03 mei 2025·8 min
Van intentie naar app: wanneer AI UI, state en API's bouwt
Het verhaal van een mobiele app-idee dat verandert in een werkend product terwijl AI UI genereert, state beheert en backend-services end-to-end koppelt.
Het verhaal van een mobiele app-idee dat verandert in een werkend product terwijl AI UI genereert, state beheert en backend-services end-to-end koppelt.
Een oprichter leunt achterover na weer een kwartaal-rush en zegt: "Help field reps bezoeken snel loggen en follow-ups instellen, zodat niets door de mazen glipt zonder extra administratief werk."
Die ene zin bevat een echt gebruikersprobleem: notities worden laat (of nooit) vastgelegd, follow-ups worden gemist en omzet lekt stilletjes weg.
Dit is de belofte van een AI-ondersteunde build: je begint met intentie en komt sneller bij een werkende mobiele app — zonder elk scherm, elke state-update en elke API-aanroep handmatig aan te sluiten. Geen “magie”, geen onmiddellijke perfectie, maar een kortere weg van idee naar iets dat je op een telefoon kunt draaien en aan iemand kunt overhandigen.
Dit deel (en het verhaal dat volgt) is geen technische handleiding. Het is een verhaal met praktische lessen: wat je moet zeggen, wat je vroeg beslist, en wat je openlaat totdat je de flow met echte gebruikers hebt getest.
In eenvoudige termen is intent het resultaat dat je wilt bereiken, voor een specifieke doelgroep, binnen duidelijke beperkingen.
Goede intentie is geen featurelijst. Het is niet “bouw een mobiele CRM”. Het is de zin die iedereen — mensen en AI — vertelt hoe succes eruitziet.
Als je intentie helder is, kun je mikken op een MVP dat meer is dan klikbare schermen. Het doel is een verzendbare app met echte flows en echte data: gebruikers kunnen inloggen, de accounts van vandaag zien, een bezoek loggen, notities/foto's toevoegen, een vervolgstap instellen en omgaan met de gebruikelijke uitzonderingen.
Alles wat daarna komt — requirements, informatiearchitectuur, UI, state, backend-integratie en iteratie — moet die ene zin dienen.
Maya is de productmanager en onbedoelde oprichter van dit project. Ze probeert mobiele apps niet opnieuw uit te vinden — ze probeert er één te leveren vóór een kwartaaldeadline de kans doet verdwijnen.
Het “team” is klein genoeg voor één agenda-uitnodiging: Maya, een designer die een paar uur per week kan vrijmaken en één engineer die al twee andere apps onderhoudt. Er is geen tijd voor een 40-pagina spec, framework-discussies of maandlange workshops. Toch zijn de verwachtingen reëel: het leiderschap wil iets bruikbaars, geen demo.
Maya's vertrekpunten zijn bescheiden:
Er staat ook één cruciale zin in haar notities: “Als een gebruiker de hoofdtaak niet binnen twee minuten op een telefoon kan afronden, hebben we het niet goed gebouwd.”
Voor dit MVP is “klaar” één gebruikersreis die end-to-end werkt:
Geen fantastische dashboards. Geen verborgen menu’s. Geen “we polijsten later”-schermen die de flow blokkeren.
De app moet koppelen aan een bestaand backend — APIs die niet voor mobiel zijn ontworpen en met wisselende documentatie. Het budget is krap, dus elk nieuw scherm moet zichzelf rechtvaardigen.
Sommige randvoorwaarden zijn niet onderhandelbaar: auditlogs, duidelijke toestemming waar nodig en geen gevoelige data zomaar op het apparaat opslaan.
En hier is de spanning: Maya heeft tien goede ideeën en misschien tien werkdagen. Elk uur besteed aan discussie is een uur minder om de kernreis in iemand z'n handen te krijgen.
Het doel is niet een perfect spec schrijven. Het is snel tot testbare duidelijkheid komen — welk probleem lossen we op, voor wie, en hoe weten we dat het werkte.
Je begint met één rommelige zin:
“I want an app that helps our field reps log visits and follow up.”
Dan vraag je de AI om het aan te scherpen:
Prompt: “Herschrijf dit als een probleemstelling en voeg 3 succesmetrieken toe. Houd het kort.”
AI-output (bewerkt):
Probleemstelling: Field reps verliezen follow-ups omdat bezoeknotities en vervolgstappen laat (of helemaal niet) worden vastgelegd, wat leidt tot gemiste omzet en inconsistente klantervaringen.
Succesmetrieken:
Nu hebben we een doel waar het team op kan mikken, niet alleen een wensenlijst.
