Naarmate AI zich in een ongekend tempo blijft ontwikkelen, zal ook de kunst en wetenschap van prompting evolueren. Dit laatste hoofdstuk verkent opkomende trends, het veranderende landschap van mens-AI samenwerking, en hoe je voorop kunt blijven terwijl het vakgebied transformeert.

<Callout type="info" title="Een Bewegend Doel">
De technieken in dit boek vertegenwoordigen de huidige best practices, maar AI-mogelijkheden veranderen snel. De principes van duidelijke communicatie, gestructureerd denken en iteratieve verfijning blijven waardevol, zelfs als specifieke tactieken evolueren.
</Callout>

## Het Evoluerende Landschap

### Van Prompts naar Gesprekken

Vroege prompting was transactioneel—een enkele invoer die een enkele uitvoer opleverde. Moderne AI-interactie is steeds meer **conversationeel en collaboratief**:

- **Multi-turn verfijning** - Begrip opbouwen door uitwisselingen
- **Persistente context** - Systemen die onthouden en leren van interacties
- **Agentische workflows** - AI die autonoom kan plannen, uitvoeren en itereren
- **Tool-gebruik** - Modellen die kunnen zoeken, berekenen en interacteren met externe systemen

<TryIt compact prompt={`Laten we samen werken aan \${task:het schrijven van een technische blogpost}.

Ik wil dit iteratief ontwikkelen:
1. Help me eerst met het brainstormen over invalshoeken
2. Dan maken we samen een outline
3. Ik schrijf secties en krijg je feedback
4. Tot slot polijsten we de definitieve versie

Begin door me te vragen over mijn doelgroep en kernboodschap.`} />

### De Opkomst van Context Engineering

Zoals behandeld in Hoofdstuk 14, breidt prompting zich uit voorbij enkele instructies naar **context engineering**—het strategisch beheren van welke informatie een AI kan benaderen:

- **RAG (Retrieval-Augmented Generation)** - Dynamische kennisophaling
- **Function calling** - Gestructureerde tool-integratie
- **MCP (Model Context Protocol)** - Gestandaardiseerde context-deling
- **Geheugensystemen** - Persistente kennis over sessies heen

De toekomstige prompt engineer denkt niet alleen na over *wat te zeggen* maar ook *welke context te bieden*.

### Multimodaal als Standaard

Alleen-tekst interactie wordt de uitzondering. Toekomstige AI-systemen zullen naadloos omgaan met:

- **Afbeeldingen en video** - Visuele content begrijpen en genereren
- **Audio en spraak** - Natuurlijke spraakinteractie
- **Documenten en bestanden** - Directe verwerking van complexe materialen
- **Real-world interactie** - Robotica en fysieke systemen

Prompting-vaardigheden zullen zich uitbreiden naar het begeleiden van AI-perceptie en fysieke actie.

## De Agentische Toekomst

De meest significante verschuiving in AI is de opkomst van **agents**—AI-systemen die niet alleen reageren op prompts maar actief doelen nastreven, beslissingen nemen en acties ondernemen in de wereld.

### Wat Zijn AI Agents?

Een AI agent is een systeem dat:

- **Waarneemt** zijn omgeving via invoer (tekst, afbeeldingen, data, API's)
- **Redeneert** over wat te doen met een LLM als zijn "brein"
- **Handelt** door tools aan te roepen, code te schrijven of te interacteren met systemen
- **Leert** van feedback en past zijn aanpak aan

<Callout type="info" title="Van Chatbots naar Agents">
Traditionele chatbots wachten op invoer en reageren. Agents nemen initiatief—ze plannen meerstaps-taken, gebruiken tools autonoom, herstellen van fouten en volharden totdat doelen bereikt zijn.
</Callout>

### De Rol van Prompts in Agents

In een agentische wereld worden prompts nog belangrijker—maar ze dienen andere doeleinden:

