📇 Mijn ontdekkingsreis in de wereld van softwarecode
In mei 2025 maakte ik mijn eerste Python-script om CSV-bestanden om te zetten. Vier maanden later wist ik hoe ik 96.000 mails uit een Gmail-archief van 14 GB kon omzetten naar een doorzoekbaar kennissysteem, had ik een werkende proof of concept van mijn eigen boekhoudsoftware, en draaide er een zelfgebouwde Mac-app in mijn menubalk die mijn sneltoetsgebruik telt.
Nu ik al geruime tijd in toenemende mate bezig ben met het maken van eigen code en daarmee mijn eigen digitale werkgereedschap, leek het me waardevol om ter referentie en wellicht ter inspiratie van anderen mijn ervaringen op een rijtje te zetten.
De wondere wereld van softwarecode heeft me altijd wel geïntrigeerd, maar ik zat echt altijd aan de gebruikskant. De puberpogingen in BASIC op mijn Commodore 64 niet meegerekend.
Ik ben sinds een groot aantal jaren diep gefascineerd door informatie en de manier waarop we informatie vangen, vastleggen, ordenen en terugvinden. Het is ook niet voor niets dat de vierde pijler van digitale fitheid PKM is: persoonlijk kennismanagement. Dat thema zie ik als een cruciaal thema van onze tijd.
De combinatie van het organiseren van de PKM Summit in maart en de ontdekking van de app Obsidian, waar ik inmiddels een boek over schreef, leidde tot nieuwe inzichten over kennis en informatie, en over de rol van technologie en IT-systemen daarin.
Ik weet dat er altijd wel wat mensen zijn die nieuwsgierig zijn naar wat ik aan het prutsen en bouwen ben. Hier deel ik mijn ontdekkingsreis met code in chronologische volgorde:
🗓️ Tijdlijn: Van knopjes-angst voor code naar onbegrensde mogelijkheden
augustus 2024 → Ik maakte mijn eerste AI-gegenereerde markdown files mei 2025 → Python & CSV experimenten juni 2025 → Ik converteerde met Python 96.000 emails juli 2025 → Mijn eerste MCP server augustus 2025 → Bloeddruk-parser, Terminal meesterschap september 2025 → HTML/CSS/JS doorbraak oktober 2025 → Mijn eerste Mac app 🎉, MVC architectuur, Theta Dashboard
november 2025 → december 2025 →
Augustus 2024: Automatisch Obsidian bestanden maken
Wow, je kunt gewoon aan een AI tool vragen om Obsidian bestanden op de door jouw gewenste manier te laten maken. Dat scheelt zeg! Dit opent een wereld aan nieuwe mogelijkheden.
Wat dit opleverde: Het eerste besef van wat er mogelijk was dankzij AI. Als ik markdown-bestanden kon genereren, wat kon er dan nog meer? Dit bleek het startpunt voor veel meer.
Mei 2025: Experimenteren met Python en het omzetten van CSV-bestanden
Ik deed mijn eerste stapjes in ontdekken hoe je met AI een Python-script kunt maken dat een CSV-bestand kan omzetten in markdownfiles. Als je dat voor het eerst aan de praat krijgt (binnen een kwartier) dan voelt dat als magie!
Wat dit opleverde: Het bewijs dat ik niet hoefde te kunnen programmeren om code te maken. AI kon voor mij schrijven, ik moest alleen helder uitleggen wat ik wilde. Deze ontdekking was fundamenteel voor alles wat volgde.
Juni 2025: Hoe maak je van 96.000 e-mails praktische informatie?
Ik vroeg me af hoe ik de 96 duizend mailtjes in mijn Gmail-archief op een slimmere manier lokaal kon bewaren in markdown-formaat, gestript van alle bende die er normaal rondom e-mail heen zit. Maar ja, hoe lees je 14 gigabyte aan bestanden slim uit?
