40 kant-en-klare prompts — en wat je doet als ze niet werken

Kort gezegd: een kant-en-klare prompt is een sjabloon waarin rol, taak, context en formaat al staan — jij vult alleen de blokhaken in. Hieronder staan er 40, verdeeld over zes categorieën. Maar de lijst is de makkelijke helft. We hebben juli 2026 besteed aan het uitlezen van Udemy's interne API en Coursera's recensiepagina's, en ontdekten dat waar cursisten het meest over klagen precies datgene is wat vrijwel niemand uitlegt: je prompt werkte niet — wat verander je als eerste? Daarom gaat de tweede helft over debuggen, over de klassieke fouten, en over prompts die je hier op de pagina met één knop kunt draaien.

Eerst een eerlijk probleem met lijstjes zoals dit

Er staan meer lijstjes met de “100 beste prompts” online dan er mensen zijn die ze gebruiken. We wilden weten wat de grote betaalde cursussen echt leren, dus haalden we de cijfers zelf op: uit de interne API van Udemy en van de openbare recensiepagina's van Coursera, gemeten op 17 juli 2026.

Eerst de schaal. Op Coursera heeft “Prompt Engineering for ChatGPT” van Vanderbilt 698.444 inschrijvingen. De langere “Prompt Engineering Specialization” van diezelfde Vanderbilt heeft er 138.967. “Generative AI: Prompt Engineering Basics” van IBM: 654.256. “Google Prompting Essentials”: 365.425. Op Udemy heeft “Prompt Engineering with ChatGPT Masterclass” van RPATech 118.803 cursisten, en “Prompt and Context Engineering 101” van Mike Wheeler 84.942, bij een score van 4,31 — de laagste in onze steekproef van acht topcursussen.

En dan de klachten. Dit zijn cursussen met prompt engineering in de titel:

• “There is nothing teached about creating a good prompt. It is just an overview of types of prompts.” — Geralt O., 01.07.2026, 2★ (Wheeler)
• “No specific guidance on prompt engineering… what to avoid while asking, how to organize your thoughts, how to give feedback to AI based on its answers etc.” — Bharat Ram A., 05.06.2026, 1.5★ (Wheeler)
• “i thought it would go deeper in prompts and have more examples and sessions to master or enhance our current prompts.” — Manuel L., 15.06.2026, 2★ (PE for Everyone)
• “Too much background on ChatGPT. Get me to how to prompt GPT” — Mark R., 16.09.2025, 1.5★ (Academind)

Vier mensen, vier verschillende cursussen, precies dezelfde klacht. Niet “saai” en niet “duur”, maar “je liet me een indeling van prompts zien in plaats van me te leren er één te repareren”. Bharat Ram A. schreef zelfs het lesprogramma op dat hij wilde en niet kreeg: wat je moet vermijden bij het vragen, hoe je je gedachten ordent, hoe je het model feedback geeft op zijn antwoord.

De conclusie die wij trokken: het gat in deze markt zit niet in de sjablonen, maar in het debuggen. Een sjabloon beantwoordt de vraag “wat typ ik de eerste keer”. Debuggen beantwoordt de vraag “wat doe ik als de eerste keer niet werkte” — en dat is zo ongeveer altijd. Vandaar de opbouw: eerst veertig sjablonen, daarna het deel dat die cursussen overslaan.

Een kanttekening tegen onszelf. Onze citaten komen uit de standaardlijst met recensies die elke bezoeker ziet, niet uit een representatieve steekproef: het sterrenfilter van Coursera draait in de browser, en de server-HTML geeft altijd de eerste pagina terug. Dit meet dus niet hoeveel mensen ontevreden zijn; het laat zien waarover de ontevredenen ontevreden zijn. Het aandeel hebben we ook bekeken, en dat is klein: negatieve recensies (≤3,5★) zitten op Coursera tussen 1,5% en 3,5%, en op Udemy duidelijk hoger — 9,61% bij “Generative AI for Beginners” en 10,36% bij “The Complete AI Guide”. De meesten zijn tevreden. Alleen: wie dat niet is, stoort zich steeds aan hetzelfde.

