Alles wat we testen.

Contentprojecten schalen alleen met een pipeline.

Eén niche-site kun je nog met de hand vullen, maar bij drie of meer loopt dat vast. Onze hypothese was dat een vaste agent-flow met menselijke review content oplevert die door de kwaliteitslat komt.

Een hub waarin agents samen schrijven.

In de hub doorloopt elk artikel een vaste flow: een research-agent verzamelt bronnen en data, een writer-agent schrijft het stuk, een preview-stap toont het resultaat in context, en een review-stap beoordeelt voordat er iets live gaat.

• ,Research: bronnen, data en zoekintentie verzamelen
• ,Writer: het artikel zelf, binnen vaste kwaliteitsregels
• ,Preview: het stuk in site-context bekijken
• ,Review: beoordelen, bijsturen of afkeuren

De motor achter de contentprojecten.

De hub vult onze eigen contentprojecten, waaronder InvestingValue, BoilingWaterTap en Beroepstest.nl. Wat we hier leren over kwaliteit en review-discipline, vloeit terug in elk volgend experiment.

Hoe ver kom je met een agent aan een markt-API?

Trading is een onverbiddelijke feedbackloop: elke beslissing krijgt een meetbare uitkomst. Dat maakt het een interessant speelveld om agent-gedrag, risicogrenzen en monitoring te testen.

Een agent met strakke vangrails.

De agent is gekoppeld aan de Alpaca-API en opereert binnen vooraf vastgelegde grenzen. Elke actie wordt gelogd en is terug te kijken in het interne dashboard. Het doel is leren over agent-autonomie, niet rendement beloven.

Vindt een AI-gevulde niche-site een publiek?

Value investing is een niche met serieuze lezers en een hoge kwaliteitslat. Precies daarom is het een goede test: oppervlakkige AI-content valt hier direct door de mand.

Diepgang via de content-pipeline.

Alle artikelen komen uit de Content Writer Hub: research-agent, writer-agent en een review-stap. De markt (lezers en zoekmachines) geeft het antwoord; de learnings delen we op de blog.

Kan een smalle niche met agent-content renderen?

In plaats van breed en ondiep: één productcategorie, volledig uitgewerkt. Een smalle niche maakt het experiment meetbaar en de concurrentie overzichtelijk.

Eén onderwerp, alle vragen.

De site behandelt de hele klantreis rond kokendwaterkranen. De content komt uit dezelfde pipeline als onze andere contentprojecten, met review voordat iets live gaat.

Werkt tool-eerst beter dan content-eerst?

De meeste contentprojecten beginnen met artikelen. Beroepstest.nl draait het om: een interactieve beroepskeuzetest als kern, met content eromheen. De vraag: bindt een tool bezoekers beter dan tekst alleen?

Test als product, content als context.

De test zelf is het product; artikelen over beroepen en keuzes voeden de vindbaarheid. Beide kanten worden met agents gebouwd en gevuld, met review voor livegang.

Een browser-irritatie als markttest.

Wie online winkelt, wil weten wat hetzelfde product op bol.com kost. Een kleine, concrete irritatie; precies het formaat voor een extensie-experiment in de Web Store.

Prijscheck op de productpagina zelf.

De extensie toont op productpagina's direct de bol.com-prijs. Bewust klein gehouden: minimale permissies, geen accounts, geen tracking. De Web Store-statistieken zijn de meetlat van dit experiment.

Een consumer-AI test in recordtijd.

GiftPal is geen hoofdproduct, het is een verkenning. Hoe snel kan je met AI agents van idee naar een live consumer-AI product, met alle plumbing: auth, rate limits, prompts, payments-ready?

AI agents als bouwteam.

GiftPal is gebouwd met Lovable, Supabase en Claude, met zo min mogelijk proces eromheen. Het dient inmiddels als referentiepunt voor de doorlooptijd van elk volgend experiment in de playground.