Deze ontdekkingsreis gaf me een hoop inzicht en vooral vertrouwen. In een weekend bouwde ik eerst een proof of concept, liep vervolgens tegen allerlei uitdagingen aan bij het omzetten van tienduizenden e-mails, en ontdekte uiteindelijk dat ik spelenderwijs een semantische transformatie-engine aan het bouwen was. Een systeem dat niet alleen emails leest, maar begrijpt: dit gaat over project X, met persoon Y, op datum Z - en dat automatisch linkt.
"Ineens is een fors deel van mijn archief veel bruikbaarder in de dagelijkse praktijk. In plaats van een bak met stoffige data ergens in een online omgeving die niet van mij is en traag werkt, heb ik in één keer een sterk onderling verbonden kennissysteem waar ik acuut uit kan putten."
Wat dit opleverde: Een systeem dat emails omzet naar gestructureerde kennisbestanden. Niet alleen de tekst, maar ook wie, wanneer, over wat - automatisch gekoppeld aan mijn Obsidian-systeem. Het grote inzicht: data converteren is één ding, maar betekenis eruit halen en structureren volgens je eigen logica - dat opent deuren. Dit principe zou ik overal gaan toepassen.
Juli 2025: Kan ik iets bouwen dat razendsnel alle teksten die ik ooit schreef kan doorzoeken?
Toen ik die e-mail parste om veertien gigabyte aan mail snel door te kunnen vlooien, had ik genoeg kennis om iets anders te bouwen. Ik vroeg me af hoe ik in een paar seconden kon vinden wat ik allemaal al geschreven had in al mijn weekberichten. Af en toe zoek ik daar te lang naar.
Ik vroeg me af of dat veel sneller kon, en ja hoor, dat kan dus gewoon.
Wat dit opleverde: Mijn eerste Model Context Protocol (MCP) server. Claude kan nu rechtstreeks in mijn bestanden zoeken en binnen seconden antwoord geven op vragen als "hoe vaak schreef ik over Tom Bihn?" Dit was een keerpunt: AI werd geen chatbot meer waar je gratis letters kunt bestellen, maar een assistent die daadwerkelijk met mijn systemen kan werken.
Augustus 2025: Van experimenten naar echt zelf dingen kunnen maken
Ik had een CSV-bestand met bloeddrukdata en die wilde ik in mijn dagelijkse notities in Obsidian krijgen. Maar dan heb je aan de ene kant een bestand met honderden rijen met data van dagen met bloeddrukmetingen. Hoe krijg je die data op de goede plek in een ander bestand? Kan dat met code? En ja, dat lukte me vrij snel.
Toen ik dat feilloos zag werken dacht ik: als dit kan, kan er vast nog veel meer 💪
Wat dit opleverde: Na mijn herseninfarct is dit levensreddend geworden. Ik zie nu direct correlaties tussen slechte slaap (via mijn slaapapneu-score) en verhoogde bloeddruk, alles gekoppeld aan mijn dagelijkse notities. Gezondheidsdata is geen abstract getal meer, maar levende context.
Dat er heel veel lukte, was omdat ik in één keer ontdekte wat ik met de command-line tool van de Mac, Terminal, allemaal kon. Veel mensen kennen hem niet, maar het is eigenlijk mijn meest gebruikte app geworden sinds dit moment.
Wat dit opleverde: Voor het eerst een gevoel van controle over mijn computer. Terminal voelt nu als de geheime onderhoudsgang: ik heb direct toegang tot alle functies en kan die met commando's aanroepen, zonder omwegen of onlogische knopjes. Ik maakte scripts die met één commando mijn Obsidian opruimen, bestanden kunnen hernoemen, en data kunnen verwerken. Dit was het moment dat het begon te dagen dat ik niet meer afhankelijk was van wat anderen bedachten.
Wat ik met bloeddruk kan, kon ik vast ook met bankdata. Ik ging een dagje klooien met een exportbestand van mijn bank. Ook de wereld van banktransacties uitlezen en slim filteren en ordenen bleek in één keer geen geheimen meer te hebben.
