# community.llmnet.nl

> Prompt-Engineering Community — Nederlandstalige artikelen over AI en LLM's.

Onderdeel van het llmnet.nl-netwerk: 10 Nederlandstalige AI-specialisaties (met /en/ Engelse versie).

## Belangrijkste artikelen (NL)

- [Agent-observability: zien wat je agent deed en waarom](https://community.llmnet.nl/agent-observability-zien-wat-je-agent-deed-en-waarom.md): Leer hoe je agent-observability implementeert: traces, spans, tool-aanroepen en redeneerpaden registreren om autonome LLM-systemen te doorgronden.
- [Agentic Loops Debuggen: Veelvoorkomende Faalpatronen](https://community.llmnet.nl/agentic-loops-debuggen.md): Praktische handleiding voor het debuggen van agentic loops. Herken eindeloze herhalingen, contextverlies, tool-fouten en stel logging en guardrails in.
- [AI-agents uitgelegd: van chatbot naar autonome assistent](https://community.llmnet.nl/ai-agents-uitgelegd.md): Ontdek hoe AI-agents werken door planning, geheugen en tools te combineren. Leer de architectuur, mogelijkheden en risico's van autonome systemen kennen.
- [Chain-of-Density: Maximale Informatiedichtheid](https://community.llmnet.nl/chain-of-density-steeds-informatievere-samenvattingen.md): Leer hoe Chain-of-Density samenvattingen iteratief verdicht met entiteiten zonder extra lengte. Praktische promptpatronen en analyse.
- [Chain-of-Verification: Hallucinaties Zelf Opsporen](https://community.llmnet.nl/chain-of-verification-hallucinaties-zelf-opsporen.md): Ontdek hoe Chain-of-Verification (CoVe) hallucinaties in taalmodellen systematisch opspoort en herstelt via vier stappen, inclusief factorized verificatie.
- [Een Chatbot-Persona Ontwerpen Die Werkt](https://community.llmnet.nl/chatbot-persona-ontwerpen.md): Leer hoe je een effectieve chatbot-persona ontwerpt met de juiste toon, strikte grenzen, en consistentie over lange gesprekken. Inclusief persona-sjabloon.
- [CI/CD voor Prompts met Geautomatiseerde Evals](https://community.llmnet.nl/ci-cd-pipelines-voor-prompts-met-geautomatiseerde-evals.md): Bouw betrouwbare CI/CD-pipelines voor prompts met geautomatiseerde evals in Git, synthetic testsets, regressietests en merge gates.
- [Conventies voor het delen en documenteren van prompts](https://community.llmnet.nl/community-conventies-voor-prompts.md): Conventies voor het delen en documenteren van prompts: naamgeving, frontmatter, veiligheid en onderhoud, zodat gedeelde prompts zonder uitleg draaien.
- [Lange gesprekken behouden: context window management in de](https://community.llmnet.nl/context-management.md): Ontdek effectieve technieken voor context window management bij LLM's. Leer hoe je slim samenvat, chunking toepast en geheugen behoudt in lange conversaties.
- [Contextvenster beheren: wat past en hoe je het opbouwt](https://community.llmnet.nl/contextvenster-beheren-wat-past-wat-niet-wat-je-eraan-doet.md): Ontdek hoe je een LLM-contextvenster beheert: tokenverdeling, lost in the middle voorkomen, snoeistrategieën en caching voor stabiele AI-productie.
- [Dynamische few-shot selectie met vector-context](https://community.llmnet.nl/dynamische-few-shot-selectie-met-vector-context.md): Verbeter LLM-antwoorden door dynamische few-shot selectie met vector embeddings. Ontdek retrieval-architecturen, semantische diversiteit en valkuilen.
- [Een promptbibliotheek opzetten die teams echt gebruiken](https://community.llmnet.nl/een-promptbibliotheek-opzetten-die-teams-echt-gebruiken.md): Ontdek hoe je een schaalbare promptbibliotheek inricht met versiebeheer, schema-validatie en CI/CD-evaluaties die developers en experts echt benutten.
- [Eval-drift: wanneer je prompts stilletjes slechter worden](https://community.llmnet.nl/eval-drift-wanneer-je-prompts-stilletjes-slechter-worden.md): Leer hoe eval-drift ontstaat in LLM-applicaties, waarom statische tests falen en hoe je stille kwaliteitsverslechtering meet, monitort en repareert.
- [Few-shot prompting: leren met voorbeelden — LLMNet Community](https://community.llmnet.nl/few-shot-prompting.md): Ontdek alles over few-shot prompting in LLMs. Leer hoe je kwalitatieve voorbeelden kiest, het optimale aantal bepaalt en veelgemaakte valkuilen voorkomt.
