Bij Kiwop hebben we al maanden geen enkele regel code meer met de hand geschreven. Geen enkele. Elke functie, elk component, elke databasemigratie, elk deployscript — alles wordt gegenereerd door kunstmatige intelligentie. En we hebben het niet over autocompletie of suggesties in de IDE: we hebben het over een autonome agent die code schrijft, uitvoert, debugt en deployt in echte productieomgevingen.
De tool die we momenteel gebruiken is Claude Code, de CLI van Anthropic. Maar dit artikel gaat niet over de tool zelf — het gaat over wat er verandert in een softwareontwikkelingsbureau wanneer de kosten voor het genereren van code naar nul tenderen. Want wat verandert is niet alleen de snelheid: het is de rol van de programmeur, de kwaliteit van het eindproduct, en fundamenteel wat het betekent om software te ontwikkelen in 2026.
Waarom bij Kiwop niemand meer met de hand code schrijft
Dit is geen overdrijving en geen marketingslogan. Bij Kiwop typt al maanden geen enkele ontwikkelaar direct code. Geen frontend, geen backend, geen automatiseringsscripts, geen databasequeries. Alles gaat via Claude Code.
De reden is geen technologische gril. Het is een strategische beslissing gebaseerd op een eenvoudige observatie: als AI functionele code kan genereren in seconden, dan zit de waarde van een ontwikkelaar niet meer in het typen. Die zit in het denken. In het ontwerpen van de architectuur, het definiëren van de flows, het anticiperen op randgevallen, het detecteren van beveiligingslekken en het garanderen dat de applicatie correct functioneert in alle mogelijke scenario's.
Voorheen besteedde een ontwikkelaar 70 tot 80% van zijn tijd aan het schrijven van code en 20 tot 30% aan nadenken over hoe het moest werken. Nu is die verhouding volledig omgekeerd. We besteden het grootste deel van de tijd aan ontwerpen, valideren en beoordelen — en het genereren van code gebeurt vrijwel instantaan.
Het resultaat is niet noodzakelijkerwijs een goedkoper product. Het is een aanzienlijk beter product. Robuuster, met meer afgedekte scenario's, met minder kwetsbaarheden, en opgeleverd in minder tijd.
Architecten en metselaars: de nieuwe nomenclatuur van ontwikkeling
Bij Kiwop gebruiken we graag een metafoor die perfect uitlegt wat er is veranderd: onze ontwikkelaars zijn gestopt met metselaars zijn om architecten te worden.
Een metselaar voert uit. Hij legt stenen, volgt bouwtekeningen, werkt met zijn handen. Het is waardevol en onmisbaar werk, maar het wordt gedefinieerd door mechanische uitvoering. Een architect daarentegen ontwerpt. Hij definieert de structuur, kiest de materialen, anticipeert op structurele problemen, neemt beslissingen die de integriteit van het hele bouwwerk beïnvloeden.
In softwareontwikkeling is Claude Code de metselaar. Het schrijft de code, implementeert de functies, voert de commando's uit, deployt de wijzigingen. Het is snel, onvermoeibaar en maakt geen syntaxfouten. Maar het weet niet wát het moet bouwen of waarom. Het begrijpt de zakelijke context niet, kan niet onderhandelen met een klant, detecteert niet dat een architecturale beslissing van vandaag over zes maanden een onderhoudsprobleem zal veroorzaken.
Dat is het werk van de architect. Van de senior ontwikkelaar die de AI aanstuurt met precieze prompts, die weet wat hij moet vragen, die detecteert wanneer de gegenereerde code syntactisch correct maar conceptueel fout is. De AI is zo goed als de persoon die haar aanstuurt. Dit hebben we keer op keer vastgesteld.
Hoe onze workflow met Claude Code werkt
We gebruiken Claude Code niet als een chatbot waaraan je generieke dingen vraagt. We hebben het geïntegreerd als een centraal onderdeel van onze ontwikkelstack, verbonden met echte tools via MCP servers en geconfigureerd met een CLAUDE.md-bestand dat functioneert als het geheugen en de regels van het project.
