Je hebt een smartphone vol apps, een laptop vol programma's, accounts bij tientallen diensten. Samen weten ze alles over je. Maar jij weet bijna niks van wat zij weten.

Die schat aan informatie is versplinterd, buiten je controle. Van het meeste weet je niet eens dat het bestaat. En wat je wel weet, zit verspreid over zoveel plekken dat je vaker dan je doorhebt opnieuw nadenkt over hetzelfde.

De grote belofte van technologie was dat ze ons leven makkelijker zou maken. Momenteel zijn we er meer mee bezig dan goed voor ons is, en doen we veel onnodig dubbel werk dat helemaal niet nodig zou moeten zijn.

Maar wat als je dat omdraait?

De afgelopen 20 jaar hebben we software gebouwd per domein. Een mail-app, een agenda-app, een bank-app, een notitie-app. Elk geoptimaliseerd voor hun specifieke functionaliteit, elk met hun eigen interface, elk met hun eigen kopie van dezelfde data.

Dat is geen verwijt aan de ontwerpers — ze moesten ergens hun geld mee verdienen. Maar software is gebouwd vanuit hun business context, geoptimaliseerd voor wat de meeste mensen zouden willen. Want daar verdienen ze hun geld mee.

Het resultaat daarvan is software voor de gemiddelde gebruiker. Als je kleren maakt in de gemiddelde kledingmaat past het bij niemand. Bij kleren nemen we daar geen genoegen mee, maar bij onze software leggen we ons erbij neer.

Nu digitaal werkgereedschap zelf maken met AI binnen handbereik is, ging ik aan de slag om mijn eigen gewenste tools te maken. Met veel succes en plezier!

Neem e-mail. De inbox dwingt je om alles te lezen, terwijl elke mail er hetzelfde uitziet en dezelfde cognitieve inspanning vraagt: wat is dit, wat moet ik ermee, waar hoort het. Als je iets online bestelt krijg je achtereenvolgens een bevestiging, een verzendmelding, een afhaalnotificatie, een herinnering en een waarschuwing dat het pakket teruggestuurd wordt — terwijl je eigenlijk maar één vraag hebt: waar is mijn pakket?

Maar de meeste mail is voorspelbaar op basis van de afzender. Bol.com stuurt altijd hetzelfde type mails. Booking.com ook. Je restaurant ook. Wat als je de interface optimaliseert per soort mail? Dan krijg je een compleet ander concept: niet een inbox die verwerkt moet worden, maar contexten die je wilt zien.

Eén scherm met al mijn bestellingen: welke zijn onderweg, welke liggen klaar, hoe lang nog, waar. Met één klik staat de tracking code op mijn klembord, klaar om te delen. Hetzelfde voor hotelboekingen, restaurantreserveringen, facturen, bonnen, bioscoopkaartjes. Elk type heeft zijn eigen context, zijn eigen vragen, zijn eigen opmaak voor een kopie naar het klembord, zodat wat ik deel er mooi en netjes uitziet.

Dit noem ik een Life Lens System (LLS): een manier om vanuit vele perspectieven naar je eigen leven te kijken, gebruikmakend van de informatie die je al hebt. De lens creëert niets nieuws — hij focust, vergroot en onthult wat er al is. Niet software per domein, maar bouwblokjes die slim te combineren zijn waar nodig en nuttig. De vraag "wat wil ik weten" in plaats van "wat moet ik verwerken." (Ik schreef er uitgebreider over in deel 5 van deze serie.)

Een LLS combineert de informatie al voordat je erover hoeft na te denken. Je hoeft het niet bij elkaar te zoeken, niet te bedenken hoe het samenhangt, niet te bepalen wat de volgende actie is. Dat heeft het systeem al gedaan.

ThetaOS bevat op dit moment 116.000 records verdeeld over 152 tabellen. Ruim 1.300 personen uit mijn directe netwerk, duizenden contacten uit nieuwsbrief, LinkedIn en de Digitale Fitheid Community, 8.000 locaties, tienduizenden transacties en agenda-items, jaren aan slaap- en stappendata, meer dan duizend optredens, honderden boeken en blogs, films en series, taxiritten, hotelovernachtingen en uitjes.