<div className="my-6 grid md:grid-cols-2 gap-4">
  <div className="border rounded-lg bg-blue-50/50 dark:bg-blue-950/20 border-blue-200 dark:border-blue-900 p-4">
    <p className="text-sm font-semibold text-blue-700 dark:text-blue-400 m-0!">Systeem Prompts</p>
    <p className="text-sm text-muted-foreground mt-2 m-0!">Definiëren de identiteit, mogelijkheden, beperkingen en gedragsrichtlijnen van de agent. Dit zijn de "grondwet" van de agent.</p>
  </div>
  <div className="border rounded-lg bg-purple-50/50 dark:bg-purple-950/20 border-purple-200 dark:border-purple-900 p-4">
    <p className="text-sm font-semibold text-purple-700 dark:text-purple-400 m-0!">Planning Prompts</p>
    <p className="text-sm text-muted-foreground mt-2 m-0!">Begeleiden hoe agents complexe doelen opsplitsen in uitvoerbare stappen. Cruciaal voor meerstaps-redeneren.</p>
  </div>
  <div className="border rounded-lg bg-amber-50/50 dark:bg-amber-950/20 border-amber-200 dark:border-amber-900 p-4">
    <p className="text-sm font-semibold text-amber-700 dark:text-amber-400 m-0!">Tool-Gebruik Prompts</p>
    <p className="text-sm text-muted-foreground mt-2 m-0!">Beschrijven beschikbare tools en wanneer/hoe ze te gebruiken. Agents moeten hun mogelijkheden begrijpen.</p>
  </div>
  <div className="border rounded-lg bg-green-50/50 dark:bg-green-950/20 border-green-200 dark:border-green-900 p-4">
    <p className="text-sm font-semibold text-green-700 dark:text-green-400 m-0!">Reflectie Prompts</p>
    <p className="text-sm text-muted-foreground mt-2 m-0!">Stellen agents in staat hun eigen output te evalueren, fouten op te vangen en iteratief te verbeteren.</p>
  </div>
</div>

### Agent Architectuur Patronen

Moderne agents volgen herkenbare patronen. Het begrijpen hiervan helpt je effectieve agent-systemen te ontwerpen:

**ReAct (Reasoning + Acting)**

De agent wisselt af tussen redeneren over wat te doen en acties ondernemen:

<div className="my-6 flex flex-col items-center gap-2 p-6 bg-muted/30 rounded-lg">
  <div className="flex items-center gap-4">
    <div className="px-4 py-2 bg-blue-100 dark:bg-blue-900/50 border border-blue-200 dark:border-blue-800 rounded-lg">
      <p className="text-sm font-medium text-blue-700 dark:text-blue-300 m-0!">Denken</p>
    </div>
    <div className="text-slate-400">→</div>
    <div className="px-4 py-2 bg-green-100 dark:bg-green-900/50 border border-green-200 dark:border-green-800 rounded-lg">
      <p className="text-sm font-medium text-green-700 dark:text-green-300 m-0!">Handelen</p>
    </div>
    <div className="text-slate-400">→</div>
    <div className="px-4 py-2 bg-purple-100 dark:bg-purple-900/50 border border-purple-200 dark:border-purple-800 rounded-lg">
      <p className="text-sm font-medium text-purple-700 dark:text-purple-300 m-0!">Observeren</p>
    </div>
    <div className="text-slate-400">→</div>
    <div className="text-muted-foreground text-sm">(herhalen)</div>
  </div>
</div>

**Plan-and-Execute**

De agent maakt eerst een volledig plan en voert dan de stappen uit:

<div className="my-6 flex flex-col items-center gap-2 p-6 bg-muted/30 rounded-lg">
  <div className="px-6 py-3 bg-blue-100 dark:bg-blue-900/50 border border-blue-200 dark:border-blue-800 rounded-lg text-center">
    <p className="text-sm font-medium text-blue-700 dark:text-blue-300 m-0!">Plan Maken</p>
    <p className="text-xs text-blue-600 dark:text-blue-400 m-0!">Doel opsplitsen in stappen</p>
  </div>
  <div className="text-blue-400 dark:text-blue-500 text-lg">↓</div>
  <div className="flex items-center gap-3">
    <div className="px-4 py-2 bg-green-100 dark:bg-green-900/50 border border-green-200 dark:border-green-800 rounded-lg">
      <p className="text-xs font-medium text-green-700 dark:text-green-300 m-0!">Stap 1</p>
    </div>
    <div className="text-slate-400">→</div>
    <div className="px-4 py-2 bg-green-100 dark:bg-green-900/50 border border-green-200 dark:border-green-800 rounded-lg">
      <p className="text-xs font-medium text-green-700 dark:text-green-300 m-0!">Stap 2</p>
    </div>
    <div className="text-slate-400">→</div>
    <div className="px-4 py-2 bg-green-100 dark:bg-green-900/50 border border-green-200 dark:border-green-800 rounded-lg">
      <p className="text-xs font-medium text-green-700 dark:text-green-300 m-0!">Stap 3</p>
    </div>
    <div className="text-slate-400">→</div>
    <div className="text-muted-foreground text-sm">...</div>
  </div>
  <div className="text-green-400 dark:text-green-500 text-lg">↓</div>
  <div className="px-6 py-3 bg-amber-100 dark:bg-amber-900/50 border border-amber-200 dark:border-amber-800 rounded-lg text-center">
    <p className="text-sm font-medium text-amber-700 dark:text-amber-300 m-0!">Herzien Indien Nodig</p>
    <p className="text-xs text-amber-600 dark:text-amber-400 m-0!">Plan aanpassen op basis van resultaten</p>
  </div>
</div>