Als je een vibe-coding workflow gebruikt (bijv. in Koder.ai, waar je het product in chat beschrijft en iteratief een werkende app genereert), betaalt dit zich uit: een strakke intentie + metrics wordt de “single source of truth” voor alles wat het systeem daarna genereert.
Haal vervolgens rollen en taken uit elkaar:
Gebruikersrollen:
Top taken:
Zet die om in een paar user stories met acceptatiecriteria:
Om de eerste release te beschermen:
Veranker elke beslissing aan één flow:
Open app → “Log Visit” → klant kiezen → notitie/foto toevoegen → vervolgstap + vervaldatum kiezen → opslaan → follow-ups verschijnen in “Vandaag.”
Als een verzoek deze flow niet ondersteunt, wacht het op de volgende release.
Als de “north star” flow helder is, kan AI die vertalen naar een informatiearchitectuur (IA) die iedereen begrijpt — zonder meteen in wireframes of engineeringdiagrammen te springen.
Voor de meeste MVPs wil je een kleine set schermen die de primaire taak volledig ondersteunt. AI zal meestal (en je kunt aanpassen) een compacte lijst voorstellen zoals:
Die lijst wordt het skelet. Alles buiten die lijst is later of een secundaire flow.
In plaats van abstracte patroon-discussies beschrijft de IA navigatie als zinnen die je kunt valideren:
Als onboarding bestaat, definieert de IA waar die begint en eindigt (“Onboarding eindigt bij Home”).
Elk scherm krijgt een lichte schets:
Empty states zijn vaak waar apps gebrekkig aanvoelen, dus maak ze bewust (bijv. “Vandaag nog geen bezoeken gelogd” plus een duidelijke volgende stap).
De IA markeert conditionele weergaves vroeg: “Managers zien een extra tab” of “Alleen Ops kan accountdetails bewerken.” Dit voorkomt verrassingen later bij permissies en state-implementatie.
De output is doorgaans één pagina flow plus per-scherm bullets — iets dat een niet-technische stakeholder snel kan goedkeuren: welke schermen er zijn, hoe je tussen ze navigeert en wat er gebeurt als data ontbreekt.
Als de flow is goedgekeurd, kan AI eerste wireframes produceren door elke stap als een “screen contract” te behandelen: wat de gebruiker moet zien, wat de volgende stap is en welke informatie verzameld of getoond moet worden.
De output begint meestal ruw — grijsschaalvlakken met labels — maar is al rond contentbehoeften gestructureerd. Als een stap vergelijking vereist, krijg je een grid of card-layout. Als het om voortgang gaat, zie je een duidelijke primaire actie en een compacte samenvatting.
Keuzes voor componenten zijn taakgestuurd:
AI baseert deze keuzes vaak op de werkwoorden in de intentie: browse, choose, edit, confirm.
Zelfs in dit stadium passen goede generatoren basisregels toe zodat schermen niet “AI-achtig” aanvoelen:
Copy-drafts verschijnen naast de UI. In plaats van “Submit” worden knoppen “Bezoek opslaan” of “Plan follow-up”, afgestemd op de taak.
Hier grijpt een producteigenaar, designer of marketeer in — niet om alles te hertekenen, maar om toon en helderheid aan te passen:
Je eindigt niet alleen met plaatjes. De overdracht is meestal een klikbaar prototype (tap-through schermen voor feedback) of gegenereerde schermcode die het team in de build-test lus kan itereren.
Als je in Koder.ai bouwt, wordt deze fase snel concreet: de UI wordt gegenereerd als onderdeel van een werkende app (web in React, backend in Go met PostgreSQL en mobiel in Flutter), en je kunt de echte schermen op één plek bekijken terwijl het flow-document je richtlijn blijft.
Nadat de UI is geschetst is de volgende vraag simpel: wat moet de app onthouden, en waarop moet ze reageren? Dat geheugen is state. Het is waarom een scherm je bij naam kan begroeten, een teller bijhoudt, een half ingevuld formulier kan herstellen of resultaten zo sorteert als jij wilt.
AI begint meestal met een kleine set state-objecten die door de hele app reizen:
Het sleutelwoord is consistentie: dezelfde objecten (en namen) voeden elk scherm dat ermee werkt, in plaats van dat elk scherm z’n eigen mini-model uitvindt.
Formulieren zijn niet alleen invoervelden — het zijn zichtbare regels. AI kan validatiepatronen genereren die op meerdere schermen terugkeren:
Voor elke async-actie (inloggen, items ophalen, bezoek opslaan) doorloopt de app vertrouwde staten:
Als deze patronen consistent zijn, voelt de app voorspelbaar aan en is ze minder fragiel wanneer echte gebruikers onverwacht gaan tikken.