Dat klinkt als veel. Het is 65 megabyte. De meeste mensen hebben PowerPoints op hun harde schijf die meer dan tien keer zo groot zijn. En als straks al mijn e-mailarchieven erin zitten, mijn Facebook-export en dertig jaar aan bankdata, verwacht ik op zo'n 500 megabyte uit te komen. Minder dan één film.

Even een minicollege over data. Computers gaan razendsnel om met platte tekst — of het nu .txt, .csv, .json of .xml is, het zijn allemaal bytes. Eén karakter is één byte, net als een spatie overigens. Dit in tegenstelling tot .doc en .pdf, die dramatisch trager en complexer zijn voor een computer. Waarschijnlijk is dit zelfs de oorzaak van veel onnodige IT-ellende bij de overheid.

De langste plaatsnaam van Nederland, Westerhaar-Vriezenveensewijk, is 30 bytes. Alle 7.000 plaatsnamen van Nederland samen zijn 70 kilobyte. Alle 400 stationsnamen 6 kilobyte. Een gemiddelde voor- en achternaam is 15 bytes, dus 20.000 namen passen in 300 kilobyte. En 3.000 boektitels plus 1.500 film- en serienamen komen samen uit op 120 kilobyte.

Ter vergelijking: één foto op je iPhone is 3.000 kilobyte. De parkeergarage-foto die je maakt om te onthouden waar je auto staat, is tien keer zo groot als alle stationsnamen van Nederland bij elkaar.

De data die ertoe doet — namen, plaatsen, datums, bedragen, relaties — is minuscuul. Het zijn de foto's, video's en bijlagen die ruimte vreten. De kern van je leven past in bijna niks. En computers vliegen door tekst. Zoeken in 65 megabyte platte tekst duurt milliseconden. Veel mensen zijn zich volstrekt niet bewust van dit belangrijke gegeven bij computers en smartphones.

De meeste mensen hebben dezelfde informatie tientallen keren gedupliceerd over tientallen apps. Neem iemand als Jan Janssen. Jan staat in je telefooncontacten, in je mail, in je agenda, in WhatsApp, in Signal, in LinkedIn, in Facebook, in Instagram, in je bankapp, in je notities, in je CRM, in Slack, in Teams. Dertien plekken, dertien kopieën.

Maar het wordt erger. In je mail staat Jan niet één keer. Hij staat er als afzender van elke mail die hij je stuurde, als ontvanger van elke mail die jij hem stuurde, in de CC van mails waar hij bij betrokken was. Tientallen of honderden keren. In je agenda bij elke afspraak. In WhatsApp in elk gesprek. In je bankapp bij elke transactie.

Eén persoon kan makkelijk honderd keer voorkomen in je digitale leven. En je kent er honderden, misschien duizenden.

Een LLS pakt dat anders aan. Er is maar één Jan Janssen, en die verbindt automatisch met alles wat met Jan te maken heeft. Klik op Jan en je ziet wanneer je hem voor het laatst sprak, waarover het ging, welke projecten jullie samen deden, wat je hem ooit cadeau gaf, hoe vaak jullie samen aten. Minder data, meer inzicht.

Dit inzicht kwam bij mij door wikilinks in Obsidian. Door consequent te linken naar [[👤 Jan Janssen]] bestaat elke persoon maar één keer, en verbindt automatisch met alles waar je die link gebruikt.

En dan de snelheid. Al die apps moeten elk apart hun eigen kopieën doorzoeken, wat betekent dat jij dertien apps moet openen, dertien keer moet wachten, en dertien resultaten in je hoofd moet combineren. Een LLS zoekt één keer in één dataset en geeft je binnen milliseconden het antwoord.

Alles in ThetaOS is opgebouwd uit een handvol kerningrediënten: een datum, een of meer personen, een organisatie, een locatie, en een context die aangeeft wat voor soort gebeurtenis het is. Bij financiële zaken komt daar een bedrag bij. Elke vraag die ik stel, elke app die ik bouw, elke lens waardoor ik kijk — het zijn steeds dezelfde ingrediënten in andere combinaties. Zoals LEGO-blokjes die eindeloos verschillende dingen kunnen worden.

