Een praktische gids voor niet‑technici om echte producten op te leveren door samen te werken met grote taalmodellen: workflows, prompts, testen en veilige release‑gewoonten.
“Pair-programming met een LLM” is werken zoals je dat met een behulpzame teammate zou doen: jij beschrijft het doel, het model stelt een aanpak voor en maakt codevoorstellen, en jij controleert, draait en stuurt bij. Jij blijft de beslisser voor productkeuzes; het LLM is de snelle typist, uitleggever en tweede paar ogen.
Voor deze workflow is opleveren niet “ik heb iets op mijn laptop gebouwd.” Opleveren betekent:
Dat kan een intern hulpmiddel zijn dat je operations-team wekelijks gebruikt, een betaalde pilot voor 10 klanten, of een MVP die aanmeldingen verzamelt en vraag aantoont.
Zie het LLM als je partner voor opstellen en leren:
Jouw taak is de product-reality check:
LLM'en kunnen je snel naar een functioneel concept brengen, maar ze maken nog steeds fouten: verouderde API's, ontbrekende stappen, zelfverzekerde maar onjuiste aannames. De winst is niet perfecte code in één keer—het is een kortere lus waarin je kunt vragen “waarom faalde dit?” en een bruikbare volgende stap krijgt.
Deze stijl werkt vooral goed voor oprichters, operators, ontwerpers en PM's die workflows duidelijk kunnen beschrijven en bereid zijn te testen en itereren. Als je een helder probleem kunt opschrijven en resultaten kunt verifiëren, kun je echte software opleveren met een LLM als je pair.
Als je wilt dat deze workflow meer als “pairen” voelt en minder als “jongleren met tools”, kan een speciale build-omgeving helpen. Bijvoorbeeld, Koder.ai is opgebouwd rond chat-gedreven bouwen (met planning-modus, snapshots en rollback), wat goed aansluit op de lus die je door deze gids heen zult gebruiken.
De snelste manier om vast te lopen bij AI-ondersteund bouwen is beginnen met een vage ambitie (“een betere CRM”) in plaats van een af te ronden probleem. Pair-programming met een LLM werkt het beste wanneer het doel smal, testbaar en verbonden is met een echte gebruiker die het zal gebruiken.
Kies één primaire gebruiker en één taak die zij willen voltooien. Als je de gebruiker niet kunt benoemen, blijf je van richting veranderen—and het model genereert graag code voor elke nieuwe richting.
Een goed probleem klinkt als:
Gebruik één zin als “definition of done” die je kunt verifiëren:
Voor [wie], bouw [wat] zodat [uitkomst] tegen [wanneer], omdat [waarom het belangrijk is].
Voorbeeld:
“Voor freelance ontwerpers, bouw een klein webtool dat een factuur-PDF genereert van 6 velden, zodat ze deze week binnen 3 minuten een factuur kunnen versturen, omdat vertragingen de cashflow schaden.”
Je MVP is geen “versie 1.” Het is de kleinste slice die antwoord geeft op: Gaat iemand erom geven?
Houd het opzettelijk eenvoudig:
Als het model extra features voorstelt, vraag: “Vergroot dit de bewijsvoering van waarde, of alleen de hoeveelheid code?”
Beperkingen voorkomen onbedoelde scope creep en risicovolle keuzes later:
Als je deze onderdelen hebt, ben je klaar om het probleem om te zetten in vereisten waarop het LLM kan acteren.
Als je je idee aan een vriend kunt uitleggen, kun je vereisten schrijven. De truc is vast te leggen wat er moet gebeuren (en voor wie) zonder meteen naar oplossingen te springen. Duidelijke vereisten maken het LLM sneller, accurater en makkelijker te corrigeren.
Schrijf 5–10 korte “Als een… wil ik… zodat…” zinnen. Houd ze eenvoudig.
Als een story “en ook…” nodig heeft, splits het in twee. Elke story moet testbaar zijn door een niet‑technicus.
Dit wordt het document dat je in prompts plakt.
Includeer:
Je hoeft geen ontwerpvaardigheden te hebben. Noem de schermen en wat elk bevat:
Een ruwe flow verwijdert ambiguïteit: het model kan dan de juiste routes, componenten en data bouwen.
Schrijf een definition of done voor v1, zoals: “Een nieuwe gebruiker kan zich aanmelden, items opslaan, zijn lijst bekijken en delen; fouten tonen duidelijke berichten; data blijft bestaan na refresh.”
