🛠 Ezra Klein × Jack Clark (Anthropic) over agents die nu écht werk doen

Hé Onno — deze is een aanrader als je een uurtje hebt. Ezra Klein interviewt Jack Clark, medeoprichter en hoofd policy bij Anthropic (makers van Claude). Geen hypeverhaal, wel heel concreet over waar we NU staan met AI-agents en wat dat betekent voor werk, bedrijven en beleid. Er zitten een paar dingen in die direct relevant zijn voor hoe jij Claude Code gebruikt.

Hoofdonderwerpen

• Van chatbots naar agents: AI die niet alleen praat maar zelfstandig taken uitvoert, tools gebruikt, en andere agents aanstuurt (multi-agent setups — meerdere Claude-instanties die samenwerken, waarbij er vaak één 'meta-agent' is die de rest monitort).
• Waarom Claude Code soms magisch werkt en soms faalt: het draait om hoe goed je je opdracht specificeert. Jack's truc: laat Claude je éérst interviewen over wat je wil bouwen, en laat het dan een spec-document maken.
• Emergent gedrag: naarmate modellen slimmer worden ontwikkelen ze iets dat op een 'zelfbesef' lijkt — ze weten wanneer ze getest worden, hebben voorkeuren, en kunnen onvoorspelbaar reageren.
• Economische impact: entry-level white collar banen veranderen snel. Anthropic zelf hiret nu liever senior mensen met goede intuïtie dan juniors. Dario Amodei (CEO Anthropic) voorspelt dat 50% van entry-level kantoorbanen binnen een paar jaar verdwijnt.
• Het tekort aan publieke AI-agenda: bijna al het geld gaat naar efficiency en automatisering, nauwelijks naar AI voor publieke problemen (Alzheimer, onderwijs, zorg).

Standpunten

Jack Clark (Anthropic): Agents zijn er nu écht, niet meer 'binnenkort'. Hij vergelijkt ze met 'eigenwijze genieën' die je heel precieze instructies moet geven. Binnen Anthropic wordt al meer dan de helft van de code door Claude zelf geschreven, mogelijk 99% tegen eind dit jaar. Hij maakt zich zorgen over recursive self-improvement (AI die zichzelf verbetert in een steeds snellere cyclus), maar gelooft dat monitoring-systemen erbovenop kunnen blijven — mits bedrijven er serieus in investeren. Over werk: 'taste' en intuïtie worden het schaarse goed, niet typen of coderen.

Ezra Klein: scherp sceptisch over of we écht productiever worden of vooral drukker. Hij waarschuwt voor de 'matrix-theorie van het brein' (het idee dat je leren kunt outsourcen aan een AI-rapport) — creativiteit zit juist in het zwoegende leerproces zelf. Hij vindt dat het publieke AI-debat te veel over risico's gaat en te weinig over wat we mét AI willen bouwen voor de samenleving.

AI & Tech nieuws

• Anthropic Economic Index: Anthropic publiceert data over welke beroepen/topics mensen met Claude bespreken, gekoppeld aan arbeidsmarktdata per US-staat. Doel: economen buiten Anthropic handvatten geven om impact te meten.
• Clio: Anthropic's privacy-preserving monitoring systeem dat chats clustert op topics zonder dat mensen de inhoud zien (LLM maakt samenvattingen, die worden geclusterd).
• Claude Interviewer: een tool waarmee Claude interviews afneemt voor sociaal-wetenschappelijk onderzoek (al gebruikt met 81.000 deelnemers wereldwijd).
• Genesis Project (Department of Energy): samenwerking met AI-labs om wetenschappers te versnellen.
• Anthropic Constitution: een publiek document dat beschrijft hoe Claude zich hoort te gedragen — Dario Amodei vergeleek het met een brief van een ouder aan een kind.
• Cloud Code vs OpenAI: Anthropic heeft OpenAI de toegang tot Claude Code ontzegd omdat ze het te veel competitief voordeel zou geven.

