Enkele prompt vs agent-workflow: leer wanneer één instructie genoeg is en wanneer je werk moet opsplitsen in plannen, coderen, testen en refactoren.
Een enkele prompt is één grote instructie aan het model waarin je direct het volledige resultaat vraagt. Je beschrijft het doel, beperkingen en het format, en verwacht een compleet antwoord: een plan, code, tekst of een oplossing.
Een workflow (vaak agent-workflow genoemd) splitst hetzelfde werk in kleinere stappen. De ene stap plant, een andere schrijft de code, weer een andere controleert en een volgende refactort of verhelpt problemen. Het werk wordt nog steeds door AI gedaan, maar in fasen zodat je kunt reviewen en bijsturen tijdens het proces.
De echte keuze gaat niet over "betere AI" maar over de afweging tussen snelheid, betrouwbaarheid en controle.
Een one-shot prompt is meestal het snelst. Het past goed wanneer je het resultaat snel kunt beoordelen en de kosten van een kleine fout laag zijn. Als het iets mist, voer je het opnieuw uit met een duidelijkere instructie.
Een gefaseerde workflow is per run trager, maar wint vaak wanneer fouten duur of moeilijk te ontdekken zijn. Het opdelen van het werk maakt het makkelijker om gaten te vinden, aannames te bevestigen en de output consistent met je regels te houden.
Een eenvoudige vergelijking:
Dit is vooral belangrijk voor builders en teams die features uitrollen. Als je productcode schrijft, een database wijzigt of met auth en betalingen werkt, is de extra verificatie van een workflow meestal de moeite waard.
Als je een vibe-coding platform gebruikt zoals Koder.ai (koder.ai), wordt deze splitsing praktisch: je kunt eerst plannen, wijzigingen genereren in React en Go en daarna een gerichte review of refactor doen voordat je exporteert of deployt.
Een enkele prompt is het snelste als de klus klein is, de regels duidelijk en je snel kunt beoordelen of de output goed is.
Het werkt uitstekend wanneer je één net resultaat wilt, geen proces. Denk aan een "solide concept met kleine aanpassingen"—waar fouten goedkoop zijn.
Goede gevallen zijn korte schrijftaken (een e-mail, een producttekst, een vergaderverslag), kleine idee-generatie taken (naamideeën, een handvol testgevallen voor één functie, FAQ-vragen) of teksttransformaties (herschrijven, samenvatten, toon aanpassen). Het werkt ook voor kleine codefragmenten die je snel kunt overzien, zoals een regex of een klein hulpprogramma.
Een one-shot prompt werkt ook wanneer je de volledige context direct kunt geven: de inputs, het vereiste format en een of twee voorbeelden. Het model hoeft dan niet te raden.
Waar het faalt is ook voorspelbaar. Eén grote instructie kan aannames verbergen: welke types zijn toegestaan, wat te doen bij fouten, wat "veilig" betekent, wanneer iets als "klaar" telt. Het kan randgevallen missen omdat het alles tegelijk probeert te voldoen. En als het resultaat verkeerd is, is het lastiger te debuggen omdat je niet weet welk deel van de instructie de fout veroorzaakte.
Je overbelast een enkele prompt waarschijnlijk als je blijft toevoegen met "ook nog" of "vergeet niet", als de output zorgvuldig getest moet worden (niet alleen gelezen), of als je jezelf meerdere keren een herschrijving ziet vragen.
Als praktisch voorbeeld: vragen om "een React loginpagina" is vaak prima in één prompt. Vragen om "een loginpagina met validatie, rate limiting, toegankelijkheid, tests en een rollback-plan" is een teken dat je gescheiden stappen of rollen wilt.
Een workflow is meestal beter wanneer je niet alleen een antwoord nodig hebt, maar werk dat je kunt vertrouwen. Als de taak meerdere bewegende delen heeft, kan een one-shot prompt intentie vervagen en fouten verbergen tot het eind.
Het is het sterkst wanneer het resultaat correct, consistent en gemakkelijk te reviewen moet zijn. Het opdelen in kleinere rollen maakt helderder wat "klaar" betekent per stap, zodat je problemen vroeg kunt opvangen in plaats van alles later te herschrijven.
