Een praktische reflectie over hoe “goed genoeg” AI-code je helpt sneller te leren, eerder te leveren en kwaliteit te verbeteren via reviews, tests en iteratieve refactors.
“Goed genoeg” code is geen eufemisme voor slordig werk. Het is een bewuste norm die je stelt: hoog genoeg om correct en veilig te zijn in de gegeven context, maar niet zo hoog dat je leren en leveren blokkeert.
Voor de meeste productcode (vooral vroege versies) betekent “goed genoeg” meestal:
Dat is het doel: code die werkt, gebruikers niet schaadt en je niet vastzet.
Het gaat niet over het verlagen van standaarden. Het gaat over de juiste standaarden op het juiste moment kiezen.
Als je leert of een MVP bouwt, haal je vaak meer waarde uit een kleinere, werkbare versie die je in de praktijk kunt observeren dan uit een gepolijste versie die nooit wordt opgeleverd. “Goed genoeg” is hoe je feedback, helderheid en momentum koopt.
AI-gegenereerde code behandel je het beste als een eerste versie: een schets die toetsaanslagen spaart en structuur voorstelt. Jouw taak is aannames te controleren, de randen aan te scherpen en het passend te maken voor je codebase.
Een eenvoudige regel: als je niet kunt uitleggen wat het doet, is het nog geen “goed genoeg” — hoe zelfverzekerd het ook klinkt.
Sommige gebieden vereisen bijna perfecte nauwkeurigheid: features die security-gevoelig zijn, betalingen en facturatie, privacy en compliance, safety-critical systemen en onomkeerbare data-operaties. In die zones schuift de “goed genoeg” lat veel hoger — en langzamer leveren is vaak de juiste afweging.
Momentum is geen motivational poster-idee — het is een leermethode. Wanneer je kleine dingen snel oplevert, creëer je korte feedback-loops: schrijf iets, draai het, kijk of het faalt (of slaagt), repareer het en herhaal. Die herhalingen zijn reps, en reps maken abstracte concepten tot instincten.
Polijsten voelt productief omdat het beheersbaar is: refactor een beetje, hernoem een variabele, tweak de UI, herorganiseer bestanden. Maar leren versnelt wanneer de realiteit terugduwt — wanneer echte gebruikers op de verkeerde knop klikken, een randgeval je happy path breekt of deployment anders doet dan je lokale machine.
Sneller leveren forceert die momenten eerder. Je krijgt duidelijkere antwoorden op de vragen die er echt toe doen:
Tutorials geven vertrouwdheid, maar zelden oordeelsvermogen. Bouwen en opleveren dwingt je keuzes te maken: wat sla je over, wat vereenvoudig je, wat test je, wat documenteer je en wat kan wachten. Die besluitvorming is het vak.
Als je drie avonden een framework "leert" maar nooit iets deployt, ken je misschien de woordenschat — en sta je toch vast voor een blanco project.
Hier helpt AI-gegenereerde code: het verkort de tijd tussen idee en een eerste werkende versie. In plaats van naar een lege map te staren, kun je in minuten een basis route, component, script of datamodel krijgen.
Als je een vibe-coding workflow gebruikt — waarbij je beschrijft wat je wilt en iteratief vanaf een draaibare draft werkt — kunnen tools zoals Koder.ai die lus nog strakker maken door een chatprompt om te zetten in een werkende web/server/mobile slice (met opties zoals snapshots en rollback wanneer experimenten misgaan). Het punt is niet magisch output; het is snellere iteratie met duidelijkere checkpoints.
Wachten met opleveren tot alles "juist" voelt heeft een prijs:
“Goed genoeg” betekent niet slordig — het betekent dat je vooruitgaat zodra de volgende stap je meer leert dan de volgende polijstbeurt.
“Goed genoeg” AI-code is nuttig omdat het je kennis zichtbaar maakt. Wanneer je een gegenereerd snippet in je project plakt, ontdek je snel wat je nog niet begrijpt: welke API-methode een lijst teruggeeft vs. een cursor, welke vorm de JSON-payload echt heeft, of waarom een "simpel" randgeval (lege input, tijdzones, retries) het happy path breekt.
AI-drafts gaan vaak uit van ideale data en schone grenzen. De eerste keer dat het faalt, moet je praktische vragen beantwoorden die je niet kunt ontwijken:
Die vragen zijn de snelste route van "ik heb code gekopieerd" naar "ik begrijp het systeem."
