De grens tussen het hebben van een idee en het daadwerkelijk bouwen ervan vervaagt snel. Moderne AI-chatbots – waaronder Claude, Gemini en ChatGPT – stellen gebruikers nu in staat functionele applicaties te creëren door ze eenvoudigweg in detail te beschrijven. Dit proces, vaak ‘vibe-codering’ genoemd, is verrassend toegankelijk en vereist geen gespecialiseerde codeerkennis. De kwaliteit van het eindproduct hangt volledig af van de gegeven aanwijzingen, waardoor iedereen gemakkelijk kan experimenteren… hoewel perfectie niet gegarandeerd is.
Dit is niet theoretisch. Onlangs heeft iemand deze mogelijkheid getest door alle drie de AI-modellen de opdracht te geven dezelfde e-reader-applicatie te bouwen, compleet met geavanceerde functies zoals realtime tekstmarkering en dynamische audiovisuele effecten. De resultaten waren veelzeggend: de AI zelf doet er minder toe dan de nauwkeurigheid van de instructies.
De uitdaging: het bouwen van de “boekdeellezer”
Het project is ontstaan uit frustratie over bestaande e-readers, met name de Kindle van Amazon, die de functionaliteit voor gelijktijdig voorlezen en benadrukken ontberen. Het doel was om een webapplicatie te maken – de “Tome Reader” genaamd – die geüploade tekst (PDF, EPUB of geplakte inhoud) hardop kon voorlezen terwijl de overeenkomstige woorden in realtime werden gemarkeerd. De app genereert ook achtergrondmuziek op basis van inhoudscategorieën (horror, sci-fi, enz.) en activeert geluids-/visuele effecten wanneer bepaalde trefwoorden worden uitgesproken. Alles binnen één HTML-bestand voor gebruiksgemak.
Het proces: iteratieve snelle verfijning
Bij het experiment ging het er niet om vanaf het begin een winnaar te kiezen. In plaats daarvan verfijnde de ontwikkelaar iteratief een enkele prompt door elke AI het project te laten bouwen en vervolgens een bijgewerkte prompt te genereren op basis van de resultaten.
Eerst creëerde Gemini een functioneel prototype. Vervolgens werd dat project gebruikt om een verfijnde prompt te genereren, die in Claude werd ingevoerd. Claude verbeterde de app verder, maar introduceerde ook onverwachte logica: hij beperkte de triggereffecten tot één keer per zin om te voorkomen dat de gebruiker werd ‘spamd’. Uiteindelijk ontving ChatGPT de laatste prompt en bouwde de app, hoewel het moeite had met het toevoegen van een speciale volumeschuifregelaar.
De resultaten: alle modellen zijn geschikt, maar niet zonder eigenaardigheden
Alle drie de chatbots zijn er uiteindelijk in geslaagd een werkende versie van de Tome Reader te maken. Het proces verliep echter niet naadloos. ChatGPT was de langzaamste. Claude vertoonde onvoorspelbaar gedrag (er waren elf herbouwingen nodig om laadfouten in één keer op te lossen). Gemini was over het algemeen het meest betrouwbaar, maar ook het minst gebruiksvriendelijk qua bestandsaanlevering.
De belangrijkste afhaalmaaltijd? De prompt zelf is van het grootste belang. Prestatieverschillen tussen de gratis en betaalde versies van deze modellen waren verwaarloosbaar. Een goed opgestelde set instructies kan indrukwekkende resultaten opleveren, ongeacht de gebruikte AI.
De toekomst van app-ontwikkeling?
Dit experiment laat zien dat AI snel evolueert naar een levensvatbaar hulpmiddel voor rapid prototyping en zelfs functionele app-ontwikkeling. Hoewel ze geen vervanging zijn voor ervaren programmeurs, verlagen deze chatbots de toegangsdrempel aanzienlijk. Het vermogen om ideeën te herhalen met minimale codeerervaring zou de innovatie kunnen versnellen en individuen in staat stellen hun visies tot leven te brengen zonder afhankelijk te zijn van traditionele ontwikkelingspijplijnen.
De toekomst van het maken van software kan heel goed conversatie zijn, waarbij AI optreedt als samenwerkingspartner in het ontwerp- en bouwproces.
