Waarin verschilt dit van normale bugrapportage?

Normale bugrapportage levert een ticket voor een mens. AI artifact review levert agent-ready context (selector, doel en constraints) zodat de AI het probleem direct kan fixen.

Met welke AI-tools werkt het?

Met elke tool die een live preview serveert. De embed draait op output van Claude Code, Cursor, Lovable, v0, Bolt en Replit Agent, en de rapporten exporteren terug naar diezelfde coding agents.

Kan wie reviewt feedback inspreken?

Ja. In plaats van te typen kan wie reviewt een voice note opnemen; Patchrooms transcribeert die automatisch naar schone, agent-ready tekst die aan hetzelfde element hangt.

Heeft wie reviewt een account nodig?

Nee. Wie reviewt heeft alleen de preview-link nodig. De reacties komen automatisch binnen in je Patchrooms-dashboard.

agent-ready feedback

AI artifact review voor apps die je met AI bouwt

Een AI-agent zet een werkend artefact in minuten neer, dus bouwen is niet meer de bottleneck: reviewen wat de AI maakte en er precieze feedback op teruggeven is dat wel. AI artifact review is die loop: genereren, ter plekke reviewen en fixen, met elke reactie verankerd aan het element.

Inloggen

Wat is AI artifact review?

AI artifact review is het reviewen van een door AI gegenereerd artefact (een preview, pagina of app) ter plekke, en die gestructureerde feedback teruggeven aan de agent die het bouwde. Het is de loop: genereren, reviewen, fixen, en weer opnieuw.

Het verschilt van normale bugrapportage. Normale bugrapportage levert een ticket voor een mens; AI artifact review levert agent-ready context (de selector, het doel en de constraints) waar de AI direct op kan handelen, zodat de volgende generatie precies het juiste element raakt.

Waarom scatter-feedback een iteratie kost

Als een agent als Lovable, Bolt of Claude Code een preview oplevert, verspreidt de feedback zich over Slack-threads, Notion-docs en losse screenshots. Niets ervan hangt aan het artefact, dus de volgende prompt draagt geen echte context.

De agent moet dan raden wat je bedoelde, regenereert vaak het verkeerde en verbrandt een iteratie. Hoe sneller de AI bouwt, hoe duurder dat review-gat wordt. Feedback verankerd aan het element haalt het gokwerk eruit.

De loop: genereren, reviewen, fixen

Patchrooms zit in je preview met data-mode="artifact-review" en draagt de tool, het doel en de constraints van het artefact naast elke reactie. De loop ziet er zo uit:

De AI genereert het artefact: je builder levert een live preview of gedeployde pagina.
Wie reviewt annoteert ter plekke: iedereen met de link klikt op een element en reageert, met tekst of een voice note die vanzelf getranscribeerd wordt. De selector, een screenshot en de paginacontext worden automatisch vastgelegd, zonder context switch naar Slack of een tracker.
Triage in één room: elke reactie landt in één dashboard met een status.
De agent leest gestructureerde feedback: elk rapport exporteert als Markdown met de selector, het doel en de constraints.

Alles in één room, met een status per rapport

Een room is één rapport: één stuk feedback en de bijbehorende thread. Elke reactie krijgt een status (nieuw, getriaged, in progress, gesloten), zodat het team ziet wat opgelost is en wat nog openstaat in plaats van de chatgeschiedenis te herlezen.

Het is het checkpoint vóór de code review begint: iemand die kijkt naar wat de agent echt gerenderd heeft, niet naar de diff. Meer in AI artifact review (EN) en in workflows.

Exporteer het rapport voor elke agent

Elk rapport exporteert als schone Markdown met de selector, een verwijzing naar de screenshot, het doel en de constraints. Je plakt het in je agent, of je laat agents de rapporten direct lezen via de MCP server (list_reports / get_report), vandaag beschikbaar. Status schrijven (set_status) werkt vandaag; uitgebreide MCP-tools zijn gepland. De tekst die de agent leest staat in het Engels (dat is wat het model consumeert):

## Report: Onboarding flow review
**Tool:** lovable   **Goal:** reduce signup friction
**Constraint:** keep the flow single-column

- **Element:** `button.onboarding-continue`
- **Comment:** Should stay disabled until the form is valid.
- **Screenshot:** blob/scr_9f2a.png
- **URL:** https://preview.lovable.app/onboarding

Veelgestelde vragen

Wat is AI artifact review?: Het reviewen van een door AI gegenereerd artefact (een preview, pagina of app) ter plekke, en die precieze, gestructureerde feedback teruggeven aan de agent die het bouwde.
Waarin verschilt dit van normale bugrapportage?: Normale bugrapportage levert een ticket voor een mens. AI artifact review levert agent-ready context (selector, doel en constraints) zodat de AI het probleem direct kan fixen.
Met welke AI-tools werkt het?: Met elke tool die een live preview serveert. De embed draait op output van Claude Code, Cursor, Lovable, v0, Bolt en Replit Agent, en de rapporten exporteren terug naar diezelfde coding agents.
Kan wie reviewt feedback inspreken?: Ja. In plaats van te typen kan wie reviewt een voice note opnemen; Patchrooms transcribeert die automatisch naar schone, agent-ready tekst die aan hetzelfde element hangt.
Heeft wie reviewt een account nodig?: Nee. Wie reviewt heeft alleen de preview-link nodig. De reacties komen automatisch binnen in je Patchrooms-dashboard.