Houd daarna een korte backlog (5–8 items) voor iteratie, elk gekoppeld aan een user story en een eenvoudige acceptatiecheck.
Je eerste stack is geen ‘voor altijd’-beslissing. Het zijn loopwielen die je helpen één nuttige zaak af te ronden. Het doel is keuzes te minimaliseren zodat je je aandacht op het product kunt richten.
Kies op basis van wat je bouwt, niet wat indrukwekkend klinkt:
Als je twijfelt, kies standaard voor een kleine webapp. Die is het makkelijkst te delen en te testen met anderen.
Kies tools met veel voorbeelden, voorspelbare defaults en actieve communities. “Saaie” betekent:
Dit is belangrijk omdat je LLM-pair-programmer meer echte patronen en fouten in populaire stacks heeft gezien, wat doodlopende wegen vermindert.
Als je de stack niet zelf wilt samenstellen, kun je een platform gebruiken dat het voor je standaardiseert. Koder.ai, bijvoorbeeld, kiest standaard een pragmatische setup (React front-end, Go back-end, PostgreSQL voor data en Flutter voor mobiel), wat keuzestress kan verminderen voor niet‑technici.
Voordat je code schrijft, beantwoord: Wie moet dit draaien en hoe?
Deze keuze beïnvloedt alles, van authenticatie tot bestands‑toegang.
Schrijf op:
Zelfs een simpele notitie zoals “bewaar taken in een database; geen persoonlijke data; alleen admin‑toegang” voorkomt pijnlijke herwerkingen later.
LLM'en werken het best wanneer je ze minder als een automaat voor code behandeld en meer als een samenwerkingspartner die briefing, grenzen en feedback nodig heeft. Het doel is consistentie: dezelfde stijl prompt telkens, zodat je kunt voorspellen wat je terugkrijgt.
Gebruik een eenvoudige structuur die je kunt kopiëren/plakken:
Voorbeeld:
Context: We’re building a simple invoice tracker web app. Current files: /server.js, /db.js, /ui.
Goal: Add an “Export CSV” button on the invoices list.
Inputs: Fields to include: id, client, amount, status, createdAt.
Constraints: Keep existing endpoints working. No new libraries. Output must be a downloadable CSV.
Voordat je implementatie vraagt, zeg: “Stel een stapsgewijs plan voor en noem de bestanden die je zult veranderen.” Dit vangt misverstanden vroeg en geeft je een checklist om te volgen.
Als je een build‑omgeving gebruikt die dit ondersteunt, vraag het model in “planning mode” te blijven totdat jij de stappen goedkeurt. (Koder.ai ondersteunt expliciet een planning‑modus, wat nuttig kan zijn als je verrassende refactors wilt vermijden.)
In plaats van “schrijf de hele feature opnieuw”, probeer “verander alleen /ui/InvoicesList om een knop toe te voegen en koppel die aan de bestaande endpoint.” Kleinere verzoeken verminderen onbedoelde breuken en maken review eenvoudiger.
Na elke wijziging, vraag: “Leg uit wat je veranderde en waarom, plus wat ik handmatig moet verifiëren.” Dit verandert het model in een teamgenoot die beslissingen verhaalt.
Behoud één doorlopende notitie (in een doc of /PROJECT_MEMORY.md) met beslissingen, commando's die je uitvoert en een snel bestandsoverzicht. Plak dit in prompts wanneer het model verward lijkt—het herstelt gedeelde context snel.
De snelste manier om met een LLM te bouwen is het niet te behandelen als een “genereer mijn hele app”-knop maar als een teammate in een strakke lus. Je doet één klein ding, controleert of het werkt, en gaat dan door.
Kies een stukje dat je in 10–30 minuten kunt afronden: één scherm, één feature of één fix. Schrijf het doel en wat “klaar” betekent.
Voorbeeld: “Voeg een ‘Project Aanmaken’-formulier toe. Klaar wanneer ik kan versturen, een succesmelding zie en het nieuwe project in de lijst verschijnt na refresh.”
Vraag het model je stap-voor-stap door de commands en bestandwijzigingen te leiden. Zeg wat je omgeving is (OS, editor, taal) en vraag om leesbare code.
Nuttige prompt: “Leg elke wijziging in gewone taal uit, voeg comments toe waar logica niet vanzelfsprekend is, en houd functies klein zodat ik kan volgen.”
