An AI agent is an AI that does more than answer questions. It reads files, follows steps and hands you a result. You can build one by writing plain text in folders, the way you would explain a job to a new colleague.
Een AI-agent is een AI die meer doet dan vragen beantwoorden. Hij leest bestanden, volgt stappen en geeft je een resultaat. Je kunt er een bouwen door gewone tekst in mappen te schrijven, zoals je een taak aan een nieuwe collega zou uitleggen.
The method is called ICM, short for Interpretable Context Methodology (a long name for a simple idea). Everything lives in folders on your own computer, so you can take it with you when you change tools. This page goes from the basic idea to a working example, in small blocks. You can start at any block.
De methode heet ICM, kort voor Interpretable Context Methodology (een lange naam voor een eenvoudig idee). Alles staat in mappen op je eigen computer, dus je neemt het mee als je van tool wisselt. Deze pagina gaat van het basisidee naar een werkend voorbeeld, in kleine blokjes. Je mag bij elk blokje beginnen.
What is in the starter kitWat zit er in het starterspakket
What an agent is, in plain wordsWat een agent is, in gewone woorden
Everyone says “agent” and everyone means something different. Here are five things people call an agent:
Iedereen zegt “agent” en iedereen bedoelt iets anders. Dit zijn vijf dingen die mensen een agent noemen:
On this page, an agent is the last one: an AI that works inside your folders. It does more than answer. It reads files, takes several steps and reports back. A chat answers a question. An agent works through a task.
Op deze pagina is een agent de laatste: een AI die in je mappen werkt. Hij doet meer dan antwoorden. Hij leest bestanden, zet meerdere stappen en rapporteert terug. Een chat beantwoordt een vraag. Een agent werkt een taak af.
Two ways to use AITwee manieren om AI te gebruikenYou ask, it answers, you carry on yourself. At every step you are the motor.
Jij vraagt, het antwoordt, jij gaat zelf verder. Bij elke stap ben jij de motor.
You give the goal. The agent takes the steps in between. You check the result.
Jij geeft het doel. De agent zet de tussenstappen. Jij controleert het resultaat.
From helper to agent, in four stepsVan helper naar agent, in vier stappen
You do the task your way
Jij voert de taak uit, op jouw manier
You always have preferences, even if you never wrote them down. They decide how the task gets done.
Je hebt altijd voorkeuren, ook als je ze nooit hebt opgeschreven. Zij bepalen hoe de taak gebeurt.
An extra colleague joins
Een extra collega komt erbij
Imagine a helper who stands between you and the task. You hand the task to the helper. But the helper knows nothing yet about how you work.
Stel je een helper voor die tussen jou en de taak staat. Jij geeft de taak aan de helper. Maar de helper weet nog niets over hoe jij werkt.
What does the helper know? Nothing yet about how you work.
Wat weet de helper al? Nog niets over hoe jij werkt.
You train the helper
Jij leidt de helper op
The more you give, the better the result. It works like this with every new colleague.
Hoe meer je meegeeft, hoe beter het resultaat. Zo werkt het bij elke nieuwe collega.
The helper becomes an AI model
De helper wordt een AI-model
Now swap the colleague for an AI model such as Claude, ChatGPT or Gemini. That is an agent: an AI model that carries out tasks. Only one thing changed: who you give your preferences to.
Vervang nu de collega door een AI-model zoals Claude, ChatGPT of Gemini. Dat is een agent: een AI-model dat taken uitvoert. Er verandert maar één ding: aan wie je je voorkeuren meegeeft.
There are many ways to hand over your preferences and to steer an agent. This page shows the simplest one: plain text in folders.
Er zijn veel manieren om je voorkeuren door te geven en een agent aan te sturen. Deze pagina toont de eenvoudigste: gewone tekst in mappen.
From one long chat to a workspaceVan één lang gesprek naar een werkomgeving
Everything is mixed together. The AI has to guess what still counts.
