een vertrekpunt.

Officiele Anthropic-bronnen

• Claude Code documentatie, het officiele handboek met installatie, configuratie en alle commando's. Bookmark.
• Skills overview, hoe Anthropic zelf het skill-concept uitlegt.
• Extend Claude with skills, wat skills technisch zijn en hoe je ze opzet binnen Claude Code.
• Subagents docs, wanneer en hoe je subagents inzet.
• Model Context Protocol, het open protocol dat alle connectoren mogelijk maakt.
• Anthropic Console, de developer-dashboard voor API-keys, usage-monitoring, en de Workbench om prompts te testen. Niet nodig voor dagelijks Claude Code-gebruik, wel nodig zodra je eigen MCP-servers of API-integraties gaat opzetten.
• Anthropic skills repository (GitHub), de officiele skill-collectie van Anthropic zelf. Voorbeelden voor documents, design, MCP-builder, en meer.

Skill-marketplaces

Naast wat je zelf schrijft staat er online veel klaar. Voor je iets vanaf nul bouwt, kijken of iemand het al heeft gedeeld.

• skills.sh, browsable directory van community-skills met one-command install. Sterk vertrekpunt.
• Claude Skills Hub (claudeskills.info), 140+ gratis open source skills. Goed startpunt om te zien wat anderen bouwen.
• Claude Marketplaces directory, grootste directory met 4.200+ skills, categorieen, en one-command install.
• Awesome Claude Skills (GitHub), curated lijst van handige skills en tools.

MCP-servers en integraties

• n8n MCP-server, n8n's eigen MCP-implementatie. Voor wie n8n al gebruikt is dit de natuurlijke brug naar Claude.
• Notion MCP, officiele docs, hoe je Notion koppelt zodat Claude direct in jullie workspace kan lezen en schrijven.
• Google Workspace connector, Gmail, Drive, Sheets, Docs, Calendar. Vijf minuten setup.
• Microsoft 365 connector, Outlook, Excel, Word, SharePoint. Voor wie de MS-stack gebruikt.
• MCP servers directory (modelcontextprotocol.io), overzicht van publieke MCP-servers die je kan koppelen.

Tools die langskwamen in sessie 2

• Wispr Flow, de voice-to-text-app die Job, Boris en Thomas in de zaal gebruikten. Werkt op Mac, Windows, iOS, Android. Eerste 14 dagen gratis. Cloud-verwerking.
• Onit Dictate, gratis, lokaal alternatief voor Wispr Flow. Draait helemaal op je Mac, je spraak verlaat je apparaat niet. Wat Thomas zelf gebruikt voor privacy-gevoelig werk.
• Homebrew, de package-manager voor Mac die we gebruikten voor de Claude Code-install.
• Git, installatie-pagina, voor Windows-gebruikers de losse installer; op Mac komt het mee via Homebrew of Xcode Command Line Tools.

Diepgaander lezen

• Simon Willison, notes on Claude Code, praktische observaties van een ontwikkelaar die het tool dagelijks gebruikt. Niet voor het MT zelf, wel sterk voor wie technisch dieper wil.
• Anthropic Academy, Build with Claude, gestructureerde lessen over prompting, agents en het Claude-ecosysteem.

Bundeling van de "verder lezen"-secties uit de whitepapers. Beschikbare bronnen groeien mee met het traject.

Uit sessie 1, AI fundamenten

• Anthropic: Claude prompting best practices, het praktische handboek, geschreven door de makers. Voor iedereen die serieus wil prompten.
• OpenAI: Why language models hallucinate, lezenswaardig onderzoeksstuk dat de oorzaken dieper uitwerkt dan wij kunnen.
• AWS: What is Retrieval-Augmented Generation?, heldere technische uitleg van RAG voor wie de architectuur wil begrijpen voor we hem bouwen.

Uit sessie 2, werken met Claude Code

• Claude Code documentatie, het officiele handboek met installatie, configuratie en alle commando's.
• Skills overview, hoe Anthropic zelf het skill-concept uitlegt.
• Subagents docs, wanneer en hoe je subagents inzet.
• Model Context Protocol, het open protocol achter alle connectoren.
• Anthropic Console, API-keys, usage-monitoring, Workbench.
• skills.sh, browsable directory van community-skills met one-command install.
• Claude Skills Hub (claudeskills.info), 140+ gratis open source skills.
• n8n MCP-server, brug tussen n8n en Claude.
• Wispr Flow, voice-to-text-app die in sessie 2 werd gedeeld (cloud).
• Onit Dictate, gratis lokaal alternatief voor Wispr Flow (on-device).
• Simon Willison, Claude Code notes, praktische observaties uit dagelijks gebruik.

Volledige lijst per sessie staat in de kennisbank onder die sessie.

Uit sessies 3 en 4

Wordt aangevuld zodra de bijbehorende sessies zijn geweest.