Haal meer uit OpenClaw - De OpenClaw Community van Nederland & België

Niet alles hoeft productief te zijn. Hier een paar dingen die ik puur voor de lol heb gebouwd. 1. Een bedtijdverhaal generator voor mijn dochter (6). Ze geeft een onderwerp op ("een draak die niet kan vliegen") en OpenClaw maakt er een verhaal van 5 minuten van. Ze is er dol op en wil elke avond een nieuw verhaal. 2. Een skill die mijn Spotify luistergedrag analyseert en een roast schrijft. "Je hebt deze maand 47 keer hetzelfde nummer geluisterd. Gaat het wel goed met je?" 3. Een WhatsApp bot die reageert op mijn schoonmoeder met altijd vriendelijke maar nietszeggende antwoorden. (Grapje. Soort van.) 4. Een quiz generator die elke vrijdag een pub quiz maakt voor onze vriendengroep. 10 vragen, mix van algemene kennis en persoonlijke inside jokes. Het punt: experimenteren met AI hoeft niet altijd zakelijk te zijn. Juist door speelse projecten leer je de tool beter kennen. Die bedtijdverhalen skill heeft me meer geleerd over prompt engineering dan menig serieus project.

Beetje luchtig topic maar serieus bedoeld. Mijn vriendin snapt niet wat ik doe als ik de hele avond achter mijn laptop zit om "AI skills te bouwen." Haar perspectief: ik zit de hele avond te typen terwijl we ook Netflix kunnen kijken. Mijn perspectief: ik bouw een systeem dat ons volgend jaar financieel onafhankelijker maakt. Ik heb geprobeerd het uit te leggen maar zodra ik woorden als "prompt," "API," of "skill" gebruik glazen haar ogen over. Wat wel werkte: concrete voorbeelden. "Die offerte die ik gisteren in 10 minuten maakte? Dat duurde vroeger 2 uur. DAT is wat ik aan het bouwen ben." Maar goed, ze vindt het nog steeds raar dat ik er enthousiast over word. "Je bent blij dat de computer tekst terug stuurt?" Ja schat, heel blij. Herkenbaar voor meer mensen hier?

Ik ben benieuwd naar het moment dat het voor jullie "klikte." Dat eerste project dat niet een experiment was maar echt iets oploste. Bij mij was het vorig jaar oktober. Ik moest 50 leverancierscontracten samenvatten voor een due diligence. Handmatig was dat 3 weken werk. Met OpenClaw had ik het in 2 dagen. De samenvattingen waren consistent, volledig, en mijn baas was onder de indruk. Dat was het moment dat ik dacht: ok, dit is geen speelgoed. Dit is een tool die mijn manier van werken fundamenteel verandert. Sindsdien heb ik OpenClaw in steeds meer processen ingebouwd. Maar dat eerste project blijft speciaal. Het bewees voor mij dat de investering in het leren van de tool het waard was. Wat was jullie "klik-moment"?

Misschien een raar topic voor een AI community maar ik wil het toch kwijt. Ik ben de afgelopen 3 maanden zo hard bezig geweest met automatiseren dat ik vergat waarom ik het deed. Elke taak die ik deed dacht ik "dit kan OpenClaw ook." Ik was meer bezig met skills bouwen dan met mijn eigenlijke werk. Het resultaat: 40+ skills, waarvan ik er misschien 10 regelmatig gebruik. De rest was leuk om te bouwen maar lost geen echt probleem op. Ondertussen had ik een achterstand bij klanten omdat ik te veel tijd in tooling stak. Mijn les: automatiseer alleen wat echt pijn doet. Niet alles wat je KAN automatiseren MOET je automatiseren. Begin met de taken die je het vaakst doet en die je het minst leuk vindt. De rest kan wachten. Nu focus ik op die 10 skills onderhouden en verbeteren in plaats van steeds nieuwe bouwen. En mijn klanten krijgen weer de aandacht die ze verdienen. Herkenbaar voor iemand?