Alles zit door elkaar. De AI moet raden wat nog geldt.
Every step has its own place. The AI reads only what it needs.
Iedere stap heeft een eigen plek. De AI leest enkel wat nodig is.
If you can explain a task to a colleague in an email, you can write most of what an agent needs.
Als je een taak aan een collega kunt uitleggen in een e-mail, kun je het grootste deel schrijven van wat een agent nodig heeft.
Why plain folders, and why nowWaarom gewone mappen, en waarom nu
Tools change faster than habits. What you set up in one AI is often stuck in that AI. Instructions that live as files in a folder travel with you, and so does your data. Here are three reasons:
Tools veranderen sneller dan gewoontes. Wat je in één AI opzet, blijft vaak in die AI hangen. Instructies die als bestanden in een map staan, reizen met je mee, en je data ook. Dit zijn drie redenen:
1. You get stuck with one tool
1. Je zit vast aan één tool
The more you work with one AI, the more it knows about you. If you switch to another AI, all of that stays behind.
Hoe meer je met één AI werkt, hoe meer ze over jou weet. Als je overstapt naar een andere AI, blijft dat allemaal achter.
2. Time
2. Tijd
AI can help you do more, go wider and go deeper in less time. It does not choose for you. It speeds up what you already do.
AI kan je helpen om meer te doen, breder te kijken en dieper te gaan in minder tijd. Ze kiest niet voor jou. Ze versnelt wat je al doet.
3. Everyone should be able to do it
3. Iedereen moet het kunnen
Building an agent used to need code. Now you write what you want in everyday language.
Een agent bouwen vroeg vroeger code. Nu schrijf je wat je wil in gewone taal.
Your context lives in your own folders, not in one AI. To switch, you open the same folder in another tool. Not every tool opens the top file by itself: then you say “read CLAUDE.md first”. We have not tested every tool.
Je context staat in je eigen mappen, niet in één AI. Om te wisselen open je dezelfde map in een andere tool. Niet elke tool opent het bovenste bestand vanzelf: dan zeg je “lees eerst CLAUDE.md”. We testten niet elke tool.
You write the context once. After that, one sentence is enough, and the checks are written in the file. In our experience this saves time. We have not measured it.
Je schrijft de context één keer. Daarna volstaat één zin, en de controles staan in het bestand. In onze ervaring scheelt dat tijd. We hebben het niet gemeten.
Everything is plain text. You can read it, change it and explain it to someone else, without a technical background.
Alles is gewone tekst. Je kunt het lezen, aanpassen en aan iemand anders uitleggen, zonder technische achtergrond.
ICM from the inside outICM van binnen naar buiten
ICM is a set of folders with plain text files that an AI can read and follow. That is all. We build it up in five small steps, starting with the simplest part.
ICM is een reeks mappen met gewone tekstbestanden die een AI kan lezen en volgen. Meer is het niet. We bouwen het op in vijf kleine stappen, te beginnen bij het eenvoudigste deel.
Start with plain folders
Begin met gewone mappen
You already sort your work in folders. An AI can follow that order too. A folder says: these things belong together.
Je sorteert je werk al in mappen. Een AI kan die orde ook volgen. Een map zegt: deze dingen horen bij elkaar.
University/├── First year/├── Presentations/└── Sustainable design/
Unief/├── Eerste bachelor/├── Presentaties/└── Duurzaam ontwerp/Nothing special yet. The names tell you what is inside.
Nog niets bijzonders. De namen zeggen wat erin zit.
Put plain text in the folders
Zet gewone tekst in de mappen
Next to your files you add short text files that end in .md (Markdown). You can open them in any text editor. There is no layout, only words.
Naast je bestanden zet je korte tekstbestanden die eindigen op .md (Markdown). Je opent ze in elke teksteditor. Er is geen opmaak, alleen woorden.
An AI reads text in small pieces called tokens. In paid tools you pay for them. Plain text means fewer of them.