Een financiële vraag combineert bedrag, datum, organisatie en context — hoeveel gaf ik uit bij welke leverancier, wanneer, en in het kader waarvan. Een reisvraag draait om datum, locatie en persoon: waar was ik, wanneer, en met wie. En als ik wil weten hoe mijn netwerk zich ontwikkelt, combineer ik personen, organisaties en gebeurtenissen door de tijd: wie ontmoette ik waar, hoe vaak, en wat kwam daaruit voort.

De blokjes zijn altijd dezelfde, alleen de samenstelling en daarmee de betekenis verschilt.

ThetaOS is een ecosysteem van losse apps die allemaal dezelfde data gebruiken. Elke app biedt een ander perspectief.

Op mijn Mac draait het zenuwcentrum: de database waar alles in zit, de plek waar ik vragen stel en antwoorden krijg, waar ik taken beheer en verbanden zie. Rondom die kern zitten losse apps op mijn iPhone en Apple Watch die informatie vangen of ophalen wanneer ik het nodig heb. De apps zijn de zintuigen, het zenuwcentrum is het brein.

ThetaCatch: universele capture
Een losse iOS-app, geoptimaliseerd voor het vangen van iets: een boodschap, een idee, een kans, een boek, een meeting, een leuke gebeurtenis. Allemaal in lijn met mijn ontologie.

Per element weet de app wat er moet gebeuren. Ik heb de 75 meest gekochte boodschappen erin staan, na een analyse van mijn bonnen in de Albert Heijn-app. Als ik "melk" zeg, weet de app welke melk. "Koffie" gaat naar de koffiespecialist, niet de supermarkt. "Wijn" naar de slijter. "Tandpasta" naar de drogist.

Door één keer goed na te denken over de routing kan ik daarna alles oneindig slim hergebruiken.

Op mijn iPhone-homescreen heb ik een widget met al die knoppen. Ik kies de juiste opvangbak dankzij knoppen met grote iconen, tik erop, vul per soort de daarbij horende info in en sync het met ThetaOS.

ThetaLink: URLs met context
Bijna iedereen die je kent loopt op zijn of haar manier te hannesen met URLs. Waar heb je ze ook weer gelaten? Waar bewaar je ze? En elke URL heeft zijn eigen dynamiek: een URL voor een bestelling is wat anders dan een URL voor een artikel of een LinkedIn-post. Daar valt veel slims mee te doen.

Als ik mobiel URLs tegenkom — in een appje, RSS-reader, mail, browser of nieuws-app — vang ik ze hiermee. De app haalt de plaatjes en artikelen op en bewaart ze lokaal.

URLs van hetzelfde domein zie ik gegroepeerd, en op een andere pagina zie ik alle URLs die bij mijn projecten horen. Met een swipe naar links komt een item in mijn weekbericht, met een swipe naar rechts op mijn wenslijst. De randen van de tegel lichten op in verschillende kleuren zodat ik direct zie wat waar naartoe gaat. Alle urls zijn lokaal opgeslagen, dus ik kan ze in de ThetaLink app lezen zonder internetverbinding. Mijn eigen read-it-later-list maar dan op mijn manier. 

ThetaFinance: transacties als gebeurtenissen
Bestaande huishoudboekje-apps zien een transactie als een getal met een datum. Mijn systeem ziet een transactie als een gebeurtenis die relaties heeft.

Ik heb eenmalig al mijn transactiepartijen benoemd. "St.Recr. bel.vlie" werd "Restaurant De Bolder op Vlieland", met de categorie horeca. Dat was een grote klus, maar nu herkent het systeem elke nieuwe transactie van die partij automatisch en deelt hem gelijk goed in. Eén keer nadenken, daarna oneindig slim hergebruiken.

Ik kan in twee seconden zien hoeveel ik bij elke partij heb uitgegeven, over al mijn rekeningen, over alle jaren. Dat kan geen enkele bank-app, want die zien alleen hun eigen rekening en hun eigen periode.

Met een lange swipe op een transactie zet ik die om in een lunch, een diner, een bioscoopbezoek, een hotelovernachting, een aankoop of een taxirit. Daarmee geef ik extra context en betekenis en voed ik mijn systeem met waardevolle informatie. De beschikbare informatie uit de transactie zoals de datum, het bedrag en de naam van het hotel of restaurant staan al gelijk op de goede plek. Invoeren is een makkie omdat ik data slim hergebruik die ik toch al heb.

