Engineering inzichten, design patterns en lessen uit het bouwen van AI-gestuurde tools bij Pixl.
Ik lanceer geen platform. Ik bewijs één audit-naar-website loop, van begin tot eind. Kom ze breken.
Hamza Mounir
16 jul 2026 · 2 min
De AI mag opstellen wat ze wil. Het enige wat ze niet zonder mij kan doen, is de echte wereld aanraken.
15 jul 2026 · 2 min
Je aantal agents zegt me hoeveel dingen je kunt starten. Het zegt niets over of je er één kunt afmaken met de betekenis intact.
14 jul 2026 · 2 min
Ik heb een hoop indrukwekkende antwoorden geshipt. Geen enkel telde tot het overleefde tot een gemeten resultaat.
13 jul 2026 · 2 min
Een assistent op elk tool plakken maakte me sneller en loste niets op. Dit is wat me van gedacht deed veranderen.
12 jul 2026 · 2 min
Elke illustratie hier wordt gegenereerd uit één manifest. De spec, de pipeline, en de eerlijke fout van de eerste poging.
9 jul 2026 · 3 min
In april publiceerde ik een visiereeks. Drie maanden later is de helft herzien en zijn twee draden verdwenen. Dit is de eerlijke diff, en wat elke pivot overleefde.
Ik auditeerde mijn eigen vloot en vond het duurste in software: werkende code met nul callers. De ene regel die eruit voortkwam, en de discipline die ze doet standhouden.
9 jul 2026 · 2 min
Ik stopte met SEO schrijven voor een ranking en begon het te schrijven voor een lezer die geen mens is. Gestructureerde data, llms.txt, en geciteerd worden door ChatGPT en Perplexity.
9 jul 2026 · 4 min
Hoe ik een merkvideo genereer: schrijf de shotlist, genereer elke shot in één huisstijl, en breng het tot leven. Hetzelfde systeem als bij de beelden. Met een voorbeeld.
Wat ik bouw is geen set tools. Het is een bedrijfsfabriek: één commando levert identiteit, context, geheugen, een AI-budget en diensten, en daarna runnen agents de zaak.
Vijf LLM-persona's, elk een ander model. Doel: samen miljonairs worden. Budget $10. De echte cijfers.
19 apr 2026 · 4 min
Mijn kijk op wat volgt: van tools naar systemen, van prompting naar getrainde specialisatie, en uiteindelijk naar robots. Een weddenschap, geen voorspelling.
8 apr 2026 · 3 min
Iedereen vraagt welk model hij moet kopen. Verkeerde vraag. AI loont pas als het op structuur staat: kennis, regels, uitvoering, en een mens die de knoop doorhakt.
De basis is een harness en een Knowledge OS. De volgende laag: gespecialiseerde, fijn-afgestelde lokale modellen voor smalle taken, minder prompt, betrouwbaardere uitvoering.
Mijn eerste artikels gingen over de onzichtbare lagen. Robotica is waar ze een lichaam krijgen: systemen die waarnemen, beslissen en handelen in de fysieke wereld.
8 apr 2026 · 2 min
Twee lagen onder bijna alles wat ik bouw: een harness die uitvoering stuurt en een Knowledge OS die context structureert. De vorm en de redenering, niet de blauwdruk.
Een klein JSON-object dat beslissingen en beperkingen meedraagt tussen de stappen van een multi-agent AI-pipeline.
16 feb 2026 · 2 min