Een flow is pas echt als die leest en schrijft met echte data. Zodra de schermen en state-regels bestaan, kan AI vertalen wat de gebruiker doet naar wat de backend moet ondersteunen — en vervolgens de bekabeling genereren zodat de app geen prototype meer is maar een product.
Uit een typische gebruikersreis vallen backend-requirements vaak in een paar concrete categorieën:
AI kan deze rechtstreeks uit UI-intent halen. Een “Opslaan”-knop impliceert een mutatie. Een lijstscherm impliceert een gepagineerde fetch. Een filterchip impliceert query-parameters.
In plaats van endpoints geïsoleerd te bouwen, wordt de mapping afgeleid van scherminteracties:
POST /visitsGET /accounts?cursor=...PATCH /visits/:idPATCH /followups/:idAls je al een backend hebt, past de AI zich daaraan aan: REST, GraphQL, Firebase/Firestore of een intern API. Als je die niet hebt, kan het een dunne service-laag genereren die alleen de UI-behoeften ondersteunt.
AI zal modellen voorstellen op basis van UI-copy en state:
Visit { id, accountId, notes, nextStep, dueAt, createdAt }Maar een mens bevestigt nog steeds de feiten: welke velden verplicht zijn, wat nullable is, wat geïndexeerd moet worden en hoe permissies werken. Die snelle review voorkomt dat “bijna goed” datamodellen verhardt in je product.
Integratie is niet compleet zonder dat failure-paths serieus worden behandeld:
Hier versnelt AI de saaie delen — consistente request-wrappers, getypte modellen en voorspelbare foutstaten — terwijl het team zich richt op correctheid en business rules.
De eerste “echte” test is geen gesimuleerde screenshot — het is een build op een echte telefoon, in iemands hand, op imperfecte Wi‑Fi. Daar tonen de eerste scheuren zich snel.
Het zijn meestal niet de hoofdfuncties. Het zijn de naden:
Dit zijn nuttige fouten. Ze vertellen wat je app echt nodig heeft.
Als iets kapot gaat, is AI het meest behulpzaam als een cross-layer detective. In plaats van de bug apart in UI, state en API te volgen, kun je het vragen het pad end-to-end te traceren:
profile.photoUrl, backend retourneert avatar_url.Omdat de AI de flow, het schermoverzicht en de datacontracten in context heeft, kan het één oplossing voorstellen die alle juiste plekken aanpast — hernoem een veld, voeg een fallback-state toe en wijzig de endpoint-respons.
Elke testbuild moet een antwoord geven op: “Komen we dichter bij de metric?” Voeg een kleine set events toe die bij je succescriteria passen, bijvoorbeeld:
signup_started → signup_completedfirst_action_completed (jouw activatiemoment)error_shown met redencode (timeout, validatie, permissie)Feedback wordt zo geen meningen-gevecht maar een meetbare funnel.
Een eenvoudige ritme houdt dingen stabiel: dagelijkse build + 20-minuten review. Elke cyclus pakt één of twee fixes en werkt UI, state en endpoints samen bij. Dat voorkomt “half-gerepareerde” features — het scherm ziet er goed uit, maar de app kan nog steeds niet herstellen van reële timing, ontbrekende data of onderbroken permissies.
Als het pad werkt, moet de app het echte leven doorstaan: tunnels, laag batterijniveau, ontbrekende permissies en onvoorspelbare data. Hier helpt AI door “niet breken” om te zetten in concrete gedragingen die het team kan reviewen.
Label per actie of deze offline-safe is of verbinding vereist. Bijvoorbeeld: eerder geladen accounts bladeren, drafts bewerken en gecachte geschiedenis bekijken kan offline werken. Volledige dataset zoeken, synchroniseren en gepersonaliseerde aanbevelingen vragen meestal verbinding.
Een goede default is: lees uit cache, schrijf naar een outbox. De UI toont duidelijk wanneer een wijziging “Lokaal opgeslagen” is versus “Gesynchroniseerd” en biedt een simpele “Probeer opnieuw” als de verbinding terugkomt.
Vraag permissies op het moment dat ze logisch zijn:
Het doel is elegante alternatieven, geen doodlopende wegen.
AI kan randgevallen snel opsommen, maar het team kiest de producthouding:
Security basics: tokens in veilige opslag bewaren, least-privilege scopes gebruiken en veilige defaults houden (geen gedetailleerde logs, geen “remember me” zonder encryptie).