- [Few-Shot Voorbeelden Generator & Structureerder](https://community.llmnet.nl/few-shot-voorbeelden-generator.md): Zet invoer- en uitvoerparen om in een gestandaardiseerd XML- of JSON few-shot prompt-blok, met automatische escaping en boundary marking.
- [Regressietests voor Prompts in Git en CI/CD](https://community.llmnet.nl/geautomatiseerde-regressietests-voor-prompts-in-git.md): Leer hoe je geautomatiseerde regressietests voor prompts inricht in Git en CI/CD. Voorkom kwaliteitsverlies met testsets, pytest en GitHub Actions.
- [Guardrails voor prompts: blokkades en uitwijkregels](https://community.llmnet.nl/guardrails-voor-prompts-blokkades-en-uitwijkregels.md): Ontdek hoe je guardrails, blokkades en uitwijkregels implementeert voor betrouwbare LLM-prompts. Voorkom ontsporingen en injecties met gelaagde defensie.
- [Herstelprompts bij gefaalde validatie van LLM-output](https://community.llmnet.nl/herstelprompts-bij-gefaalde-validatie-van-llm-output.md): Leer hoe je effectieve herstelprompts ontwerpt wanneer LLM-output faalt op JSON-schema's of semantische validatieregels in productie-pipelines.
- [Indirecte Prompt Injection via Webbronnen Weren](https://community.llmnet.nl/indirecte-prompt-injection-via-externe-webbronnen-weren.md): Ontdek hoe je indirecte prompt injection via externe webpagina's en datafeeds effectief afvangt met strikte contextisolatie en dual-LLM-patronen.
- [Instructies en data scheiden in prompts](https://community.llmnet.nl/instructies-gescheiden-van-data-de-basis-van-promptbeveiliging.md): Leer hoe je instructies en onbetrouwbare gebruikersdata strikt scheidt in LLM-prompts om prompt injection en privilege escalation structureel te voorkomen.
- [Je promptwijziging meten: van testset naar cijfer](https://community.llmnet.nl/je-promptwijziging-meten-van-testset-naar-cijfer.md): Hoe je een promptwijziging meet met een vaste testset en een eenduidig cijfer, zodat je team op bewijs beslist in plaats van op gevoel.
- [Lost in the Middle Voorkomen met Contextvolgorde](https://community.llmnet.nl/lost-in-the-middle-voorkomen-met-slimme-contextvolgorde.md): Voorkom dat LLM's cruciale informatie in het midden van lange prompts negeren. Leer effectieve strategieën voor contextvolgorde en RAG-sortering.
- [Markdown-Tabellen en Geneste Lijsten Sturen](https://community.llmnet.nl/markdown-tabellen-en-geneste-lijsten-consistent-sturen.md): Leer hoe je Markdown-tabellen en diep geneste lijsten deterministisch afdwingt in LLM-prompts zonder syntaxfouten of scheidingsproblemen.
- [Prompten in het Nederlands vs. Engels](https://community.llmnet.nl/meertalige-prompts.md): Ontdek wanneer Engels of Nederlands betere resultaten geeft bij LLM's, hoe je gemengde prompts gebruikt en hoe je toon stuurt. Inclusief testmethode.
- [Meta-prompting: prompts laten genereren door LLM's](https://community.llmnet.nl/meta-prompting-prompts-genereren.md): Ontdek hoe meta-prompting werkt, wat de risico's zijn van automatisch gegenereerde prompts en hoe je met een toetsset wel resultaat boekt.
- [Multi-agent en handoff: taken verdelen over agents](https://community.llmnet.nl/multi-agent-en-handoff-patronen.md): Ontdek hoe multi-agent systemen en handoff-patronen complexe taken verdelen over gespecialiseerde agents, inclusief state transfer en foutafhandeling.
- [Multi-turn gesprekken ontwerpen](https://community.llmnet.nl/multi-turn-gesprekken.md): Ontdek hoe je naadloze multi-turn AI gesprekken ontwerpt. Leer effectief context bijhouden, geschiedenis samenvatten en token-limieten slim beheren.
- [Multimodale prompting: beeld en audio als invoer sturen](https://community.llmnet.nl/multimodale-prompting.md): Leer hoe je multimodale prompts ontwerpt voor beeld- en audio-invoer. Praktische technieken voor visual grounding, documentextractie en audio-analyse.
- [Negative Prompting en Constraint Enforcement in LLM's](https://community.llmnet.nl/negative-prompting.md): Handleiding over negative prompting en constraint enforcement. Voorkom ongewenste output met duidelijke regels, toonbeperkingen en contracten.