### Prompting voor Agents

Bij het ontwerpen van prompts voor agent-systemen, overweeg:

<TryIt compact prompt={`Je bent een autonome onderzoeksagent. Je doel is om \${goal:de laatste statistieken over adoptie van hernieuwbare energie te vinden}.

**Je mogelijkheden:**
- Het web doorzoeken voor informatie
- Documenten lezen en analyseren
- Notities maken en bevindingen samenvatten
- Verduidelijkende vragen stellen indien nodig

**Je aanpak:**
1. Plan eerst je onderzoeksstrategie
2. Voer systematisch zoekopdrachten uit
3. Evalueer de geloofwaardigheid van bronnen
4. Vat bevindingen samen in een coherent rapport
5. Citeer alle bronnen

**Beperkingen:**
- Blijf gefocust op het doel
- Erken onzekerheid
- Verzin nooit informatie
- Stop en vraag als je vastloopt

Begin met het schetsen van je onderzoeksplan.`} />

### Multi-Agent Systemen

De toekomst omvat teams van gespecialiseerde agents die samenwerken:

<div className="my-6 p-6 bg-muted/30 rounded-lg">
  <div className="flex flex-col md:flex-row items-center justify-center gap-6">
    <div className="flex flex-col items-center gap-2">
      <div className="px-4 py-3 bg-blue-100 dark:bg-blue-900/50 border border-blue-200 dark:border-blue-800 rounded-lg text-center">
        <p className="text-sm font-medium text-blue-700 dark:text-blue-300 m-0!">Coördinator</p>
        <p className="text-xs text-blue-600 dark:text-blue-400 m-0!">Beheert workflow</p>
      </div>
    </div>
    <div className="hidden md:block text-slate-400 text-2xl">⟷</div>
    <div className="md:hidden text-slate-400 text-2xl">↕</div>
    <div className="flex flex-wrap justify-center gap-3">
      <div className="px-3 py-2 bg-purple-100 dark:bg-purple-900/50 border border-purple-200 dark:border-purple-800 rounded-lg">
        <p className="text-xs font-medium text-purple-700 dark:text-purple-300 m-0!">Onderzoeker</p>
      </div>
      <div className="px-3 py-2 bg-green-100 dark:bg-green-900/50 border border-green-200 dark:border-green-800 rounded-lg">
        <p className="text-xs font-medium text-green-700 dark:text-green-300 m-0!">Schrijver</p>
      </div>
      <div className="px-3 py-2 bg-amber-100 dark:bg-amber-900/50 border border-amber-200 dark:border-amber-800 rounded-lg">
        <p className="text-xs font-medium text-amber-700 dark:text-amber-300 m-0!">Criticus</p>
      </div>
      <div className="px-3 py-2 bg-red-100 dark:bg-red-900/50 border border-red-200 dark:border-red-800 rounded-lg">
        <p className="text-xs font-medium text-red-700 dark:text-red-300 m-0!">Programmeur</p>
      </div>
    </div>
  </div>
</div>

Elke agent heeft zijn eigen systeem prompt die zijn rol definieert, en ze communiceren via gestructureerde berichten. De taak van de prompt engineer wordt **het ontwerpen van het team**—het definiëren van rollen, communicatieprotocollen en coördinatiestrategieën.