Een AI leest tekst in kleine stukjes die tokens heten. In betalende tools betaal je ervoor. Gewone tekst betekent er minder.
Give the AI a first file: CLAUDE.md
Geef de AI een eerste bestand: CLAUDE.md
This is the first file the AI reads. It says where everything is and where to go for each request.
Dit is het eerste bestand dat de AI leest. Het zegt waar alles staat en waar je heen moet voor elke vraag.
| If I ask for ... | Go to |
|---|---|
| an interview to be processed | Interviews/ |
| something in my style | Presentations/ |
| blind spots in my research | Sustainable design/ |
| Als ik vraag om ... | Ga naar |
|---|---|
| een interview te verwerken | Interviews/ |
| iets in mijn huisstijl | Presentaties/ |
| blinde vlekken in mijn onderzoek | Duurzaam ontwerp/ |
Some tools open this file by themselves, for example Claude Code. In other tools you say: “Read CLAUDE.md first.” Some tools use the name AGENTS.md instead.
Sommige tools openen dit bestand vanzelf, bijvoorbeeld Claude Code. In andere tools zeg je: “Lees eerst CLAUDE.md.” Sommige tools gebruiken de naam AGENTS.md.
Put a signpost where the AI has to choose
Zet een wegwijzer waar de AI moet kiezen
The AI follows the signposts until it stands in the right folder. The deeper it goes, the more concrete it gets. You do not need a file in every folder, only where there is a choice to make.
De AI volgt de wegwijzers tot hij in de juiste map staat. Hoe dieper, hoe concreter. Je hebt niet in elke map een bestand nodig, enkel waar er iets te kiezen valt.
Example: “process this interview” leads from the top file, through the signposts, to the Interviews folder.
Voorbeeld: “verwerk dit interview” leidt van het bovenste bestand, via de wegwijzers, naar de map Interviews.
The task folder says what to do
De taakmap zegt wat je moet doen
In the folder where the work happens, one file gives the AI its job. The AI reads this file and the files of this task, and nothing else.
In de map waar het werk gebeurt, geeft één bestand de AI zijn opdracht. De AI leest dit bestand en de bestanden van deze taak, en niets anders.
Your role
A careful assistant who organises interviews. You do not interpret.
Steps
1. Save the transcript unchanged. 2. Read it. 3. Make a one-pager. 4. Say what I must check.
Shape of the result
Always the same one-pager.
Rules
Quotes must be word for word. No conclusions of your own.
Jouw rol
Een nauwkeurige assistent die interviews ordent. Je interpreteert niet.
Stappen
1. Bewaar het transcript ongewijzigd. 2. Lees het. 3. Maak een one-pager. 4. Meld wat ik moet nakijken.
Vorm van het resultaat
Altijd dezelfde one-pager.
Regels
Citaten moeten letterlijk kloppen. Geen eigen conclusies.
The file says what to check. The checking itself stays your job.
Het bestand zegt wat je nakijkt. Het nakijken zelf blijft jouw werk.
The AI asks itself three questionsDe AI stelt zich drie vragen
Put it all together and the AI asks itself three questions at every task. Each question has its answer in a different layer.
Zet alles samen en de AI stelt zich bij elke taak drie vragen. Iedere vraag heeft haar antwoord in een andere laag.
Always read first. It says where everything is and which rules always apply.
Altijd eerst gelezen. Het zegt waar alles staat en welke regels altijd gelden.
They point to the right folder for each kind of request.
Ze wijzen de juiste map aan voor elke soort vraag.
The job for this task: the role, the steps, the shape of the result and the rules. The same file says what a person checks.
De opdracht voor deze taak: de rol, de stappen, de vorm van het resultaat en de regels. Hetzelfde bestand zegt wat een mens nakijkt.
Only the material this task needs: rules that stay the same, and the files of this run.