What to Build

Project 1: Je eigen Claude Code-workflow met spec-documenten

Wat het is: Jack Clark's eigen workflow die het verschil maakt tussen 'Claude Code werkt niet' en 'Claude Code is magisch'. In plaats van een vage paragraaf geef je Claude eerst de opdracht om JOU te interviewen over wat je wil bouwen, waarna het een specificatiedocument maakt dat als briefing dient.

Hoe Jack het doet:

1. Open Claude Code.
2. Zeg letterlijk: 'Ik ga software schrijven met Claude Code. Interview mij over wat ik wil bouwen en maak daar een specificatiedocument van dat ik aan Claude Code kan geven.'
3. Claude stelt vragen, jij beantwoordt ze.
4. Je krijgt een spec-document terug.
5. Dat spec-document gebruik je als briefing voor de daadwerkelijke bouwopdracht.

Web research: Dit sluit aan bij 'spec-driven development' dat nu breed opkomt. GitHub-repo's zoals VoltAgent/awesome-claude-code-subagents laten zien hoe je dit naar meerdere sub-agents (gespecialiseerde mini-Claudes die elk één taak doen) kunt opschalen. Anthropic heeft zelf ook een /agents command in Claude Code waarmee je subagents definieert als markdown-bestanden in ~/.claude/agents/ met frontmatter (metadata bovenaan het bestand die tools en permissies bepaalt).

Analyse — wat kan beter:

• Jack's workflow is ad-hoc. Voor herhalend werk (je Stooker webshop, je Next.js + Supabase projecten) kun je vaste spec-templates opslaan als .claude/agents/*.md bestanden.
• Voeg altijd een 'acceptance criteria' sectie toe aan de spec — dan weet Claude wanneer het klaar is.
• Laat Claude aan het eind van elke sessie een 'lessons learned' schrijven die je in je volgende spec meeneemt.

Stappenplan voor jou:

1. Maak in je repo een .claude/ map met een interview-template.md — een prompt die Claude dwingt je eerst 5-10 vragen te stellen voordat het begint.
2. Bouw één standaard spec-template voor je Next.js + Supabase stack: database schema, routes, componenten, edge cases.
3. Test het op een klein project (bijv. een interne admin-pagina voor Stooker).
4. Evalueer: welk type vragen miste Claude? Voeg die toe aan je template.

Project 2: Agenda-voorbereidingsagent

Wat het is: Jack's zondagavond-routine: een Claude-agent die zijn Google Calendar doorloopt en voor elke 1-op-1 afspraak checkt of er een voorbereidend document aan hangt. Zo niet: Claude maakt er eentje, stelt Jack 5 vragen over wat hij wil bespreken, en vult het document automatisch.

Hoe Jack het bouwt: Hij gebruikt 'Claude Cowork' (een Anthropic-feature voor agent-achtige workflows). Geen code — hij geeft gewoon een natuurlijke taalopdracht en Claude doet de rest via MCP-connectors (Model Context Protocol — Anthropic's standaard waarmee AI veilig met externe tools zoals Google Calendar praat).

Web research:

• Anthropic heeft een tool-using calendar agent tutorial die precies dit laat zien.
• Claude Desktop heeft een /schedule commando waarmee je agents op een vast tijdstip (bijv. elke zondag 20:00) laat draaien.
• Google Calendar MCP-connector is beschikbaar, ook Google Docs kan aangesloten worden.
• Geen kant-en-klare open-source repo vond ik — dit is duidelijk iets om zelf te bouwen.

Analyse — wat kan beter voor jou:

• Stooker gebruikt waarschijnlijk Google Workspace — perfect voor deze flow.
• In plaats van Google Docs kun je de notities ook direct in Supabase opslaan zodat je zoek- en reviewbaar archief opbouwt.
• Voeg een 'context-retrieval' stap toe: Claude zoekt in eerdere meeting-notes met dezelfde persoon en vat samen wat er besproken is.

