🛠 Ernst-Jan's vibe-code biecht: hoe hij podcasts kapot-optimaliseerde én waarom Alexander's G-stack setup juist vet is

Waar gaat het over

Ernst-Jan biecht dat hij zijn podcast-plezier kapot heeft geoptimaliseerd: hij luistert nauwelijks nog, maar laat alles samenvatten en naar Readwise pushen via Tasklet (AI-tool die clouddiensten aan elkaar koppelt, soort Zapier-op-steroïden). Alexander zit juist vol in de vibe-code modus met zijn eigen RSS-reader, een Obsidian tweede brein gekoppeld aan Claude Code, en een LinkedIn AI-slop pipeline. Gesprek gaat over waar de grens ligt tussen nuttig automatiseren en jezelf verliezen in tool-bouwen, plus een zijsprong naar Cory Doctorow's enshittification.

Hoofdpunten

• Ernst-Jan's podcast-pipeline: per podcast (VPRO, Hard Fork, AI Report) een eigen samenvattings-prompt via Tasklet → Readwise. Bij Hard Fork laat hij zelfs de woordgrapjes van Casey apart uitlichten. Nadeel: hij luistert niet meer zelf en mist de community-gevoel.
• Alexander's media-filosofie: input (tweets, nieuwsbrieven, podcasts, video) is losgekoppeld van consumptie. Je hoeft iets niet te consumeren in de vorm waarin het gemaakt is. Hij bouwt zelfs een nieuw e-mail-format: de linkdump-feed (nieuwsbrieven met alleen links worden automatisch omgezet in een feed van die onderliggende artikelen).
• Vibe-code grens: Ernst-Jan liep tegen een muur — hij was eindeloos een TikTok-social-media-manager voor zichzelf aan het bouwen en voelde dat het ten koste ging van zijn echte werk (nieuw project). Alexander: als je bij de 0,1% hoort die vibe-coding snapt, is het bijna een morele plicht om het uit te spelen.
• Tweede brein met Claude Code: Alexander heeft Obsidian (met PARA-structuur: Projects/Areas/Resources/Archive) gekoppeld aan Claude Code. 's Ochtends briefing, automatische updates van project- en persoonspagina's ('s nachts via scheduled agents), geen to-do app meer maar een gesprek met Claude. Hij is eigenaar van zijn eigen geheugen (markdown op eigen harde schijf, niet in ChatGPT's memory).
• G-stack van Gary Tan (CEO van Y Combinator — grote Amerikaanse startup-incubator): 23 skills (instructies/workflows die je in Claude Code laadt) waaronder /office-hours die je idee uit je trekt via vragen, en /auto-plan die de saaie engineering-keuzes zelf maakt. Alexander gebruikt dit als inspiratie voor z'n eigen project.
• Enshittification (term van Cory Doctorow — platformen beginnen goed voor gebruikers, knijpen dan consumenten uit, dan aanbieders, en eindigen als pure winstmachines): Samsung-tv die elke dag opnieuw vraagt of 268 advertentie-partners mee mogen kijken, auto's uit 2020+ die data doorverkopen. Remedie volgens Alexander: open-source revival waar je met één knop een alternatief bouwt.

Media-industrie insights

• AI-slop wint op LinkedIn: Alexander's experiment laat zien dat AI-gegenereerde posts (op basis van z'n nieuwsbrief) beter presteren dan handgemaakte. Binnen een jaar is volgens hem het grootste deel van LinkedIn AI-slop. Tegenbeweging: extreme ambacht en duidelijk menselijk signaal als niche.
• Substack Europe zet country managers neer (Nederland heeft er eentje, Frankrijk heeft René Caplan ex-FD). Pom en AI Report zijn zelf van Substack weg — AI Report draait nu op Beehiiv (technisch geavanceerder, meer mogelijk, maar ook meer zelf doen).
• Koppen als verkooptrucs: Alexander pakt krantenkoppen proactief aan in z'n RSS-reader — herschrijft ze naar "waarom moet ik dit lezen" in plaats van spanning-opwekkende clickbait. Hoge informatiedichtheid > sales.
• Programmeurs als machtsblok verdwijnt: Google-walkouts en Facebook-protesten tegen slechte productbeslissingen waren een rem op enshittification. Nu worden programmeurs bij bosjes ontslagen (deels door AI) en houden ze bedrijven minder in check.

What to Build

1. RSS-reader met AI-chat ernaast (Alexander's setup)

Wat het is: Split-view: links je RSS-feed in browser-weergave, rechts een Claude-chat die over de inhoud kan praten. Plus custom e-mail-formats zoals de linkdump-feed (nieuwsbrieven met alleen links worden uitgepakt naar de onderliggende artikelen).

Hoe Alexander het bouwt: zelfgebouwd, werkt in Claude Code aan de rechterkant van z'n scherm. Feeds behandelen als één unified input laag (nieuwsbrieven, tweets, podcasts, klipjes — alles is feed).

