WordPress pagina

Doel van het voorbeeld

In dit voorbeeld tonen we hoe een promptreeks een WordPress-webpagina kan creëren. Via een API-aanroep wordt de door het AI-model gegenereerde tekst direct omgezet in een webpagina.

Gebruikte Tool-stappen

Tool stap review HTML
HTML kan worden bekeken en aangepast in een online HTML editor.

API invoer
De JSON structuur wordt gebruikt in een API-call om gegevens toe te voegen.

Doel van de prompt-reeks

Het doel van de promptreeks is om op basis van een plantnaam die door de gebruiker wordt ingevoerd een webpagina te genereren en online te plaatsen. Door middel van een promtp-template die geruik maakt van een functie wordt op gestructureerde wijze de betreffende plant beschreven door het AI-model. Deze informatie wordt vervolgens door het model omgezet naar HTML. Middels de toolstap "REVIEW_HTML" kan de gebruiker aanpassingen maken in de gegenereerde tekst. Te slotten wordt middels de Tool-stap "INSERT_API_RECORD" de HTML naar WordPress gestuurd.

In de onderstaande afbeeldingen wordt getoond hoe de promptreeks eruit ziet op het "GEBRUIKER"-tabblad van het "Promptreeks"-scherm. Op dit tabblad worden alleen de stappen getoond waarbij een actie van de gebruiker noodzakelijk is.

De gebruiker voert een plantnaam in.

plant gebruiker invoer plantnaam

Op basis van deze plantnaam wordt een HTML-pagina gegenereerd. In de "HTML review" pagina kan de gebruiker de tekst en opmaak nog aanpassen.

plant gebruiker HTML review

Als in de "HTML review" stap op de "volgende" knop geklikt wordt, wordt  van de HTML middels de WordPress API een webpagina gemaakt.
De API geeft bij het succesvol aanmaken van de pagina onderstaande informatie terug.

plant gebruiker API response

In onderstaande afbeelding zien we de webpagina zoals deze door middel van deze prompt-reeks gegenereerd is.

planten webpagina resultaat

dd
d
 
 
 
 
 

djdj
In de onderstaande afbeelding wordt getoond hoe de promptreeks eruitziet op het "BEHEERDER"-tabblad van het "Promptreeks"-scherm.

planten promtpreeks stappen

Door hieronder op de genummerde stapnamen te klikken kunnen we de verschillende stappen op deze pagina openen en sluiten.

In de eerste stap maken we gebruik van de functie "MAAK_PLANTEN_RECORD" om op basis van de input door het AI-model een vaste set gegevens weer te geven.  Het enige wat we hier hoeven te doen is het intypen van een plantnaam.

planten beheerder planteninfo
In de tweede stap vragen we het AI model om op basis van de gestructureerde plantgegevens uit de eerste stap de HTML voor een webpagina te genereren. In de prompt-template is kort beschreven hoe we de HTML gegevens  in de webpagina gepresenteerd willen zien.

planten beheerder info naar HTML
In de derde stap word de gegenereerde HTML voor de webpagina in een online HTML editor getoond en kunnen we hier desgewenst nog aanpassingen aan de HTML doen.

planten beheerder HTML review

In de vierde stap vragen het AI-model om middels een functie de HTML voor de webpagina klaar te zetten in een JSON stuctuur zodat we deze daarna eenvoudig in de vijfde en laatste stap middels de WordPres API aan de een website toe kunnen voegen.

planten beheerder maak JSON voor API

Hieronder zien we de JSON stuctuur van het antwoord dat het AI-model gegenereerd heeft.

planten beheerder JSON voor API anwoord

In de vijfde en laaste stap wordt de WordPress API aangeroepen om een nieuw bericht te plaatsen op de website.  Hieronder zien we de reactie zoals deze door de WordPress API wordt gegeven als het plaatsen van het bericht geslaagd is.

planten beheerder API succes response
In onderstaande afbeelding zien we de uiteindelijke webpagina die door middel van deze promptreeks is aangemaakt.

planten resultaat webpagina
In de AI-Tools applicatie toont het "ONTWIKKELAAR"-tabblad de informatie die via de API naar het AI-model wordt verzonden.

Laatste nieuws

Vermenselijken we onze AI-agents terecht?

We geven onze AI-agents namen, karakters en zelfs gezichten. Helpt dat echt, of is het vooral makkelijk voor ons eigen brein? Wat onderzoekers en bouwers zeggen over het vermenselijken van agent-teams.

Lees meer

Verdient deze taak een eigen AI-agent?

Bij het bouwen van een team van AI-agents is de verleiding groot om van elke taak een nieuwe agent te maken. Maar verdient die taak dat wel? Een beslis-kader met vier vormen, van een simpel script tot een volwaardige agent.

Lees meer

Wat is er overgebleven van prompt-engineering in 2026?

We hebben drie jaar prompt-tips zien komen en gaan. Wat werkt nu nog, en wat is achterhaalde folklore? Een eerlijke balans, met de drie populairste tricks die niet meer werken en vier technieken die wel blijven.

Lees meer

Proloog: Hoe AiPromptPower aan een Ai-team begon

Hoe AiPromptPower in achttien dagen van één naar zes Ai-medewerkers groeide, en waarom Reint Endendijk koos voor de vlucht naar voren in plaats van minder Ai.

Lees meer