Vibe coding beloont makers die gebruikersbehoeften herkennen, snel testen en itereren. Lees waarom productinstincten diepgaande frameworkkennis overtreffen voor resultaat.
“Vibe coding” is een praktische manier van bouwen waarbij je snel beweegt door intuïtie (je gevoel voor wat gebruikers nodig hebben) te combineren met moderne tools (AI-assistenten, templates, kant-en-klare componenten, gehoste services). Je begint niet met een perfect plan—je schetst, probeert, past aan en shipt kleine slices om te zien wat echt werkt.
Vibe coding is:
Het “vibe”-gedeelte is geen willekeur. Het is richting. Je volgt een hypothese over gebruikerswaarde en test die met echte interactie, niet alleen interne discussies.
Dit is geen pleidooi tegen engineeringdiscipline.
Vibe coding is niet:
Het is ook geen bewering dat frameworkexpertise waardeloos is. Je stack goed kennen kan een superkracht zijn. De kern is dat voor veel vroege producten en experimenten frameworktrivia zelden bepaalt of gebruikers geven om je product.
Vibe coding beloont makers die herhaaldelijk sterke productkeuzes maken: een duidelijke gebruiker kiezen, de job-to-be-done versmallen, de eenvoudigste flow vormgeven en snel leren van feedback. Als je dat kunt, verkleinen AI en moderne tooling het verschil tussen “kent elk frameworkdetail” en “kan deze week een nuttige ervaring opleveren”.
Vibe coding maakt het schrijven van code goedkoper. Het lastige is kiezen wat te bouwen, voor wie en hoe succes eruitziet. Als AI binnen enkele minuten een UI kan scaffolden, CRUD-routes genereren en fixes voorstellen, verschuift de bottleneck van “Kunnen we dit implementeren?” naar “Is dit het juiste om te implementeren?”
Makers met sterke productinstincten bewegen sneller, niet omdat ze sneller typen, maar omdat ze minder tijd verspillen. Ze maken minder foute bochten, stellen vroeg betere vragen en snijden ideeën terug tot een versie die snel getest kan worden.
Duidelijke probleemframing reduceert herwerk meer dan welke frameworkfeature dan ook. Als je kunt beschrijven:
…dan heeft de code die je genereert meer kans om de eerste week feedback te overleven.
Zonder die helderheid ship je technisch indrukwekkende features die herschreven—of verwijderd—worden zodra je leest wat gebruikers echt nodig hadden.
Stel je een “study planner” app voor.
Team A (framework-first) bouwt: accounts, kalenders, notificaties, tags, integraties en een dashboard.
Team B (product-first) shipt in twee dagen: één scherm waar een student een examendatum kiest, onderwerpen invoert en een dagelijkse checklist krijgt. Geen accounts—gewoon een deelbare link.
Team B krijgt meteen feedback (“checklists zijn top, maar ik heb tijdsinschattingen nodig”). Team A is nog bezig met instellingenpaginas.
Vibe coding beloont de maker die scope kan snijden zonder waarde te verliezen—want dat verandert code in vooruitgang.
AI kan veel “acceptabele” code snel opstellen. Dat verschuift de bottleneck weg van typen en naar beslissen wat te bouwen, waarom en wat te negeren. De makers die winnen kennen niet alle hoeken van een framework—het zijn degenen wier productinstincten het werk op echte gebruikerswaarde richten.
Empathie is het vermogen om iemands dag te visualiseren en te zien waar je product helpt (of irriteert). Bij vibe coding genereer je meerdere UI- en featureopties snel. Empathie laat je degene kiezen die verwarring, stappen en cognitieve belasting vermindert—zonder dat je een perfecte architectuur nodig hebt om te beginnen.
Als alles makkelijk te genereren is, is het verleidelijk om alles toe te voegen. Sterke prioritering betekent het kleinste set features kiezen die het idee bewijst. Het betekent ook het beschermen van dé ene kernfunctie die het product uitzonderlijk goed moet doen.