- [Output-formaten afdwingen bij LLM's (JSON, CSV, XML)](https://community.llmnet.nl/output-formaten-afdwingen.md): Leer hoe je LLM's betrouwbaar vaste outputformaten zoals JSON, CSV en XML laat genereren met geavanceerde prompting, validatie en API-functies.
- [Output-Truncation Voorkomen bij Tokenlimieten](https://community.llmnet.nl/output-truncation-voorkomen-bij-maximale-tokenlimieten.md): Voorkom afgebroken LLM-antwoorden bij maximale tokenlimieten. Leer over finish_reason, chunking-strategieën, stateful herstel en JSON-reparatie.
- [Persona, systeemprompt of rol: wat zet je waar?](https://community.llmnet.nl/persona-systeemprompt-of-rol-wat-zet-je-waar.md): Ontdek het verschil tussen persona, systeemprompt en rol in AI-prompting. Leer wat je waar plaatst voor betere resultaten en strakke prompt-architectuur.
- [Prefix-caching voor prompts: wat het is en wanneer het werkt](https://community.llmnet.nl/prefix-caching-voor-prompts.md): Ontdek hoe prefix-caching bij LLM's werkt, wanneer het tokens bespaart, hoe de KV-cache functioneert en hoe je prompts indeelt voor maximale cache-hits.
- [Een herbruikbare prompt-bibliotheek opbouwen voor je team](https://community.llmnet.nl/prompt-bibliotheek.md): Leer hoe je een schaalbare en herbruikbare prompt-bibliotheek opbouwt voor je team. Ontdek best practices, versiebeheer en concrete template-voorbeelden.
- [Prompt-chaining: complexe taken opknippen in stappen](https://community.llmnet.nl/prompt-chaining.md): Ontdek hoe prompt-chaining complexe AI-taken vereenvoudigt door ze op te knippen in stappen, output te koppelen en foutafhandeling te implementeren.
- [Prompt-compressie voor lange contexten | llmnet.nl](https://community.llmnet.nl/prompt-compressie-voor-lange-contexten-samenvatten-of-inkorten.md): Praktische gids voor prompt-compressie bij LLM's: kies tussen semantisch samenvatten en syntactisch snoeien voor lagere latentie en behoud van context.
- [Prompt Diff & Format Checker](https://community.llmnet.nl/prompt-diff-format-checker.md): Client-side tool om twee versies van een prompt te vergelijken op toegevoegde en verwijderde tekst, token-veranderingen en structuuraanpassingen.
- [Veelgemaakte fouten bij prompten (en hoe je ze voorkomt)](https://community.llmnet.nl/prompt-fouten.md): Ontdek 8 veelgemaakte fouten bij prompt engineering en leer hoe je ze eenvoudig voorkomt. Verbeter je AI-outputs met praktische, direct toepasbare…
- [Prompt Injection: Wat is het en Hoe Verdedig je een LLM-applicatie? | LLMNet Community](https://community.llmnet.nl/prompt-injection-verdedigen.md): Ontdek wat prompt injection is en hoe je een LLM-applicatie effectief verdedigt met indirecte validatie, guardrails en gelaagde beveiligingsarchitectuur.
- [Prompt injection en jailbreaks: risico's en bescherming](https://community.llmnet.nl/prompt-injection.md): Ontdek hoe prompt injection en jailbreaks werken bij Large Language Models en leer effectieve verdedigingsstrategieën zoals input-scheiding en least…
- [Modulariteit in Prompts: Herbruikbare Onderdelen](https://community.llmnet.nl/prompt-modulariteit-herbruikbare-componenten.md): Ontdek hoe je prompts opbouwt uit herbruikbare componenten. Voorkom duplicatie, beheer versies en optimaliseer voor caching in productie.
- [Promptpatronen voor AI-agents: Tools aanroepen](https://community.llmnet.nl/prompt-patronen-voor-agents.md): Ontwikkel robuuste AI-agents met geavanceerde promptpatronen. Leer hoe je tools beschrijft, planning scheidt van uitvoering en fouten afhandelt.
- [10 Prompt-Technieken voor Betere Resultaten](https://community.llmnet.nl/prompt-technieken.md): Ontdek 10 praktische prompt-technieken voor betere AI-resultaten. Pas direct few-shot, chain-of-thought en rolprompting toe via onze concrete voorbeelden.
- [Prompts testen voordat ze live gaan](https://community.llmnet.nl/prompt-testen-voor-productie.md): Ontdek hoe je promptwijzigingen grondig test voor productie. Van testsets opbouwen en geautomatiseerde checks tot gefaseerde uitrol en A/B-testen.