Toegankelijkheidschecks: contrast, minimale tap-targets, dynamische tekstondersteuning en betekenisvolle screenreader-teksten — vooral voor icon-only knoppen en custom componenten.
Het uitbrengen is het moment waarop een veelbelovende prototype ofwel een echt product wordt — of stilletjes strandt. Zodra AI de UI, state-regels en API-wiring heeft gegenereerd, is het doel die werkende build om te zetten in iets dat reviewers (en klanten) met vertrouwen kunnen installeren.
Behandel “release” als een kleine checklist, niet als een heroïsche sprint.
Zelfs voor een simpele MVP telt metadata omdat het verwachtingen schept.
Plan de lancering als een experiment.
Gebruik eerst intern testen, daarna een gefaseerde uitrol om de blast radius te beperken. Monitor crashrate, onboardingvoltooiing en conversie in de sleutelactie.
Definieer rollback-triggers vooraf — bijv. crash-free sessions dalen onder een drempel, inlogfouten spitsen aan of de primair funnelstap daalt scherp.
Als je build-systeem snapshots en snelle rollback ondersteunt (bijv. Koder.ai biedt snapshots/rollback naast deployment en hosting), kun je “ongedaan maken” als een normaal onderdeel van uitrollen behandelen — niet als paniekactie.
Als je hulp wilt bij het omzetten van je MVP-checklist in een herhaalbare release-pijplijn, zie /pricing of neem contact op via /contact.
Als AI schermen schetst, state opzet en API-integraties schetst, verdwijnt het werk niet — het verschuift. Teams besteden minder tijd aan het vertalen van intentie naar boilerplate en meer tijd aan beslissen wat de moeite waard is om te bouwen, voor wie en tot welke standaard.
AI blinkt uit in het produceren van coherente output over lagen heen zodra de flow helder is.
AI kan voorstellen; mensen beslissen.
Snelheid helpt alleen als de code leesbaar blijft.
Als je de eerste versie in een platform als Koder.ai genereert, is een praktisch onderhoudsvoordeel de source code export: je kunt van “snelle generatie” naar “team-eigendom” van de codebasis zonder opnieuw te schrijven.
Met een MVP live richten volgende iteraties zich vaak op performance (starttijd, list-rendering), personalisatie (opgeslagen voorkeuren, slimmere defaults) en diepere automatisering (testgeneratie, analytics-instrumentatie).
Voor meer voorbeelden en gerelateerde artikelen, browse /blog.
Intent is één zin die verduidelijkt:
Het is geen featurelijst; het is de definitie van succes die UI, state en API's op één lijn houdt.
Een goed intent-gevoel is specifiek en meetbaar. Gebruik deze structuur:
Voorbeeld: “Help managers van kleine klinieken afspraken automatisch bevestigen zodat no-shows dalen zonder extra administratief werk.”
“Shippable” betekent dat de app één kernreis met echte data voltooit:
Als gebruikers de hoofdtaak niet snel op een telefoon kunnen afronden, is het nog geen releaseklaar product.
Vraag de AI je idee te herschrijven naar:
Bewerk die output met jouw domeinkennis—vooral de cijfers—zodat je uitkomsten meet in plaats van activiteit.
Focus op:
Maak acceptatiecriteria observeerbaar (bijv. “timestamp opgeslagen”, “next step verplicht OF notitie verplicht”) zodat engineering en QA snel kunnen valideren.
Snoei wat de north-star flow niet ondersteunt. Veel voorkomende uitsluitingen voor MVPs:
Schrijf bewust een “out of scope”-lijst zodat stakeholders weten wat doelbewust is uitgesteld.
Begin met 3–7 kernschermen die de primaire taak volledig ondersteunen:
Definieer navigatie in platte taal (tabbar vs. stack) en beschrijf empty states zodat de app niet kapot lijkt als er geen data is.
State is wat de app moet onthouden en waarop ze moet reageren. Veelvoorkomende MVP-state-objecten:
Werk achteruit vanaf schermen:
GET /items (vaak met paginatie)POST of PATCHDELETELaat AI schema’s voorstellen, maar bevestig verplichte velden, permissies en naamgevingsverschillen ( vs. ) voordat ze in het product verankeren.
Bepaal per actie of deze offline-safe is of een verbinding vereist. Een praktisch uitgangspunt:
Wat permissies betreft: vraag op het moment dat ze nodig zijn (camera bij “Voeg foto toe”, notificaties nadat de gebruiker reminders heeft aangezet) en bied een fallback (handmatige invoer, in-app herinneringen) in plaats van een doodlopende weg.
Standaardiseer ook async-staten: loading → success → failure, en behoud gebruikersinput bij falen.
photoUrlavatar_url