09 okt 2025·8 min
Hoe AI vage prompts omzet in productieklare architecturen
Ontdek hoe AI vage prompts kan omzetten in productieklare architecturen: eisen afbakenen, aannames blootleggen, afwegingen in kaart brengen en ontwerpen valideren.
Ontdek hoe AI vage prompts kan omzetten in productieklare architecturen: eisen afbakenen, aannames blootleggen, afwegingen in kaart brengen en ontwerpen valideren.
Een “vage prompt” is de gebruikelijke start omdat de meeste ideeën als intentie beginnen, niet als specificatie: “Bouw een klantenportaal”, “Voeg AI-zoekfunctie toe”, of “Stream events in realtime.” Mensen weten welk resultaat ze willen, maar nog niet de grenzen, risico's of technische keuzes die het haalbaar maken.
“Prompt to architecture” is de werkstroom om die intentie om te zetten in een samenhangend plan: wat je bouwt, hoe de onderdelen passen, waar data stroomt en wat waar moet zijn zodat het in productie werkt.
Productieklare betekent niet “er zijn diagrammen.” Het betekent dat het ontwerp expliciet ingaat op:
AI is sterk in het versnellen van vroeg denkwerk: het genereren van kandidaat-architecturen, het voorstellen van gangbare patronen (queues, caches, service boundaries), het aan het licht brengen van missende niet-functionele eisen, en het opstellen van interfacecontracten of checklists.
AI kan misleiden wanneer het zelfverzekerd klinkt over specifics die het niet kan verifiëren: technologieën kiezen zonder context, operationele complexiteit onderschatten, of constraints overslaan die alleen jouw organisatie kent (compliance, bestaande platforms, teamvaardigheden). Behandel outputs als voorstellen om te bevragen, niet als kant-en-klare antwoorden.
Dit artikel behandelt een praktische, herhaalbare workflow om van prompt → requirements → aannames → opties → beslissingen te komen, met afwegingen die je kunt traceren.
Het vervangt geen domeinkennis, gedetailleerde sizing of een security review — en het doet niet alsof er één “juiste” architectuur is voor elke prompt.
Een vage prompt mengt vaak doelen (“bouw een dashboard”), oplossingen (“gebruik microservices”) en meningen (“maak het snel”). Voordat je componenten schetst, heb je een probleemstelling nodig die specifiek genoeg is om te testen en over te discussiëren.
Schrijf één of twee zinnen die de primaire gebruiker benoemen, de taak die die gebruiker probeert te doen en de urgentie.
Voorbeeld: “Teamleiders klantenservice hebben een enkel overzicht nodig van open tickets en SLA-risico's zodat ze dagelijks prioriteren en gemiste SLA's dit kwartaal verminderen.”
Als de prompt geen echte gebruiker noemt, vraag er dan om. Als niet wordt aangegeven waarom het nu belangrijk is, kun je later geen afwegingen rangschikken.
Zet “goed” om in meetbare uitkomsten. Geef de voorkeur aan een mix van product- en operationele signalen.
Kies een kleine set (3–5). Te veel metrics schept verwarring; te weinig verbergt risico.
Beschrijf het “happy path” in eenvoudige taal en benoem daarna randgevallen die de architectuur zullen vormen.
Happy path voorbeeld: gebruiker logt in → zoekt een klant → ziet huidige status → werkt een veld bij → auditlog wordt vastgelegd.
Randgevallen om vroeg zichtbaar te maken: offline/slechte connectiviteit, gedeeltelijke permissies, dubbele records, import van hoge volumes, timeouts, retries, en wat er gebeurt als een dependency down is.
Noem wat je niet bouwt in deze versie: integraties die je nog niet ondersteunt, geavanceerde analytics, multi-region, custom workflows of volledige admin tooling. Duidelijke grenzen beschermen planningen en maken latere “Fase 2”-gesprekken makkelijker.
Als deze vier onderdelen eenmaal geschreven zijn, wordt de prompt een gedeeld contract. AI kan helpen het te verfijnen, maar het mag het niet uitvinden.
Een vage prompt mengt vaak doelen (“maak het makkelijk”), features (“stuur notificaties”) en voorkeuren (“gebruik serverless”) in één zin. Deze stap scheidt ze in een requirementslijst waarop je kunt ontwerpen.