Bij elk overzicht kan ik wat ik zie netjes opgemaakt naar mijn clipboard kopiëren, in precies het formaat dat ik nodig heb om het te delen met iemand anders of met mijn boekhouder.

ThetaTravel: de app die weet waar je waarschijnlijk naartoe wilt
Google Maps kan te veel. Soms is dat heel fijn, maar voor 95% van mijn situaties is het overkill. Ik ben op een handvol locaties waar ik van A naar B ga, of naar C. Bij Google Maps moet ik te veel tikken. Ik vroeg me af of dat anders kon.

Zodra ik in de buurt van de bushalte kom, krijg ik al een push notificatie met de eerstvolgende bustijden naar de plekken waar ik het meest waarschijnlijk naartoe ga. Kijk, dat scheelt.

Als ik de app open, zie ik knoppen: Bijlmer Arena, Zuid, Station Haarlem, Utrecht, Den Haag. Ik tik waar ik heen wil en de tijden staan er, inclusief vertrek, aankomst, overstap en perron. Als er meer dan vijf minuten overstaptijd is, verschijnt er een koffie-emoji ter indicatie dat ik tijd heb als ik dat wil.

Met de clipboard-emoji kopieer ik in een leuk formaat een bericht met mijn aankomsttijd, klaar om te delen in een chat.

Technisch was het niet spannend: GPS-functie aanzetten en de NS API koppelen. Dankzij AI was dat in een half uur gefixt. De magie zit niet in de technologie, maar in het nadenken over de workflow.

ThetaLab + Werkplaats: van idee naar code
ThetaLab is een losse iOS-app waar ik ideeën, verbeteringen en bugs vang voor elk onderdeel van de ThetaOS-suite. Ik tik aan of het een idee, iteratie of bug is, kies het deelsysteem, en vul titel en notitie in.

Die items gaan naar de Werkplaats-module in ThetaOS op mijn Mac. Daar staan ze per onderdeel gegroepeerd. Als ik op een item klik, krijg ik niet alleen de titel en notitie, maar ook een kant-en-klare prompt voor Claude Code — voorzien van context over welk onderdeel en element het gaat.

Eén klik en Claude begint te bouwen wat ik wens. Zonder extra uitleg, zonder prompt schrijven. Het systeem weet genoeg.

ThetaMail: mail zonder inbox
Ik bouwde mijn eigen mail client die niet draait om een inbox die verwerkt moet worden, maar om de contexten die ik eerder beschreef.

De meeste mail komt niet van mensen maar van organisaties, en daarvan kan ik heel goed voorspellen wat ik ermee moet. Bestellingen laten zien wat onderweg is en wat klaarligt, met één tik de tracking code. Hotelboekingen tonen mijn reserveringen met de bevestigingscode bij de hand. Facturen laten zien wat open staat en wat betaald is. In plaats van vijf losse mails die ik moet lezen, interpreteren en onthouden, heb ik één context die me vertelt wat ik wil weten.

En als er een mail binnenkomt van iemand die wél in mijn systeem staat, zie ik direct de context: welke organisatie, welke projecten, wanneer we elkaar laatst spraken. Ik hoef niet te zoeken of te schakelen tussen apps, want de context is er al.

ThetaAgenda: mijn eigen agenda
Veel agenda-items staan al in ThetaOS als wikilink met een datum: optredens, uitjes, vakanties, hotelovernachtingen, lunch- en dinerafspraken, meetings. Allemaal volgens mijn ontologie, met een emoji als 🎪 of 📅 of 🍽️ erbij. Doordat overal de datum bij staat, verschijnen ze automatisch in mijn agenda.

Niet de standaard kalenderweergave die iedereen gebruikt, maar een interface die doet wat ik nodig heb. Geïntegreerd met personen, organisaties, projecten en locaties. Als ik een afspraak zie, zie ik niet alleen wanneer en waar, maar ook de hele context eromheen.

De agenda synct met andere agenda's, maar over een tijdje zal dit mijn enige zijn, die ik ook kan delen met anderen. En net als overal in ThetaOS kan ik met een druk op de knop mijn hele agenda of een deel ervan netjes opgemaakt naar mijn klembord kopiëren. Overal in ThetaOS is rekening gehouden met informatieliquiditeit naar buiten toe: ik wil in twee seconden elke view met info en context kunnen delen.

