Inhoud Vibe Coding Training

Dag 1: Van leeg scherm naar werkende applicatie

Tijdens deze dag bouw je zelfstandig een werkende applicatie en koppel je die aan een database. De conceptuele basis en de praktische vaardigheden komen direct naast elkaar aan bod.

De werking van AI

• Taalmodel als voorspeller: Hoe een taalmodel het volgende woord voorspelt en waarom dat iets anders is dan informatie opzoeken.
• Centrale concepten: Tokens, context window en hallucinaties, de begrippen die verklaren waarom AI doet wat het doet.
• Betrouwbaarheid: Wat de werking van een taalmodel zegt over hoe betrouwbaar de output is.

Werkomgeving inrichten

• Editor en AI-coding-tool: Installatie van een editor en een AI-coding-tool naar keuze.
• Configuratie: Het inrichten van je werkomgeving en het uitvoeren van je eerste opdrachten.
• Werkende setup: Je vertrekt met een omgeving die werkt en klaar is om in te bouwen.

Effectief prompten

• Anatomie van een goede prompt: Direct, specifiek, met context en voorbeelden.
• Plan-modus: Eerst de AI laten denken, dan laten doen. De werkgewoonte die het meeste verschil maakt.

Een eerste project bouwen

• Projectkeuze: Je kiest een project en bepaalt wat je gaat bouwen.
• Het volledige traject: Van planning naar een eerste versie, een feature toevoegen en een bug oplossen.

Geheugen en documentatie

• Een AI zonder geheugen: Werken met een AI die niets onthoudt tussen sessies.
• Documentatie als extern geheugen: Hoe je vastlegt wat de AI over je project moet weten.
• Instruct files: Persistente instructies die je instelt voor je eigen project.

Databases

• Wat is een database: Wat een database is en wanneer je er een nodig hebt.
• Hosted database koppelen: Een database opzetten zonder zelf servers te beheren en koppelen aan je project.
• Data permanent opslaan: Voor het eerst data bewaren die na het afsluiten blijft bestaan.

Dag 2: Veilig werken, delen en deployen

Tijdens deze dag verschuift de focus naar professioneel en veilig werken. Je leert hoe je je project beschermt, deelbaar maakt en live zet.

Risico’s in de praktijk

• Wat er mis kan gaan: Hallucinaties, datalekken, prompt injection en onomkeerbare acties.
• Concrete voorbeelden: Aan de hand van situaties uit het bedrijfsleven.

Werken met geheimen

• Gevoelige gegevens beschermen: Hoe je API-sleutels, wachtwoorden en andere gevoelige gegevens buiten je code houdt.
• Buiten je prompts: Hoe je voorkomt dat geheimen in je prompts terechtkomen. Je richt dit in voor je eigen project.

Sandboxing en permissies

• Afgebakende werkomgeving: Hoe je de AI een omgeving geeft waarin het beperkt kan handelen.
• Controle houden: Praktische technieken om te bepalen wat de AI wel en niet mag doen.

Versiebeheer met Git

• Git als save-button met geheugen: Waarom versiebeheer onmisbaar is bij werken met AI, omdat wijzigingen groot en snel kunnen zijn.
• Commit, diff en revert: Het toepassen van de belangrijkste Git-handelingen.
• Publiceren naar GitHub: Je project online zetten in een repository.

Live zetten

• Wat er gebeurt bij deployen: Hoe je je project veilig live zet.
• Deelbare URL: Aan het eind heb je een werkende applicatie met database en een URL die je kunt delen.

Als de AI vastloopt

• Patronen herkennen: Wanneer de AI rondjes draait of complexiteit blijft stapelen.
• Doorbreken: Wanneer je een nieuwe chat start, van model wisselt of je aanpak verandert, zodat je ook na de training zelfstandig verder kunt.