CLAUDE.md: het gedeelde brein van het team
Elk project bij Kiwop heeft een CLAUDE.md-bestand in de root van de repository. Dit bestand bevat alle informatie die elke ontwikkelaar (menselijk of kunstmatig) nodig heeft om aan het project te werken: de systeemarchitectuur, de codeconventies, de productie-URLs, de databasecredentials, de deploycommando's, de SEO-regels en de beveiligingsbeperkingen.
Wanneer Claude Code een project opent, is dit het eerste bestand dat het leest. Zo begrijpt het de volledige context zonder dat we die elke sessie hoeven te herhalen. Het is als een automatische onboarding die consistentie garandeert, ongeacht wie de werksessie start.
MCP servers: verbinding met echte tools
Claude Code werkt niet geïsoleerd. Via MCP (Model Context Protocol) servers verbinden we het direct met de tools die we in productie gebruiken: Google Search Console voor SEO-data, de PostgreSQL-database van ons CMS, de Google Ads API, en meer.
Dit stelt Claude Code in staat om niet alleen code te genereren, maar ook te interageren met echte systemen. Het kan indexeringsstatistieken opvragen in Search Console, artikelen direct in de blogdatabase invoegen, of de prestaties van advertentiecampagnes analyseren — allemaal vanuit de terminal, zonder de workflow te verlaten.
Multi-agent workflows voor complexe taken
Een van de krachtigste mogelijkheden is het parallel lanceren van meerdere agents. Een concreet voorbeeld: wanneer we een blogartikel moeten maken in de 7 talen van onze website (Spaans, Engels, Catalaans, Duits, Frans, Nederlands en Portugees), lanceren we gelijktijdig vertalingsagents. Elk werkt onafhankelijk, past de inhoud aan naar de doeltaal met eigen conventies voor hoofdlettergebruik, idiomatische uitdrukkingen en natuurlijke structuur.
Wat voorheen dagen handmatig werk kostte — of een aanzienlijke investering in vertaaldiensten — wordt nu in minuten voltooid. En het resultaat, gecontroleerd door een mens, behoudt de kwaliteit die wij eisen.
Beveiliging en gecontroleerde deployment
Een kritiek punt: Claude Code heeft nooit directe toegang tot de productiedeployment. In onze CLAUDE.md is het expliciet verboden om npm run build direct uit te voeren, omdat we op een productieserver draaien waar een mislukte build de live site kan platleggen.
In plaats daarvan gaat alles via een deployscript met automatische rollback dat een atomische build uitvoert, directories swapt, zonder downtime herlaadt en cache in cascade purget. De AI kan wijzigingen voorstellen en code uitvoeren, maar de deployment is een gecontroleerd proces met meerdere beveiligingslagen.
Waarom een senior onmisbaar is om de AI aan te sturen
Dit is waarschijnlijk de belangrijkste les die we hebben geleerd na maanden werken met Claude Code: de kwaliteit van het resultaat hangt direct af van de ervaring van degene die de AI aanstuurt.
Het is niet strikt noodzakelijk om programmeur te zijn om Claude Code te gebruiken. Iedereen kan een prompt schrijven en functionele code krijgen. Maar het verschil tussen functionele code en goed ontworpen code is enorm. Een senior ontwikkelaar weet:
- Wat hij moet vragen. Hij beperkt zich niet tot "maak me een contactformulier". Hij specificeert de validatie, de input-sanitisatie, de foutafhandeling, de rate limiting, de CSRF-bescherming, de gebruikerservaring bij fouten en de architectuur van de API die de data ontvangt.
- Wanneer de gegenereerde code slecht is. De AI kan code produceren die werkt maar structureel een ramp is. Een senior detecteert onmiddellijk wanneer er spaghetticode wordt gegenereerd, wanneer er buitensporige koppeling is, wanneer verantwoordelijkheden worden gedupliceerd of wanneer een premature abstractie onderhoudsproblemen gaat veroorzaken.