Waarom de knop “Uitvoeren” onder een prompt geen versiering is

Er is een tweede bevinding, en die verklaart waarom prompten zo lastig via video te leren is. Dit is een recensie van “Prompt Engineering for ChatGPT” van Vanderbilt:

“you send your assignments and immediatly you got your results: 100% correct. I am still speechless. I put all that effort in and have no idea whether I my answer was correct or not.” — Shinysheep, 21.09.2023, 1★

Dat is geen luie docent. Dat is een structurele grens: in een Coursera-les zit geen model. Er is precies één manier om een prompt te controleren: hem draaien en naar het antwoord kijken. Het platform kan dat niet, dus zet het er een automatische “100% correct” op. De cursist deed moeite en kwam nooit te weten of die moeite iets waard was.

Dezelfde grens levert de meestgehoorde klacht over videocursussen in onze data op: de docent leest de dia voor. Letterlijk: “why read straight from the slide? I can do that. This was not a helpful course at all” (Janie I., 02.07.2026, 1★). En harder: “50% of this course is reading script like a robot from the slides… they are just reading text from the slides which you can also you from any good website” (Shashank T., 13.04.2026, 1★). Nog eentje, bij een cursus met 118.803 cursisten: “Written by AI, delivered by AI. The slides are way too crowded to be useful and it really doesn't help to have the bot read them out word-for-word” (Bradley M., 16.04.2026, 1★, RPATech).

Op deze pagina krijgt elk <pre>-blok een knop Uitvoeren: je drukt erop en ziet een echt antwoord van het model zonder het artikel te verlaten. De prompts hieronder zijn zo geschreven dat ze zoals ze zijn draaien, zonder invullen — het voorbeeld zit er al in. Precies dat kan een les zonder model er structureel niet geven.

Hoe je deze lijst gebruikt

• Vul alle haken in. Een lege haak is een gat dat het model op goed geluk dichtstopt, en dan wordt het antwoord doorsnee.
• Voeg eigen materiaal toe. Bijna elke prompt wordt sterker als je de bron erachter plakt: de mail, het concept, de data, de randvoorwaarden.
• Stop niet bij het eerste antwoord. “Korter”, “andere toon”, “vervang het voorbeeld” — na twee, drie bijstellingen zit je er meestal.
• Een sjabloon is een hypothese, geen toverspreuk. Het scheelt je de eerste minuut. Daarna doet het debuggedeelte het werk.

Zegt de formule “rol + taak + context + formaat” je nog niets, begin dan bij wat een prompt is en hoe je er een schrijft — dan bouw je straks je eigen prompts in plaats van alleen te kopiëren.

Werkmails en correspondentie (8)

De grootste tijdwinst is niet “schrijf een mail”, maar een mail met een vastgelegd doel en een vastgelegde toon.

