Prompt Engineering

Simpele Uitleg

Prompt engineering is de kunst van het geven van goede instructies aan AI. Net als een briefing aan een collega: hoe duidelijker je uitlegt wat je wilt, hoe beter het resultaat. Het verschil tussen een vaag verzoek en een gestructureerde instructie is het verschil tussen nutteloze en briljante AI-output. Werkt met ChatGPT, Claude en alle andere LLM's.

Technische Definitie

Prompt engineering is het systematisch ontwerpen van input-instructies voor Large Language Models om gewenste output te maximaliseren. Kerntechnieken zijn zero-shot (alleen instructie), few-shot (met voorbeelden), chain-of-thought (stap-voor-stap redeneren) en role prompting (een persona toewijzen). Volgens OpenAI's best practices zijn duidelijke structuur en specifieke instructies effectiever dan "slim" geformuleerde vragen.

Waarom Dit Belangrijk Is

De kwaliteit van je prompts bepaalt direct de kwaliteit van je AI-resultaten. Dezelfde AI geeft een middelmatig antwoord op een vage vraag en een briljant antwoord op een goede prompt.

Praktisch voorbeeld: "Schrijf een email" levert generieke tekst op. "Schrijf een follow-up email van 150 woorden aan een B2B prospect die vorige week een demo heeft gezien, focus op de ROI die we besproken hebben" levert direct bruikbare content op.

Voor teams die AI structureel inzetten is prompt engineering de basisvaardigheid. Eén goed ontworpen prompt template kan je hele team uren per week besparen.

Hoe Het Werkt

Denk aan een prompt als een briefing aan een freelancer. Je geeft niet alleen een opdracht, maar ook context, voorbeelden en kwaliteitseisen.

Een goede prompt bevat:
1. Rol: "Je bent een ervaren B2B copywriter" — geeft de AI een perspectief
2. Context: "Voor een Nederlands softwarebedrijf dat CRM verkoopt" — beperkt het speelveld
3. Taak: "Schrijf een LinkedIn-post van 200 woorden" — specifiek en meetbaar
4. Voorbeelden: een voorbeeld van een goede post — de AI leert van concrete voorbeelden
5. Format: "Gebruik bullets, eindig met een vraag" — structureer de output

Hoe specifieker je prompt, hoe minder je achteraf hoeft bij te sturen. Elk team kan prompt templates maken voor hun meest voorkomende taken.

Use Cases

Marketing content op schaal

Een marketing team maakt prompt templates voor social posts, blogs en nieuwsbrieven. In plaats van elke keer opnieuw te beginnen, vult het team alleen de variabelen in. Resultaat: consistente tone of voice en 3x snellere content productie.

Support antwoorden standaardiseren

Een support team bouwt prompts die klantvragen omzetten naar professionele, consistente antwoorden. De prompt bevat het retourbeleid, de tone of voice en voorbeeldantwoorden. Elke medewerker levert dezelfde kwaliteit.

Code genereren met context

Developers schrijven prompts die niet alleen de functie beschrijven, maar ook de codebase-conventies, error handling en testcriteria meegeven. Met tools als Cursor en Claude Code worden complete features gegenereerd.

Data-analyse automatiseren

Een finance team maakt een prompt template voor kwartaalanalyses: "Analyseer bijgevoegde data, vergelijk met vorig kwartaal, noem top 3 trends en geef aanbevelingen." Elke analist gebruikt dezelfde gestructureerde aanpak.

Voorbeelden

Slechte vs. goede prompt

Slecht: "Schrijf een blog over AI."
Resultaat: generiek, lang, onbruikbaar.

Goed: "Je bent een B2B content specialist. Schrijf een blog van 800 woorden voor Nederlandse MKB-eigenaren over hoe AI klantenservice verbetert. Gebruik 3 concrete voorbeelden. Tone: professioneel maar toegankelijk. Eindig met een concrete eerste stap."
Resultaat: direct publiceerbare content.

Chain-of-thought voor complexe taken

"Analyseer deze sales data stap voor stap. Beschrijf eerst wat je ziet, dan welke patronen opvallen, dan wat de mogelijke oorzaken zijn, en geef ten slotte 3 concrete aanbevelingen." Chain-of-thought prompting levert volgens onderzoek tot 40% betere resultaten bij complexe taken.

One-shot met voorbeeld

In plaats van lang uitleggen wat je wilt, geef je één perfect voorbeeld. "Schrijf productbeschrijvingen in deze stijl: [voorbeeld]. Nu voor dit product: [nieuw product]." De AI kopieert het patroon — sneller en consistenter dan pagina's aan instructies.

Veelgemaakte Fouten

"Hoe meer woorden, hoe beter de prompt"

Lengte is niet het doel, duidelijkheid wel. Een prompt van 3 zinnen met de juiste context werkt beter dan een halve pagina vage instructies. Voeg alleen informatie toe die het resultaat beïnvloedt.

"AI snapt het wel zonder voorbeelden"

Voorbeelden zijn de krachtigste techniek in prompt engineering. Eén goed voorbeeld (one-shot) vertelt meer dan tien zinnen uitleg. Voeg altijd 1-3 voorbeelden toe voor repetitieve taken.

"Eén prompt werkt voor alles"

ChatGPT, Claude en Gemini reageren verschillend op dezelfde prompt. Test je prompts op het model dat je team gebruikt en optimaliseer per platform.

Tools Die Dit Gebruiken

ChatGPTClaudeGeminiCursorMidjourney

Veelgestelde Vragen

Moet ik Engels of Nederlands gebruiken voor prompts?

Moderne modellen als GPT-4o en Claude werken uitstekend in het Nederlands. Voor technische taken (code, data-analyse) kan Engels iets beter werken omdat er meer Engelse trainingsdata is. Voor Nederlandse content: gewoon Nederlands gebruiken.

Hoe lang moet een goede prompt zijn?

Zo kort als mogelijk, zo lang als nodig. Sommige taken vragen 1 zin, andere 500 woorden. De vuistregel: als je informatie weglaat en het resultaat verslechtert, was die informatie nodig. Als je informatie toevoegt en het resultaat niet verbetert, laat het weg.

Wordt prompt engineering overbodig door betere AI?

Nee, maar het verandert. Nieuwere modellen begrijpen vagere instructies beter, maar gestructureerde prompts leveren nog steeds significant betere resultaten. Het verschuift van "trucjes" naar het helder formuleren van wat je wilt — een vaardigheid die altijd waardevol blijft.

Gerelateerde Termen

LLM Few-shot Learning Chain of Thought One-shotten Temperature Token Zero-shot Learning

Wil je deze term in de praktijk leren toepassen?

Bekijk Trainingen Plan Kennismaking