- Wat hij niet moet vragen. Soms is de beste beslissing om geen nieuwe code te genereren. Een senior weet wanneer de juiste oplossing is om een bestaande module te hergebruiken, een flow te vereenvoudigen of zelfs onnodige functionaliteit te verwijderen. De AI heeft de neiging om meer code te genereren dan nodig als ze niet met beleid wordt aangestuurd.
We hebben het verschil met eigen ogen gezien. Hetzelfde project, aangestuurd door een junior profiel en door een senior, levert radicaal verschillende resultaten op. Niet in snelheid — de AI is in beide gevallen even snel — maar in architecturale kwaliteit, onderhoudbaarheid en robuustheid van het eindresultaat.
Wat we geleerd hebben: iteraties, fouten en spaghetticode
Na maanden Claude Code te hebben gebruikt in echte productie, is niet alles over rozen gegaan. Dit zijn de meest relevante lessen die we hebben opgedaan.
De sleutel ligt in itereren, niet in de perfecte prompt
Een van de mythes van AI coding is dat er een "perfecte prompt" bestaat die precies de code genereert die je nodig hebt in één keer. Dat klopt niet. Het werkelijke proces lijkt meer op een iteratief gesprek:
- Je begint met een goed uitgewerkte initiële prompt, met voldoende context over wat je nodig hebt.
- Je beoordeelt het resultaat. Het is bijna nooit perfect bij de eerste keer.
- Je corrigeert, verfijnt, vraagt specifieke aanpassingen.
- Je beoordeelt opnieuw.
- Je herhaalt tot het resultaat aan je standaarden voldoet.
Iteraties zijn de sleutel. Een goede initiële prompt vermindert het aantal cycli, maar het idee dat de AI productieklare code genereert in één stap is, in onze ervaring, een illusie. Wat wel klopt is dat elke iteratie seconden in plaats van minuten duurt, wat de volledige cyclus enorm versnelt.
Vibe coding genereert spaghetticode
De term "vibe coding" is populair geworden om een programmeerstijl te beschrijven waarbij je de AI simpelweg vertelt wat je wilt zonder veel technische specificatie en haar de architecturale beslissingen laat nemen. Bij Kiwop hebben we dit getest en het resultaat is consistent: het werkt voor snelle prototypes, maar het produceert code die we niet in productie willen.
Zonder de sturing van een architect heeft de AI de neiging om:
- Monolithische functies van honderden regels te creëren in plaats van modulaire code.
- Logica te dupliceren in plaats van correct te abstraheren.
- Onnodige dependencies toe te voegen voor problemen die met native code op te lossen zijn.
- Edge cases en foutafhandeling te negeren omdat niemand er expliciet om heeft gevraagd.
- Verantwoordelijkheden te vermengen: bedrijfslogica met presentatielogica, datatoegang met validatie.
Daarom benadrukken we de rol van de architect zo sterk. Vibe coding heeft zijn plek (we zullen dit uitdiepen in een toekomstig artikel), maar voor productiesoftware is deskundige technische supervisie niet optioneel.
Je moet leren code te lezen, niet alleen te genereren
Een interessant neveneffect van het werken met AI: onze ontwikkelaars lezen veel meer code dan ze schrijven. Het beoordelen van wat Claude Code genereert, het detecteren van subtiele problemen, het begrijpen van impliciete beslissingen in de gegenereerde code — deze vaardigheden in kritisch lezen zijn belangrijker geworden dan het vermogen om snel code te schrijven.
Het is een paradigmaverschuiving. Technische opleiding blijft essentieel, maar de meest waardevolle vaardigheid is niet meer "schone code schrijven" maar "problematische code detecteren en weten hoe je de richting kunt corrigeren".