ThetaHealth: 53 jaar aan medische data, deelbaar in seconden
Ik vroeg mijn medisch dossier op bij mijn huisarts en kreeg stapels gescande documenten met 53 jaar aan informatie terug, deels nog handgeschreven uit de jaren zeventig. Het bizarre is: dit gaat allemaal over mijn lichaam, maar ik had er nooit toegang toe. Artsen wel, ik niet. En elke keer dat ik naar een nieuwe specialist ging, begon het verhaal van voren af aan.

Via tekstherkenning zette ik het in een uurtje om naar doorzoekbare data. Daarnaast heb ik Apple Health gekoppeld, de uiterst gedetailleerde gezondheidsapp die wereldwijd door medische onderzoeksinstituten wordt gebruikt. Daardoor worden mijn bloeddrukwaarden, stappen, slaapdata, gewicht en andere metingen automatisch gevangen. Nu zie ik patronen die een arts nooit zou zien in een jaarlijkse controle.

Na mijn herseninfarct in januari kreeg ik automatisch allerlei medicijnen voorgeschreven. Daar wilde ik snel weer van af. Doordat ik mijn data zo goed op orde heb en de effecten van een paar leefstijlinterventies in mijn app kon tonen, had ik een betere onderbouwing dan mijn arts. Onweerlegbaar bewijs. Een fijne bijwerking van ThetaOS.

Het is superveilig: alles staat lokaal en versleuteld, zonder cloud en zonder techbedrijf dat meekijkt. Deelbaar met een arts in seconden, ook in situaties die om extreme snelheid vragen.

ThetaVision: foto's en screenshots die begrepen worden
De meeste foto's op je telefoon zijn geen herinneringen maar intenties. Je wilde iets onthouden, iets doen, iets bewaren. Maar de intentie verdwijnt en de foto blijft zinloos achter.

Wat als je telefoon niet alleen ziet wat er op een foto staat, maar begrijpt wat jij ermee wilt? Je maakt een foto van een poster en je telefoon zegt: "Dit is een event, wil je het in je agenda?" Zonder dat je iets hoeft te typen.

Hier werk ik nu aan. Een poster onderweg wordt een event dat ik wil bezoeken, een pagina uit een boek wordt een citaat om te bewaren, een screenshot van een LinkedIn-invite wordt een nieuwe persoon en organisatie in mijn systeem. De foto wordt niet alleen opgeslagen, maar begrepen. De app vraagt niet "wat wil je hiermee?" maar weet het, omdat ik hem train op mijn patronen.

De mogelijkheden zijn eindeloos, en ik gebruik nog maar een fractie van wat CoreML, de lokale AI-toolkit voor Apple-developers, te bieden heeft.

Lokale AI: waarom Apple verder is dan je denkt
Veel mensen denken dat Apple achterloopt met AI. Dat klopt niet. Apple bouwt AI die op jouw apparaat draait, met jouw data, zonder dat het naar een server gaat.

Gezien de eenvoud van het ontwikkelplatform, dat ik bovendien goed ken, en Apple's privacy-first beleid leek me dit het beste en handigste startpunt. De principes van een LLS werken overal, maar mijn implementatie is Apple.

Apple heeft sinds kort Apple Intelligence beschikbaar gemaakt voor ontwikkelaars. Daardoor kan ik elke app trainen op herkenning en snelheid. Dat trainen gebeurt lokaal en levert een klein modelletje op dat ik in elke app kan gebruiken, zonder internetverbinding en zonder dat mijn data ergens naartoe gaat.

En juist omdat mijn LLS zoveel gestructureerde data heeft, kan ik met lokale AI dingen doen die anders onmogelijk zouden zijn. De AI hoeft niet te raden wat iets betekent — de structuur is er al. De AI hoeft alleen te herkennen en te verbinden. Dat maakt hem snel, precies en privé.

Daarmee heeft een LLS ineens iets wat andere systemen nooit konden, en al helemaal niet lokaal en privacy-first.

De data staat in een SQLite-database, het simpelste en meest robuuste databaseformaat dat er is. Er draait een automatisch backup-systeem, en mocht alles crashen: de originele data zit nog steeds bij de bronnen waar het vandaan kwam. Mijn bank heeft mijn transacties nog, mijn agenda staat nog bij Apple, mijn gezondheidsdata zit nog in mijn telefoon. En door mijn automatische documentatiesysteem waarin ik elke ontwikkelstap vastleg, wordt opnieuw beginnen elke week makkelijker.