Wat dit opleverde: Antwoorden op vragen die geen enkele boekhoudsoftware me ooit kon geven: "Hoe vaak bezocht ik mijn favoriete ijssalon? Hoeveel gaf ik daar uit? At ik dit jaar meer ijs met mijn kinderen dan vorige jaar?" Van 30.000 transacties in een saai bankbestand naar 30.000 mini-bestanden met de door mij gewenste meta-data.
September 2025: Van tijdelijke software naar robuuste architectuur
In plaats van denken: "Hey, daar is vast een app voor," is het uitgangspunt hier thuis nu: "Daar kan ik vast iets slims voor bouwen." En meestal lukt dit in een uur, of soms een paar uur.
Wat dit opleverde: Een fundamentele shift in hoe ik naar informatie-puzzels kijk. Ik vind het leuker (en leerzamer) om het zelf te bouwen. Een dark mode-knopje maken kost me drie minuten, een slimme parser die mijn taal omzet in handige taken vijf minuten. Ongekend, ik kan mijn computer eindelijk in mijn eigen taal aanspreken.
Dit was de grootste sprong in mijn ontwikkeling met code. Ik ontdekte dat ik fijne visueel aantrekkelijke interfaces kon draaien in mijn browser. Hierdoor krijgt de interactie met mijn informatie een eigentijdse look. Ik kon ze maken met HTML, CSS en JavaScript. Drie woorden die ik wel kende, maar waarvan ik geen idee had hoe ik ze moest gebruiken. Maar nu dus wel.
In een dag had ik een proof of concept gebouwd, werkend en visueel aantrekkelijk. Een boekhoudsoftware voor mezelf ontwikkeld, maar dan eentje die wel doet wat ik wil.
Wat dit opleverde: De doorbraak naar visuele interfaces. Scripts in Terminal zijn krachtig, maar een mooie grafische interface die in je browser draait en precies doet wat jij wilt? Dat opent een compleet nieuwe wereld. Hier begon mijn reis naar het Theta Dashboard.
Oktober 2025: Van een simpele takenlijst naar een state-of-the-art interface naar mijn brein
Daar waar ik eerst dacht een poging tot een eigen to-do app te bouwen, bleek het een veel geavanceerder systeem te kunnen worden.
De doorbraken:
🔮 De toverbol: Spreek via je Apple Watch "Mark bellen, brood kopen, Slow Horses kijken" en vang daarmee gedachten en intenties. Mijn systeem weet precies wat ik daarmee bedoel en wat er met die drie verschillende brokjes moet gebeuren op welke plek in mijn systeem. (ik bouwde er een parser voor)
🛒 Clipboard volgorde forceren: Mijn boodschappenlijstje automatisch gesorteerd op de volgorde van het gangpad van mijn supermarkt. Ik ontdekte dat ik een clipboard functie met volgorde en opmaak instructie kon maken
📺 Een tracker voor streamingdiensten: Automatisch seizoenen en episodes bijhouden. Wat kan ik vandaag kijken en is beschikbaar
📚 Leeslog: Ik kan een URL van Bol.com plakken en alle info én cover worden automatisch ingevuld in mijn bibliotheek en leeslijst
💡 Informatieliquiditeit: Elke lijst kan met één klik in het juiste format naar je clipboard
Wat dit opleverde: Een systeem dat écht past bij hoe mijn brein werkt. Niet aanpassen aan wat een softwaremaker bedacht, maar software die zich aanpast aan mij. De echte les: functionaliteit volgt context, niet data. En dat principe – de "gangpad-metafoor" – is overal toepasbaar.
Nu ik niet meer bang was voor code, vroeg ik me af of ik ook een eigen Mac-app kon bouwen die op mijn computer als een echte Mac-app in mijn menubalk draait en doet wat ik wil. Bizar hoe snel je dit soort dingen kunt leren tegenwoordig.
Wat dit opleverde: Het bewijs dat ik geen Xcode of jaren ervaring nodig had. Met Terminal en Claude had ik binnen een uur een werkende Mac-app die in mijn menubalk draait. Nu blijkt wat ik al vermoedde: dat ik vele tot duizenden keren per dag tussen apps schakel. Geen wonder dat sneltoetsen zo cruciaal zijn als je moeiteloos een computer wilt kunnen bedienen.