Door AI-output stap voor stap te doorlopen leer je de onderdelen van ontwikkeling die er dagelijks het meest toe doen: stack traces lezen, types en datastructuren checken, logs toevoegen, een kleine test schrijven die de bug reproduceert en de fix bevestigen.
Omdat de code bijna-goed is, krijg je frequente, hapklare debugging-reps — zonder dat je oefenopdrachten hoeft te verzinnen.
Vraag om twee of drie alternatieve implementaties en vergelijk ze. Zelfs als één gebrekkig is, helpt het zien van verschillende aanpakken je begrijpen welke afwegingen er zijn (performance vs. duidelijkheid, abstractie vs. duplicatie, strikte validatie vs. permissieve parsing).
Behandel het model als een sparringpartner: het werpt ideeën. Jij beslist wat er wordt opgeleverd.
AI is goed in het snel produceren van plausibele structuren. Problemen duiken meestal op in die laatste 20% waar echte systemen rommelig zijn: echte inputs, echte afhankelijkheden en randgevallen.
Een paar knelpunten komen steeds terug:
Het model is geoptimaliseerd om coherente antwoorden te produceren, niet om onzekerheid te tonen. Het voorspelt wat er uitziet als correcte code op basis van patronen, dus de uitleg kan vloeiend zijn zelfs wanneer details niet met jouw stack, versies of constraints overeenkomen.
Behandel de output als een draft en verifieer gedrag snel:
Belangrijkste lesson: vertrouw geobserveerd gedrag boven de uitleg. Als de code je checks doorstaat, prima. Als hij faalt, weet je precies wat je moet fixen — en die feedbacklus is de waarde.
“Goed genoeg” is geen slordigheid — het is een doelbewuste drempel. Het doel is iets te leveren dat werkt, later begrijpelijk is en gebruikers niet op voor de hand liggende manieren verrast. Zie het als "voor nu klaar": je koopt real-world feedback en leren, niet perfectie.
Voordat je AI-gegenereerde code (of welke code dan ook) oplevert, zorg dat het een simpele lat haalt:
Als één van deze faalt, ben je niet perfectionistisch — je voorkomt voorspelbare pijn.
“Voor altijd klaar” is de standaard voor core security, billing of cruciale data-integriteit. Alles daarbuiten kan “voor nu klaar” zijn, zolang je vastlegt wat je uitstelt.
Geef jezelf 30–60 minuten om een AI-draft op te schonen: vereenvoudig structuur, voeg minimale tests toe, verbeter foutafhandeling en verwijder dode code. Als de tijd om is, lever (of plan de volgende ronde).
Laat korte notities achter waar je hoeken hebt afgesneden:
TODO: add rate limitingNOTE: assumes input is validated upstreamFIXME: replace temp parsing with schema validationDit maakt van "we fixen het later" een plan — en maakt toekomstige jij sneller.
Betere prompts betekenen niet altijd langere prompts. Ze betekenen duidelijkere constraints, scherpere voorbeelden en strakkere feedback-lussen. Het doel is niet een perfecte oplossing te "prompt-engineeren" — het doel is een draft te krijgen die je kunt draaien, beoordelen en snel verbeteren.
Begin door het model te vertellen wat moet kloppen:
Vraag ook om alternatieven en afwegingen, niet alleen om "de beste" oplossing. Bijvoorbeeld: “Geef twee aanpakken: één simpel en één schaalbaar. Leg voor- en nadelen en faalwijzen uit.” Dat dwingt vergelijken in plaats van blind accepteren.
Houd de cyclus kort:
Als je de neiging voelt een gigantische herschrijving te vragen, vraag dan kleine, testbare units in plaats daarvan: “Schrijf een functie die de payload valideert en gestructureerde fouten teruggeeft.” Dan: “Schrijf nu 5 unit tests voor die functie.” Kleinere stukken zijn makkelijker te verifiëren, te vervangen en om van te leren.
AI kan je snel naar een werkende draft brengen — maar betrouwbaarheid is wat je laat leveren zonder duimen te draaien. Het doel is niet perfect maken; het is genoeg review en tests toevoegen om erop te vertrouwen.
Lees de AI-gegenereerde code en leg het terug in je eigen woorden:
Als je het niet kunt uitleggen, kun je het niet onderhouden. Deze stap verandert een draft in leren, niet alleen output.
Gebruik geautomatiseerde checks als eerste verdedigingslinie, niet als laatste:
Deze tools vervangen geen oordeel, maar verminderen het aantal domme bugs dat tijd verspeelt.