Alleen het materiaal dat deze taak nodig heeft: regels die gelijk blijven en de bestanden van deze run.
The original paper counts five layers. It splits our layer 3 in two: rules that stay the same, and files that change with every run. We put them together to keep it simple.
De oorspronkelijke paper telt vijf lagen. Ze splitst onze laag 3 in twee: regels die gelijk blijven en bestanden die bij elke run veranderen. Wij voegen ze samen om het eenvoudig te houden.
A folder is a processEen map is een proces
Number your folders and the order becomes the way of working. Example: the Presentations folder.
Nummer je mappen en de volgorde wordt de werkwijze. Voorbeeld: de map Presentaties.
Zoom out: one structure for all your workUitzoomen: één structuur voor al je werk
Everything fits in one structure, so you set it up once. The three marked folders are the three use cases further down.
Alles past in één structuur, dus je zet ze één keer op. De drie gemarkeerde mappen zijn de drie use cases verderop.
University/├── CLAUDE.md├── First year/│ └── Semester 1/│ └── Product analysis/│ └── Interviews/ use case 1├── Presentations/ use case 2│ ├── 1 Inspiration/│ ├── 2 Instructions/│ └── 3 Concept/└── Sustainable design/ use case 3 ├── Context/ ├── Instructions/ └── Output/
Unief/├── CLAUDE.md├── Eerste bachelor/│ └── Semester 1/│ └── Productenanalyse/│ └── Interviews/ use case 1├── Presentaties/ use case 2│ ├── 1 Inspiratie/│ ├── 2 Instructies/│ └── 3 Concept/└── Duurzaam ontwerp/ use case 3 ├── Context/ ├── Instructies/ └── Output/
You stay in chargeJij blijft aan het stuur
Your sources stay untouched: the AI reads them and never changes them. That is a rule written in the example. Whether the AI keeps to it, you check yourself.
Je bronnen blijven onaangeroerd: de AI leest ze en verandert ze nooit. Dat staat als regel in het voorbeeld. Of de AI zich eraan houdt, controleer je zelf.
What ICM is notWat ICM niet is
ICM is a way of working. It is not magic. Here is what it does not do, so you do not expect too much.
ICM is een manier van werken. Het is geen toverkunst. Dit is wat het niet doet, zodat je er niet te veel van verwacht.
It does not prevent mistakes
Het voorkomt geen fouten
ICM makes mistakes easier to find, because every step leaves a file you can read. It does not make them impossible. Never say that ICM stops an AI from making things up.
ICM maakt fouten makkelijker vindbaar, omdat elke stap een leesbaar bestand achterlaat. Het maakt ze niet onmogelijk. Zeg nooit dat ICM een AI ervan weerhoudt dingen te verzinnen.
A file is not automatically correct
Een bestand is niet vanzelf juist
You can read the workflow and the files in between. That is what “interpretable” means here. It does not explain why the AI chose each word, and a clear instruction can still be followed badly.
Je kunt de werkwijze en de tussenbestanden lezen. Dat betekent “interpretable” hier. Het verklaart niet waarom de AI elk woord koos, en een duidelijke instructie kan nog steeds slecht gevolgd worden.
The same folder can give a different result
Dezelfde map kan een ander resultaat geven
An AI does not answer exactly the same way twice. That is why a person checks the results.
Een AI antwoordt nooit twee keer exact hetzelfde. Daarom kijkt een mens de resultaten na.
Nobody has tested it properly yet
Niemand testte het al grondig
The source is a preprint by the method’s own authors. It reports informal experience from an invite-only group of 52 people. The paper itself says that nobody has compared ICM with ordinary prompting in a controlled test, and that all its testing used one family of AI models.
De bron is een preprint van de makers van de methode zelf. Ze rapporteert informele ervaringen van een groep van 52 mensen op uitnodiging. De paper zegt zelf dat niemand ICM in een gecontroleerde test met gewoon prompten vergeleek, en dat alle tests één familie van AI-modellen gebruikten.