Als je in een alles-in-één tool werkt zoals Koder.ai, kun je deze lus binnen één werkruimte houden: chat voor wijzigingen, ingebouwde hosting/deploy voor delen en broncode-export wanneer je naar je eigen repo wilt.
Draai de app meteen na de wijziging. Als er een fout is, plak de volledige output terug naar het model en vraag om de kleinst mogelijke fix die je ontgrendelt.
Doe een snelle handmatige check gekoppeld aan je “done”-definitie. Veranker het daarna met een simpele checklist:
Herhaal de lus. Kleine, geverifieerde stappen winnen van grote, mysterieuze sprongen—vooral als je nog het codebase leert kennen.
Debuggen is waar de meeste niet‑technici vastlopen—niet omdat het te technisch is, maar omdat de feedback lawaaierig is. Jouw taak is dat lawaai veranderen in een duidelijke vraag die je LLM kan beantwoorden.
Als iets faalt, weersta de neiging om te parafraseren. Plak de exacte foutmelding en de paar regels erboven. Voeg toe wat je had verwacht (het “zou moeten”) en wat er werkelijk gebeurde (het “was”). Dat contrast is vaak het ontbrekende stuk.
Als het probleem in een browser zit, vermeld dan:
Als het een command‑line applicatie is, vermeld dan:
Een eenvoudige promptstructuur die werkt:
Rangschikken is belangrijk. Het voorkomt dat het model tien mogelijkheden opsomt en je de das omdoet met eindeloze paden.
Debuggen herhaalt zich. Schrijf op (in een notities-app of /docs/troubleshooting.md):
De volgende keer dat dezelfde soort fout optreedt—verkeerde poort, missende dependency, verkeerd benoemde environment variabele—los je het binnen minuten op.
Je hoeft niet “programmeren te leren”, maar je hebt wel een klein mentaal model nodig:
Behandel elke bug als een klein onderzoek—met bewijs, hypothesen en een snelle test. Het LLM versnelt het proces, maar jij stuurt nog steeds.
Je hoeft geen QA-engineer te zijn om de meeste productvernietigende issues te vinden. Wat je nodig hebt is een herhaalbare manier om te controleren of je app nog steeds doet wat je beloofd hebt—vooral nadat jij (of het model) code hebt gewijzigd.
Neem je geschreven vereisten en vraag het model er een handvol testcases van te maken. Houd ze concreet en observeerbaar.
Voorbeeldprompt:
“Hier zijn mijn vereisten. Produceer 10 testcases: 6 normale flows, 2 randgevallen en 2 faalcases. Voor elk: stappen en verwacht resultaat.”
Streef naar tests zoals: “Wanneer ik een .csv met 200 rijen upload, toont de app een succesmelding en importeert 200 items,” niet “CSV import werkt.”
Geautomatiseerde tests zijn de moeite waard wanneer ze makkelijk toe te voegen zijn (en snel draaien). Vraag het LLM unit-tests toe te voegen rond zuivere functies, inputvalidatie en kritieke API‑endpoints. Voor alles anders—UI‑afwerking, copy, layout—gebruik een checklist.
Een goede regel: automatiseer wat stilletjes faalt; checklist wat zichtbaar faalt.
Schrijf een kort handmatig script dat de kernwaarde in 2–5 minuten aantoont. Dit is wat je elke keer draait voordat je een build deelt.
Voorbeeldstructuur:
Niet‑technici testen vaak alleen de vrolijke paden. Laat het model je flows reviewen en suggereren waar dingen misgaan:
Gebruik een eenvoudige lijst (notitie-app is prima) met:
Plak dat vervolgens in je pair-programming thread en vraag: “Diagnose waarschijnlijke oorzaak, stel een fix voor, en voeg een regressietest of checklist-item toe zodat dit niet terugkomt.”
Pair-programming met een LLM versnelt je, maar het maakt het ook makkelijk per ongeluk iets te lekken dat je nooit wilde delen. Een paar eenvoudige gewoonten beschermen jou, je gebruikers en je toekomstige zelf—zonder van je project een compliance-oorlogsvoering te maken.
Behandel je LLM-chat als een openbare plek. Plak nooit API-keys, wachtwoorden, private tokens, database-connection strings of iets dat je niet als screenshot zou posten.
Als het model moet weten waar een sleutel hoort, deel dan een placeholder zoals YOUR_API_KEY_HERE en vraag hoe je het veilig koppelt.