Je hebt geen enorme test-suite nodig om te beginnen. Voeg kleine tests toe rond de meest foutgevoelige delen:
Een paar gerichte tests maken een “goed genoeg” oplossing vaak veilig genoeg om te leveren.
Weersta de verleiding om een volledige gegenereerde rewrite in één grote commit te plakken. Houd veranderingen klein en frequent zodat je kunt:
Kleine iteraties maken van AI-drafts betrouwbare code zonder dat het je afremt.
Technische schuld is geen morele fout. Het is een afweging die je maakt wanneer je prioriteit geeft aan leren en leveren boven perfecte structuur. De sleutel is bewuste schuld: je levert opzettelijk iets imperfects met een plan om het te verbeteren, in plaats van te hopen dat je het "ooit opruimt."
Bewuste schuld heeft drie kenmerken:
Dit geldt extra bij AI-gegenereerde code: de draft werkt misschien, maar de structuur past mogelijk niet bij hoe de feature zal groeien.
Vage TODOs zijn waar schuld zich verstopt. Maak ze uitvoerbaar door wat, waarom en wanneer vast te leggen.
Goede TODOs:
// TODO(week-2): Extract pricing rules into a separate module; current logic is duplicated in checkout and invoice.// TODO(before scaling): Replace in-memory cache with Redis to avoid cross-instance inconsistency.// TODO(after user feedback): Add validation errors to UI; support tickets show users don’t understand failures.Als je geen “wanneer” kunt noemen, kies een trigger.
Je refactort niet omdat code "lelijk" is. Je refactort wanneer het rente begint te kosten. Veelvoorkomende triggers:
Houd het licht en voorspelbaar:
Schaamte maakt schuld onzichtbaar. Zichtbaarheid maakt het beheersbaar — en houdt “goed genoeg” in je voordeel.
“Goed genoeg” is een prima default voor prototypes en interne tools. Maar sommige gebieden bestraffen kleine fouten — vooral wanneer AI-gegenereerde code iets levert dat er goed uitziet maar faalt onder echte druk.
Behandel het volgende als “bijna-perfect vereist”, niet als “ship and see”:
Je hebt geen gigantisch proces nodig — maar wel een paar bewuste checks:
Als AI een zelfgemaakt auth-systeem of betalingsflow voorstelt, zie dat als een rode vlag. Gebruik gevestigde libraries, hosted providers en officiële SDKs — ook al voelt dat trager. Dit is ook het moment om een expert kort te laten reviewen; dat kan goedkoper zijn dan een week cleanup.
Voor alles hierboven: voeg gestructureerde logging, monitoring en alerts toe zodat fouten vroeg zichtbaar worden. Snelle iteratie werkt nog steeds — maar met vangrails en zichtbaarheid.
De snelste manier om AI-hulp om te zetten in echte vaardigheid is het als een lus te behandelen, niet als een eenmalige "genereer en bid". Je probeert geen perfecte code in één keer te maken — je probeert iets te produceren dat je kunt draaien, observeren en verbeteren.
Als je bouwt in een omgeving zoals Koder.ai — waar je een werkende slice kunt genereren, deployen/hosten en terugrollen via snapshots als een experiment faalt — kun je deze lus extra kort houden zonder elk poging in een risicovolle "big bang" te veranderen.
Bewaar een korte notitie (in je repo of doc) van fouten en patronen: “inputvalidatie vergeten,” “off-by-one bug,” “async calls verward,” “tests misten randgevallen.” Na verloop van tijd wordt dit je persoonlijke checklist — en je prompts verscherpen omdat je weet wat je moet vragen.
Echte feedback doorzaagt speculatie. Als gebruikers je elegante refactor niet boeit maar steeds op dezelfde verwarrende knop klikken, weet je wat echt telt. Elke release verandert “ik denk” in “ik weet”.
Scan elke paar weken eerdere AI-geassisteerde commits. Je ziet terugkerende issues, hoe je review-commentaar evolueerde en waar je nu eerder problemen opvangt. Dat is meetbare vooruitgang.
AI gebruiken om code te schrijven kan een ongemakkelijk gevoel geven: “Val ik niet vals spelend?” Een beter kader is geassisteerde oefening. Je doet nog steeds het echte werk — kiezen wat te bouwen, afwegen maken, integreren met je systeem en verantwoordelijkheid nemen voor het resultaat. In veel opzichten lijkt het meer op leren met een tutor dan antwoorden kopiëren.
