Lange klussen
Taken die uit tien stappen bestaan houdt hij beter vast dan een editor-assistent, omdat hij zijn eigen plan bijhoudt en terugkijkt op wat er al gedaan is.
Meta bracht op 5 augustus 2026 Muse Code uit, de eerste eigen coding agent van Meta Superintelligence Labs. Hij draait in je terminal, kan meerdere sub-agenten tegelijk laten werken en rekent per token af in plaats van per maand. Dat laatste is het echte nieuws.
Een agent die je vanaf de opdrachtregel aanstuurt, niet een editor waarin je zelf typt.
Muse Code hoort bij dezelfde familie als Claude Code en Codex: je beschrijft wat er moet gebeuren en de agent leest je codebase, maakt een plan, wijzigt bestanden en draait tests. Je kijkt mee en grijpt in. Dat is een andere manier van werken dan een editor waarin de AI meetypt terwijl jij stuurt.
Het onderscheidende punt is dat hij meerdere sub-agenten tegelijk kan laten lopen. Eén die de tests draait, één die documentatie bijwerkt, één die aan de eigenlijke wijziging werkt. Dat klinkt aantrekkelijker dan het in de praktijk vaak is, want de bottleneck verschuift naar jouw vermogen om drie parallelle veranderingen te beoordelen.
Praktisch werkt dat zo: je opent een terminal in de map van je project, start de agent en typt wat er moet gebeuren. Hij inventariseert eerst welke bestanden ertoe doen, laat zien wat hij van plan is, en gaat pas daarna schrijven. Bij elke stap kun je stoppen, bijsturen of terugdraaien. Dat laatste is belangrijker dan het klinkt: een agent die je niet kunt afkappen, is een agent die je niet kunt vertrouwen.
Wat opvalt in het gebruik is hoe expliciet hij is over wat hij niet weet. Waar een editor-assistent bij twijfel iets plausibels invult, stelt Muse Code vaker een vraag terug. Dat kost je aandacht, maar het scheelt de categorie fouten die je pas drie stappen later ontdekt.
Taken die uit tien stappen bestaan houdt hij beter vast dan een editor-assistent, omdat hij zijn eigen plan bijhoudt en terugkijkt op wat er al gedaan is.
Hij leest eerst en schrijft daarna. Bij een project dat al bestaat scheelt dat veel uitleg vooraf.
Meerdere sub-agenten tegelijk is echt sneller, mits de taken elkaar niet in de weg zitten.
De eerste dag is enthousiasme; daarna komt het echte oordeel.
De eerste sessie met een agent voelt bijna altijd als een doorbraak. Je beschrijft iets in twee zinnen en er ontstaat werkende code. Wat je in de week erna merkt, is of dat volhoudt op een codebase die inmiddels jouw gewoontes en jouw compromissen bevat.
Waar Muse Code goed blijft, is bij werk met een duidelijke buitengrens: een koppeling schrijven, een set schermen aanleggen, tests uitbreiden. Waar hij minder wordt naarmate het project groeit, is bij wijzigingen die door de hele codebase heen lopen. Dan wordt de vraag hoeveel van je project hij tegelijk kan overzien, en dat is bij elke agent een harde grens.
Het praktische advies dat daaruit volgt: houd je project overzichtelijk in mappen die elk één ding doen. Dat is los van AI al goede gewoonte, maar het wordt met een agent direct zichtbaar in wat je terugkrijgt.
Niet de beste in alles, wel duidelijk gepositioneerd.
Tegenover Claude Code verliest Muse Code op diepte: bij een taak die veertig stappen ver gaat, houdt Claude Code de draad langer vast en komt hij verder voordat hij vastloopt. Tegenover een editor als Cursor verliest hij op directheid, want in een editor zie je de wijziging ontstaan terwijl je meekijkt en kun je halverwege een zin ingrijpen.
Waar hij wint is de combinatie van zelfstandig doorwerken en afrekenen naar gebruik. Wie een paar keer per week een afgebakende klus heeft, betaalt bij een abonnement voor de dagen dat hij niets doet. Dat is precies het gat waar Muse Code in zit: agentwerk zonder vaste last.
De keuze wordt dus zelden 'welke is beter'. Hij wordt 'hoeveel dagen per maand laat ik een agent echt werken'. Dat is een vraag die je over jezelf kunt beantwoorden zonder één benchmark te lezen.