De kosten van codegeneratie tenderen naar nul
Dit is de diepste implicatie van alles wat we meemaken. Als het genereren van code praktisch niets kost — niet in tijd en niet in inspanning — verschuift de waarde volledig naar andere activiteiten:
Architectuurontwerp. We kunnen uren besteden aan nadenken over hoe een applicatie moet werken voordat we een enkele regel genereren. Wat gebeurt er als de gebruiker X doet? En als er 10.000 gelijktijdige verzoeken zijn? Wat gebeurt er wanneer de database groeit naar miljoenen records? Voorheen werden deze vragen "gaandeweg" beantwoord omdat er geen tijd was. Nu beantwoorden we ze voordat we beginnen.
Beveiliging. We kunnen daadwerkelijk tijd besteden aan het controleren of er geen beveiligingslekken zijn in plaats van te vertrouwen op "dat bekijken we later wel" (het "later" dat in de praktijk nooit kwam).
Testen en validatie. We kunnen uitgebreide tests genereren voor elke functionaliteit, meer edge cases afdekken en serieuze QA doen, geen cosmetische QA.
Verkenning van alternatieven. We kunnen de AI vragen dezelfde functionaliteit op drie verschillende manieren te implementeren, de resultaten vergelijken en de beste kiezen. Voorheen was het implementeren van een alternatief een luxe die het budget niet toeliet.
Het nettoresultaat: we maken geen goedkopere software. We maken aanzienlijk betere software voor dezelfde kosten. Robuuster, met meer afgedekte scenario's, beter gedocumenteerd en opgeleverd in minder tijd. Het is een radicale verbetering van de waardepropositie, geen prijsverlaging.
Waarvoor we Claude Code gebruiken bij Kiwop
Dit is geen experiment en geen incidenteel gebruik. Claude Code is geïntegreerd in alle werkgebieden van het bureau.
Op onze eigen website. De site die je leest — gebouwd met Astro, met meer dan 1.500 geïndexeerde pagina's in 7 talen — wordt volledig beheerd met Claude Code. Van het gelijktijdig creëren van blogartikelen in 7 talen tot het configureren van nginx-redirects, het auditen van technische SEO of het optimaliseren van Core Web Vitals. Alles gaat via de AI.
Bij klantprojecten. Elk softwareontwikkelingsproject dat we voor klanten uitvoeren — of het nu een ecommerce in Magento is, een app in Laravel, een website in WordPress of een maatwerkoplossing — gebruikt Claude Code als ontwikkeltool. Klanten ontvangen geen "door AI gegenereerde code": ze ontvangen software ontworpen door software-architecten en geïmplementeerd met de meest efficiënte beschikbare tools.
Bij interne applicaties. Automatiseringsscripts, integraties met externe APIs (Google Ads, Google Search Console, analyticsservices), audittools, meertalige contentpipelines — al onze interne tooling is gebouwd en onderhouden met hulp van Claude Code.
Complementaire tools in onze stack
Claude Code werkt niet alleen. We combineren het met andere tools die specifieke behoeften dekken:
- Figma voor interface-ontwerp en visueel prototypen. Design blijft een menselijk en creatief proces dat de AI aanvult maar niet vervangt.
- Lovable voor snelle prototypes en conceptvalidatie. Wanneer we een eerste functionele versie nodig hebben om een idee met een klant te valideren voordat we investeren in volledige ontwikkeling.
- Pencil voor het genereren van visuele concepten en ontwerpverkenning.
- Google Search Console en Google Ads geïntegreerd via MCP servers zodat Claude Code direct vanuit de terminal toegang heeft tot echte SEO- en advertentiedata.
De filosofie is pragmatisch: we gebruiken de beste tool voor elke taak, zonder dogma.
Het gaat niet alleen om Claude Code: openheid voor nieuwe tools
Het is belangrijk om eerlijk te zijn: Claude Code is de tool die we vandaag gebruiken omdat het, in onze ervaring, het beste werkt voor onze workflow op dit moment. Maar de markt voor AI-programmeertools evolueert met een ongekende snelheid.
Codex van OpenAI, Antigravity, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf — elke maand verschijnen er nieuwe opties en verbeteren de bestaande aanzienlijk. Bij Kiwop hanteren we een houding van totale openheid: we evalueren constant nieuwe tools en zijn bereid te wisselen als we iets vinden dat beter bij onze behoeften past.