Duidelijkheid toont zich in scherpe probleemstellingen, simpele gebruikersflows en leesbare copy. Als je een feature niet in twee zinnen kunt uitleggen, wordt AI-gegeneerde code waarschijnlijk AI-gegeneerde rommel.
Smaak is niet alleen esthetiek. Het is het instinct om de eenvoudigste oplossing te verkiezen die toch prettig is en “logisch” aanvoelt voor gebruikers—minder instellingen, minder schermen, minder beloftes voor randgevallen. Smaak helpt je zeggen: “Dit is genoeg,” en dan shippen.
Schrappen is geen kwaliteitsverlaging; het is het verwijderen van niet-essentile scope terwijl je de kernvoordeel behoudt. Hier lopen product-first builders voorop: diepe frameworkkennis optimaliseert implementatie, maar deze instincten optimaliseren uitkomsten.
Een paar jaar geleden was het kennen van een framework door en door een echte barrière. Je kon sneller bewegen omdat je API-details in je hoofd had, je voorkwam veelvoorkomende valkuilen en je kon features aan elkaar knopen zonder steeds dingen op te zoeken.
AI-assisted coderen en kwaliteitsvolle templates comprimeren dat voordeel.
Als je een assistent kunt vragen: “Hoe implementeer ik auth-middleware in Next.js?” of “Genereer een CRUD-scherm met patroon X”, daalt de waarde van het uit je hoofd leren van de exacte API. De assistent kan scaffolding opstellen, bestanden benoemen en gangbare conventies volgen.
Templates gaan nog een stap verder: standaardprojecten beginnen nu met routing, auth, formulieren, UI-componenten en deploy al wired. In plaats van dagen te spenderen aan het samenstellen van de “standaard stack”, begin je op het punt waar productbeslissingen echt belangrijk worden.
Als je een meer end-to-end versie wilt: platforms zoals Koder.ai drijven het idee verder: je kunt een app beschrijven in chat, itereren op schermen en flows, en een werkende web/backend/mobile basis genereren (bv. React frontend, Go + PostgreSQL backend, Flutter voor mobiel). Het punt is niet de specifieke stack—het is dat de setuptijd instort, zodat productkeuzes dominanter worden.
Het grootste deel van waar teams door vertraagd worden is niet het schrijven van nog een endpoint of het configureren van een plugin. Het is beslissen:
AI maakt glue code goedkoper—services verbinden, boilerplate genereren, patronen tussen libraries vertalen. Maar het kan niet betrouwbaar beslissen wat het waard is om te bouwen, wat te schrappen of wat succes betekent. Dat zijn productinstincten.
Best practices van frameworks veranderen snel: nieuwe routers, nieuwe data-fetching patronen, nieuwe aanbevolen tooling. Ondertussen blijven gebruikersbehoeften hardnekkig hetzelfde: duidelijkheid, snelheid, betrouwbaarheid en een workflow die past bij hoe ze denken.
Daarom beloont vibe coding makers die het juiste probleem kiezen, de oplossing vereenvoudigen en itereren op basis van echt gebruik—niet alleen degenen die framework-internals kunnen opdreunen.
Vibe coding werkt het beste als je bouwen behandelt als een reeks kleine inzetten, niet als één groot bouwproject. Het doel is niet om “de codebase af te maken.” Het is onzekerheid te verkleinen—over de gebruiker, het probleem en de waarde—voordat je maanden investeert in het polijsten van het verkeerde.
Een praktisch productloop ziet er zo uit:
Hypothesis → prototype → test → learn → iterate.
Deze loop beloont productinstincten omdat hij je dwingt expliciet te kiezen: wat essentieel is, wat ruis is en welk signaal je van gedachten doet veranderen.
Vroege “perfecte code” optimaliseert vaak voor problemen die je nog niet hebt: schaal die je nog niet hebt verdiend, abstracties die je niet begrijpt, randgevallen die je gebruikers niet zullen raken. Ondertussen is het grootste risico vaak eenvoudiger: je bouwt de verkeerde feature of presenteert het op de verkeerde manier.