De opdracht bepaalt het resultaat meer dan het model.
Een bruikbare opdracht noemt drie dingen: wat er moet veranderen, waar in de code dat waarschijnlijk zit, en waaraan je afleest dat het klaar is. Dat laatste wordt het vaakst vergeten. Zonder eindtoets blijft een agent doorpoetsen aan iets dat allang goed was, en bij afrekenen per token betaal je voor dat poetsen.
Verder loont het om de context klein te houden. De verleiding is om de hele map mee te sturen zodat hij 'alles ziet'. In de praktijk levert een selectie van vijf relevante bestanden beter werk op dan tweehonderd bestanden waarin het antwoord ergens verstopt zit, en het scheelt bovendien verbruik.
Tot slot: laat hem zijn eigen werk nakijken voordat jij het doet. Een tweede ronde waarin je vraagt om de wijziging kritisch te lezen, haalt er verrassend veel slordigheden uit. Dat is goedkoper dan dat jij ze vindt.
In een bouwdag is voorspelbaarheid belangrijker dan maximale kracht. We gebruiken agents voor het werk dat af te bakenen is: een koppeling schrijven, een schermenset opzetten, tests aanvullen. De keuzes die het product bepalen maken we zelf, want die zijn niet terug te draaien met een prompt.
Elke keuze kost iets; deze ook.
Een terminal-agent haalt het bouwen weg uit het scherm waarin je het resultaat ziet. Dat klinkt triviaal en het is het niet: als je aan een interface werkt, wil je bij elke wijziging kijken. Een agent die zelfstandig vijf bestanden aanpast en dan meldt dat hij klaar is, dwingt je om achteraf te controleren wat er visueel gebeurde. Voor ontwerpwerk is dat een slechtere lus dan een editor of een visuele bouwer.
Daarnaast raak je het gevoel voor je eigen codebase sneller kwijt. Wie zelf typt, onthoudt waar dingen staan. Wie beschrijft en beoordeelt, onthoudt vooral wat hij gevraagd heeft. Dat is geen ramp zolang het project klein blijft, maar het maakt de dag waarop je een lastige fout moet zoeken zwaarder.
Wat je ervoor terugkrijgt is dat je aan meer dingen tegelijk kunt denken. Of die ruil goed uitpakt, hangt af van of je project vooral logica is of vooral interface.
Dat hangt af van wat je afrekent. Voor diepe, meerstaps engineering ligt Claude Code voor veel mensen nog voor. Muse Code wordt interessant als je veel korte, afgebakende taken hebt en niet elke maand voor een abonnement wilt betalen dat je maar half gebruikt.
Je komt een eind, maar je loopt vast op het moment dat er iets niet werkt en de agent zelf niet ziet waarom. Dan moet iemand de code kunnen lezen.
Dat hangt volledig af van hoeveel je hem laat doen. Per token afrekenen betekent dat een lange, rommelige sessie duurder is dan een korte, scherpe opdracht. Reken er in het begin op dat je meer verbruikt dan je denkt, omdat je nog leert hoe je opdrachten formuleert.
Ja, en dat is geen formaliteit. Een agent die zelfstandig bestanden wijzigt, kan iets kapotmaken dat gisteren werkte. Zonder de mogelijkheid om per wijziging terug te gaan, zit je met een codebase waarvan je niet meer weet welke staat goed was.
Beter dan met een codebase die door drie mensen in vijf jaar is gegroeid, ironisch genoeg. AI-code is vaak consistent van stijl en dat maakt hem makkelijker te lezen. Het probleem is eerder dat er weinig tests in zitten, waardoor de agent niet kan controleren of hij iets sloopt.
Hij leest gewoon bestanden, dus in principe wel. Waar het minder goed gaat, is bij projecten met een zware buildstap of een omgeving die hij niet lokaal kan draaien. Kan hij niet uitvoeren wat hij schrijft, dan valt de belangrijkste terugkoppeling weg.
In een bouwdag ontsluiten we één systeem met leesrechten en bouwen we een assistent die er vragen over beantwoordt. Dan weet je of het idee hout snijdt.
Een korte intake volgt na je inschrijving. Daarna stemmen we scope en datum af.
We nemen contact op om de intake in te plannen.
We gebruiken cookies om je ervaring te verbeteren en het gebruik van de site te meten.