• Ergens om vragen: “Je bent een ervaren zakelijke correspondent. Schrijf een mail aan mijn collega [naam/rol] met het verzoek om [wat je nodig hebt]. Context: deadline [datum], mijn vorige verzoek bleef onbeantwoord, de relatie is goed en zakelijk — niet aandringen. Maximaal 120 woorden, beleefd, met een duidelijke termijn en één vraag aan het eind.”
• Een botte mail verzachten: “Dit is mijn concept: [tekst]. Herschrijf het zo dat de inhoud en het verzoek intact blijven, maar de toon rustig en zakelijk wordt. Leg in twee punten uit wat je hebt veranderd en waarom.”
• Beleefd afwijzen: “Mij is [wat] aangeboden. Ik wijs het af omdat [reden]. Schrijf een afwijzing van 3–4 zinnen: geen verontschuldigingen die op zelfkastijding lijken, maar met de deur op een kier.”
• Antwoord aan een ontevreden klant: “De klant schrijft: [klacht]. De feiten aan mijn kant: [wat er echt gebeurd is]. Schrijf een antwoord: erken het probleem, leg het uit zonder smoesjes, stel een concrete volgende stap met een datum voor.”
• Herinnering aan een achterstallige taak: “Schrijf een derde herinnering over [taak]. Toon: vriendelijk, maar noem nu wel het gevolg van het uitstel: [gevolg]. Maximaal 80 woorden.”
• Verslag van een overleg: “Dit zijn mijn aantekeningen van het overleg: [tekst]. Maak er een samenvattingsmail van: besluiten, verantwoordelijken, deadlines. In een aparte lijst: openstaande vragen zonder besluit.”
• Mail in een andere taal: “Vertaal deze mail naar het [taal]: [tekst]. Behoud de inhoud, maar stem de formuleringen af op de zakelijke normen van die taal in plaats van letterlijk te vertalen. Markeer plekken waar de oorspronkelijke toon onbeleefd zou overkomen.”
• Inkomende mail uitpluizen: “Hier is een lange mail: [tekst]. Beantwoord drie vragen: wat willen ze van mij, wanneer moet het klaar zijn, en wat gebeurt er als ik niet reageer. Eén zin per vraag.”

Wat hier het werk doet, is niet de rol — “ervaren zakelijke correspondent” draagt vrijwel niets bij. Het zijn twee dingen: een opgelegde lengte en één gedragsregel (“niet aandringen”). Een gedragsregel verslaat de rol bijna altijd. Onthoud dat, want het is stap drie van de debuglijst hieronder.

Teksten en content (6)

• Inkorten tot N woorden: “Je bent een redacteur die vulling wegstreept. Kort de tekst hieronder in tot [N] woorden zonder één feit of conclusie te verliezen. Doelgroep: [wie], leest op de telefoon en heeft haast. Eerst de ingekorte tekst, daarna een lijst van wat je hebt geschrapt. Tekst: [plak de jouwe]”
• Koppen: “Dit is de tekst: [tekst]. Geef 10 koppen: 3 neutrale, 3 met een getal, 3 als vraag, 1 provocerende. Geen clickbait — de tekst moet de belofte waarmaken.”
• Structuur vóór het schrijven: “Ik schrijf [wat] voor [wie]. Het doel van de lezer: [waarom het hem aangaat]. Maak een opzet van 5–7 secties, met per sectie één zin over wat erin hoort. Schrijf de tekst zelf niet.”
• Zwakke plekken vinden: “Lees dit als een sceptische lezer: [tekst]. Noem 5 plekken waar je zou afhaken of je zou vervelen, en leg elke plek uit. Niet herschrijven.”
• Aanpassen per kanaal: “Neem deze tekst: [tekst]. Maak drie versies: een post van 600 tekens, een nieuwsbriefmail en een videoscript van een minuut. Eén boodschap, drie vormen.”
• Mijn eigen stem: “Hier zijn 3 teksten van mij als stijlvoorbeeld: [teksten]. Schrijf een nieuwe over [onderwerp] in dezelfde stem. Noem daarna welke stijlkenmerken je hebt nagebootst.”

“Je eigen stem” is een apart pijnpunt, en geen enkel sjabloon lost het helemaal op. Van het OpenAI-forum, draad over schrijven zonder AI-bijsmaak: “I've studied best practices to avoid it generating content that sounds like AI, but I'm not having any success.” Van Hacker News: “the email writing tools just seems to strip out my personal voice making me sound like I'm writing unsolicited marketing spam.” Kanttekening: dit zijn gevorderde gebruikers en slechts twee bronnen — een signaal, geen meting. Maar het signaal is constant en wijst ergens nuttigs heen: voorbeelden van je eigen teksten in de prompt doen meer dan welk bijvoeglijk naamwoord als “schrijf levendig” ook.