Korte feedbackloops winnen hier omdat ze prioriteit geven aan:
Als het prototype laat zien dat de kernwaarde echt is, verdien je het recht om te refactoren.
Je hebt geen volledige release nodig om vraag of bruikbaarheid te testen:
Het doel is niet slordig zijn—het is doelbewust: bouw net genoeg om te leren wat de volgende stap moet zijn.
Vibe coding maakt het verleidelijk om steeds “nog één ding” toe te voegen omdat AI het snel kan genereren. Maar snelheid is nutteloos als je nooit shipt. De builders die winnen zijn degenen die vroeg en vaak beslissen wat te negeren.
Shippen gaat niet om sneller typen—het gaat om het beschermen van de kernbelofte. Als je scope goed snijdt, voelt het product gefocust, niet incompleet. Dat betekent nee zeggen tegen features die:
Minimum Viable Product (MVP) is de kleinste versie die technisch werkt en het idee bewijst. Het kan ruw aanvoelen, maar beantwoordt de vraag: Zal iemand dit in ieder geval gebruiken?
Minimum Lovable Product (MLP) is de kleinste versie die duidelijk en bevredigend genoeg is voor de doelgroep. Het beantwoordt: Maakt iemand de reis af en voelt diegene zich goed genoeg om terug te keren of het aan te bevelen?
Een goede regel: MVP bewijst vraag; MLP verdient vertrouwen.
Als je beslist wat deze week shipt, verdeel elk item in één bucket:
Moet (nu shippen)
Nice-to-have (alleen als er tijd over is)
Later (expliciet niet nu)
Scope snijden is geen verlaging van standaarden. Het is kiezen voor een kleinere belofte—en je eraan houden.
Mensen worden niet verliefd op je frameworkkeuze. Ze worden verliefd op het moment dat ze waarde krijgen—snel. Bij vibe coding, waar AI snel “werkende” features kan genereren, is het onderscheidend vermogen of je product een duidelijke belofte doet en gebruikers naar die eerste winst leidt.
Een duidelijke belofte beantwoordt drie vragen meteen: Wat is dit? Voor wie is het? Wat moet ik eerst doen? Als die niet duidelijk zijn, haken gebruikers af voordat je technische keuzes ertoe doen.
Onboarding is simpelweg het kortste pad van nieuwsgierigheid naar resultaat. Als je eerste ervaring lezen, gokken of configureren vereist, ben je vertrouwen aan het uitgeven dat je nog niet hebt verdiend.
Zelfs een perfect gebouwde app verliest als het product verwarrend is. Veelvoorkomende killers:
Verminder frictie met een paar regels die compounding effect hebben:
Als je niets anders doet, maak de eerste succesvolle actie duidelijk, snel en herhaalbaar. Dáár begint momentum—en dáár betaalt vibe coding zich uit.
Vibe coding verlaagt de drempel om iets werkends te krijgen, maar het wist de waarde van frameworkkennis niet uit. Het verandert waar die kennis rendeert: minder in het memoriseren van API's, meer in het maken van de juiste afwegingen op het juiste moment.
Als je doel is shippen en leren, kies dan een stack die:
Een verstandige default ziet er vaak uit als “populaire frontend + simpele backend + managed database + gehoste auth”, niet omdat het hip is, maar omdat het tijd bespaart die je anders aan infrastructuur besteedt in plaats van waarde valideren.
De meest voorkomende faalmode is geen schaalbaarheidsprobleem van het framework. Het is shiny-tool switching: herschrijven omdat een nieuwe library er schoner uitziet, of prestatiecijfers najagen voordat gebruikers klagen.
Voortijdige optimalisatie toont zich als:
Als een workaround lelijk maar veilig en omkeerbaar is, is het vaak de juiste zet terwijl je nog leert wat gebruikers willen.