Web research:

• Feedly AI (free tier tot 100 sites) doet summarization + filtering, integreert met Zapier.
• Activepieces no-code RSS aggregator: ChatGPT filtert, Claude ranked en genereert highlights, Google Sheets als opslag. Tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=D4KMYDADI5A
• DocsBot: traint een chatbot op je RSS-feed, daily refresh.
• Geen directe open-source repo gevonden voor de chat-naast-reader UI.

Analyse & wat kan beter: bestaande tools zijn óf pure summarizers óf pure aggregators — niemand heeft de split-view browser-plus-chat waar Alexander het over heeft. Dat is precies de whitespace. Ook missen ze de media-dieet-filosofie (input loskoppelen van consumptie-vorm).

Stappenplan voor jou (Next.js + Supabase):

1. Supabase-schema: feeds, items, highlights. Polling-job (Supabase Edge Function of Vercel cron) die RSS binnenhaalt.
2. Next.js met split layout: links lijst/reader, rechts Claude chat-component (Anthropic SDK, stream naar UI).
3. Geef Claude toegang tot je Supabase via een tool-call (of via MCP — Model Context Protocol, Anthropic's standaard om AI-tools veilig aan data-bronnen te koppelen). Dan kan hij zoeken in je feed terwijl je leest.
4. Custom formats: voeg per feed een post_process_prompt kolom toe. Bij linkdump-nieuwsbrieven: prompt Claude om links eruit te halen en elk onderliggend artikel als apart item in de feed te zetten.
5. Koppen herschrijven: zelfde patroon, prompt = "herschrijf als waarom-moet-ik-dit-lezen, hoge informatiedichtheid".
6. Voor Stooker-relevant: voeg een coffee-industry feed toe (Perfect Daily Grind, Sprudge, Daily Coffee News) met een eigen prompt die alleen dingen flagt die relevant zijn voor specialty roastery-operators.

2. Podcast-samenvatting-pipeline met per-podcast prompt (Ernst-Jan's setup)

Wat het is: elke nieuwe podcast-aflevering wordt automatisch getranscribeerd, samengevat met een eigen prompt per show, en belandt in Readwise — sommige in de Library (hoogste prio, startscherm), andere in de Feed.

Hoe Ernst-Jan het bouwt: Tasklet (AI-automation tool die clouddiensten koppelt, net als Zapier maar met natuurlijke taal). Per podcast gesprekje met Tasklet om de flow te configureren. Accenten verschillen: VPRO = letterlijke citaten (hij geniet van woordkeuze); AI Report = bullet list + actionable items; Hard Fork = inclusief aparte sectie met Casey's woordgrapjes.

Web research:

• Snipd + Readwise: AI-highlights uit podcasts, auto-sync naar Readwise (tutorial: https://www.youtube.com/watch?v=2MxDC0QeS8Q).
• Podwise + Readwise Reader: transcripts + summaries + mindmaps naar Readwise (https://www.youtube.com/watch?v=7bAenCdxAz0).
• Readwise Ghostreader: custom prompts voor auto-summarization van opgeslagen docs — niet podcast-native maar werkt op transcripts (https://www.youtube.com/watch?v=Fs-fJX6JZek).
• Readwise heeft een volwaardige API (docs.readwise.io).

Analyse: Tasklet werkt goed voor prototypen maar is een blackbox. Snipd/Podwise zijn kant-en-klaar maar geven je geen per-podcast prompt granulariteit (de essentie van Ernst-Jan's setup). DIY is hier duidelijk beter als je smaak wil injecteren.

Stappenplan (upgrade op Tasklet, jouw stack):

1. Supabase tabel podcasts met kolommen: rss_url, summary_prompt, readwise_destination (library/feed), active.
2. Cron (Supabase Edge Function, elke 30 min): poll RSS-feeds, check op nieuwe afleveringen.
3. Transcriptie: download MP3, stuur naar Whisper API (OpenAI's speech-to-text — goedkoop, ongeveer $0.006/minuut) of Deepgram.
4. Summarization: Claude met de summary_prompt uit Supabase. Voor Hard Fork: voeg in de prompt expliciet een sectie "Casey's woordgrapjes" toe, laat Claude timestamps meegeven.
5. Push naar Readwise via hun API (eindpoint /api/v2/highlights/ of als nieuw document in Reader).
6. Voor Stooker: doe hetzelfde met specialty-coffee podcasts (Cat & Cloud, Keys to the Shop, Adventures in Coffee) met een prompt die richt op ops-insights voor een 10-man roastery.

3. Tweede brein: Obsidian + Claude Code met nachtelijke agents

Wat het is: Obsidian vault met PARA-structuur (Projects/Areas/Resources/Archive). Claude Code draait 's nachts scheduled agents die overzichtspagina's updaten, mail en agenda scannen, en 's ochtends een briefing klaarzetten. Geen aparte to-do app — het is een gesprek met Claude dat weet wat je de afgelopen maand hebt gedaan.

Hoe Alexander het bouwt: Obsidian voor opslag (markdown op eigen harde schijf = hij is eigenaar van z'n geheugen). Claude Code als interface. Scheduled tasks via Claude Code's scheduling feature. Hij heeft zelfs een pagina voor Ernst-Jan in z'n Resources — dus als hij Pom voorbereidt, weet Claude wat Ernst-Jan interessant vindt.

