Programmeren met een AI-assistent is in 2026 de standaardmanier geworden waarop professionele ontwikkelaars werken. Maar “Copilot geïnstalleerd hebben” en het daadwerkelijk oefenen van AI-paarprogrammering zijn twee heel verschillende dingen. Eén daarvan is een plug-in. De andere is een discipline.
Na maandenlang de workflows met Cursor, GitHub Copilot en Continue.dev voor verschillende projecttypen te hebben verfijnd, heb ik de praktijken verzameld die de uitvoerkwaliteit daadwerkelijk verbeteren – en de gewoonten die ontwikkelaars regelrecht tegen een muur van subtiele bugs en veiligheidsschulden aanzetten. Deze gids richt zich op methodologie, niet op toolvergelijkingen. Of u nu een commerciële assistent of een zelfgehost model gebruikt, de principes zijn van toepassing.
Wat AI-paarprogrammering eigenlijk betekent
Bij traditioneel pair programming worden twee mensen aan elkaar gekoppeld: een chauffeur die code schrijft en een navigator die vooruit denkt, fouten opmerkt en aannames ter discussie stelt. De navigator is niet passief: hij houdt het grotere geheel in de gaten terwijl de bestuurder zich op de directe taak concentreert.
AI-paarprogrammering volgt dezelfde structuur. Jij bent altijd de navigator. De AI is de bestuurder. Op het moment dat je stopt met navigeren – stop met vragen stellen, stop met regisseren, stop met verifiëren – heb je het stuur overgedragen aan een zelfverzekerde maar contextblinde co-piloot.
Deze framing is belangrijk omdat het verandert hoe u omgaat met AI-tools. Je vraagt de AI niet om je probleem op te lossen. Je vraagt hem om een oplossing die je al op het juiste niveau hebt doordacht, te implementeren. Die verandering in houding levert dramatisch betere resultaten op.
1. Schrijf aanwijzingen alsof u een specificatie schrijft
Vage aanwijzingen produceren vage code. De kwaliteit van door AI gegenereerde code is bijna altijd evenredig met de kwaliteit van de prompt die eraan voorafgaat.
Zwakke prompt:
Add user authentication to this app.
Sterk verzoek:
Add JWT-based authentication to this Express API. Use the existing `users` table
(schema in db/schema.sql). Tokens should expire in 24h. Return 401 with a
JSON error body for unauthorized requests. Don't touch the existing /health
endpoint — it must remain unauthenticated.
Het verschil: beperkingen, bestaande context, expliciete reikwijdtegrenzen en verwacht gedrag aan de randen. Beschouw elke prompt als een mini-acceptatiecriterium. Als je deze beschrijving niet aan een junior ontwikkelaar zou overhandigen en correcte uitvoer verwacht, geef hem dan ook niet aan de AI.
** Snelle patronen die goed werken: **
- Rol + context + taak: “Je werkt in een TypeScript monorepo met behulp van NestJS. De
AuthModulebevindt zich opsrc/auth/. Voeg snelheidslimieten toe aan het inlogeindpunt met behulp van de bestaande Redis-verbinding.' - Negatieve beperkingen: “Wijzig het databaseschema niet. Voeg geen nieuwe afhankelijkheden toe.”
- Uitvoerformaat: “Retourneer alleen het gewijzigde bestand. Geen uitleg nodig.”
- Gedachteketen voor complexe logica: “Denk stap voor stap na voordat u code schrijft.”
Als u 60 seconden extra aan een prompt besteedt, bespaart u 20 minuten aan het debuggen van gegenereerde code die bijna, maar niet helemaal, overeenkomt met uw bedoeling.
2. Vertrouw op de AI voor Boilerplate, verifieer de AI voor Logica
AI-assistenten blinken uit in taken met gevestigde patronen: CRUD-eindpunten, datatransformaties, teststeigers, regex-constructie, het genereren van configuratiebestanden en het converteren van code tussen talen. Accepteer hiervoor vrijelijk suggesties; ze zijn bijna altijd correct en de kosten voor een beoordeling zijn laag.
De verificatiedrempel zou scherp moeten stijgen naarmate de complexiteit toeneemt:
| Taaktype | Vertrouwensniveau | Verificatie aanpak |
|---|---|---|
| Boilerplate / steiger | Hoog | Skimmen + rennen |
| Standaard algoritmen | Medium | Goed lezen + testen |
| Bedrijfslogica | Low | Regel voor regel overzicht |
| Beveiligingsgevoelige code | Zeer laag | Handleiding + externe audit |
| Gelijktijdigheid/asynchrone patronen | Low | Test onder belasting |
Voor alles wat met authenticatie, autorisatie, gegevensvalidatie of cryptografie te maken heeft, behandel de AI-uitvoer als een conceptvoorstel in plaats van als een implementatie. De AI kan code produceren die er correct uitziet en basistests doorstaat, maar subtiele tekortkomingen bevat: eenmalige fouten bij het verlopen van tokens, onvoldoende opschoning van de invoer of onveilige deserialisatiepatronen. Het artikel vibe coding security risico’s behandelt specifieke dreigingspatronen die de moeite waard zijn om te beoordelen voordat er door AI geschreven beveiligingscode wordt verzonden.
