🛠 Austin Tedesco's Slack-agent die Stripe, PostHog en Notion samenbrengt

Hey Onno — deze week is de Every newsletter bomvol concrete AI-builds van hun eigen team. Vooral Austin Tedesco's Slack-agent en Brooker's 'Bloomberg Terminal' zijn interessant voor jou, want beiden laten zien hoe je met Claude Code (Anthropic's CLI-tool waarmee je agents kunt bouwen via natuurlijke taal) een personal assistant bouwt die data uit meerdere tools trekt en klaarzet waar jij 'm nodig hebt.

Kernargument Het Every-team deelt hoe ze allemaal persoonlijke AI-agents hebben gebouwd die in Slack leven en echt werk doen — van bug-triage tot earnings previews. De rode draad: bouwen is makkelijk geworden, het echte werk zit in weten wát je moet automatiseren en wát je moet weglaten.

Sleutel-inzichten

• Mike Krieger (Instagram-oprichter, nu bij Anthropic Labs) zegt dat AI development-tijd van maanden naar uren heeft gebracht, maar 'weten wat je moet schrappen' blijft het moeilijkste
• Austin (hoofd growth, geen coder) bouwde een Slack-agent die Stripe, PostHog, Slack en Notion queryt en campaign briefs schrijft — gewoon met Claude Code
• Brooker ging van 4 uur per earnings preview naar een Claude Code setup die z'n modellen leest, Wall Street estimates cross-referencet en een ochtend-dashboard bouwt
• Every lanceert 'Plus One': hosted OpenClaw agents (een open-source framework voor persistent AI-agents met skills zoals Gmail/Calendar) die abonnees in 45 min kunnen opzetten
• Mike Taylor's tegengeluid: solo bouwen met AI is technisch makkelijk, maar aandacht krijgen en leren gebeurt beter in een team

What to Build

Project 1: Slack-agent die data uit je tools trekt en briefs schrijft

Wat: Een persoonlijke agent in Slack die je vragen beantwoordt met live data uit Stripe (sales), PostHog (website analytics), Notion (docs) en Slack zelf. Voor jou vertaald: Shopify-data, GA4/PostHog, Notion, en misschien je Supabase DB.

Hoe: Claude Code als basis, uitgebreid met MCP (Model Context Protocol — Anthropic's standaard om AI-agents veilig met externe tools te laten praten). Austin heeft zijn 'compound knowledge plugin' open-source gemaakt.

Web research:

• Austin's volledige build: every.to → 'The Agent That Saved My Brain'
• Open-source plugin: github.com/EveryInc/compound-knowledge-plugin — AI-workflows voor brainstorm, plan, review, execute en learnings opslaan
• Zusje: github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin voor engineering-taken
• Install in Claude Code: /plugin marketplace add https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin → /plugin install compound-engineering
• Guide: every.to/guides/compound-engineering

Analyse: Dit is exact de stack die past bij je vibe-coding niveau. Claude Code draait lokaal, je configureert via een CLAUDE.md bestand (agent instructies), en je kunt MCP-servers toevoegen voor Shopify, Supabase, PostHog. Geen hosting nodig, geen frontend bouwen.

Stappenplan:

1. Installeer Claude Code (als je dat nog niet hebt) + de compound-knowledge-plugin
2. Schrijf een CLAUDE.md met jouw context: Stooker, rollen team, KPI's die je wil monitoren
3. Voeg MCP-servers toe: Shopify MCP, Supabase MCP, eventueel Notion MCP
4. Test met een simpele vraag: 'Geef me deze week's best verkopende bonen en vergelijk met vorige week'
5. Breid uit naar campaign-brief generatie: prompt template in de plugin die sales-data + klant-feedback combineert
6. Later: koppel aan Slack via een bridge (Austin's artikel beschrijft dit)

Project 2: Ochtend-dashboard dat data cross-referencet

Wat: Brooker's aanpak, maar dan voor een koffie-ondernemer: een dashboard dat elke ochtend automatisch wordt gebouwd met sales, voorraad, kwaliteit-scores, en afwijkingen t.o.v. forecast.

Hoe: Claude Code leest je 'modellen' (forecast-spreadsheets of Supabase views), cross-referencet met actuals, en genereert een HTML/Streamlit dashboard.

Web research:

• github.com/anthropics/claude-cookbooks → notebooks voor financial dashboards (principes werken ook voor retail)
• YouTube: 'Claude Builds Financial Models & Dashboards' (youtube.com/watch?v=GZORBXqY0jg) — laat zien hoe je Python-model aan Claude geeft en 'ie een interactieve HTML genereert
• Substack guide: autonomousecon.substack.com/p/how-econ-and-financial-analysts-can

Analyse: Voor jou minder relevant dan project 1, maar de techniek (prompt Claude met je data-model + vraag een dashboard) is krachtig. Je zou dit kunnen inzetten voor wekelijkse business reviews waar je nu handmatig cijfers bijeen sprokkelt.

Stappenplan:

1. Maak een Supabase view of een simpele Python-script die je kerncijfers oplevert (sales, voorraad, abbo-churn)
2. Prompt Claude Code: 'Lees deze data, vergelijk met forecast, bouw een HTML dashboard met KPI's en afwijkingen rood-gemarkeerd'
3. Automatiseer: cronjob die elke maandag 7u het script draait en dashboard naar Slack stuurt

Praktisch voor Onno Begin met project 1 — de compound-knowledge-plugin is letterlijk ontworpen voor niet-devs zoals Austin die toch een agent willen. Een avond werk om te installeren en eerste queries te testen. Het mooie: als het werkt voor jou persoonlijk, kun je hem later delen met je team (ieder zijn eigen 'Plus One' in Slack). Skip de earnings/Wall Street research — dat is Brooker's niche, maar de onderliggende techniek kopieer je 1-op-1 voor jouw weekly business review.