Elke stap heeft een kleiner doel, zodat de AI zich kan focussen. Je krijgt ook checkpoints die makkelijk te scannen zijn.
Een simpel voorbeeld: je wilt "iemand uitnodigen" toevoegen aan een app. Planning dwingt beslissingen af (wie mag uitnodigen, e-mailregels, wat gebeurt er als de gebruiker al bestaat). Bouwen implementeert het. Testen verifieert permissies en foutgevallen. Refactoren maakt de code leesbaar voor de volgende wijziging.
Een workflow vereist meer stappen, maar meestal minder herwerk. Je besteedt wat meer tijd upfront aan duidelijkheid en checks, en je wint tijd terug die je anders kwijt zou zijn aan het achtervolgen van bugs.
Tools die planning en veilige checkpoints ondersteunen, maken dit lichter. Bijvoorbeeld, Koder.ai bevat een planning-modus en snapshots/rollback, waarmee je wijzigingen in fasen kunt reviewen en snel kunt herstellen als er iets misgaat.
Begin niet met het gereedschap. Begin met de vorm van de taak. Deze factoren vertellen je meestal wat het minste pijn geeft.
Complexiteit is hoeveel bewegende delen je hebt: schermen, staten, integraties, randgevallen en "als dit, dan dat" regels. Als de eisen tijdens de taak blijven veranderen, neemt de moeilijkheid toe omdat je ook revisies beheert.
Een enkele prompt werkt het beste wanneer de taak beperkt en stabiel is. Een workflow verdient zijn plek wanneer je eerst moet plannen, daarna implementeren en dan corrigeren.
Risico is wat er gebeurt als het resultaat fout is: geld, veiligheid, gebruikersdata, uptime en reputatie. Verificatie is hoe makkelijk je kunt aantonen dat de output klopt.
Hoog risico gecombineerd met moeilijke verificatie is het sterkste signaal om werk op te splitsen.
Als je het resultaat in minuten kunt controleren (een korte e-mail, een slogan, een kleine helperfunctie), is één prompt vaak genoeg. Als je tests, review of zorgvuldige redenering nodig hebt, is een multi-step flow veiliger.
Een simpele manier om te beslissen:
Het genereren van een eenvoudige "wachtwoord-reset" e-mail is laag risico en makkelijk te verifiëren. Een wachtwoord-reset-feature bouwen is iets anders: token-expiratie, rate limits, audit logging en randgevallen zijn belangrijk.
Begin met het concreet maken van "klaar", en kijk dan hoeveel onzekerheid overblijft.
Schrijf het doel in één zin en beschrijf wat "klaar" betekent (een bestand, een UI-scherm, een test die slaagt).
Maak een lijst met inputs en beperkingen. Inputs zijn wat je al hebt (notities, API-docs, voorbeelddata). Beperkingen zijn wat je niet kunt veranderen (deadline, stack, toon, privacyregels). Voeg een paar non-doelen toe zodat het model niet afdwaalt.
Kies de aanpak. Als het klein, laag risico en makkelijk te verifiëren is door inspectie, probeer één prompt. Als het meerdere onderdelen omvat (datawijzigingen, randgevallen, tests), split het in fases.
Voer een kleine eerste run uit. Vraag om de minimaal bruikbare slice, en breid dan uit. Eerst alleen de "happy path", daarna validatie en fouten.
Voeg checks toe voordat je het vertrouwt. Definieer acceptatiecriteria en eis bewijs: tests, voorbeeld input/output of een kort handmatig testplan.
Voorbeeld: "Voeg een instellingen-toggle toe" aan een webapp. Als het alleen wording en lay-out is, is één prompt vaak genoeg. Als het databasewijzigingen, API-updates en UI-state nodig heeft, is een gefaseerde workflow veiliger.
Als je in Koder.ai werkt, sluit dit aan: overeenstemming over scope in planning-modus, implementeren in kleine stappen (React, Go, PostgreSQL), en verifiëren. Snapshots en rollback helpen bij experimenteren zonder voortgang te verliezen.