Van een beetje met AI-gegenereerde code klooien naar robuuste software-architectuur
Wat nou als je dat hele aardige todo-systeem dat al knutselend tot stand kwam extreem overgedimensioneerd, robuust en toekomstbestendig maakt? Mijzelf kennende is dat geen overbodige luxe.
Het hek is namelijk van de dam. Ik zie dat deze app zomaar honderd keer groter gaat worden. Maar dan kom ik op enig moment geheid in de problemen. Omdat ik als leek niet weet hoe je dat robuust en schaalbaar maakt? Hoe zou een echte software engineer het oplossen? Ik ging op onderzoek uit en ontdekte van alles.
Wat dit opleverde: De ontdekking van MVC (Model-View-Controller) architectuur. In plaats van beginnerscode te schrijven die werkt maar bij steeds uitbreiden buggy wordt, gebruikte ik bij wijze van spreken de bouwprincipes van het Pentagon voor mijn digitale hutje. Dertig uur werk, zeventig pagina's documentatie, en het systeem kon ineens honderd keer groter worden zonder vast te lopen. Dit was een typisch geval van ernstig vertragen om later te kunnen versnellen.
Eigen iPhone, Apple Watch en Mac-apps maken - Mijn eigen werkgereedschap en data, altijd en overlap
Poeh, ik liep een week op wolken. Ik kan ineens mijn hele systeem laten praten met een eigen iPhone app op het apparaat dat ik altijd bij me heb. En ik flikte het in nog geen uur, terwijl ik daarvoor nooit eerder een poging deed om een eigen iPhone-app te maken. Mindblowing!
Wat dit opleverde: Ik begrijp nu veel beter hoe alle ontwikkel-elementen van Apple voor het iOS-platform werken en hoe ik die kan aanroepen en toepassen. Ik kan ineens bij de gezondheidsdata en bij de GPS-sensoren. De potentie ervan is enorm. Het grappige bijeffect is dat ik ineens allemaal apps waarvoor ik betaalde niet meer nodig heb, omdat mijn eigen app die functies stap voor stap allemaal overneemt. Dat scheelt flink wat geld, maar dat ik dit binnen twee weken na mijn eerste app kan vind ik ongekend. Ik voel me een jochie dat al dertig jaar wilde schilderen, er van alles over las, zag en hoorde en voor het eerst kan en mag schilderen. Met onbeperkt verf, kwasten en canvasdoeken zonder iemand die roept dat het niet kan of mag.
26 november Nu ik steeds beter data, informatie en hoe computers er mee omgaan snap, vond ik een manier om mijn Obsidian-gebruik een enorme speedbump te geven: maar liefst 30-50 keer zo snel!
Lokale AI met Apple Intelligence, en een WatchOS-app aan de praat. Weer een flinke stap
30 november Tijdens een uitje naar Cambridge kreeg ik de integratie van mijn systeem lokaal op mijn telefoon met het splinternieuwe net beschikbare Apple Intelligence aan de praat. Lokaal, dus pricacy-first, bloedsnel en niet afhankelijk van een internet-verbinding. Dat voelt als superkrachten in mijn broekzak. Met binnenkort toegang tot de laatste dertig jaar aan data binnen seconden. Allemaal dankzij extreem gestructureerde data zoals ik beschreef in waar dit avontuur mee begin in januari: mijn ontologie. Mijn waardevolle informatie-kapitaal krijgt zo een forse hogere rente is is steeds meer hyperliquide!
06 december Mijn systeem begint dermate serieuze vormen aan te nemen dat ik een Apple Developers account heb 💪 Ik ben ineens een Apple Developer. Met toegang tot nog meer kennis en ondersteuning. Ik vroeg me af hoeveel tijd er nu in ThetaOS zit, en bouwde daar een monitor voor in Theta: Waarom ik er zoveel tijd in stop? Omdat ik er zowel qua tijd als qua slagkracht een veelvoud uit ga halen. En omdat ik er belachelijk veel van leer over de onderwerpen die me het meest aan het hard gaan (onnodige bureaucratie bestrijden en bullshit bestrijden over IT en Informatie).