- [Prompt-tokenteller — Live Token, Woorden & Karakter Teller | community.llmnet.nl](https://community.llmnet.nl/prompt-tokenteller.md): Schat direct het aantal tokens, woorden en karakters van je AI-prompts. Bekijk hoe je prompt zich verhoudt tot contextvensters van 8k, 32k, 128k en 1M tokens.
- [Versiebeheer van Prompts: Behandel Prompts als Code](https://community.llmnet.nl/prompt-versiebeheer.md): Ontdek waarom en hoe je prompts als code moet behandelen. Leer alles over versiebeheer, varianten, reviews en rollbacks voor robuuste LLM-applicaties.
- [Prompten voor kleine en lokale modellen: wat is anders](https://community.llmnet.nl/prompting-voor-kleinere-modellen.md): Ontdek hoe je prompts effectief aanpast voor kleinere en lokale LLM's. Praktische gids over structuur, voorbeelden en outputcontrole.
- [Promptlengte versus antwoordkwaliteit in de praktijk](https://community.llmnet.nl/promptlengte-vs-kwaliteit.md): Analyse van het effect van promptlengte op antwoordkwaliteit bij LLM's. Ontdek patronen, snoeitechnieken, latency-impact en meetmethoden.
- [Promptregels of API-schema: wanneer welke output-methode](https://community.llmnet.nl/promptregels-vs-api-schema.md): Kies je promptregels of een API-schema voor LLM-output? Een vergelijking tussen schema-validatie, grammar decoding en prompt constraints in productie.
- [Prompts Reviewen in een Team: Behandel Prompts als Code](https://community.llmnet.nl/prompts-reviewen-in-team.md): Leer hoe je promptwijzigingen in teamverband reviewt. Ontdek best practices voor testsets, objectieve kwaliteitsmeting, prompt-eigenaarschap en een handig…
- [Prompts voor Beeldgeneratie: Technieken en Best Practices](https://community.llmnet.nl/prompts-voor-beeldgeneratie.md): Leer hoe je effectieve prompts schrijft voor beeldgeneratiemodellen zoals Midjourney en DALL-E. Ontdek de anatomie, negatieve prompts en iteratiestrategieën.
- [Prompts schrijven voor codegeneratie](https://community.llmnet.nl/prompts-voor-codegeneratie.md): Leer effectieve prompts schrijven voor codegeneratie. Ontdek hoe je context meegeeft, eisen expliciet maakt en itereert op code met concrete voorbeelden.
- [Prompts voor data-extractie uit ongestructureerde tekst](https://community.llmnet.nl/prompts-voor-data-extractie.md): Leer hoe je betrouwbare data-extractie prompts schrijft. Ontdek schema-afdwinging, few-shot technieken en templates voor facturen, e-mails en rapporten.
- [Prompts voor RAG: context aanbieden zonder hallucinaties](https://community.llmnet.nl/prompts-voor-rag-hoe-je-context-aanbiedt-zonder-hallucinaties.md): Ontdek hoe je RAG-prompts structureert met XML-tags, strikte grounding-instructies en fallbacks om hallucinaties in productie te voorkomen.
- [Samenvattingsprompts die kloppen: Lengte, Vorm en Brontrouw](https://community.llmnet.nl/prompts-voor-samenvatten.md): Leer hoe je LLM's betrouwbaar teksten laat samenvatten. Ontdek technieken voor brontrouw, lengte-sturing, map-reduce voor lange documenten en validatie.
- [Prompttechniek op één kaart: overzicht, keuze en verdieping](https://community.llmnet.nl/prompttechniek-hiërarchie.md): Een gestructureerde hiërarchie voor prompttechnieken: navigeer van brede catalogus via pragmatische beslisbomen naar diepgaande implementaties.
- [Zero-shot, few-shot of chain-of-thought](https://community.llmnet.nl/prompttechniek-kiezen.md): Ontdek wanneer je zero-shot, few-shot of chain-of-thought prompting inzet. Inclusief een handige beslistabel, voorbeelden en developer checklist.
- [Reflexion-patronen: agents zichzelf laten corrigeren](https://community.llmnet.nl/reflexion-patronen-agents-zichzelf-laten-corrigeren.md): Ontdek hoe het Reflexion-patroon agents in staat stelt autonome foutcorrectie toe te passen via reflectie-geheugen, evaluatoren en gerichte feedbackloops.