<Callout type="tip" title="De Prompt Engineer als Architect">
In een agentische toekomst worden prompt engineers systeemarchitecten. Je schrijft niet alleen instructies—je ontwerpt autonome systemen die kunnen redeneren, plannen en handelen. De vaardigheden die je in dit boek hebt geleerd zijn de basis voor deze nieuwe discipline.
</Callout>

## Opkomende Patronen

### Prompt Orchestratie

Enkele prompts maken plaats voor **georkestreerde systemen**:

<div className="my-6 flex flex-col items-center gap-2 p-6 bg-muted/30 rounded-lg">
  <div className="px-6 py-3 bg-slate-100 dark:bg-slate-800 border border-slate-300 dark:border-slate-600 rounded-lg text-center">
    <p className="text-sm font-medium text-slate-700 dark:text-slate-300 m-0!">Gebruikersverzoek</p>
  </div>
  <div className="text-slate-400 dark:text-slate-500 text-lg">↓</div>
  <div className="px-6 py-3 bg-blue-100 dark:bg-blue-900/50 border border-blue-200 dark:border-blue-800 rounded-lg text-center">
    <p className="text-sm font-medium text-blue-700 dark:text-blue-300 m-0!">Planner Agent</p>
    <p className="text-xs text-blue-600 dark:text-blue-400 m-0!">Splitst taak op</p>
  </div>
  <div className="text-blue-400 dark:text-blue-500 text-lg">↓</div>
  <div className="px-6 py-3 bg-purple-100 dark:bg-purple-900/50 border border-purple-200 dark:border-purple-800 rounded-lg text-center">
    <p className="text-sm font-medium text-purple-700 dark:text-purple-300 m-0!">Onderzoeker Agent</p>
    <p className="text-xs text-purple-600 dark:text-purple-400 m-0!">Verzamelt informatie</p>
  </div>
  <div className="text-purple-400 dark:text-purple-500 text-lg">↓</div>
  <div className="px-6 py-3 bg-amber-100 dark:bg-amber-900/50 border border-amber-200 dark:border-amber-800 rounded-lg text-center">
    <p className="text-sm font-medium text-amber-700 dark:text-amber-300 m-0!">Schrijver Agent</p>
    <p className="text-xs text-amber-600 dark:text-amber-400 m-0!">Creëert content</p>
  </div>
  <div className="text-amber-400 dark:text-amber-500 text-lg">↓</div>
  <div className="px-6 py-3 bg-green-100 dark:bg-green-900/50 border border-green-200 dark:border-green-800 rounded-lg text-center">
    <p className="text-sm font-medium text-green-700 dark:text-green-300 m-0!">Reviewer Agent</p>
    <p className="text-xs text-green-600 dark:text-green-400 m-0!">Kwaliteitscontroles</p>
  </div>
  <div className="text-green-400 dark:text-green-500 text-lg">↓</div>
  <div className="px-6 py-3 bg-slate-100 dark:bg-slate-800 border border-slate-300 dark:border-slate-600 rounded-lg text-center">
    <p className="text-sm font-medium text-slate-700 dark:text-slate-300 m-0!">Eindresultaat</p>
  </div>
</div>

Toekomstige beoefenaars zullen prompt *systemen* ontwerpen in plaats van individuele prompts.

### Zelfverbeterende Prompts

AI-systemen beginnen met:

- **Hun eigen prompts optimaliseren** - Meta-learning voor betere instructies
- **Leren van feedback** - Aanpassen op basis van resultaten
- **Trainingsdata genereren** - Voorbeelden maken voor fine-tuning
- **Zichzelf evalueren** - Ingebouwde kwaliteitsbeoordeling

<TryIt compact prompt={`Analyseer deze prompt en stel verbeteringen voor:

Origineel: "\${originalPrompt:Schrijf een verhaal over een robot}"

Overweeg:
1. **Duidelijkheid** - Is de bedoeling duidelijk?
2. **Specificiteit** - Welke details ontbreken?
3. **Structuur** - Hoe kan de output beter georganiseerd worden?
4. **Randgevallen** - Wat kan er misgaan?

Geef: Verbeterde versie met uitleg van wijzigingen`} />

### Natural Language Programming

De grens tussen prompting en programmeren vervaagt:

- **Prompts als code** - Versiebeheerd, getest, gedeployed
- **LLM's als interpreters** - Natuurlijke taal als uitvoerbare instructies
- **Hybride systemen** - Traditionele code combineren met AI-redeneren
- **AI-ondersteunde ontwikkeling** - Modellen die code schrijven en debuggen

Prompting begrijpen betekent steeds meer softwareontwikkeling begrijpen.