Stappenplan:

1. Installeer Claude Desktop + Google Calendar MCP-connector.
2. Schrijf een prompt: 'Check elke zondagavond mijn kalender voor de komende week. Voor elke meeting met minder dan 2 deelnemers: check of er een Google Doc aan hangt. Zo niet: maak er één, stel mij 3 vragen over wat ik wil bespreken, en voeg mijn antwoorden toe.'
3. Optioneel Supabase-alternatief: bouw een Next.js cron-endpoint (Vercel Cron) dat via de Claude API + Google Calendar API hetzelfde doet, en slaat notes op in een Supabase-tabel. Dan heb je ze ook doorzoekbaar per klant/leverancier.
4. Test een week, fine-tune de vragen die Claude stelt.

Project 3 (bonus, meer experimenteel): Multi-agent monitoring setup

Wat het is: Jack's collega's draaien 5 Claude-agents tegelijk, met een 6e 'meta-agent' die de anderen monitort. Zelf gaan ze rennen, komen terug, en reviewen de output.

Hoe ze het bouwen: specification files — markdown-bestanden in ~/.claude/agents/ die elke agent een rol, tools en prompts geven. De meta-agent is zelf ook zo'n bestand, met als tool 'andere agents aansturen'.

Web research: VoltAgent/awesome-claude-code-subagents heeft templates. LangChain's supervisor-pattern (een Python-framework voor LLM-apps) doet iets soortgelijks met een 'supervisor agent' die subagents uit een registry aanroept.

Analyse: Voor jou als solo-ondernemer is dit waarschijnlijk overkill, maar één concreet use-case: bij het bouwen van een feature kun je 3 agents parallel laten werken (één schrijft de Supabase migratie, één de Next.js component, één de tests), en zelf de reviewer zijn. Dat is een hele andere manier van werken dan één Claude-sessie per taak.

Stappenplan als je wil experimenteren:

1. Begin klein: definieer 2 subagents in .claude/agents/ — bijv. een 'migration-writer' en een 'test-writer'.
2. Laat je hoofd-Claude ze aanroepen voor een kleine feature.
3. Evalueer: was het sneller dan sequentieel? Was de output beter of juist chaotischer?

Takeaways voor Stooker

• De spec-document truc is goud: dit is direct toepasbaar op elk Claude Code project dat je doet. Het scheelt uren frustratie. Probeer het deze week op een klein Stooker-project.
• Taste wordt de schaarse skill: Jack zegt het expliciet — met zoveel AI-productiviteit wordt 'weten wat je moet bouwen' belangrijker dan 'het kunnen bouwen'. Voor een ondernemer als jij is dat goed nieuws: jouw klantkennis en productinstinct worden méér waard, niet minder.
• 2-4 uur echt creatief werk per dag: Jack's observatie dat niemand écht meer dan 2-4 uur diep creatief werk per dag doet, en dat de rest 'schlep work' is. AI is er om die schlep weg te halen, niet om de creatieve 2-4 uur te vervangen. Vraag jezelf: wat zijn mijn schlep-uren? Begin daar.
• Junior-niveau AI is nu aanwezig: Claude is beter dan een gemiddelde college-grad in veel taken. Voor een klein team (jullie 10 man) betekent dat: je hoeft geen junior marketeer of junior ops-medewerker aan te nemen voor taken die Claude kan doen. Maar: je hebt wel seniors nodig die het werk kunnen reviewen.
• Publieke AI-agenda is er nog niet: relevant als B Corp. Er is ruimte voor bedrijven die AI richten op échte maatschappelijke problemen (duurzame supply chains, eerlijke koffieprijzen, transparantie). Minder concurrentie dan in de 'automatisering'-hoek.
• Journaling wordt belangrijk: Jack's tip voor zijn kinderen — begin met dagelijks journalen, zodat je jezelf kent los van wat AI je terugspiegelt. Anders vorm je je persoonlijkheid mede door de AI. Relevant voor iedereen die veel met Claude praat.