Diepgaande kennis van frameworks wordt waardevol wanneer je tegen problemen aanloopt die AI niet betrouwbaar met generieke snippets kan repareren:
Vuistregel: gebruik AI en eenvoudige patronen om naar “werkt” te komen, investeer in frameworkdiepte alleen wanneer een echte beperking zichtbaar wordt in metrics, supporttickets of churn.
Vibe coding voelt magisch: je beschrijft wat je wilt, de AI vult de gaten en er werkt snel iets. Het risico is dat snelheid verbergt of je signaal of ruis shipt.
Een valkuil is features shippen die makkelijk te genereren zijn maar moeilijk te rechtvaardigen. Je eindigt met het polijsten van micro-interacties, instellingen toevoegen of UI herbouwen omdat het leuk is—terwijl het echte gebruikersprobleem ongetest blijft.
Een andere is alleen voor jezelf bouwen. Als de enige feedbackloop je eigen enthousiasme is, optimaliseer je voor wat indrukwekkend (of nieuw) is in plaats van wat nuttig is. Het resultaat is een product dat goed demot maar niet blijft hangen.
Een derde is subtiel “niet luisteren”: feedback verzamelen en vervolgens alleen reageren op opmerkingen die passen bij je oorspronkelijke idee. Dat is geen iteratie—dat is bevestiging zoeken.
AI kan snel schermen scaffolden, maar fundamentals verdwijnen niet:
Als dit weggelaten wordt, verliezen vroege gebruikers niet alleen interesse; ze verliezen vertrouwen.
Definieer e9e9n succesmetric per iteratie (bv. “3 gebruikers voltooien onboarding zonder hulp”). Houd een lichtgewicht changelog zodat je veranderingen aan uitkomsten kunt koppelen.
Belangrijkst: test vroeg met echte gebruikers. Zelfs vijf korte sessies brengen problemen aan het licht die geen prompt zal vangen—verwarring in copy, missende staten en workflows die niet passen bij hoe mensen denken.
Vibe coding werkt het beste als je bouwen behandelt als een reeks kleine productweddenschappen, niet als een zoektocht naar perfecte architectuur. Hier is een workflow die je op waarde, leren en shippen richt.
Begin met het doel pijnlijk specifiek te maken: “Freelance designers die 5–10 facturen per week sturen” wint van “kleine bedrijven.” Kies dan één observeerbaar probleem dat je in een zin kunt beschrijven.
Definieer ten slotte e9e9n resultaat dat je binnen twee weken kunt meten (bv. “maak en verstuur een factuur in minder dan 2 minuten” of “verminder gemiste follow-ups van 5/week naar 1/week”). Als je het niet kunt meten, kun je niet leren.
Je “klaar” moet zichtbaar zijn voor de gebruiker, niet technisch:
Alles anders gaat naar “later”.
Plan de kleinste versie die je kunt shippen en timebox het:
Als je een chat-gestuurde buildtool gebruikt (bijv. Koder.ai), blinkt dit ook hier uit: je kunt flows itereren in “planningmode”, snapshotten wat werkt en snel terugrollen als een experiment het product slechter maakt. Dat houdt de loop snel en toch gedisciplineerd.
Gebruik een issuelijst (GitHub Issues, Linear of een enkel doc), blokkeer 60–90 minuten per dag voor ongestoord bouwen en plan wekelijkse 20-minuten gebruikersgesprekken. Kijk in elk gesprek hoe ze de kerntaak proberen en noteer waar ze aarzelen—die momenten zijn je roadmap.
Vibe coding kan features snel genereren, maar snelheid helpt alleen als je kunt zeggen wat werkt. Metrics zijn hoe je “ik heb het gevoel dat gebruikers dit willen” vervangt door bewijs.
Een paar signalen blijven nuttig:
Leading indicators voorspellen uitkomsten eerder. Voorbeeld: "% gebruikers dat onboarding afmaakt" voorspelt vaak retentie.
Lagging indicators bevestigen resultaten later. Voorbeeld: "30-daagse retentie" of "maandelijkse omzet". Nuttig, maar traag.
Als je een feature shipt, koppel het aan één metric.