Leren en moeilijke dingen uit elkaar halen (6)

• Uitleggen vanaf nul: “Je bent een geduldige docent. Leg [onderwerp] zo uit dat iemand zonder voorkennis het snapt. Eerst een alledaagse analogie, dan een inhoudelijke uitleg van 150 woorden, dan drie vragen om te toetsen of ik het begrepen heb — en wacht op mijn antwoorden, geef ze niet zelf.”
• Een fout uit elkaar halen: “Ik heb het zo opgelost: [mijn oplossing]. Het juiste antwoord is: [antwoord]. Geef me de oplossing niet — laat zien bij welke stap ik verkeerd afsloeg en waarom dat een klassieke fout is.”
• Leerplan: “Ik wil [vaardigheid] leren in [termijn], ik kan er [N] uur per week aan besteden, startniveau [welk]. Maak een plan per week: wat te doen, waarop te oefenen, hoe te toetsen of de week is blijven hangen.”
• Socratische modus: “Leg [onderwerp] niet meteen uit. Stel één vraag tegelijk en leid me naar het inzicht. Als ik het mis heb, verbeter me dan niet — stel een vraag die me op weg helpt.”
• Artikel samenvatten: “Dit is de tekst: [plak]. Geef me: 1) de hoofdstelling in één zin, 2) de drie argumenten van de auteur, 3) wat de auteur beweert maar nooit bewijst.”
• Oefenkaartjes: “Maak 15 vraag-antwoordkaartjes over [onderwerp] voor niveau [welk]. Antwoorden van maximaal twee zinnen. Geen gokvragen.”

Let op “wacht op mijn antwoorden, geef ze niet zelf”. Zonder die zin stelt het model zijn drie vragen en beantwoordt het ze meteen zelf — zijn taak is tekst voortzetten, niet jou overhoren. Precies hetzelfde gat als bij de automatische “100% correct”: als niets je toetst, kom je niet te weten of je het begreep.

Analyse en beslissingen (7)

• Een besluit onder druk zetten: “Je bent een analist die met me in discussie gaat in plaats van me gelijk te geven. Zet dit besluit onder druk: [wat ik van plan ben]. Doel [welk], randvoorwaarden [geld/tijd/mensen], deadline [wanneer]. Formaat: 3 sterke argumenten voor, 3 tegen, het risico dat ik hoogstwaarschijnlijk over het hoofd zie, en één vraag waarvan het antwoord het besluit zou kantelen.”
• Advocaat van de duivel: “Dit is mijn plan: [plan]. Zoek de zwakste schakel en leg uit hoe het in de praktijk uit elkaar valt. Niet verzachten.”
• Opties vergelijken: “Vergelijk [optie A] en [optie B] voor [taak]. Formaat: een tabel met criterium, A, B en wat voor mij het zwaarst weegt. Kies de criteria zelf en onderbouw ze.”
• Data lezen: “Hier zijn de cijfers: [data]. Noem drie conclusies die eruit volgen en, apart, conclusies die er NIET uit volgen ook al lijken ze logisch.”
• Onderhandeling voorbereiden: “Ik onderhandel met [wie] over [wat]. Mijn positie: [welke]. Speel de tegenpartij: welke drie bezwaren leg je me voor en wat wil je in werkelijkheid?”
• Een taak opknippen: “Taak: [wat er moet gebeuren]. Knip hem zo op dat de eerste stap niet meer dan 15 minuten kost. Markeer de stap waarbij mensen meestal afhaken.”
• Wat mis ik: “Besluit: [welk]. Ik heb meegewogen: [lijst]. Noem 5 factoren die niet op mijn lijst staan en die alles kunnen veranderen. Per factor: hoe ik hem in één dag toets.”