3. Testgestuurde AI-workflow: schrijf eerst tests
Een van de meest onderbenutte praktijken bij het programmeren van AI-paren is het schrijven van tests voordat wordt gevraagd om implementatie. Deze aanpak loont op meerdere manieren:
- Dwingt u om gedrag nauwkeurig te specificeren — u kunt geen test schrijven zonder te weten wat de functie moet doen
- Geeft de AI een duidelijk doel — “Zorg ervoor dat deze tests slagen” is een ondubbelzinnige instructie
- Biedt onmiddellijke verificatie — u weet dat de implementatie correct is wanneer de tests slagen
- Voorkomt reikwijdte: de AI implementeert precies wat de tests vereisen, niets meer
De werkstroom ziet er als volgt uit:
1. Write failing tests for the behavior you need
2. Prompt: "Implement [function/class] to make these tests pass.
Tests are in [file]. Don't modify the test file."
3. Run tests
4. If failing, share the error output and iterate
Dit is niet alleen een goede AI-praktijk, het is goede software-engineering. Als de AI uw programmeerpartner wordt, wordt de discipline van test-first-ontwikkeling gemakkelijker te onderhouden, niet moeilijker, omdat de implementatiestap goedkoop is. De handleiding voor AI-codebeoordelingstools past op natuurlijke wijze bij deze workflow: zodra uw AI code genereert die uw tests doorstaat, kan een beoordelingstool opvangen wat de tests niet bestreken.
4. Contextbeheer: houd de AI op de hoogte
AI-assistenten zijn slechts zo goed als de context waartoe ze toegang hebben. In tools als Cursor betekent dit dat je goed moet nadenken over welke bestanden zich in hun context bevinden. In Copilot betekent dit dat relevante bestanden geopend zijn. In Continue.dev betekent dit dat je de referenties @file en @codebase opzettelijk gebruikt.
Praktische contextgewoonten:
- Open relevante bestanden: als u een service wijzigt, open dan de tests, de interfacedefinities en eventuele downstream-consumenten
- Foutberichten volledig plakken — niet samenvatten; de exacte stacktrace bevat informatie die de AI nodig heeft
- Referentiearchitectuurbeslissingen — “We gebruiken een repositorypatroon voor gegevenstoegang, geen directe DB-aanroepen in controllers”
- Gebruik projectregelbestanden — Met de
.cursorrulesvan Cursor, de instructiebestanden van Copilot en de systeemprompts van Continue.dev kunt u een permanente context definiëren (coderingsconventies, stapelkeuzes, verboden patronen) die op elke interactie van toepassing is
Een veelvoorkomend foutpatroon: een lege chat openen, een functie plakken, vragen “waarom werkt dit niet?” zonder de belcode, de fout of de gegevensvorm op te geven. De AI raadt. De gok is verkeerd. Je itereert drie keer op de verkeerde as. Volledige context vooraf lost problemen bijna altijd sneller op.
5. AI-paarprogrammering in teams: normen, geen chaos
Wanneer AI-paarprogrammering verschuift van individuele ontwikkelaars naar technische teams, ontstaan er nieuwe coördinatieproblemen. Zonder gedeelde standaarden introduceert AI-gegenereerde code stilistische inconsistentie, wildgroei van afhankelijkheid en afwijkende architectuur.
Teampraktijken die werken:
Gedeelde promptbibliotheken: houd een opslagplaats bij van prompts die de patronen van uw team weerspiegelen. “Genereer een nieuw API-eindpunt” zou niet vijftien verschillende dingen moeten betekenen voor vijftien ingenieurs.
AI-in-code-review-normen – definieer expliciet: moeten reviewers door AI gegenereerde secties markeren voor extra controle? Sommige teams hebben commentaar nodig (// AI-gegenereerd: beoordeeld) op niet-triviale AI-blokken. Dit gaat niet over wantrouwen; het gaat over het richten van de aandacht van recensies.
Afhankelijkheidsbeheer — AI-tools suggereren gemakkelijk het toevoegen van pakketten. Breng een proces tot stand: nieuwe afhankelijkheden vereisen expliciete goedkeuring, ongeacht of een mens of een AI deze heeft voorgesteld. Dit voorkomt de stille accumulatie van niet-onderhouden bibliotheken.