Voor het onderhouden en de gezondheid van de code heb ik een uitgebreid monitorsysteem dat op veel parameters checkt of alles nog goed gaat. Als iets in de soep dreigt te lopen krijg ik waarschuwingen. Bovendien doe ik een paar keer per dag een audit. Ik heb iets gebouwd dat nog niet bestond: een proof of concept van een nieuw fenomeen, een LLS. De tools en technieken die ik gebruik zijn er al, ik combineer ze alleen op een nieuwe manier.

Waarom ik dingen bouw die niemand nodig heeft (en er toch wijzer van word)
In alles wat ik bouw zie ik hetzelfde patroon terugkomen: één keer goed nadenken, daarna oneindig slim hergebruiken.

De 75 meest gekochte boodschappen met routing naar de juiste winkel, de transactiepartijen met hun echte namen en categorieën, de meest gekozen reisroutes met automatische ophaling. Allemaal één keer goed uitgedacht, en daarna hoef ik er nooit meer over na te denken. Het systeem weet wat er moet gebeuren, ik hoef alleen te tikken.

Hoeveel tijd kost dat nadenken? Vaak minder dan je denkt. De routing van mijn supermarkt was twee minuten werk: ik sprak gewoon in hoe de winkel is ingedeeld. Nu weet mijn boodschappenlijst in welke volgorde ik dingen tegenkom.

Niet alles wat ik bouw is noodzaak. Veel is experiment, gedreven door nieuwsgierigheid. Ik weet soms niet precies waarom ik iets uitzoek, maar volg mijn intuïtie. De bijvangst is vaak verrassend: ideeën over workflows en implementaties die later in een heel andere context goud blijken te zijn.

Een voorbeeld van hoe dit samenkomt: als ik een recept-URL opsla van de New York Times of Albert Heijn Allerhande, wordt die automatisch verwerkt in de receptenmodule. Het plaatje, de bereidingswijze en de ingrediëntenlijst worden opgehaald. Als het Engels is, wordt het vertaald en omgerekend naar Nederlandse maateenheden. De ingrediëntenlijst wordt gesplitst: alles met eetlepel, theelepel, scheutje of snufje komt in een aparte lijst, omdat de kans groot is dat ik dat in huis heb. De overige ingrediënten kan ik met één klik toevoegen aan mijn boodschappenlijst en app. Typisch zo'n voorbeeld van het slim hergebruiken van functies die ik al had gebouwd.

Binnen ThetaOS heb ik een werkplaats. Daar vang ik bugs, ideeën en iteraties op alle elementen op, deels via een losse app en deels via input in het systeem zelf. Als iets gefixt is komt het in een tijdlijn, en zie ik de ontwikkeling van thema's in een historisch perspectief. Zo weet ik niet alleen wat ik gebouwd heb, maar ook waarom, wanneer en in welke volgorde.

Mensen denken dat het heel veel werk is om al die informatie in je systeem te zetten. Dat valt mee. De meeste data heb je al — in je bank-app, je agenda, je gezondheidsapp, je boekhoudprogramma. Het probleem is niet dat de data er niet is, maar dat hij opgesloten zit in apps die niet met elkaar praten.

De oplossing: API's. Een API — Application Programming Interface — is een manier om systemen met elkaar te laten praten. Je kunt verbinden met databases vol boekomslagen en filmposters, met adresgegevens, met Moneybird voor je facturen, met Bunq voor je banktransacties, met weerdata en OV-data voor treintijden. Als er iets nieuws is of iets relevants verandert, komt de informatie volautomatisch in jouw database terecht.

Dat scheelt een heleboel handmatige invoer. Het meeste werk is eenmalig: de verbinding opzetten, de mapping bepalen. Daarna stroomt de data vanzelf.

En in je smartphone zitten sensoren die van alles kunnen uitlezen: GPS, beweging en gezondheidsdata. Door er slim gebruik van te maken kun je het apparaat voor jou laten werken, op de manier die voor jou zinvol is.