Als je debugt met echte klantvoorbeelden, haal alles weg dat een persoon of bedrijf identificeert: namen, e-mails, telefoonnummers, adressen, order‑IDs, IP‑adressen en vrije‑tekst notities.
Een goede regel: deel alleen de vorm van de data (velden en types) en een klein, nepvoorbeeld. Als je niet zeker bent wat gevoelig is, ga uit van: het is gevoelig.
Zelfs voor een prototype, houd secrets uit code en uit je repo. Zet ze in environment variables lokaal, en gebruik de ingebouwde secret-opslag van je hostingplatform voor staging/productie.
Als je meerdere keys verzamelt (betalingen, email, analytics), overweeg dan eerder dan je denkt een simpele secrets manager—dat voorkomt verspreide copy/paste sleutels.
Beveiliging is niet alleen tegen kwaadwillenden; het voorkomt ook onbedoelde fouten.
Vraag het LLM om je hierbij te helpen zonder secrets te delen. Bijvoorbeeld: “Voeg requestvalidatie en rate limiting toe aan deze endpoint; ga ervan uit dat secrets in env vars staan.”
Maak een klein DATA_HANDLING.md (of een sectie in je README) met:
Deze pagina stuurt toekomstige beslissingen en maakt het makkelijker om je app later uit te leggen aan gebruikers, collega’s of een adviseur.
Een prototype dat op je laptop werkt is een grote mijlpaal—maar het is geen “product” totdat andere mensen het betrouwbaar kunnen gebruiken. Het goede nieuws: je hebt geen gecompliceerde DevOps nodig om iets echt te lanceren. Je hebt een eenvoudige deployment-route, een korte checklist en een manier om snel problemen op te merken.
Kies één optie die je in twee zinnen aan een collega kunt uitleggen:
Als je twijfelt, laat je LLM-pair een aanpak aanraden op basis van je stack en beperkingen, en vraag om een stap‑voor‑stap deploy-script dat je kunt volgen.
Als je deployment voorlopig wilt overslaan, overweeg een platform dat hosting en deployment in dezelfde workflow als bouwen bundelt. Koder.ai ondersteunt deployment/hosting, custom domeinen en broncode-export—handig als je snel een werkende link wilt delen maar later naar je eigen infra wilt migreren.
Voordat je publiceert, doorloop een checklist die de meest voorkomende fouten voorkomt:
Een eenvoudige regel: als je je rollback niet in 30 seconden kunt uitleggen, is je releaseproces niet klaar.
Tip: maak rollback een first-class gewoonte. Snapshots + rollback (zoals aangeboden in Koder.ai) maken het psychologisch makkelijker om vaker te releasen omdat je snel kunt herstellen.
Je hebt geen ingewikkelde dashboards nodig om verantwoordelijk te zijn.
Monitoring verandert “een gebruiker zei dat het kapot is” in “we zien de exacte fout en wanneer het begonnen is.”
Nodig een kleine bètagroep (5–20 mensen) uit die je doelgroep vertegenwoordigen. Geef ze één taak en verzamel gerichte feedback zoals:
Houd feedback gefocust op uitkomsten, niet op features-wishlist.
Als je een prototype omzet naar iets betaalds, maak het releaseplan onderdeel van je productplan (facturering, support en verwachtingen). Wanneer je klaar bent, zie opties en volgende stappen in de tekst over pricing.
Als je op Koder.ai bouwt, let dan op de gratis, pro, business en enterprise tiers—zodat je klein kunt beginnen en alleen opschaalt wanneer je meer capaciteit, samenwerking of governance nodig hebt.
Eén keer opleveren is leuk. Opnieuw opleveren (en elke keer beter worden) maakt een product echt. Het verschil tussen “weekendproject” en “product” is een doelbewuste feedbackloop.
Verzamel meningen, maar volg een paar signalen die direct met waarde te maken hebben:
Zeg het LLM welke metric je deze cyclus optimaliseert. Het helpt je prioriteiten te stellen die uitkomsten verbeteren, niet alleen cosmetica.
Korte cycli verminderen risico. Een wekelijkse ritme kan zo simpel zijn als:
Vraag het model rauwe feedback om te zetten in een backlog die je kunt uitvoeren:
“Hier zijn 20 gebruikersnotities. Groepeer ze, identificeer de top 5 thema's en stel 8 taken voor gesorteerd op impact versus effort. Inclusief acceptatiecriteria.”