Werk en geld (5)

• Cv toespitsen: “Dit is mijn cv: [tekst]. Dit is de vacature: [tekst]. Herschrijf het ervaringsblok daarop: dezelfde feiten, nadruk op wat relevant is. Markeer wat het cv mist voor deze vacature.”
• Sollicitatiegesprek voorbereiden: “Vacature: [omschrijving]. Mijn achtergrond: [kort]. Stel me 8 vragen die ze echt gaan stellen, waaronder twee ongemakkelijke. Eén tegelijk, wacht op mijn antwoord.”
• Gesprek over opslag: “Ik wil opslag bespreken. Mijn resultaten dit jaar: [lijst]. Bouw de argumentatie: wat te zeggen, in welke volgorde, en hoe ik reageer op ‘er is nu geen budget'.”
• Een aanbod beoordelen: “Aanbod: [voorwaarden]. Welke vragen moet ik stellen vóór ik teken? Wat blijkt bij zulke voorwaarden meestal zwaarder te wegen dan het vooraf lijkt?”
• Weekplanning: “Dit zijn mijn taken: [lijst]. Zet ze in de matrix urgent/belangrijk, stel voor wat helemaal weg kan, en noem de ene taak die het meeste oplevert.”

Huishouden en dagelijks leven (8)

• Menu en boodschappen: “Maak een weekmenu: [hoeveel personen], budget [bedrag], zonder [allergenen/producten], koken niet langer dan 30 minuten. Apart: een boodschappenlijst gegroepeerd per schap.”
• Uitgaven doorlichten: “Dit zijn mijn uitgaven van de maand: [lijst]. Groepeer ze per categorie, vind de drie waar het meeste weglekt, en stel per categorie één realistische bezuiniging voor.”
• Reis plannen: “Ik ga naar [stad] voor [hoeveel dagen], interesses: [welke]. Maak een dagindeling die rekening houdt met de geografie, zodat ik niet heen en weer hoef. Markeer wat je beter vooraf reserveert.”
• Een lastig gesprek: “Ik moet [wie] vertellen over [wat]. Ik vrees de reactie: [reactie]. Help me met de formuleringen: wat zeg ik eerst, wat zeg ik absoluut niet.”
• Handleiding in gewone taal: “Dit is een handleiding: [tekst]. Herschrijf hem stap voor stap voor iemand die dit voor het eerst doet. Markeer de stap waar het meestal misgaat.”
• Cadeau-ideeën: “Een cadeau voor [wie], budget [bedrag], houdt van [wat], houdt niet van [wat]. Geef 10 ideeën: 5 gewone, 5 minder voor de hand liggende. Geen dooddoeners zoals een cadeaubon.”
• Een presentatie oefenen: “Ik spreek [waar] gedurende [hoeveel minuten] voor [wie]. Onderwerp: [welk]. Geef me een structuur, een openingszin en een slotzin. Stel me daarna 3 vragen die uit de zaal kunnen komen.”
• Contract doornemen: “Dit is een contract: [tekst]. Zoek de bepalingen die in mijn nadeel werken en leg elke bepaling uit in één simpele zin. Apart: wat er niet in staat maar er wel in hoort. Je bent geen jurist — markeer waar ik er een nodig heb.”

En nu het belangrijkste: je prompt werkte niet — wat verander je als eerste?

Dit is het gat waarvoor dit hele stuk is geschreven. De vier mensen hierboven betaalden en vertrokken zonder deze vaardigheid. Loop de lijst van boven naar beneden door en sla niets over.