Een gewoonte die slechte overdrachten voorkomt: voordat je het eindresultaat accepteert, eis een korte checklist zoals "Wat is er veranderd?", "Hoe test ik het?" en "Wat kan er stukgaan?"
Een multi-role aanpak is geen bureaucratie. Het scheidt soorten denken die vaak door elkaar gehaald worden.
Een praktische set rollen:
Voorbeeld: "Gebruikers kunnen hun profielfoto bijwerken." De Planner bevestigt toegestane bestandstypes, limieten voor bestandsgrootte, waar het getoond wordt en wat er gebeurt bij een mislukte upload. De Coder implementeert de upload en slaat de URL op. De Tester controleert te grote bestanden, ongeldige formaten en netwerkfouten. De Refactorer haalt herhaalde logica weg en maakt foutmeldingen consistent.
Stel: je hebt een boekingsformulier dat naam, e-mail, datum en notities verzamelt. Na versturen ziet de gebruiker een bevestiging. Een admin-pagina toont een lijst met boekingen.
Een enkele prompt levert vaak de happy path snel: een formuliercomponent, een POST-endpoint en een admin-tabel. Het lijkt af totdat iemand het daadwerkelijk gebruikt.
Wat meestal ontbreekt is het saaie werk dat de feature echt maakt: validatie (slechte e-mails, ontbrekende datum, datum in het verleden), foutstaten (time-outs, serverfouten, dubbel indienen), lege staten (nog geen boekingen), basisveiligheid (wie kan de admin-lijst zien) en data-details (timezone, datumformat, trimmen van input).
Je kunt dit met opvolgende prompts herstellen, maar vaak reageer je op problemen in plaats van ze te voorkomen.
Splits het werk nu in rollen: plan, bouw, test, refactor.
Het plan stelt veldregels, admin-toegang, randgevallen en een duidelijke definitie van klaar vast. De bouw implementeert de React-form en het Go-endpoint met PostgreSQL. De test stap probeert slechte inputs en verifieert de adminlijst bij een lege tabel. De refactor stap maakt namen netter en verwijdert duplicatie.
Stel de producteigenaar vraagt daarna: "Voeg een dropdown voor servicetype toe en stuur een bevestigingsmail." In een one-shot flow plak je misschien snel een veld erbij en vergeet database of validatie bij te werken. In een gefaseerde flow update je eerst het plan en raakt elke stap alleen de onderdelen die erbij horen, zodat de wijziging netjes landt.
De meest voorkomende fout is proberen alles in één instructie te persen: plan, schrijf code, test, fix en leg uit. Het model doet vaak sommige delen goed en poeht de rest, en je merkt het pas als je het draait.
Een andere valkuil is een vage definitie van klaar. Als "maak het beter" het doel is, kun je in eindeloze revisies belanden waarbij elke wijziging nieuw werk creëert. Duidelijke acceptatiecriteria veranderen vaagheid in concrete checks.
Fouten die het meeste herwerk veroorzaken:
Een concreet voorbeeld: je vraagt om een "loginpagina met validatie" en krijgt een nette React UI, maar geen duidelijke regels voor wachtwoordlengte, foutmeldingen of wat als succes telt. Als je daarna toevoegt "ook rate limiting" zonder het plan bij te werken, krijg je waarschijnlijk mismatch tussen UI en backend.
Als je Koder.ai gebruikt, behandel planning-modus, codegeneratie en testen als aparte checkpoints. Snapshots en rollback helpen, maar vervangen geen heldere criteria en vroege verificatie.
Beantwoord een paar praktische vragen voordat je een aanpak kiest. Dit voorkomt de klassieke fout: de snelle optie kiezen en daarna meer tijd kwijt zijn met fixen dan je aan planning zou hebben besteed.
Als je op de meeste eerste vragen "ja" kunt antwoorden, is één prompt vaak genoeg. Als je op de meeste laatste vragen "ja" antwoordt, bespaart een workflow meestal tijd.
Als je niet zeker bent over verificatie, beschouw dat als een waarschuwing. Taken die "moeilijk te verifiëren" zijn (prijslogica, permissies, migraties, randgevallen) profiteren meestal van gescheiden stappen: plan, bouw, test, refactor.
