Als je een fulltime baan combineert met side projects, ken je deze worsteling maar al te goed. Mijn GitHub-grafiek van 2025 vertelt eigenlijk het verhaal van twee compleet verschillende developers.
De eerste helft van het jaar? Een spookstad van lege vakjes. De tweede helft? Meer dan 4.000 commits.
Het verschil was niet dat ik ineens meer tijd had. Het verschil was dat ik eindelijk stopte met vechten tegen de eindeloze grind en AI begon te gebruiken om mijn bouwtempo radicaal op te schroeven.
Door de "MVP-barrière" breken
Jaren geleden probeerde ik een browser-MMORPG te bouwen. Maar nog voordat ik bij de kern van de gameplay was, was ik al opgebrand door de enorme hoeveelheid boilerplate. Dat is precies de "MVP-val": de setup maakt je motivatie kapot.
Met moderne AI-codingtools is een groot deel van die frictie verdwenen. Ik besefte dat ik de afstand tussen een idee en een gedeployd prototype nu in dagen kon overbruggen in plaats van maanden.
Dat momentum gaf me het vertrouwen om:
- Een robuuste backend te ontwerpen met Node.js en MongoDB.
- Mijn eigen VDS- en Nginx-server vanaf nul op te zetten.
- En echt een production-ready product te shippen.
Het project: AI-companions van de volgende generatie
Met die nieuwe snelheid bouwde ik een platform rond AI-chatbots die echt levend aanvoelen.
Ik had geen interesse in nog een generieke assistant-wrapper. Ik wilde gesprekspartners met diepgang, of ze nu vriendelijk, romantisch of ondersteunend waren. Om die menselijke vonk te krijgen, heb ik functies gebouwd die veel verder gaan dan simpele tekstgeneratie:
- Langetermijngeheugen: De agents onthouden context en details van weken geleden, waardoor de relatie doorlopend aanvoelt.
- Beeld: De bots kunnen foto’s sturen om de context rijker te maken.
- Ingebouwde gameplay: Ik stopte niet bij chat. Ik bouwde 4 verschillende minigames waarin gebruikers met hun AI-companions kunnen spelen.
- Echte identiteit: Elke bot heeft een uitgewerkte achtergrond en duidelijke persoonlijkheidskenmerken, waardoor hij als een unieke entiteit voelt.
Waarom ik voor DeepSeek koos
Het hart van deze stack is de LLM. Na meerdere modellen te hebben vergeleken, koos ik DeepSeek als intelligentie-engine.
Voor mijn specifieke use case, vooral roleplay, emotionele nuance en menselijk aanvoelende reacties, presteerde DeepSeek duidelijk beter dan de concurrentie. (Ik werk momenteel aan een uitgebreide technische benchmark waarin ik het vergelijk met OpenAI en Gemini, dus daar komt nog meer over.)
Vooruitkijken
2025 draaide om leren hoe ik snel kon bouwen. 2026 draait om dat proces verfijnen en de kwaliteit nog verder omhoog brengen.
Je kunt het platform hier proberen: rizae.com
Welke AI-tool kun jij op dit moment echt niet missen? Laat het hieronder weten. 👇