• 1. Kijk of er in de prompt een definitie van “klaar” staat. De meestvoorkomende oorzaak van een matig antwoord is dat het model geen idee heeft hoe een goed antwoord eruitziet. “Schrijf een tekst over het product” heeft geen criterium, dus krijg je het gemiddelde van alle producttekst ooit geschreven. “Schrijf 150 woorden die iemand overtuigen die al een keer nee heeft gezegd” heeft er wel een. Als je zelf niet kunt zeggen wat een goed antwoord onderscheidt van een slecht, kan het model dat al helemaal niet.
• 2. Voeg materiaal toe, geen bijvoeglijke naamwoorden. “Maak het interessanter” verandert niets, want “interessanter” is geen handeling die het model kan uitvoeren. Drie alinea's van je eigen tekst als voorbeeld erbij verandert alles. De regel: wil je een antwoord verbeteren, voeg dan invoer toe, geen oordeel over het vorige.
• 3. Vervang verboden door voorschriften. “Schrijf geen ambtenarentaal” werkt slechter dan “zinnen onder de 12 woorden, werkwoorden in de bedrijvende vorm, geen naamwoordstijl”. Een verbod zegt waar je niet heen moet; een voorschrift zegt waar je wél heen moet. Modellen zijn veel beter in iets dóén dan in iets laten.
• 4. Hak de taak op. Vraagt een prompt om tegelijk vinden, beoordelen en herschrijven, dan worden alle drie zwak. Eerst “noem 5 zwakke plekken”, dan “herschrijf plek 3”. Het model wordt niet moe, maar heeft nog steeds maar één redeneerlijn per antwoord.
• 5. Vraag wat het miste. Letterlijk: “Stel me, voordat je antwoordt, de 3 vragen waarvan de antwoorden jouw antwoord het meest zouden veranderen.” Dat is de goedkoopste manier om het gat in je eigen prompt te vinden — en precies waar Bharat Ram A. om vroeg en wat hij niet kreeg: hoe je het model feedback geeft op zijn antwoord.
• 6. Pas dán aan de rol en de formulering. “Je bent een ervaren marketeer” is een bijstelling van een paar procent. Mensen beginnen ermee omdat het het zichtbare deel is, en blijven erin hangen omdat het het zwakke deel is.

Probeer het op een echt voorbeeld. De prompt hieronder staat op zichzelf — druk op Uitvoeren, er is niets in te vullen: er zit al een bewust slechte prompt in die gerepareerd moet worden.

Je bent docent prompt-debuggen. Dit is een prompt die een beginner schreef:

“Schrijf een goede socialmediapost over onze app. Maak het interessant en schrijf niet saai.”

Doe vier dingen:
1. Noem precies drie redenen waarom deze prompt een doorsnee antwoord oplevert.
2. Geef per reden de aanpassing die hem verhelpt — de aanpassing moet een handeling zijn, geen oordeel.
3. Herschrijf de prompt in verbeterde vorm, verzin zelf de ontbrekende context, en markeer alles wat je verzint met het woord AANNAME.
4. Sluit af met één zin: welke van de drie aanpassingen levert het meeste op en waarom?

Tweede experiment: concreetheid verslaat beleefdheid en verslaat de rol. Deze prompt dwingt het model het verschil te laten zien op één en dezelfde taak.

Voer drie opdrachten na elkaar uit en laat alle drie de antwoorden volledig zien.

Opdracht A. Beantwoord deze prompt: “Schrijf een mail over het verzetten van een deadline.”
Opdracht B. Beantwoord deze prompt: “Je bent een ervaren zakelijke correspondent. Schrijf een professionele mail over het verzetten van een deadline.”
Opdracht C. Beantwoord deze prompt: “Schrijf een mail aan een collega: ik vraag om de deadline van het rapport te verzetten van vrijdag naar woensdag volgende week, omdat onze leverancier de data te laat aanleverde. De relatie is goed, niet aandringen, en dit is mijn eerste verzoek om uitstel. Maximaal 90 woorden, één vraag aan het eind, niet vaker dan één keer excuses aanbieden.”

Maak na de drie antwoorden een tabel: welke eigenschappen kwamen erbij in B ten opzichte van A, en in C ten opzichte van B. Beantwoord in de laatste rij de vraag: wat leverde meer op — de rol of de context?

De derde greep, de meest onderschatte. Vraag het model niet om een antwoord. Vraag het om jou eerst uit te horen.