Begin met concrete gedragingen en de onderdelen die ze raken:
Een goede controle: kun je voor elke requirement naar een scherm, API-endpoint of achtergrondjob wijzen?
Deze bepalen de architectuur meer dan de meeste mensen verwachten. Vertaal vage woorden naar meetbare doelen:
Leg grenzen vroeg vast zodat je geen ideaal systeem ontwerpt dat niemand kan opleveren:
Schrijf een paar “done means…”-statements die iedereen kan verifiëren, bijvoorbeeld:
Deze requirements en constraints vormen de input voor de kandidaat-architecturen die je vervolgens vergelijkt.
Een vage prompt faalt zelden omdat de techniek moeilijk is — hij faalt omdat iedereen stilletjes invult wat er ontbreekt. Voordat je een architectuur voorstelt, gebruik AI om die stille aannames zichtbaar te maken en te scheiden wat waar is van wat geraden is.
Begin met de “defaults” die mensen doorgaans impliceren:
Deze aannames bepalen keuzes zoals caching, queues, opslag, monitoring en kosten.
Vraag de AI om een eenvoudige tabel (of drie korte lijsten) te maken:
Dit voorkomt dat AI (en het team) gokken als feiten behandelt.
Nuttige vragen zijn onder andere:
Schrijf aannames expliciet op (“Ga uit van piek van 2.000 requests/min”, “Ga uit van PII aanwezig”). Behandel ze als conceptinputs om opnieuw te bekijken — idealiter koppel je elke aan wie het bevestigde en wanneer. Dat maakt latere afwegingen en architectuurwijzigingen makkelijker te verklaren, te verdedigen en terug te draaien.
Een vage prompt impliceert zelden één “juiste” oplossing. De snelste manier naar een productieklare oplossing is het schetsen van een paar haalbare opties, dan een default kiezen en duidelijk uitleggen wat je zou laten veranderen om te switchen.
Voor de meeste vroege producten begin je met één deployable backend (API + business logic), één database en een klein aantal managed services (auth, e-mail, object storage). Dat houdt deployment, debugging en wijzigingen overzichtelijk.
Kies dit wanneer: het team klein is, requirements nog veranderen en traffic onzeker is.
Zelfde enkele deployable, maar met expliciete interne modules (billing, users, reporting) en een achtergrondworker voor trage taken (imports, notificaties, AI-aanroepen). Voeg een queue en retrybeleid toe.
Kies dit wanneer: je lange-running taken hebt, periodieke pieken of behoefte aan duidelijkere ownership-grenzen — zonder op te splitsen in aparte services.
Splits enkele componenten in aparte services als er een sterke drijfveer is: strikte isolatie (compliance), onafhankelijk schalen van een hotspot (bv. mediaverwerking) of afzonderlijke releasecycli.
Kies dit wanneer: je concrete loadpatronen, organisatiegrenzen of risicoconstraints kunt aanwijzen die de extra operationele last rechtvaardigen.
Roep de verschillen expliciet uit:
Een goede AI-geassisteerde output hier is een kleine besluitentabel: “Default = A, switch naar B als we achtergrondjobs hebben, switch naar C als X metric/constraint waar is.” Dit voorkomt voortijdige microservices en houdt architectuur verbonden aan echte requirements.
Een verrassend groot deel van “architectuur” is simpelweg overeenstemming over wat de data van het systeem is, waar die ligt en wie het mag wijzigen. Als je dit vroeg modelleert, worden de latere stappen (componenten, interfaces, schalen, beveiliging) veel minder giswerk.
Begin met het benoemen van de handvol objecten waar je systeem om draait — meestal zelfstandige naamwoorden uit de prompt: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event, enz. Voor elk object leg je ownership vast:
Hier is AI nuttig: het kan een initiëel domeinmodel voorstellen op basis van de prompt, waarna jij bevestigt wat echt is versus wat impliciet werd aangenomen.
Bepaal of elk object primair transactioneel (OLTP) is — veel kleine reads/writes die consistent moeten zijn — of analytisch (aggregaties, trends, reporting). Het mixen van deze behoeften in één database veroorzaakt vaak spanning.