Ik had nooit gedacht dit soort tools zelf te kunnen bouwen. Maar het blijkt veel makkelijker dan ik dacht. Hoe je de GPS of iCloud aanroept staat allemaal in de Apple developer-documentatie online. Claude Code kan dat lezen, begrijpen en toepassen. Ik hoef alleen maar duidelijk te omschrijven wat ik wil.

Mensen vragen vaak hoeveel tijd dit bespaart. Ik denk dat dat de verkeerde vraag is, en ik vind het antwoord niet zo heel interessant.

Het gaat me niet om tijdswinst. Het gaat om mentale rust: mijn brein hoeft niet te onthouden waar dingen horen, welke app ik moet openen, hoe ik iets moet zoeken. Het systeem weet het. Die vrijgekomen mentale ruimte kan ik gebruiken voor waar mijn brein goed in is — verbinden, creëren, kansen zien.

Het gaat om slagkracht. Als ik iets wil doen, kan ik het direct doen. De drempels en het gedoe zijn weg, en "dat zoek ik later wel uit" bestaat niet meer. De afstand tussen intentie en actie is nul.

En het gaat om inzichten. De data die ik toch al verzamel, levert patronen op die ik anders nooit had gezien. Hoeveel ik werkelijk uitgeef aan koffie, over alle kanalen. Welke organisaties me de meeste omzet opleveren per meeting. Welke relaties aan het wegebben zijn. Perspectieven die voorheen onmogelijk waren.

Maar de echte kracht zit in de kruisverbanden. Informatie die rondzwerft in allerlei apps, of misschien wel in mijn hoofd, kan ik feilloos en bliksemsnel samenvoegen en delen. Hoe zit het met die betaling, wanneer had ik dit ook alweer gekocht? Bij welk project was Erik Jansen betrokken? Hoe zat het met die serie, dat boek, dat recept? Dat leuke hotel, dat uitje? In welke winkel kocht ik dit ook alweer? Vragen die normaal minuten zoeken kosten, beantwoord en deelbaar met anderen in seconden.

Nu hebben techbedrijven data over mij waar ik niet makkelijk bij kan, en ze misbruiken die met plezier voor eigen gewin. Met een LLS heb ik er zelf wat aan. En steeds meer, naarmate ik verder bouw. Dat was vooraf niet iets waar ik op had gerekend.

Ik zie informatie als een vorm van kapitaal. Net zoals geld dat vastzit in een huis pas waarde krijgt als je het te gelde kunt maken, wordt informatie pas bruikbaar als je er snel bij kunt.

Dat geldt voor het delen met anderen: mijn aankomsttijd voor een vriend, mijn bloeddrukhistorie voor een arts, alle URLs van een project voor een collega. Maar het geldt ook voor jezelf. Informatie waarmee je dingen gedaan kunt krijgen, beslissingen kunt nemen, verbanden kunt zien. Als je er niet snel bij kunt, heb je er niks aan. Dan zit het in steen.

Dat is wat ik bedoel met informatieliquiditeit. Niet alleen dat de informatie er is, maar dat je er binnen seconden bij kunt, in een opmaak en samenstelling die bruikbaar is voor een ander.

Hier een mooi voorbeeld uit ThetaTravel:

Ik klikte op de clipboard-emoji en dacht na: wat zou leuk zijn om met iemand te delen op basis van deze info?

Omdat ik me bemoeide met de opmaak, krijg je nu dit als ik op die clipboard-emoji klik:

Ik ben onderweg hoor! 🚀 Reis naar Utrecht Centraal 11:28 🚌 346 → Amsterdam Zuid (11:52) ☕️ 27 min overstap 12:20 🚆 IC → Utrecht Centraal (12:45) (spoor 1) 📍 Aankomst: 12:45 🎉

En zo ziet de clipboard-info er bij elk type anders uit. De boodschappenlijst gaat als simpele checklist naar mijn partner. Banktransacties gaan als overzichtelijke tabel naar mijn boekhouder. URLs gaan als klikbare lijst met korte beschrijvingen naar een collega. Mijn bloeddrukhistorie gaat als heldere grafiek naar mijn arts.

Overal heb ik nagedacht over de beste denkbare opmaak: data die op het klembord voorzien is van de juiste context en uitleg voor de ontvanger. Één keer nadenken over hoe je iets wilt delen, en daarna is het één klik. In seconden van "ik wil dit weten" naar "hier, voor jou".