- [Rolprompting: geef je AI een persona voor betere antwoorden](https://community.llmnet.nl/rolprompting.md): Ontdek hoe rolprompting de kwaliteit van AI-antwoorden direct verbetert. Leer effectieve persona's op te stellen, valkuilen te vermijden en bekijk concrete…
- [Self-consistency prompting voor betere redeneerstappen](https://community.llmnet.nl/self-consistency-prompting-redeneringsstappen.md): Ontdek hoe self-consistency prompting de betrouwbaarheid van LLM-redeneerstappen verhoogt door middel van parallelle paden en normalisatie.
- [Skeleton-of-Thought: parallel redeneren via prompts](https://community.llmnet.nl/skeleton-of-thought-parallel-redeneren-via-prompts.md): Leer hoe Skeleton-of-Thought latentie halveert door antwoordskeletten parallel uit te werken via gerichte prompt-orchestratie en API-calls.
- [Vorm afdwingen vanuit de prompt zelf | llmnet.nl](https://community.llmnet.nl/structured-output-in-prompts-afdwingen.md): Hoe je met doordacht prompt-ontwerp gestructureerde uitvoer zoals JSON afdwingt zonder technische schema-decodering. Praktische strategieën en parsing.
- [Structured Output via Regex en Grammatica-Restricties](https://community.llmnet.nl/structured-output-via-regex-en-grammatica-restricties.md): Gids over constrained decoding: hoe logit-masking, regex-engines en grammatica's LLM-output 100% betrouwbaar structureren zonder syntaxfouten.
- [Systeemprompt-extractie voorkomen bij bots](https://community.llmnet.nl/systeemprompt-extractie-voorkomen-bij-publieke-bots.md): Leer hoe je systeemprompt-extractie voorkomt bij publieke bots via data-isolatie, dual-LLM validatie, n-gram inspectie en red-teaming evaluaties.
- [Systeemprompts die werken: de instructie achter je AI](https://community.llmnet.nl/systeemprompts.md): Ontdek hoe je effectieve systeemprompts schrijft voor AI. Leer over rollen, kaders, toon en veiligheid, met concrete Nederlandse sjablonen voor developers.
- [Systeemprompt-drift herkennen en corrigeren | llmnet.nl](https://community.llmnet.nl/system-prompt-drift-identificatie.md): Lees hoe je systeemprompt-drift in LLM-toepassingen herkent, de vier oorzaken scheidt en gedragsveranderingen gestructureerd kunt corrigeren.
- [Text-to-SQL Prompts voor Complexe Databases](https://community.llmnet.nl/text-to-sql-prompts-ontwerpen-voor-complexe-databases.md): Ontwerp betrouwbare Text-to-SQL prompts voor enterprise databases met joins, schema-pruning, dialectregels en herstelmechanismen.
- [Tool-descriptions schrijven: de prompt je agent nooit leest](https://community.llmnet.nl/tool-descriptions-schrijven-de-prompt-die-je-agent-niet-leest.md): Hoe schrijf je tool-descriptions die een agent echt gebruikt: structuur, tokenbudget, veelvoorkomende fouten en een testbare template.
- [Tools voor samenwerken aan prompts in een team | community.llmnet.nl](https://community.llmnet.nl/tools-voor-prompt-samenwerking.md): Ontdek welke gereedschapscategorieën teams nodig hebben voor gestructureerde prompt-samenwerking, de afruil tussen git en platforms, en valkuilen.
- [Tree-of-Thoughts Prompts voor Beslisbomen](https://community.llmnet.nl/tree-of-thoughts-prompts-voor-complexe-beslisbomen.md): Leer Tree-of-Thoughts prompting toepassen op complexe beslisbomen. Ontdek zoekalgoritmen, promptsjablonen, evaluatiestappen en kostenafwegingen.
- [Van prompt- naar loop- naar graph-engineering](https://community.llmnet.nl/van-prompt-naar-graph-engineering.md): Het gesprek verschuift van betere prompts naar loops en agent-grafen. Wat prompt-, loop- en graph-engineering zijn, hoe de lagen op elkaar stapelen en…
- [Context-grounding: hallucinaties beperken met prompts](https://community.llmnet.nl/voorkomen-hallucinaties-context-grounding-prompts.md): Ontdek hoe je hallucinaties in LLM's beperkt met context-grounding. Praktische strategieën voor brontoewijzing, strikte prompts en evaluatie.
- [Wat een prompt kost: tokens, caching en de rekening](https://community.llmnet.nl/wat-een-prompt-kost-tokens-caching-en-de-rekening.md): Ontdek wat een prompt kost aan tokens en API-geheugen. Leer hoe prompt-caching, prefix-structuur en token-optimalisatie je AI-rekening drastisch verlagen.