Mijn situatie: ik heb een week om te kiezen tussen twee vacatures en ik wil er over een jaar geen spijt van hebben.

Geef nog geen antwoord en nog geen advies. In plaats daarvan:
1. Stel me precies 5 vragen — die waarvan de antwoorden jouw aanbeveling het meest zouden veranderen. Zet ze op volgorde van afnemend gewicht.
2. Leg per vraag in één zin uit welk deel van je aanbeveling ervan afhangt.
3. Schrijf daarna wat je aanbeveling zou zijn als ik geen enkele vraag beantwoordde, en waarom je daar niet op moet vertrouwen.

Wacht op mijn antwoorden voordat je verdergaat.

Let op wat alle drie gemeen hebben: geen enkele vraagt om een afgerond product. Ze vragen het model zijn eigen redenering bloot te leggen, zijn eigen aannames, of het verschil tussen twee invoeren. Zo ziet een toetsbare oefening eruit — en daarom leert een prompt met een knop Uitvoeren je in dertig seconden meer dan een dia over promptindelingen in twintig minuten.

Vijf fouten die een sjabloon om zeep helpen

• De haken leeg laten. Het klinkt gek, maar het is oorzaak nummer één. Het model vraagt niets — het verzint er iets bij.
• Drie taken in één prompt proppen. “Analyseer, herschrijf en stel koppen voor” levert drie matige stukken op in plaats van één goed stuk.
• “Zonder vulling” eisen zonder een lengte te noemen. Lengte is de enige beperking die een model letterlijk opvolgt. Gebruik hem.
• Het eerste antwoord geloven. Elk antwoord is een concept. Zeker het antwoord dat zelfverzekerd klinkt.
• Sjablonen verzamelen in plaats van aanpassingen. Veertig sjablonen van iemand anders zijn minder waard dan drie eigen, gedebugd op je eigen werk.

Wat hetzelfde kost als cursus

Nu we toch in de prijsdata zaten — hier zijn ze, gemeten op 17 juli 2026. Het idee dat “Udemy altijd 90% korting heeft” overleeft het contact met hun eigen API niet: die geeft "saving_price": 0.0, "has_discount_saving": false, "discount_percent": 0 terug. Er is geen korting. Elf van de twaalf topcursussen staan op € 19,99; één (Complete AI Guide) op € 24,99. Udemy Personal Plan kost € 20,00/maand, in de actie € 10,00/maand. Coursera Plus: € 50/maand of € 343/jaar, met 14 dagen bedenktijd.

En één detail om te weten vóór je koopt: de “Prompt Engineering Specialization” van Vanderbilt vereist een betaald ChatGPT+-abonnement om de opdrachten te maken. De praktijk kost je dus twee keer: één keer het platform, één keer het model. De exacte prijs van ChatGPT Plus noemen we hier niet: de primaire bron is dicht (alle OpenAI-domeinen gaven onze crawler een 403), en cijfers uit tweede hand horen niet thuis in een artikel dat pleit voor toetsbare beweringen.

Wat je nu doet

Probeer niet veertig sjablonen uit je hoofd te leren. Kies er drie die bij echte taken passen en draai ze deze week. Als een antwoord ernaast zit — en dat gebeurt — loop dan de zes debugstappen van boven naar beneden door en noteer welke het oploste. Over een maand heb je geen lijst met andermans prompts, maar een vaardigheid die het volgende model overleeft. De lijst doet dat niet.

Eén kanttekening: elk antwoord op deze prompts is een concept, niet de waarheid. Een model kan met volle overtuiging een feit, een getal of een link verzinnen — waarom dat gebeurt, staat in AI-hallucinaties. Welke data je überhaupt veilig in een chat plakt, staat in ons stuk over privacy bij het werken met AI. De formule erachter pluizen we uit in wat een prompt is. En wil je een prompt die niet alleen antwoordt maar zelf een taak met meerdere stappen uitvoert, dan zit je bij AI-agents.