Een gebruikelijk patroon: een OLTP-database voor de applicatie, plus een aparte analytics-store gevoed door events of exports. De sleutel is opslag uitlijnen met hoe de data wordt gebruikt, niet hoe het conceptueel “voelt”.
Schets het pad dat data door het systeem neemt:
Noem risico's expliciet: PII-afhandeling, gedupliceerde records, conflicterende bronnen (twee systemen claimen de waarheid) en onduidelijke verwijder-semantiek. Deze risico's definiëren grenzen: wat intern moet blijven, wat gedeeld kan worden en wat een audit trail of toegangscontrole nodig heeft.
Als je grenzen en data op orde hebt, zet je die om in een concreet componentenoverzicht: wat bestaat, wat bezit het en hoe praat het met de rest. Hier is AI het meest bruikbaar als een “diagram-generator in woorden” — het kan schone scheidingen voorstellen en missende interfaces opmerken.
Streef naar een klein aantal componenten met duidelijke ownership. Een goede controle is: “Als dit kapot gaat, wie repareert het en wat verandert er?” Bijvoorbeeld:
Kies een standaard communicatiestijl en motiveer uitzonderingen:
AI kan helpen door elk use-case te koppelen aan de eenvoudigste interface die voldoet aan latentie- en betrouwbaarheidsbehoeften.
Noem third-party services en besluit wat er gebeurt als ze falen:
Schrijf een compact "integratie-overzicht":
Deze map wordt de ruggengraat voor implementatietickets en reviewdiscussies.
Een ontwerp kan prachtig op een whiteboard ogen en toch op dag één falen in productie. Voordat je code schrijft, maak je het “productiecontract” expliciet: wat gebeurt er bij load, tijdens fouten en bij aanvallen — en hoe weet je het?
Bepaal hoe het systeem zich gedraagt wanneer dependencies traag zijn of uitvallen. Voeg timeouts, retries met jitter, en duidelijke circuit-breaker regels toe. Maak operaties idempotent (veilig om te herhalen) met request IDs of idempotency keys.
Als je third-party API's oproept, ga uit van rate limits en bouw backpressure: queues, begrensde concurrency en gracieuze degradatie (bv. “probeer later” antwoorden in plaats van opstapeling).
Specificeer authenticatie (hoe gebruikers hun identiteit bewijzen) en autorisatie (wat ze mogen). Schrijf de belangrijkste dreigingsscenario's op die relevant zijn: gestolen tokens, misbruik van publieke endpoints, injection via inputs of privilege escalation.
Definieer ook hoe je secrets beheert: waar ze leven, wie ze kan lezen, rotatiecadans en auditlogs.
Stel capaciteits- en latentiedoelen (zelfs ruwe). Kies daarna tactieken: caching (wat, waar, TTL), batching voor luidruchtige calls, async werk via queues voor lange taken, en limieten om gedeelde resources te beschermen.
Bepaal gestructureerde logs, kernmetrics (latentie, foutpercentage, queue-diepte), grenzen voor distributed tracing en basisalerts. Koppel elke alert aan een actie: wie reageert, wat te controleren en wat een “safe mode” betekent.
Behandel deze keuzes als architectuurelementen van de eerste orde — ze vormen het systeem net zozeer als endpoints en databases.
Architectuur is geen enkele “beste” keuze — het is een set beslissingen onder constraints. AI is handig omdat het snel opties kan opsommen, maar je moet nog steeds een duidelijk verslag bijhouden van waarom je voor een pad koos, wat je opgaf en wat een toekomstige trigger is om te veranderen.
| Optie | Kosten | Snelheid naar productie | Eenvoud | Schaalpotentieel | Notities / Wanneer herzien |
|---|---|---|---|---|---|
| Managed services (DB, queues, auth) | Middel–Hoog | Hoog | Hoog | Hoog | Herzie als vendorlimieten/features problemen geven |
| Zelf-gehoste kerncomponenten | Laag–Middel | Laag–Middel | Laag | Middel–Hoog | Herzie als ops-last het team overbelast |
| Monolith-first | Laag | Hoog | Hoog | Middel | Splits wanneer deployfrequentie of teamgrootte het vraagt |
| Microservices vroeg | Middel–Hoog | Laag | Laag | Hoog | Alleen als onafhankelijke schaal/ownership nu vereist is |
Schrijf "acceptabele fouten" neer (bv. af en toe vertraagde e-mails) versus gebieden die niet mogen falen (bv. betalingen, dataverlies). Zet waarborgen daar waar falen duur is: backups, idempotentie, rate limits en duidelijke rollbackpaden.
