Door Tim Vermaelen, 21-04-2026
Heb je je ooit afgevraagd, nadat je ChatGPT een hoop onzin zag produceren, wat er verbeterd kan worden zodat het geen gebrek meer heeft aan begrip, geschiedenis, gezond verstand, algemene kennis en dergelijke? Wist je dat ChatGPT 15% van de tijd hallucineert?
LLM's zijn krachtig, maar ze haken af zonder de juiste voorbereiding. Dat is waar "context engineering" om de hoek komt kijken. Een gloednieuwe term die viraal gaat en het draait allemaal om je kleine vriendjes op de juiste manier instrueren. Credits aan Andrej Karpathy voor het bedenken van de term.
Vergeet urenlang praten met je favoriete bot(s). Plan vooruit, bereid de informatie voor en zeg dan pas tegen je favoriete bothuisdieren dat ze aan het werk moeten gaan.
Context Engineering is 10x beter dan prompt engineering en 100x beter dan vibe coding.
Contacteer ons
Klaar om slimmer met AI te werken? Ontdek hoe wij context engineering inzetten voor jouw project.
Wat is context engineering?
De juiste informatie in het juiste formaat aanleveren zodat de LLM het kan begrijpen is de sleutel. Jij hebt alle kennis. Nu moet je die kennis vertalen naar stukjes informatie die een LLM kan verwerken.
Omdat jouw junior-bot slim is, snel leert en altijd beleefd blijft, zelfs als je tegen hem schreeuwt, is het belangrijk om goed te instrueren, maar nog meer om goed te voeden.
Het is breder dan prompt engineering. Prompt engineering gaat over het schrijven van goede instructies, terwijl context engineering alles omvat wat aan het model wordt gevoerd; instructies, achtergronddata, opgehaalde documenten, gespreksgeschiedenis, roldefinities, beperkingen, enzovoort.
Prompt engineering is hoe je vraagt.
Context engineering is wat je voert.
Een aantal belangrijke praktijken zijn:
Promptontwerp & opmaak
Gebruik duidelijke roldefinities ("Je bent een juridisch assistent gespecialiseerd in contracten…").
Structureer instructies met scheidingstekens, stapsgewijze begeleiding of sjablonen.
Contextbeheer
Bepaal welke delen van de gespreksgeschiedenis je bewaart versus samenvat.
Voeg metadata toe (tijdstempels, gebruikersvoorkeuren, omgevingsinformatie).
Vermijd "contextdrift" door de geschiedenis bij te snoeien of opnieuw te formatteren.
Retrieval-augmented generation (RAG)
Haal dynamisch externe kennis op (documenten, databases, API's).
Bepaal hoe informatie opgesplitst en ingebed wordt zodat het model er effectief gebruik van kan maken.
Compressie & abstractie
Vat lange geschiedenissen samen in kortere representaties.
Hercodeer ruwe data naar gestructureerde formaten (JSON, tabellen, lijsten) die het model beter kan verwerken.
Contextvormgeving / framing
Voeg verborgen scaffolding toe (few-shot voorbeelden, redeneersstappen, taakspecifieke schema's).
Beïnvloed stijl, toon of domeinredenering zonder de gebruiker te overweldigen met instructies.
Kortom: context engineering gaat over het bepalen waar het model aandacht aan besteedt en hoe die informatie wordt gepresenteerd. Het is de brug tussen ruwe data en bruikbare antwoorden.
Context engineering in de praktijk?
Ja, je kunt basissjablonen vinden op Github:
Maar eerlijk gezegd voelt dit al een beetje overweldigend, dus waarom vraag ik het niet gewoon aan mijn kleine helper?
Ik heb wat hulp nodig met AI/LLM om het ontwerp van een klantwebsite te updaten.
Ik heb een xd-bestand of toegang tot de Adobe XD Cloud waar het ontwerp te vinden is.
Ik wil een sjabloonstructuur gebruiken om Github Copilot en enkele MCP-services te instrueren.
Kun je zo'n sjabloonstructuur voor me aanmaken?
Elke basisagent kan je helpen met het schrijven van de benodigde md-bestanden. Het is aan jou om de inhoud van die bestanden te controleren en aanvullende informatie toe te voegen waar je dat nodig acht.
Ik moet wel benadrukken dat basale AI-tools of chattools niet rechtstreeks toegang hebben tot je bestandssysteem vanwege beveiligingsredenen. Met eenvoudige tools eindig je dus met het handmatig aanmaken van bestanden en kopiëren/plakken van alle relevante inhoud.
Op dat punt stapte ik over van Github Copilot en stuitte ik op Claude. Ik had dit eigenlijk al in mijn achterhoofd, maar ik wilde wachten tot ik het echt nodig had. Dus ik downloadde de Claude Desktop-applicatie, zoals aanbevolen door mijn kleine vriend, want Claude Desktop heeft wél toegang tot je bestandssysteem.
Als ik wil dat Claude Desktop toegang heeft tot het bestandssysteem, kan dat via de instellingen voor Extensies. Ik installeerde het Filesystem.
Hier kun je de mappen configureren waartoe het toegang heeft.
In de Connectors-instellingen kun je instellen op welk moment het om toestemming vraagt, of je kunt toestemming direct verlenen.
En nu laten we onze nieuwe kleine vriend helpen met het schrijven van de Context Engineering-strategie.
Als je het de juiste toegangsrechten en mappen hebt gegeven, doet dit hulpmiddel wonderen. Het leest en begrijpt je directorystructuur, somt alle eigenschappen op en onderzoekt alle informatie die nodig is om de gestructureerde md-bestanden te voltooien.
Op dat moment raakte ik te enthousiast en stootte ik op de limiet van het gratis abonnement.
Volgende keer: Laten we eens kijken hoeveel taken we kunnen automatiseren met een Pro-abonnement. Voor zover ik begrijp hebben we toegang nodig tot Claude Code, niet de kleine chatbot, maar het daadwerkelijke programmeerhulpmiddel. Daar komen we later op terug.
Wil jij ook stoppen met eindeloos prompten?
Begin met échte resultaten te boeken met AI
Bij Blastic helpen we je om context engineering op maat toe te passen voor jouw business; van strategie tot implementatie. Neem vandaag contact op en ontdek wat er mogelijk is.