It does not fit every kind of work
Het past niet bij elk soort werk
It suits work in steps, where a person checks the results. The repository says it fits poorly with real-time teamwork between many agents, many users at once, and complex automatic branching.
Het past bij werk in stappen, waar een mens de resultaten nakijkt. De repository zegt dat het slecht past bij realtime samenwerking tussen veel agents, veel gebruikers tegelijk en complexe automatische vertakkingen.
Folders travel, tools still differ
Mappen reizen mee, tools verschillen nog
Your folder moves to another tool. How that tool picks up the files still differs. And files in a synced folder or an AI tool are only as private as that tool’s settings.
Je map verhuist mee naar een andere tool. Hoe die tool de bestanden oppikt, verschilt nog. En bestanden in een gesynchroniseerde map of een AI-tool zijn zo privé als de instellingen van die tool.
Three use casesDrie use cases
Pick one. Each shows the folders, the sentence you say, what happens, what you get and what you still check yourself. They go from a simple text job to a wider look at your whole project. All three live in the test folder you can download below.
Kies er één. Elk toont de mappen, de zin die je zegt, wat er gebeurt, wat je krijgt en wat je nog zelf nakijkt. Ze gaan van een eenvoudige tekstklus naar een bredere blik op je hele project. Alle drie zitten in de testmap die je hieronder kunt downloaden.
Process an interviewEen interview verwerken
Every interview is the same job, and every time you start from zero. Writing it out and writing it up takes a lot of time. This example makes the process smoother, without changing what was said.
Elk interview is hetzelfde werk, en telkens begin je van nul. Uitschrijven en uitwerken kost veel tijd. Dit voorbeeld laat het proces vlotter lopen, zonder te veranderen wat er gezegd werd.
University/├── CLAUDE.md # layer 0: where am I?└── First year/Semester 1/Product analysis/ ├── CONTEXT.md # layer 1: signpost └── Interviews/ ├── CONTEXT.md # layer 2: role, steps, rules ├── Transcripts/ # layer 3: the transcript goes here └── Summaries/ # layer 3: the one-pager comes here
Unief/├── CLAUDE.md # laag 0: waar ben ik?└── Eerste bachelor/Semester 1/Productenanalyse/ ├── CONTEXT.md # laag 1: wegwijzer └── Interviews/ ├── CONTEXT.md # laag 2: rol, stappen, regels ├── Transcripts/ # laag 3: hier komt het transcript └── Samenvattingen/ # laag 3: hier komt de one-pagerRead CLAUDE.md first. Process this interview for product analysis.Lees eerst CLAUDE.md. Verwerk dit interview voor productenanalyse.Put the transcript in Transcripts/ first (the test folder has one). The grey part is only needed if your tool does not open CLAUDE.md by itself.
Zet eerst het transcript in Transcripts/ (de testmap heeft er al een). Het grijze deel is enkel nodig als je tool CLAUDE.md niet vanzelf opent.
Less time, nothing to repeat, fewer words for the AI to read.“Verwerk dit interview voor productenanalyse.”
Minder tijd, niets herhalen, minder woorden voor de AI om te lezen.
- It reads CLAUDE.md and sees that interviews go to the Interviews folder.
- It reads the CONTEXT.md there: its role, its steps and its rules.
- It saves the transcript unchanged in Transcripts/.
- It writes the one-pager in Summaries/ and tells you what to check.
- Het leest CLAUDE.md en ziet dat interviews naar de map Interviews gaan.
- Het leest daar de CONTEXT.md: zijn rol, zijn stappen en zijn regels.
- Het bewaart het transcript ongewijzigd in Transcripts/.
- Het schrijft de one-pager in Samenvattingen/ en zegt wat je moet nakijken.
Who and context
A student who uses the lunchbox almost every day, except on Friday. Interview on campus, in the canteen.