Architectuurrails in regelbestanden — codeer uw architecturale beslissingen in de configuratiebestanden van tools. Als uw team heeft besloten dat service-to-service-communicatie via een interne SDK verloopt en niet via directe HTTP-oproepen, plaats dat dan in .cursorrules. De AI zal de beperking volgen als u erover vertelt.
Voor teams die tools kiezen, omvat de beste vergelijking van AI-coderingsassistenten bedrijfsfuncties zoals het afdwingen van teambeleid, auditlogboeken en zelf-gehoste implementatieopties - relevant wanneer compliance- of IP-problemen beperken wat er naar cloudmodellen kan worden verzonden.
6. Veelvoorkomende valkuilen die je moet vermijden
Overmatig vertrouwen op AI bij ontwerpbeslissingen AI is een sterke uitvoerder en een zwakke architect. Het genereert code voor elk ontwerp dat u beschrijft, inclusief slechte ontwerpen. Vraag de AI niet: “hoe moet ik dit structureren?” voordat je er zelf over hebt nagedacht. Gebruik het om beslissingen te valideren en te implementeren, niet om ze te bedenken.
First-pass-uitvoer accepteren zonder het te begrijpen ‘Het werkt’ en ‘Ik begrijp het’ zijn verschillende dingen. Code die u niet begrijpt, is code die u niet kunt onderhouden, debuggen of uitbreiden. Als de AI iets produceert dat je zelf niet zou hebben geschreven, besteed dan tijd aan het begrijpen waarom het de keuzes heeft gemaakt die het vóór de fusie heeft gemaakt.
Snelle injectie in door AI gegenereerde code die gebruikersinvoer verwerkt Wanneer AI code schrijft die door de gebruiker aangeleverde gegevens verwerkt, let dan op patronen waarbij die gegevens de uitvoeringspaden van de code kunnen beïnvloeden. In de self-hosted AI-coding assistent guide worden beveiligingsoverwegingen besproken voor modellen die toegang hebben tot uw codebase.
Verslechtering van contextvenster negeren Lange gesprekken met AI-assistenten verslechteren. Na veel uitwisselingen kan het model in tegenspraak zijn met eerdere beslissingen of beperkingen vergeten die u vooraf hebt opgegeven. Een praktisch signaal: als de AI iets begint te suggereren waarvan je drie reacties geleden expliciet zei dat je het niet moest doen, is de context verschoven. Wanneer een sessie lang wordt en de uitkomsten niet goed aanvoelen, blijf dan niet aandringen; begin een nieuw gesprek met een helder, strak geschreven contextblok dat de belangrijkste beslissingen en beperkingen helemaal opnieuw samenvat.
AI gebruiken voor taken waarbij je vaardigheden moet opbouwen Als je een junior ontwikkelaar bent die een nieuwe taal of een nieuw raamwerk leert, verhindert het gebruik van AI om alles te genereren dat je fundamenteel begrip ontwikkelt. Worstel eerst met problemen; gebruik de AI om uw poging te beoordelen, leg uit waarom uw aanpak wel of niet idiomatisch is en stel verbeteringen voor. Die feedbackloop bouwt vaardigheden op. Eerst genereren en daarna lezen is niet het geval; u leest de oplossing van iemand anders zonder met het probleem te hebben geworsteld.
Aanbevolen lectuur
Het verdiepen van uw methodologie naast AI-tools loont. Deze boeken blijven essentieel ondanks – of dankzij – de AI-verschuiving:
- The Pragmatic Programmer, 20th Anniversary Edition door David Thomas en Andrew Hunt – fundamentele praktijken die het oordeel bieden dat AI niet kan repliceren
- Software Engineering bij Google – engineeringpraktijken op teamschaal die informeren over hoe AI-gegenereerde code op organisatieniveau moet worden beheerd
- Clean Code door Robert C. Martin – begrijpen hoe goede code eruit ziet is een voorwaarde voor het evalueren van wat de AI produceert
Laatste gedachte: blijf op de navigatiestoel
Best practices voor het programmeren van AI-paren komen uiteindelijk neer op één ding: het behouden van uw rol als navigator. De AI is snel, breed en onvermoeibaar. U brengt oordeel, domeinkennis, context over uw gebruikers en verantwoordelijkheid voor wat er wordt verzonden. Het een is niet vervangbaar door het ander.
De ontwikkelaars die het meeste halen uit het coderen met een AI-assistent zijn degenen die naar elke sessie komen met een duidelijke probleemdefinitie, kritisch nadenken over de uitkomst en de AI behandelen als een bekwame medewerker die nog leiding nodig heeft – niet als een orakel dat kant-en-klare antwoorden levert.
Die instelling – sceptisch partnerschap in plaats van passieve delegatie – is de praktijk die de moeite waard is om te ontwikkelen.