Een eenvoudige truc: als je geen twee of drie duidelijke acceptatiecriteria kunt schrijven, schrijf die eerst. Kies dan de lichtste aanpak die je nog steeds laat bevestigen dat het werkt.
Workflows voelen traag als ze proberen het hele probleem in één marathon op te lossen. Houd het snel door elke stap te laten verdienen wat het oplevert: plan net genoeg, bouw in kleine stukjes en verifieer onderweg.
Begin met een dunne slice. Plan alleen het eerste gebruikersverhaal dat zichtbare waarde creëert, zoals "gebruiker kan een notitie opslaan", niet "notitie-app met tags, zoekfunctie, delen en offline modus".
Voeg vroeg guardrails toe zodat je geen herwerk betaalt. Simpele beperkingen zoals naamgevingsregels, verwachte foutafhandeling en "geen breaking changes aan bestaande endpoints" houden het werk op koers.
Lichtgewicht regels die vaart houden:
Veilige punten zijn belangrijker dan perfecte prompts. Als een refactor misloopt, is terugdraaien sneller dan discussiëren over wat de agent "bedoelde".
Complexiteit en risico horen de keuze te bepalen, niet voorkeur. Als de taak klein, laag risico en makkelijk te beoordelen is, wint één prompt meestal. Als het werk iets kan breken, gebruikers raakt of bewijs nodig heeft, loont het om stappen te scheiden.
Een goed uitgangspunt: gebruik één prompt voor drafts en verkenning, en gebruik rollen wanneer je wilt uitrollen. Drafts zijn outlines, ruwe teksten, snelle ideeën en wegwerpprototypes. Uitrol omvat wijzigingen aan auth, betalingen, datamigraties, betrouwbaarheid of alles wat je gaat onderhouden.
Een klein experiment om deze week te proberen:
Houd de scope klein zodat je de workflow leert, niet tegen de workload vecht. "Voeg een zoekfilter aan een lijst toe" is een betere test dan "bouw de hele lijstpagina".
Als je al in Koder.ai werkt, gebruik planning-modus voor de planpass, neem snapshots als checkpoints en rol terug bij mislukte experimenten. Houd je resultaat bij en exporteer de broncode als je verder wilt in je gebruikelijke tools.
Na het experiment, stel twee vragen: heb je problemen eerder gevonden en voelde je je zekerder om te releasen? Als ja, behoud de rollen voor soortgelijke taken. Zo niet, ga terug naar één prompt en bewaar de structuur voor hogere-risico taken.
Gebruik een enkele prompt wanneer de taak klein is, de regels helder zijn en je het resultaat doorlezen snel kunt verifiëren.
Goede voorbeelden:
Kies een workflow als fouten duur zijn of pas later moeilijk zichtbaar worden.
Het past beter bij:
Snelheid komt van minder rondes, maar betrouwbaarheid van checkpoints.
Een praktische vuistregel: als je verwacht dat je de one-shot prompt twee of drie keer moet herhalen om hem goed te krijgen, is een workflow vaak uiteindelijk sneller omdat je minder herwerk hebt.
Let op signalen dat de prompt te veel doet:
Schrijf 2–5 acceptatiecriteria die je kunt afvinken.
Voorbeelden:
Als je de criteria niet helder kunt formuleren, doe eerst een planningstap.
Een lichtgewicht standaardworkflow is:
Dit houdt elke stap gefocust en makkelijker te reviewen.
Plan eerst de happy path en voeg daarna de meest waarschijnlijke fouten toe.
Typische faalgevallen:
Workflows helpen omdat je deze expliciet test in plaats van erop te hopen dat ze gedekt zijn.
Gebruik dezelfde complexiteit/risico-vragen, maar houd de output klein.
Een goede aanpak:
Zo heb je vroeg snelheid en controle vóór release.
Ja. Platforms zoals Koder.ai maken de workflow praktisch omdat je kunt:
Het belangrijkste voordeel is veiliger itereren, niet alleen snellere generatie.
Houd het lean:
Het doel is minder late verrassingen, niet een lang proces.