Sommige ontwerpen verhogen on-call last en debugging- moeilijkheid (meer onderdelen, meer retries, meer gedistribueerde logs). Geef voorkeur aan keuzes die passen bij jullie supportrealiteit: minder services, betere observability en voorspelbare faalmodi.
Maak de besliscriteria expliciet: compliance-eisen, maatwerk, latentie en bemensing. Als je zelf-hosted kiest om kosten te besparen, noteer dan de verborgen prijs: patching, upgrades, capacity planning en incidentresponse.
Geweldige architecturen "gebeuren" niet — ze ontstaan door vele kleine keuzes. Als die keuzes alleen in chats of iemands geheugen leven, herhaalt het team discussies, wordt er inconsistent opgeleverd en is het lastig als requirements veranderen.
Maak een Architecture Decision Record (ADR) voor elke belangrijke keuze (database, messagingpatroon, auth-model, deploymentaanpak). Houd het kort en consistent:
AI is hier bijzonder nuttig: het kan opties samenvatten, tradeoffs uit gesprekken extraheren en ADRs opstellen die je daarna redigeert.
Aannames veranderen: traffic groeit sneller, compliance wordt strenger of een externe API wordt onbetrouwbaar. Voor elke belangrijke aanname voeg je een exit ramp toe:
Dit maakt toekomstige veranderingen gepland moves in plaats van brandjes blussen.
Koppel testbare mijlpalen aan riskante keuzes: spikes, benchmarks, kleine prototypes of loadtests. Leg verwachte uitkomsten en succescriteria vast.
Versioneer ADRs als requirements evolueren. Bewerk de geschiedenis niet — voeg updates toe zodat je kunt traceren wat veranderde, wanneer en waarom. Als je een lichtgewicht structuur wilt, verwijs dan naar iets als /blog/adr-template.
Een conceptarchitectuur is niet "klaar" als het er netjes uitziet op een diagram. Hij is klaar als de mensen die het bouwen, beveiligen, runnen en betalen het eens zijn dat het werkt — en als je bewijs hebt voor de lastige onderdelen.
Gebruik een korte checklist om belangrijke vragen vroeg naar boven te halen:
Houd de output concreet: “Wat doen we?” en “Wie is eigenaar?” in plaats van algemene intenties.
In plaats van één throughput-schatting produceer je load- en kost-ranges die onzekerheid weerspiegelen:
Vraag AI om haar rekenwijze en aannames te tonen en controleer die tegen huidige analytics of vergelijkbare systemen.
Noem kritieke dependencies (LLM-provider, vector DB, queue, auth-service). Voor elk vastleggen:
Maak reviews expliciet, niet impliciet:
Als onenigheid blijft, leg die vast als beslissingen-om-te-maken met eigenaren en datums — en ga daarna met helderheid verder.
AI kan een sterke designpartner zijn als je het behandelt als een junior-architect: in staat om snel opties te genereren, maar afhankelijk van duidelijke context, checks en richting.
Begin door AI een “box” te geven: bedrijfsdoel, gebruikers, schaal, budget, deadlines en niet-onderhandelbare zaken (tech stack, compliance, hosting, latency, data residency). Vraag het vervolgens eerst aannames en open vragen op te sommen voordat het oplossingen voorstelt.
Een eenvoudige regel: als een constraint ertoe doet, noem die expliciet — verwacht niet dat het model die inferreert.
Als je doel is om van “architectuurplan” naar “werkend systeem” te gaan zonder dat beslissingen verloren gaan in overdrachten, doet een workflow-tool ertoe. Platforms zoals Koder.ai kunnen hier nuttig zijn omdat dezelfde chat die helpt requirements te verduidelijken die constraints mee kan nemen naar implementatie: planningsmodus, herhaalbare iteraties en de mogelijkheid om broncode te exporteren wanneer je klaar bent de pijplijn zelf te beheren.