Het is pas zes weken geleden dat deze community begon en we hebben de 600 leden gepasseerd. Dat is sneller dan verwacht en het zegt iets over de behoefte aan een Nederlandstalige plek om kennis te delen over OpenClaw. Een paar cijfers: 600+ geregistreerde leden, tientallen posts over onderwerpen van installatie tot enterprise use cases, en gesprekken die echt de moeite waard zijn om terug te lezen. Wat me het meest opvalt: de diversiteit. Developers, marketeers, ZZP'ers, makelaars, advocaten, recruiters, coaches. Allemaal met andere use cases maar dezelfde drang om slimmer te werken. Wat ik hoop voor de komende weken: meer Vlaamse gebruikers (we groeien maar zijn nog ondervertegenwoordigd), meer skill-sharing tussen leden, en misschien een eerste community meetup? Bedankt aan iedereen die bijdraagt. Jullie posts en comments maken deze community waardevol.

Ik ben altijd op zoek naar goede content over AI agents en automatisering. Dit zijn mijn favorieten, mix van Nederlands en Engels. Nederlands: - De AI Podcast (BNR) - goede interviews, soms wat oppervlakkig maar prima voor tijdens het rijden - Tweakers podcast - als ze een AI aflevering hebben is het meestal technisch en eerlijk - AI Nederland meetups - niet een podcast maar ze streamen hun events en de opnames staan op YouTube Engels: - Latent Space - diepgaand, technisch, interviews met builders - The AI Breakdown - dagelijkse updates, goed voor op de hoogte blijven - Matt Wolfe YouTube - goede tool reviews, soms wat hype-achtig maar hij test alles zelf Wat ik mis: een goed Nederlandstalig YouTube kanaal dat specifiek over AI agents en tooling gaat. Niet de "AI gaat je baan afpakken" clickbait maar praktische how-to content. Wat luisteren/kijken jullie?

Ik heb een Telegram bot gebouwd die vragen over mijn SaaS product beantwoordt. Hier de volledige setup voor wie het wil nabouwen. Wat je nodig hebt: OpenClaw (uiteraard), een Telegram bot token (gratis via BotFather), en Node.js op je server. Stap 1: maak een bot aan via @BotFather in Telegram. Kost 2 minuten. Je krijgt een API token. Stap 2: installeer het node-telegram-bot-api package. Eenregelig: npm install node-telegram-bot-api. Stap 3: schrijf een script dat binnenkomende berichten doorstuurt naar OpenClaw en het antwoord terugstuurt via Telegram. Het script is 40 regels code. Stap 4: maak een OpenClaw skill die je product-FAQ als context heeft en vragen beantwoordt in een vriendelijke toon. Stap 5: zet het als service neer zodat het 24/7 draait. Het hele proces kostte me een avond. De bot beantwoordt nu gemiddeld 30 vragen per dag en bespaart me makkelijk een uur support per dag. Klanten vinden het fijn want ze krijgen direct antwoord, ook om 3 uur s nachts.

Ben benieuwd naar de rest van jullie tech stack. OpenClaw is duidelijk de kern maar wat zit eromheen? Bij mij: - Notion: kennisbank en projectmanagement - Plausible: website analytics (privacy-friendly alternatief voor GA) - Hetzner: VPS hosting (goedkoop en Europese data) - Coolify: self-hosted deployment platform - Resend: transactionele emails Ik merk dat hoe beter je omgeving ingericht is, hoe krachtiger OpenClaw wordt. Een goede API-first tool stack maakt het makkelijk om alles aan elkaar te knopen. Wat is jullie setup?

Ik ben security consultant en heb mijn eigen OpenClaw installatie een pentest gegeven. De resultaten waren een eye-opener. Wat ik vond: - De API endpoint was toegankelijk zonder authenticatie. Iedereen die de URL kent kon skills aanroepen. Opgelost met API key authenticatie. - Prompt injection was mogelijk: door specifieke tekst in de input kon je de system prompt omzeilen. Opgelost met input sanitatie. - De logs bevatten volledige prompts inclusief gevoelige data. Opgelost met het loggen van hashes in plaats van ruwe tekst. - De Docker container draaide als root. Opgelost met een non-root user. Geen van deze problemen is uniek voor OpenClaw. Het zijn standaard security issues die bij elke self-hosted applicatie voorkomen. Maar de meeste mensen denken er niet aan. Mijn advies: als je OpenClaw in productie draait, doe een basis security check. Het hoeft geen professionele pentest te zijn, maar check in ieder geval: authenticatie, input validatie, logging, en container permissies.