Stap voor stap begon ik dus de wereld van werken met softwarecode te doorgronden
📧 Gmail project → Ik leerde Python scripts schrijven en data parsen 📰 Weekberichten MCP → Ik leerde AI rechtstreeks met bestanden te laten werken 🩸 Bloeddruk-parser → Ik leerde CSV-data slim verwerken 💰 Bankdata → Ik leerde databases ontwerpen en metadata structureren 🌐 Boekhoudsoftware → Ik leerde HTML/CSS/JavaScript en visuele interfaces maken 🔮 Theta Dashboard → Ik combineerde alles in één intelligent systeem 📱 Mac-app → Ik bewees dat ik échte applicaties kon maken 🏗️ MVC-architectuur → Ik maakte het systeem toekomstbestendig en schaalbaar 📱 IOS-app en WatchOS → De apparaten die ik het vaakst bij me heb, horloge en smartphone praten nu met elkaar en met mijn Theta-systeem!
Elk project leverde de bouwstenen voor het volgende. Wat begon met het omzetten van emails, eindigde met een heel robuust persoonlijk ondersteuningssysteem. Vollediger en sneller dan ik ooit had. En helemaal in sync met mijn Obsidian-systeem.
🔧 Mijn gereedschapskist
Mijn onmisbare tools hierbij:
Claude Desktop / Claude Code - Mijn AI-bouwpartner (€200/maand, maar €4000 waard)
Obsidian - Mijn tweede brein en kennissysteem
Mac Terminal - De onderhoudsgang van mijn computer
Python - Via AI geschreven, door mij geïnstrueerd
Drafts - Voice capture onderweg via Apple Watch
Wispr Flow - Spraak-naar-tekst voor snelle communicatie met AI
Vaardigheden die essentieel bleken:
Sneltoetsen (Cmd/Alt-Tab gebruik ik zeker een paar duizend keer per dag - sinds kort meet ik dat dus en weet ik het precies)
Helder kunnen uitleggen wat je wil (prompting is gewoon duidelijke instructies geven) en boerenverstand
Geduld en doorzettingsvermogen
Fouten zijn vitaminen: alles wat verkeerd gaat levert je inzichten op
Tot slot
Zes maanden geleden leek softwarecode een brug te ver qua leercurve en inspanning. Nu bouw ik dagelijks tools die doorgaans doen wat ik wil.
Jarenlang zat ik vast aan de keuzes van softwaremakers. Nu bepaal ik zelf hoe ik mijn data ontsluit, welke vragen ik eraan stel, en hoe ik die antwoorden gebruik of weergeef en deel.
Steeds meer van mijn informatiekapitaal wordt hyperliquide.
Wil je ook beginnen?
Begin met één klein script. Maak met hulp van je AI-tool een Python script dat een CSV of XLS bestand kan omzetten. De rest volgt (niet vanzelf, je moet wel blijven klooien en ontdekken). Maar als ik het kan, kan jij het ook.
De mystiek van IT moet nodig doorbroken worden. Het is niet zo complex als velen ons doen geloven. Het is vooral een kwestie van durven experimenteren, leren van fouten, en begrijpen dat computers eindelijk kunnen doen wat jij wilt – niet andersom. Samen met AI en code kun je geweldige dingen doen. Dat is heel wat anders dan AI wat taakjes voor je laten doen met tekst.
Op deze plek zal ik mijn volgende posts blijven linken. Veel experimenteerplezier!
Nieuwsgierig naar meer van mijn ontdekkingen?
Sinds een tijdje maak ik af en toe overzichtblogs, die je kunt herkennen aan de index card-emoticon aan het begin. Hier bundel ik meerdere blogs bij elkaar om overzicht te houden.