Het risico is niet dat AI code schrijft. Het risico is leveren van code die je niet begrijpt — vooral op kritische paden zoals authenticatie, betalingen, data-verwijdering en alles security-gerelateerd.
Als de code geld kan kosten, data kan lekken, gebruikers kan buitensluiten of records kan corrumperen, moet je in gewone taal kunnen uitleggen wat het doet en hoe het faalt.
Je hoeft niet alles handmatig te herschrijven om te groeien. Neem kleine delen terug over tijd:
Zo wordt AI-output een opstap, geen permanente vervanging.
Vertrouwen komt van verificatie, niet van een goed gevoel. Wanneer AI een aanpak voorstelt, controleer het met:
Als je een bug kunt reproduceren, oplossen en uitleggen waarom de fix werkt, word je niet gedragen — je leert. Na verloop van tijd vraag je minder om "het antwoord" en meer om opties, valkuilen en review.
“Goed genoeg” AI-gegenereerde code is waardevol om één hoofdreden: snelheid creëert feedback, en feedback creëert vaardigheid. Als je sneller een kleine, werkende slice oplevert, krijg je echte signalen — gebruikersgedrag, performance, randgevallen, verwarrende UX, onderhoudspijn. Die signalen leren je meer dan een week polijsten in een vacuüm.
Dat betekent niet "alles mag". De "goed genoeg" lat is: het werkt voor het gespecificeerde gebruik, is begrijpelijk door een mens in je team en heeft basischecks die voor de hand liggende fouten voorkomen. Je mag de internals later itereren — nadat je geleerd hebt wat er echt toe doet.
Sommige gebieden zijn geen "learn by shipping" terrein. Als je wijziging betalingen, authenticatie, permissies, gevoelige data of safety-critical gedrag raakt, verhoog dan de lat: diepere review, sterkere tests en langzamere rollout. "Goed genoeg" blijft van toepassing, maar de definitie wordt strikter omdat de kosten van fouten hoger zijn.
Kies één kleine feature die je uitstelt. Gebruik AI om een eerste versie te maken en doe dit voordat je oplevert:
Schrijf één zin: “Deze wijziging is succesvol als…"
Voeg twee snelle tests (of een handmatige checklist) toe voor het meest waarschijnlijke falen.
Lever achter een flag of aan een kleine doelgroep.
Noteer wat je verraste en plan een korte refactor.
Als je meer ideeën wilt over iteratie- en reviewgewoonten, bekijk /blog. Als je tools evalueert om je workflow te ondersteunen, zie /pricing.
"Goed genoeg" is een opzettelijke kwaliteitslat: de code is correct genoeg voor de verwachte invoer, veilig genoeg om geen duidelijke beveiligings- of datarisico's te creëren, en onderhoudbaar genoeg zodat jij (of een teammate) het later kan lezen en aanpassen.
Het is niet "slordig"; het is "voor nu klaar" met een duidelijke intentie.
Niet altijd. De lat hangt af van de inzet.
Behandel AI-uitvoer als een draft, niet als autoriteit.
Een praktische regel: als je niet kunt uitleggen wat de code doet, wat het als invoer verwacht en hoe het faalt, is het nog niet klaar om te deployen—ongeacht hoe zelfverzekerd de AI klinkt.
De meeste fouten zitten in die laatste 20% waar de echte wereld rommelig is:
Plan om deze snel te valideren in plaats van ervan uit te gaan dat de draft klopt.
Gebruik een snelle, observeerbare validatielus:
Vertrouw op wat je kunt reproduceren boven wat de uitleg beweert.
Lever wanneer de volgende stap je meer zal leren dan de volgende polijstbeurt.
Signalen dat je over-polijst zijn onder andere:
Bepaal een tijdsbox voor cleanup (bijv. 30–60 minuten), lever dan of plan de volgende ronde.
Gebruik een eenvoudige acceptatiechecklist:
Als een van deze faalt, voorkom je voorspelbare pijn door niet overhaast te handelen.
Verbeter prompts door constraints en voorbeelden toe te voegen, niet door ze langer te maken:
Zo krijg je drafts die makkelijker te verifiëren en integreren zijn.
Trek de lat sterk omhoog voor:
Gebruik bewezen libraries/SDKs, voer diepere reviews uit en zet monitoring/alerts op voordat je uitrolt.
Maak schuld (technical debt) intentioneel en zichtbaar:
Een korte cleanup-pass na release plus refactors op basis van echte feedback is vaak de meest efficiënte cadans.