Dit is de eerste rudimentaire versie van een nieuw fenomeen. Ik bedacht de term Life Lens System omdat ik geen bestaande term kon vinden die dekte wat ik aan het bouwen was. Het combineert elementen uit 80 jaar aan gedachten, visies en methoden over informatie. Het is een andere manier van naar informatie en de rol ervan in je leven kijken.

Wat ik nu bouw is de eerste versie, en zeker niet de beste. Met de huidige technologie en tools voorzie ik dat het steeds makkelijker gaat worden. Er zullen meer mensen komen die dit oppakken, er zullen zich nieuwe gedachten en inzichten vormen, en ik voorspel dat over een paar jaar heel normale mensen dit soort systemen bouwen zonder er een nerd voor te hoeven zijn.

Ja, hier zitten honderden uren in. Maar het verschil met vergaderen en e-mailen is dat deze investering gegarandeerd blijft renderen.

Vorige week liet ik AI een script maken dat alle geolocaties en datums uit mijn fotobibliotheek extraheert. Dat kostte me een paar minuten. Het blijkt een van de meest betrouwbare voorspellers te zijn van wanneer ik waar was. De foto's die ik maakte om herinneringen vast te leggen, worden bewijs van waar ik was, met wie, en waarom. Zonder dat ik daar ooit aan dacht toen ik de foto maakte.

De technologie is er, de drempel is lager dan ooit. De vraag is alleen: wat wil je ermee?

Je hoeft geen programmeur te zijn om dit te kunnen, en je hoeft ook geen 20 jaar over informatie te hebben nagedacht zoals ik. Wat je nodig hebt is een vraag die je wilt beantwoorden en de nieuwsgierigheid om te kijken of het kan. De tools zijn er, de documentatie is er, en AI kan het bouwen. De enige drempel die er nog is, is beginnen.

Iedereen kan over zijn adresboek beschikken, over zijn agenda, over zijn bankdata, over zijn stappenteller. De data is er al, het is alleen de vraag wat je ermee doet. Binnenkort wordt dat makkelijker en sneller. Ik ben aan het uitzoeken hoe.

Dit hele project is een zoektocht naar de mogelijkheden van informatieliquiditeit. Wat ik leer door te bouwen, te experimenteren en te falen is niet alleen voor mij. De lessen uit deze research zijn schaalbaar en zeker waardevol voor anderen en organisaties die worstelen met dezelfde vragen: hoe krijg je grip op informatie die overal rondzwerft, en hoe maak je die bruikbaar?

Ik heb geen idee waarom anderen dit zouden willen. Wel zie ik veel mensen worstelen met delen van deze puzzel. Ik vroeg me af of dit een interessante oplossingsrichting zou kunnen zijn voor veel deelvraagstukken die ik zie.

Als ik terugkijk op wat ik heb gebouwd, zie ik steeds hetzelfde: het remixen van dezelfde brokjes informatie. Een datum, een persoon, een organisatie, een plek, een bedrag, een context. Simpele ingrediënten die eindeloos te combineren zijn.

Dat is emergentie: het geheel wordt meer dan de som der delen. Geen van de losse onderdelen kan wat het systeem als geheel kan. De inzichten, de kruisverbanden, de perspectieven — ze ontstaan pas als alles samenkomt.

Elke app die ik maak is een andere lens op diezelfde bouwstenen. Soms is de vraag praktisch: wanneer vertrekt mijn trein en hoe laat ben ik er. Soms financieel: waar gaat mijn geld naartoe, bij welke partij, over alle jaren. Soms persoonlijk: wanneer sprak ik deze vriend voor het laatst, en wie verlies ik ongewenst uit het oog. En soms is de vraag groter: hoe ziet mijn leven er eigenlijk uit door de tijd.

Voorheen waren dit vragen die je niet kon beantwoorden, of alleen met uren zoeken in tientallen apps. Nu zijn het vragen van één klik. Perspectieven die voorheen onmogelijk waren, nu binnen handbereik, instant, deelbaar.

Dat is een Life Lens System. ThetaOS is de mijne. Ik weet dat sinds mijn eerste demo er meer mensen mee bezig zijn gegaan (en daar leer ik graag van) Wat wordt de jouwe?