Ik denk dat we verkeerd begrijpen wat prompt engineering eigenlijk is. Het gaat minder om de prompt en meer om hoe duidelijk je denkt. Goede prompts zouden je moeten dwingen om rommelige ideeën op te splitsen, beperkingen te benoemen en die vibes om te zetten in concrete stappen. Als je een probleem goed kunt uitleggen aan een agent, heb je meestal al het grootste deel van de oplossing uitgevonden. Daarom, als je het mij vraagt, is deze vaardigheid belangrijk, zelfs zonder AI. Het vereenvoudigt complexiteit en maakt moeilijke problemen beheersbaar. De agent voert gewoon uit. Maar jouw keuze van vocabulaire + denkwijze is jouw oneerlijke voordeel. Dus, waar moet een goede prompt idealiter rekening mee houden? Hier is een uitstekend voorbeeld: Bouw een webapp om creditcardafschriften (PDF/CSV) te uploaden, uitgaven automatisch te categoriseren, abonnementen te detecteren en een maandelijkse dashboard weer te geven. (✓ Duidelijke uitkomst) Voeg anomaliedetectie, budgetwaarschuwingen (80%) en een samenvatting in gewone taal met besparingsinzichten toe. (✓ Bepaalt gebruikerswaarde) Zorg voor veilige gegevensverwerking. Bied schema's, API's en installatie-instructies aan. Ontwerp voor multi-kaart schaal. (✓ Beheert output + toekomstbestendig)