Zelfs een lichte “What’s new” sectie bouwt vertrouwen. Het voorkomt ook dat je fouten herhaalt (“we hebben dat al geprobeerd”). Houd entries gebruikersgericht (“Export ondersteunt nu CSV”) en verwijs naar fixes waar relevant.
Als je herhaalde klachten ziet over traagheid, verwarrende onboarding, crashes of onjuiste resultaten, stop dan met het toevoegen van features. Doe een “fundamenten sprint” gericht op betrouwbaarheid, duidelijkheid en performance. Producten falen niet door het ontbreken van feature #37—ze falen wanneer de basics niet consequent werken.
LLM'en zijn geweldig in het versnellen van “bekende patronen” (CRUD‑schermen, simpele API's, UI‑aanpassingen), maar ze hebben voorspelbare beperkingen. De meest voorkomende faalmodus is zelfverzekerd onjuiste output—code die plausibel lijkt maar randgevallen, beveiligingsgaten of subtiele logicafouten verbergt.
Verborgen bugs: off‑by‑one fouten, race conditions en state-problemen die pas na een paar klikken of bij trage netwerken verschijnen.
Verouderde info: API's, library‑versies en best practices veranderen; het model kan oude syntax of deprecated pakketten suggereren.
Overmoed: het kan “akkoord gaan” dat iets werkt zonder het echt te valideren. Behandel beweringen als hypothesen totdat je ze draait en verifieert.
Als je dit ziet, vertraag en vereenvoudig voordat je meer toevoegt:
Schakel vroeg hulp in voor:
Jij bepaalt: wat gebouwd wordt, wat “klaar” betekent en welke risico's acceptabel zijn. Het model versnelt uitvoering, maar kan geen verantwoordelijkheid dragen.
Nog een praktische gewoonte: houd je werk draagbaar. Of je nu in een traditionele repo bouwt of op een platform zoals Koder.ai, zorg dat je je broncode kunt exporteren en je build kunt reproduceren. Die ene voorwaarde beschermt je tegen vendor lock‑in en maakt het makkelijker om engineeringhulp in te schakelen wanneer dat nodig is.
Als je een praktische volgende stap wilt, begin met de tekst over getting-started en kom terug naar deze checklist wanneer je build groter voelt dan je vertrouwen.
Het is een workflow waarbij jij verantwoordelijk blijft voor productbeslissingen en verificatie, terwijl het LLM je helpt code te schrijven, concepten uit te leggen, opties voorstelt en tests aanbeveelt.
Je beschrijft het doel en de randvoorwaarden; het model stelt een implementatie voor; jij voert het uit, controleert wat er gebeurde en stuurt de volgende stap aan.
In deze context betekent “opleveren”:
Als het alleen op je laptop werkt en niet betrouwbaar opnieuw uitgevoerd kan worden, is het nog niet echt opgeleverd.
Het LLM is het beste in het opstellen en versnellen van dingen:
Het is een snelle medewerker, geen autoriteit.
Behandel output als een hypothese totdat je het draait. Veelvoorkomende faalwijzen zijn:
De winst zit in een strakkere iteratie: vraag waarom het faalde, geef bewijs terug en iterereer.
Kies een probleem dat smal, testbaar en verbonden is aan een echte gebruiker. Handige patronen:
Als je niet kunt zeggen voor wie het is en hoe je weet dat het werkt, ga je snel van richting veranderen.
Gebruik één zin als definitie van klaar die je kunt verifiëren:
Voor [wie], , .
Je MVP is de kleinste end-to-end workflow die waarde aantoont, niet 'versie 1'. Houd het doelbewust simpel:
Als het model extra features voorstelt, vraag: “Vergroot dit de bewijsvoering van waarde of alleen de hoeveelheid code?”
Gebruik een herhaalbare promptstructuur:
Vraag ook eerst om een plan: “Stel stap-voor-stap veranderingen voor en noem de bestanden die je wijzigt.”
Volg een strakke cyclus:
Kleine, geverifieerde stappen verminderen breuken en maken debuggen beheersbaar.
Gebruik een paar basisregels:
YOUR_API_KEY_HEREAls je met auth, betalingen of persoonlijke data werkt, schakel dan eerder een engineer in dan je denkt.
Zet dit daarna om in acceptatiechecks (wat je kunt klikken/zien/producten) zodat je kunt bevestigen dat het echt af is.