Zes maanden geleden zei ik tegen iedereen dat AI een hype was. Nu gebruik ik OpenClaw gemiddeld 3 uur per dag. Hoe dat ging. Fase 1 - Scepsis (oktober 2025): collega liet me ChatGPT zien. Output was generiek en vol fouten. "Zie je wel, hype." Ik negeerde het. Fase 2 - Nieuwsgierigheid (december 2025): steeds meer klanten vroegen om AI-integraties. Ik moest het begrijpen om erover mee te praten. Installeerde OpenClaw uit noodzaak. Fase 3 - Frustratie (januari 2026): eerste twee weken waren waardeloos. Slechte prompts, verkeerde verwachtingen. Bijna opgegeven. Fase 4 - Doorbraak (februari 2026): SOUL.md goed ingesteld na tips van deze community. Eerste skill gebouwd. Plotseling werkte het. Fase 5 - Integratie (maart 2026): nu gebruik ik het voor mails, rapporten, research, en klantcommunicatie. Kan niet meer zonder. De les: AI werkt niet out of the box. Het is een tool die je moet leren gebruiken, net als Photoshop of Excel. De leercurve is echt maar de payoff is het waard.

Ik heb het afgelopen jaar alle drie uitgebreid gebruikt. Hier mijn eerlijke vergelijking. n8n: - Pro: visuele workflow builder, enorme library aan integraties, self-hostable - Con: wordt complex bij AI-heavy workflows, je bouwt snel spaghetti - Ideaal voor: data pipelines en integraties waar AI een klein onderdeel is Make (voorheen Integromat): - Pro: zeer gebruiksvriendelijk, goede error handling, betaalbaar instapmodel - Con: cloud-only (privacy), wordt duur bij veel operaties, beperkte AI mogelijkheden - Ideaal voor: niet-technische gebruikers die simpele automatiseringen willen OpenClaw: - Pro: native AI-first, skills zijn krachtig en herbruikbaar, self-hostable, volledige controle - Con: geen visuele interface, steilere leercurve, minder kant-en-klare integraties - Ideaal voor: AI-heavy workflows waar de kwaliteit van de AI output centraal staat Mijn conclusie: het is geen of-of. Ik gebruik OpenClaw voor alles waar AI de kern is, en n8n voor data pipelines die OpenClaw skills triggeren. Make heb ik opgezegd.

Wij verzamelen klanttevredenheidsonderzoeken en wilden die met AI analyseren. Het probleem: de reacties bevatten vaak namen, emailadressen en soms medische info. Hoe analyseer je dat GDPR-proof? Onze aanpak: 1. Anonimisatie voor verwerking: een script dat namen, emails, telefoonnummers en adressen vervangt door [NAAM-1], [EMAIL-1], etc. 2. De geanonimiseerde teksten gaan naar OpenClaw voor sentiment analyse en thema-extractie 3. Het resultaat is een rapport met: overall sentiment score, top 5 themas, 3 verbeterpunten 4. Nergens in de output staan persoonsgegevens Het rapport gaat naar het management team die dan actie onderneemt. Ze zien de trends maar niet de individuele reacties. Resultaat: we verwerken nu 200+ feedback reacties per maand in 15 minuten. Voorheen deed iemand dit handmatig en dat kostte 2 dagen. De kwaliteit van de analyse is ook beter want de AI mist geen patronen die een mens over het hoofd ziet na 100 formulieren.