Dit vervangt niet de noodzaak van architectuurreviews — het verhoogt juist de lat voor het documenteren van aannames en niet-functionele eisen — omdat je snel van voorstel naar draaiende app kunt gaan.
Gebruik korte sjablonen die gestructureerde output opleveren:
You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
Vraag om een eerste versie en vraag dan onmiddellijk om kritiek:
Dit voorkomt dat het model te vroeg op één pad vastloopt.
AI kan zelfverzekerd klinken terwijl het fout zit. Veelvoorkomende issues:
Als je wilt, kun je outputs vastleggen als lichte ADRs en ze naast de repo bewaren (zie /blog/architecture-decision-records).
Een vage prompt: “Bouw een systeem dat klanten waarschuwt wanneer een levering te laat dreigt te zijn.”
AI helpt dat te vertalen naar concrete behoeften:
Twee vroege vragen kantelen vaak het ontwerp:
Door dit op te schrijven voorkom je dat je snel het verkeerde bouwt.
AI stelt kandidaat-architecturen voor:
Optie 1: Synchronous API: carrier webhook → delay scoring service → notification service
Optie 2: Queue-based: webhook → enqueue event → workers scoren delays → notificaties
Afwegingsbeslissing: kies queue-based als carrierbetrouwbaarheid en trafficpieken risico's vormen; kies synchronous als volume laag is en carrier-SLA's sterk zijn.
Opleveringen om het bouwklaar te maken:
"Prompt to architecture" is de workflow om een intentie ("bouw een klantenportaal") om te zetten in een uitvoerbaar plan: requirements, aannames, kandidaatopties, expliciete beslissingen, en een end-to-end overzicht van componenten en datastromen.
Behandel AI-uitvoer als een voorstel dat je kunt testen en bewerken — niet als het definitieve antwoord.
Productieklare architectuur betekent dat het ontwerp expliciet de volgende aspecten behandelt:
Diagrammen helpen, maar zijn niet de definitie van productieklare oplossingen.
Schrijf 1–2 zinnen die specificeren:
Als de prompt geen echte gebruiker of urgentie noemt, vraag er dan om — anders kun je later geen afwegingen rangschikken.
Kies 3–5 meetbare metrics die product- en operationele uitkomsten combineren, bijvoorbeeld:
Vermijd 'metric sprawl': te veel maakt prioriteiten onduidelijk; te weinig verbergt risico.
Noem vroeg de verborgen aannames (traffic, datakwaliteit, tolerantie voor vertragingen, on-call dekking) en splits ze daarna in:
Documenteer aannames expliciet (wie/wanneer bevestigde) zodat ze uitgedaagd en herzien kunnen worden.
Begin met meerdere levensvatbare opties en kies een default met duidelijke 'switch conditions', bijvoorbeeld:
Het doel is traceerbare afwegingen, niet één 'juiste' oplossing.
Noem kern-domeinobjecten (zelfstandige naamwoorden zoals User, Order, Ticket, Event) en definieer voor elk:
Voor elke dependency (betalingen, messaging, LLMs, interne API's) definieer je faalgedrag:
Ga ervan uit dat rate limits bestaan en ontwerp backpressure zodat pieken niet omslaan in uitval.
Gebruik Architecture Decision Records (ADRs) om vast te leggen:
Voeg "exit ramps" toe gekoppeld aan triggers (bijv. "als we > X RPS bereiken, voeg read replicas toe"). Houd ADRs doorzoekbaar en versieer veranderingen; een lichtgewicht sjabloon kan verwijzen naar iets als /blog/adr-template.
Geef AI een strakke box: doel, gebruikers, schaal, constraints (budget, deadlines, compliance, stack) en vraag het om:
Voer daarna iteratieve 'criticeren en verfijnen' loops uit (wat is kwetsbaar, wat ontbreekt, wat vereenvoudig je bij minder tijd). Let op zelfverzekerde specifics die het niet kan verifiëren en vereis expliciete onzekerheid waar nodig.
Stem opslag af op toegangspatronen (OLTP vs analytics) en schets de end-to-end datastroom (ingestie → validatie/aanrijking → retentie/verwijdering).