Als activatie laag is, verbeter onboarding, defaults en de first-run ervaring voordat je meer features toevoegt.
Als activatie goed maar retentie zwak is, focus op herhaalbare waarde: reminders, opgeslagen status, templates of een duidelijkere "volgende stap".
Als retentie solide maar omzet vlak is, pas verpakking aan: limieten per plan, duidelijkheid van de pricing page of een hogere-waarde betaalde feature.
Dat is productinstinct in actie: build, meet, leer—iterate waar de cijfers wijzen.
Vibe coding is een snelheidsversterker—maar alleen als je stuurt met productinstincten. Frameworkdiepte helpt nog steeds, maar is meestal een bijrol: de winnaars zijn makers die het juiste probleem kiezen, een heldere belofte vormen en snel leren van echte gebruikers.
Gebruik dit om te zien wat al compounding is—en wat aandacht nodig heeft:
Als je laagste scores in scopediscipline of feedbacksnelheid zitten, ga dan niet "meer frameworks bestuderen." Verscherp je loop.
Kies één productweddenschap die je deze week kunt testen:
Houd een lopend logboek van je "instinctreps": de aannames die je maakte, wat gebruikers deden, wat je veranderde. Na verloop van tijd stapelt dit zich op—sneller dan het onthouden van nog een framework-API.
Als je je bevindingen openbaar deelt, draaien sommige platforms (inclusief Koder.ai) zelfs beloningsprogrammas voor content en referrals—een extra aansporing om de loop te documenteren terwijl je bouwt.
Vibe coding is een snelle, iteratieve manier van bouwen waarbij je productintuïtie combineert met moderne tools (AI-assistenten, templates, hosted services) om kleine, bruikbare stukjes te leveren en te leren van echte interactie.
Het is gestuurd experimenteren — niet “er maar op los bouwen”.
Nee. Je hebt nog steeds een doel, randvoorwaarden en een globaal plan nodig voor wat “klaar” betekent.
Het verschil is dat je voorkomt dat je te veel details plant voordat je hebt gevalideerd dat gebruikers geven om wat je bouwt.
Het is niet “geen kwaliteit”. Je hebt nog steeds basiscorrectheid, beveiliging en betrouwbaarheid nodig—vooral rond authenticatie, permissies en gegevensverwerking.
Vibe coding betekent het uitstellen van niet-essentile polijsting en voortijdige architectuur, niet het negeren van fundamentele zaken.
Omdat AI een “acceptabele implementatie” goedkoper maakt, verschuift de bottleneck naar beslissen wat te bouwen:
wie het is voor, welk resultaat telt en wat je negeert.
Builders met sterke productinstincten verspillen minder cycli aan features die de eerste gebruikerscontact niet overleven.
Gebruik deze snelle framing:
Als je deze niet in een paar regels kunt schrijven, wordt de code die je genereert waarschijnlijk rommelig of moet herschreven worden.
Prioriteer voor een snel, echt gebruikersmoment:
Een strakke scope die feedback oplevert is beter dan een brede scope die leren vertraagt.
MVP is de kleinste versie die technisch werkt en aantoont dat het idee in principe werkt.
MLP is de kleinste versie die zo duidelijk en prettig aanvoelt dat gebruikers de reis afmaken en terugkomen of aanbevelen.
Praktische vuistregel: bewijs vraag met MVP, verdien vertrouwen met MLP.
Een korte loop ziet er zo uit:
Koppel elke iteratie aan \u0000e9\u0000e9n observeerbaar signaal (bv. "3 gebruikers voltooien onboarding zonder hulp") zodat je leert en niet alleen features toevoegt.
Diepgaande kennis van frameworks wordt vooral waardevol als echte beperkingen zich voordoen, zoals:
Gebruik AI om naar "werkt" te komen, investeer pas in diepgang als metrics of incidenten daarom vragen.
Houd een kleine set waarde-signalen bij:
Koppel elke uitgebrachte wijziging aan \u0000e9\u0000e9n metric zodat je roadmap volgt op bewijs, niet op vibes.