## Vaardigheden voor de Toekomst

### Wat Waardevol Zal Blijven

Bepaalde vaardigheden blijven essentieel, ongeacht hoe AI evolueert:

1. **Helder denken** - Weten wat je daadwerkelijk wilt
2. **Domeinexpertise** - Het probleemgebied begrijpen
3. **Kritische evaluatie** - AI-output kwaliteit beoordelen
4. **Ethisch oordeel** - Weten wat *zou moeten* worden gedaan
5. **Iteratieve verfijning** - Continu verbeterende mindset

### Wat Zal Veranderen

Andere aspecten zullen significant verschuiven:

<div className="my-6 overflow-x-auto">
  <table className="w-full border-collapse text-sm">
    <thead>
      <tr className="border-b border-border">
        <th className="text-left py-3 px-4 font-semibold text-muted-foreground">Vandaag</th>
        <th className="text-left py-3 px-4 font-semibold text-muted-foreground">Morgen</th>
      </tr>
    </thead>
    <tbody>
      <tr className="border-b border-border/50">
        <td className="py-3 px-4">Gedetailleerde prompts schrijven</td>
        <td className="py-3 px-4 text-primary font-medium">Agent-systemen ontwerpen</td>
      </tr>
      <tr className="border-b border-border/50">
        <td className="py-3 px-4">Handmatige prompt-optimalisatie</td>
        <td className="py-3 px-4 text-primary font-medium">Geautomatiseerde prompt-tuning</td>
      </tr>
      <tr className="border-b border-border/50">
        <td className="py-3 px-4">Expertise in één model</td>
        <td className="py-3 px-4 text-primary font-medium">Multi-model orchestratie</td>
      </tr>
      <tr className="border-b border-border/50">
        <td className="py-3 px-4">Tekstgerichte interactie</td>
        <td className="py-3 px-4 text-primary font-medium">Multimodale vaardigheid</td>
      </tr>
      <tr>
        <td className="py-3 px-4">Individuele productiviteit</td>
        <td className="py-3 px-4 text-primary font-medium">Team-AI samenwerking</td>
      </tr>
    </tbody>
  </table>
</div>

### Actueel Blijven

Om je vaardigheden relevant te houden:

- **Experimenteer continu** - Probeer nieuwe modellen en functies zodra ze uitkomen
- **Volg onderzoek** - Blijf op de hoogte van academische ontwikkelingen
- **Word lid van communities** - Leer van andere beoefenaars
- **Bouw projecten** - Pas vaardigheden toe op echte problemen
- **Onderwijs anderen** - Versterk begrip door uit te leggen

## Het Menselijke Element

### AI als Versterker

Op zijn best versterkt AI menselijke capaciteiten in plaats van deze te vervangen:

- **Experts worden meer expert** - AI handelt routinewerk af, mensen focussen op inzicht
- **Creativiteit breidt uit** - Meer ideeën verkend, meer mogelijkheden getest
- **Toegang democratiseert** - Capaciteiten die ooit specialisten vereisten worden beschikbaar voor iedereen
- **Samenwerking verdiept** - Mens-AI teams overtreffen beide alleen

### De Onvervangbare Mens

Bepaalde kwaliteiten blijven uitgesproken menselijk:

- **Originele ervaring** - Leven in de wereld, emoties en relaties hebben
- **Waarden en ethiek** - Beslissen wat ertoe doet en wat juist is
- **Verantwoordelijkheid** - Verantwoordelijk zijn voor resultaten
- **Betekenisgeving** - Begrijpen *waarom* iets ertoe doet
- **Echte creativiteit** - Ware vernieuwing geboren uit uniek perspectief

<Callout type="tip" title="Jouw Unieke Waarde">
Naarmate AI meer routinematige cognitieve taken afhandelt, ligt jouw unieke waarde in oordeelsvermogen, creativiteit, domeinexpertise en de menselijke connecties die AI niet kan repliceren. Investeer in wat jou onvervangbaar maakt.
</Callout>

## Laatste Reflecties

### Wat We Hebben Geleerd

Door dit boek heen hebben we verkend:

- **Fundamenten** - Hoe AI-modellen werken en wat prompts effectief maakt
- **Technieken** - Rolgebaseerde prompting, chain-of-thought, few-shot learning, en meer
- **Geavanceerde strategieën** - Systeem prompts, prompt chaining, multimodale interactie
- **Best practices** - Valkuilen vermijden, ethische overwegingen, optimalisatie
- **Toepassingen** - Schrijven, programmeren, onderwijs, business, creativiteit, onderzoek

Deze technieken delen gemeenschappelijke draden:

1. **Wees duidelijk en specifiek** - Weet wat je wilt en communiceer het precies
2. **Bied context** - Geef AI de informatie die het nodig heeft
3. **Structureer je verzoeken** - Organisatie verbetert output
4. **Itereer en verfijn** - Eerste pogingen zijn startpunten, geen eindpunten
5. **Evalueer kritisch** - AI-output vereist menselijk oordeel

### De Kunst en Wetenschap

Prompting is zowel **kunst als wetenschap**:

- **Wetenschap**: Testbare hypotheses, meetbare resultaten, reproduceerbare technieken
- **Kunst**: Intuïtie, creativiteit, weten wanneer de regels te breken

De beste beoefenaars combineren rigoureuze methodologie met creatieve experimentatie. Ze testen systematisch maar vertrouwen ook op hun instinct. Ze volgen best practices maar weten wanneer af te wijken.

### Een Oproep om te Creëren

Dit boek heeft je gereedschappen gegeven. Wat je ermee bouwt is aan jou.

- **Los problemen op** die ertoe doen voor jou en anderen
- **Creëer dingen** die eerder niet bestonden
- **Help mensen** dingen te doen die ze alleen niet konden
- **Verleg grenzen** van wat mogelijk is
- **Blijf nieuwsgierig** terwijl het vakgebied evolueert

Het AI-tijdperk is nog maar net begonnen. De belangrijkste toepassingen zijn nog niet uitgevonden. De krachtigste technieken zijn nog niet ontdekt. De toekomst wordt nu geschreven—door mensen zoals jij, één prompt tegelijk.

## Vooruitkijken

<TryIt compact prompt={`Ik heb net "Het Interactieve Boek over Prompting" uitgelezen en wil een persoonlijk oefenplan ontwikkelen.

Mijn achtergrond: \${background:beschrijf je ervaringsniveau en primaire use case}
Mijn doelen: \${goals:wat wil je bereiken met AI?}
Beschikbare tijd: \${time:hoeveel tijd kun je wekelijks besteden?}

Maak een 30-dagen oefenplan dat:
1. Vaardigheden progressief opbouwt
2. Specifieke oefeningen bevat
3. Van toepassing is op mijn daadwerkelijke werk
4. Vooruitgang meet

Inclusief: Mijlpalen, bronnen en succescriteria`} />

<Callout type="tip" title="Blijf Leren">
Bezoek [prompts.chat](https://prompts.chat) voor community prompts, nieuwe technieken en om je eigen ontdekkingen te delen. Het beste leren gebeurt in gemeenschap.
</Callout>

## Samenvatting

<Callout type="info" title="Belangrijkste Inzichten">
AI zal zich snel blijven ontwikkelen, maar kernvaardigheden van duidelijke communicatie, kritisch denken en iteratieve verfijning blijven waardevol. Focus op wat jou onvervangbaar maakt: oordeelsvermogen, creativiteit, ethiek en echte menselijke verbinding. De toekomst van prompting is collaboratief, multimodaal en geïntegreerd in grotere systemen. Blijf nieuwsgierig, blijf experimenteren en bouw dingen die ertoe doen.
</Callout>

<Quiz 
  question="Wat is de belangrijkste vaardigheid om te ontwikkelen naarmate AI blijft evolueren?"
  options={[
    "Specifieke prompt-sjablonen onthouden",
    "De specifieke syntax van elk nieuw model leren",
    "Helder denken en kritische evaluatie van AI-output",
    "AI volledig vermijden om menselijke vaardigheden te behouden"
  ]}
  correctIndex={2}
  explanation="Hoewel specifieke technieken veranderen, blijft het vermogen om helder na te denken over wat je wilt, dit effectief te communiceren en AI-output kritisch te evalueren waardevol, ongeacht hoe AI evolueert. Deze meta-vaardigheden zijn overdraagbaar tussen modellen en toepassingen."
/>

Bedankt voor het lezen van *Het Interactieve Boek over Prompting*. Ga nu iets geweldigs creëren.