Serieuze vraag die ik niet vaak zie: hoeveel bedrijfsinformatie stop je in je prompts? Ik werk bij een middelgroot bedrijf en we willen OpenClaw gebruiken voor interne analyses. Maar dan moet het model toegang hebben tot omzetcijfers, marges, klantenlijsten, strategische plannen. Mijn zorgen: - Bij cloud modellen gaat die data naar externe servers. Zelfs met "we trainen niet op je data" beloftes is het een risico. - Prompts worden gelogd. Wie heeft toegang tot die logs? - Een datalek bij de model provider betekent dat je bedrijfsgeheimen op straat liggen. Onze aanpak: - Gevoelige data anonimiseren voor het naar het model gaat. Klantnamen worden codes, exacte bedragen worden ranges. - Strategische documenten gaan NIET door AI. Punt. - Operationele taken (samenvattingen, rapporten, analyses van publieke data) wel. - Alles via een eigen proxy die gevoelige termen filtert voor ze naar de API gaan. Het is meer werk maar ik slaap er beter door.

Mijn OpenClaw was traag. Elke taak duurde 15-20 seconden en dat irriteerde me. Na een week optimaliseren zit ik op 3-5 seconden per taak. Dit zijn de 5 dingen die het verschil maakten. 1. Kortere system prompts. Mijn SOUL.md was 1200 woorden. Na het inkorten naar 400 woorden (alleen de kern) ging de responstijd met 30% omlaag. Alles wat taakspecifiek is hoort in skills, niet in de SOUL.md. 2. Het juiste model per taak. Haiku voor simpele taken (categoriseren, korte samenvattingen), Sonnet voor de rest. Haiku is 5x sneller dan Sonnet. 3. Parallelle verwerking. Als je een batch van 50 items verwerkt, stuur ze niet een voor een maar in groepen van 5. De totale tijd daalt met 60%. 4. Caching. Als je dezelfde vraag vaker stelt (bijv. "wat is het BTW-tarief voor categorie X") cache dan het antwoord lokaal. Scheelt onnodige API-calls. 5. Streaming aanzetten. In plaats van te wachten tot het hele antwoord klaar is, krijg je het woord voor woord. De totale tijd is hetzelfde maar het voelt sneller en je kunt eerder beginnen met lezen. Totale verbetering: van 15-20 seconden naar 3-5 seconden gemiddeld. Plus 40% lagere API-kosten door de caching en model-optimalisatie.

Voor wie het gemist heeft: OpenClaw is de afgelopen weken een paar keer in de Belgische en Nederlandse media voorbij gekomen. Even een overzicht. De strekking van de meeste artikelen: OpenClaw wordt genoemd als voorbeeld van hoe open-source AI tooling steeds toegankelijker wordt voor MKB. Het wordt vaak vergeleken met n8n en Make maar dan specifiek gericht op AI agents. Wat opvalt: de toon is overwegend positief maar er is ook kritiek. Sommige artikelen noemen de leercurve als drempel en vragen zich af of het echt voor niet-techneuten geschikt is. Mijn mening: de media aandacht is goed voor adoptie maar het schept ook verwachtingen. Mensen denken dan dat ze in een middag een complete AI workflow hebben draaien. De realiteit is dat je er echt even voor moet gaan zitten. Hoe zijn jullie bij OpenClaw terecht gekomen? Via het nieuws of op een andere manier?

Ik merk dat er steeds meer community projecten rondom OpenClaw ontstaan en dacht: laat ik eens een overzicht maken van wat ik ben tegengekomen. Projecten die ik ken: - Een Nederlandse prompt library (iemand in deze community werkt eraan) - Een Vlaamse stijlgids voor OpenClaw (ook hier gedeeld) - Een VS Code extensie voor skill management - Een monitoring dashboard (gedeeld in een recente post) - Een self-hosted alternative skill marketplace op GitHub Wat ik mis: - Een gedeelde test suite voor Nederlandse taal output - Een benchmark die modellen vergelijkt specifiek op Nederlandse taken - Community templates per sector (horeca, juridisch, medisch, etc.) Als je ergens aan werkt of een idee hebt, drop het hier. Misschien kunnen we krachten bundelen in plaats van allemaal het wiel opnieuw uit te vinden.