Web research:

• G-Stack van Gary Tan (76k GitHub stars): 23 Claude Code skills waaronder office-hours en auto-plan. Demo: https://www.youtube.com/watch?v=-o73ECZyjqk
• glebis/claude-skills op GitHub: o.a. Gmail/Calendar/Drive integratie.
• Two-layer architectuur is dominant patroon: CLAUDE.md als centrale context + project-specifieke folders.
• Tutorials: "How to Build an AI Second Brain" (10 min setup) en "How To Build The ULTIMATE AI Second Brain" (Claude Desktop + Obsidian + Claudian plugin).

Analyse: Alexander geeft zelf toe dat hij hier in een rabbit hole viel — het werd een doel op zich. De truc is volgens hem: stop als het goed genoeg is (Pareto), daarna is het gewoon onderdeel van je workflow. Jij (Onno) bent specialty-coffee ondernemer met B Corp, dus andere toepassing: leverancier-context, sourcing notes, customer conversations.

Stappenplan:

1. Zet Obsidian op met PARA-structuur. Projects = actieve dingen (nieuwe blend, B Corp audit), Areas = doorlopend (roastery ops, team), Resources = referentie (leveranciers, klanten, medewerkers als pagina), Archive = rest.
2. Installeer Claude Code, maak een CLAUDE.md in de root van je vault met: wie je bent, wat Stooker is, B Corp context, je team, je typische vragen.
3. Start simpel: één skill morning-briefing die elke ochtend je dagnotities + week-reflectie + agenda scant en een briefing in Daily/YYYY-MM-DD.md zet.
4. Voeg langzaam skills toe: leverancier-update (scan emails voor changes), team-check-in (per teamlid een pagina, wekelijks updaten), coffee-industry-brief (combineer met je RSS-reader uit project 1).
5. Optionele G-stack-move: bouw een eigen office-hours skill waarin Claude jou uitvraagt over een nieuw idee (nieuwe blend? nieuwe locatie? nieuwe afnemer?) volgens de principes die jij belangrijk vindt als specialty-operator.
6. Alternatief voor Cowork-gebruikers: dezelfde setup werkt met Cowork's scheduling in plaats van Claude Code's eigen scheduler.

4. LinkedIn AI-slop pipeline van nieuwsbrief naar geplande posts

Wat het is: nieuwsbrief (door mensenhandjes getypt) wordt automatisch uit elkaar getrokken in meerdere LinkedIn-posts, per platform-conventie aangepast (LinkedIn wil een sterke opening — bijna-dood-ervaring als hyperbool), en gescheduled.

Hoe Alexander het bouwt: zelfgebouwd, AI beslist wanneer dingen gepland worden. Hij experimenteert met meerdere content-formats die hij kan repurposen.

Web research:

• DefinetlyNotAI/LinkedIn_In_a_Nutshell op GitHub: AI-slop style content voor LinkedIn.
• Andriy Buday bouwde in 3 uur een personal AI-slop generator met Python + Gemini API + GitHub Actions (https://andriybuday.com/2026/02/built-a-personal-ai-slop-generator-in-3-hours.html).
• Daniel Vaughan's SilverfixBlog: AI genereert MD, pusht naar repo, genereert pre-filled LinkedIn post-link.
• LinkedIn's eigen API vereist OAuth + app-approval (hoge drempel). Alternatief: Zapier/Make.com of third-party schedulers zoals Typefully/Buffer met API.

Analyse: de bestaande open-source projecten zijn MVPs (3 uur gebouwd). Kwaliteit van slop hangt 100% af van prompt-engineering. Risico: LinkedIn TOS (automatisch posten is grijs gebied) en algoritme dat AI-slop gaat downranken zodra iedereen het doet.

Stappenplan (voor Stooker-relevant gebruik):

1. Bron: je eigen nieuwsbrief / blog / Instagram-captions via RSS of Supabase.
2. Claude-prompt met jouw stem (train op 20 oude posts die jij zelf schreef) → genereer 3-5 LinkedIn-varianten per bron-stuk.
3. Human-in-the-loop: Next.js dashboard waar jij posts approved/edits (niet pure automation — Alexander zegt zelf dat slop nu nog opvalt).
4. Scheduling via Typefully API of Buffer (veiliger dan direct LinkedIn API).
5. Voor B Corp / specialty-niche: juist niet de slop-route, maar gebruik AI om jouw menselijke posts scherper te formuleren. Alexander noemt zelf als tegen-beweging: extreme ambacht wordt premium.

Persoonlijke noot voor jou (Onno): Ernst-Jan's worsteling is exact jouw vraag — wanneer is vibe-coding productief en wanneer ben je een leuke to-do app aan het bouwen die al 1000x bestaat? Zijn antwoord: als het middel het doel wordt, stoppen. Alexander's antwoord: als je bij de 0,1% hoort is het bijna plicht om door te gaan. Waarheid ligt in het midden — check elke twee weken of je vibe-code project nog dienstbaar is aan iets groters (Stooker groei, B Corp impact, jouw tijd) of dat het eigen leven is gaan leiden.