Wat niet verandert is de methodologie. Ongeacht de tool blijven de principes die we als werkend hebben ontdekt dezelfde: een senior architect die de AI aanstuurt, constante iteraties, code beoordeeld door mensen, niet-onderhandelbare beveiliging en een gecontroleerd deploymentproces.
De tool is vervangbaar. De methode niet.
Veelgestelde vragen
Wat is Claude Code en waarin verschilt het van andere programmeerassistenten?
Claude Code is de officiële command-line interface (CLI) van Anthropic voor AI-ondersteund programmeren. In tegenstelling tot assistenten die in de IDE zijn geïntegreerd zoals GitHub Copilot of Cursor, werkt Claude Code direct vanuit de terminal en kan het commando's uitvoeren, bestanden lezen en wijzigen, met databases interageren en verbinding maken met externe services via MCP servers. Dit maakt het een autonome agent die in staat is complexe taken zelfstandig uit te voeren, niet slechts codefragmenten voor te stellen in een editor.
Moet je kunnen programmeren om Claude Code te gebruiken?
Het is niet strikt noodzakelijk voor basistaken, maar de kwaliteit van het resultaat verbetert radicaal wanneer degene die de AI aanstuurt ervaring heeft in softwareontwikkeling. Een senior ontwikkelaar weet problematische code te detecteren, de juiste abstracties te vragen en de architecturale fouten te vermijden die de AI maakt wanneer ze geen precieze technische sturing ontvangt. In onze ervaring levert de combinatie van een ervaren senior met Claude Code resultaten op die noch de mens noch de AI alleen zouden bereiken.
Hoeveel is de productiviteit daadwerkelijk gestegen bij Kiwop?
De productiviteit is aanzienlijk vermenigvuldigd, hoewel we liever geen exacte cijfers geven omdat die sterk variëren per type taak. Wat we wel met zekerheid kunnen zeggen: taken die voorheen dagen kostten (zoals het creëren van meertalige content voor 7 locales, het auditen van honderden URLs of het configureren van complexe API-integraties) worden nu in uren of minuten voltooid. De meest relevante impact is niet de snelheid, maar dat we de bespaarde tijd kunnen besteden aan het verbeteren van de kwaliteit van het eindproduct.
Vervangt Claude Code de ontwikkelaars?
Nee. Het verandert hun rol. Bij Kiwop hebben we het team niet verkleind — we hebben getransformeerd wat elke persoon doet. Ontwikkelaars besteden meer tijd aan architectuurontwerp, codereview, beveiliging en strategische beslissingen. Minder tijd aan typen en meer aan denken. De waarde van de ontwikkelaar is niet verdwenen; die is verschoven van mechanische uitvoering naar technisch oordeel en strategische sturing.
Is het niet beangstigend dat de AI onveilige of foutieve code genereert?
Het is een reëel risico dat we beheren met meerdere beveiligingslagen. Ten eerste bevat ons CLAUDE.md-bestand expliciete beveiligingsregels die de AI elke sessie volgt. Ten tweede gaat alle gegenereerde code door menselijke review voordat het in productie komt. Ten derde hebben we een deploymentproces met automatische rollback dat voorkomt dat een fout de live server bereikt. En ten vierde heeft de AI nooit directe toegang tot de productiedeployment. Beveiliging is niet iets dat we aan de AI delegeren: het is de verantwoordelijkheid van de menselijke architect.
Wat gebeurt er als Claude Code ophoudt te bestaan of zijn voorwaarden wijzigt?
Dat is een legitieme vraag die we onszelf stellen. Daarom hanteren we totale openheid naar andere tools op de markt en zorgen we ervoor dat onze methodologie niet afhankelijk is van een specifieke leverancier. De principes — een architect die de AI aanstuurt, constante iteratie, menselijke review, gecontroleerde beveiliging — werken met elke AI coding tool. Als morgen Codex, Cursor of welk ander alternatief dan ook betere resultaten biedt, migreren we. De afhankelijkheid is methodologisch, niet technologisch.