De Europese AI Act is in werking getreden en ik merk dat veel mensen niet weten wat het voor hen betekent. Even een samenvatting vanuit mijn perspectief als iemand die dagelijks met OpenClaw werkt. Wat je moet weten: - De AI Act classificeert AI systemen op risico. De meeste OpenClaw toepassingen vallen in de categorie "beperkt risico" of "minimaal risico." - Bij beperkt risico moet je transparant zijn: laat klanten weten dat ze met AI gegenereerde content te maken hebben. - Hoog risico (bv. CV screening, kredietbeoordeling) heeft strengere eisen: menselijk toezicht, documentatie, risicobeoordelingen. - Voor de meeste MKB toepassingen (content, klantenservice, data analyse) verandert er praktisch weinig. Waar je WEL op moet letten: - Als je AI inzet voor beslissingen die mensen raken (aanname, afwijzing, beoordeling) moet je extra stappen nemen - Transparantie is key: vermeld in je communicatie als content AI-gegenereerd is - Documenteer je AI gebruik. Niet ingewikkeld, maar wel doen. Paniek is niet nodig maar bewustzijn wel.

Peter Steinberger heeft deze week een flinke update uitgebracht. Hier de highlights die voor ons als gebruikers het meest relevant zijn. Multi-agent support: je kunt nu meerdere agents tegelijk laten werken aan een taak. Eentje doet research, een ander schrijft, een derde controleert. Dit was een van de meest gevraagde features. Verbeterde memory: OpenClaw onthoudt nu beter wat je eerder hebt gedaan in een sessie. Minder herhaling nodig, betere context over langere gesprekken. Snellere skill-loading: skills laden nu 3x sneller op. Merk je vooral bij grotere setups met 10+ skills. Betere error handling: als een taak faalt krijg je nu een duidelijke foutmelding met suggesties in plaats van een cryptische error. Eindelijk. De multi-agent feature is voor mij de gamechanger. Ik heb het getest met mijn content-workflow en de kwaliteit is merkbaar beter als een aparte agent de output controleert.

Afgelopen donderdag was er een AI meetup in Amsterdam georganiseerd door AI Nederland. Zo 60 mensen, mix van developers, ondernemers en nieuwsgierigen. Hier mijn takeaways. Interessantste presentatie: een logistiek bedrijf dat hun hele warehouse planning met AI agents doet. Van orderverwerking tot route optimalisatie. Ze noemden OpenClaw niet specifiek maar het concept was identiek. Opvallend: veel mensen experimenteren maar weinigen hebben het in productie. De stap van "cool experiment" naar "dit draait dagelijks en levert geld op" is voor de meesten nog een brug te ver. Netwerken was het meest waardevol. Ik heb 3 mensen gesproken die OpenClaw gebruiken en we hebben een Signal groepje aangemaakt om ervaringen te delen. Dat soort persoonlijk contact mis je online. Volgende meetup is in april in Rotterdam. Ik zou zeggen: als je de kans hebt, ga erheen. Die face-to-face gesprekken zijn anders dan een forum post.

Ik heb de laatste OpenClaw community call gevolgd en hier zijn de highlights van wat er op de roadmap staat voor 2026. Bevestigd: - Betere Nederlandse taalsupport (ze hebben feedback gekregen dat NL output soms te Amerikaans aanvoelt - herkenbaar!) - Plugin systeem: skills delen en installeren via een marketplace - Verbeterde error handling met duidelijkere foutmeldingen Mogelijk (geen beloftes): - Visuele workflow editor (GUI voor mensen die geen terminal willen) - Native integraties met populaire tools (nu moet je alles via API doen) - Team features: skills delen binnen een organisatie met rechten beheer Mijn takeaway: de focus ligt op toegankelijkheid. Ze willen OpenClaw uit de "alleen voor developers" hoek halen. Dat is slim want de markt van niet-technische gebruikers is veel groter. Wat zouden jullie het liefst zien in de volgende update?