3 key points
1. The lid does not always close properly.It does not always click shut properly.
2. As a fix, the participant uses plastic again.Now I put it in a plastic bag.
3. The rubber rim is hard to get clean.Dirt stays in that rubber rim.
Next steps
1. Check with other participants whether the lid leaks more often. 2. Test whether an audible click raises trust. 3. Look at the rubber rim: removable or shaped differently?
Wie en context
Student die de lunchbox bijna elke dag gebruikt, behalve op vrijdag. Interview op de campus, in de refter.
3 kernpunten
1. Het deksel sluit niet altijd goed.Dat klikt niet altijd goed dicht.
2. Als oplossing gebruikt de deelnemer opnieuw plastic.Nu steek ik hem in een plastic zakje.
3. De rubberen rand is moeilijk proper te krijgen.In die rubberen rand blijft vuil zitten.
Vervolgstappen
1. Nagaan bij andere deelnemers of het deksel vaker lekt. 2. Testen of een hoorbare klik het vertrouwen verhoogt. 3. De rubberen rand bekijken: afneembaar of anders vormgegeven?
- Check every quote against the transcript, and the transcript against the recording where it matters. Speech-to-text gets names and jargon wrong.
- Read the interviews yourself, one by one. Let the AI do the sorting, not the reading.
- Ask for consent before you record, and make it anonymous before you share.
- Controleer elk citaat tegen het transcript, en het transcript tegen de opname waar het ertoe doet. Spraak-naar-tekst maakt fouten met namen en vakjargon.
- Lees de interviews zelf, één voor één. Laat de AI het ordenen doen, niet het lezen.
- Vraag toestemming voor je opneemt en maak het anoniem voor je deelt.
Prepare a presentation in your own styleEen presentatie voorbereiden in je eigen stijl
Making a presentation is repeating work as soon as your style is fixed. You search information, copy it, paste it, and the style and the build start from zero every time. Here you write your rules once, and the AI applies them.
Een presentatie maken is herhaalwerk zodra je stijl vastligt. Je zoekt info, kopieert, plakt, en de stijl en de opbouw beginnen telkens van nul. Hier schrijf je je regels één keer op, en de AI past ze toe.
University/Presentations/├── CONTEXT.md # layer 2: two tasks, learn a style and make a presentation├── 1 Inspiration/ # examples of the style you like: slides, PDF, photos├── 2 Instructions/│ └── my-style.md # the design brief: colours, fonts, build of a slide└── 3 Concept/ # the new presentation comes here
Unief/Presentaties/├── CONTEXT.md # laag 2: twee taken, een stijl leren en een presentatie maken├── 1 Inspiratie/ # voorbeelden van de stijl die je wil: slides, pdf, foto's├── 2 Instructies/│ └── mijn-huisstijl.md # de designbrief: kleuren, lettertypes, opbouw van een slide└── 3 Concept/ # hier komt de nieuwe presentatie1. Once: put 2 or 3 example slides in 1 Inspiration, then say:
1. Eenmalig: zet 2 of 3 voorbeeldslides in 1 Inspiratie en zeg dan:
Read CLAUDE.md first. Learn the house style and write the design brief.Lees eerst CLAUDE.md. Leer de huisstijl en schrijf de designbrief.2. Every time: use the name of your style.
2. Telkens: gebruik de naam van je stijl.
Read CLAUDE.md first. Make a presentation about [topic] in my-style.Lees eerst CLAUDE.md. Maak een presentatie over [onderwerp] in mijn-huisstijl.You choose the name of the style yourself. In this example it is my-style. The grey part is only needed if your tool does not open CLAUDE.md by itself.
De naam van de stijl kies je zelf. In dit voorbeeld is dat mijn-huisstijl. Het grijze deel is enkel nodig als je tool CLAUDE.md niet vanzelf opent.
- It looks at the examples in 1 Inspiration.
- It writes the style down as rules and saves them as my-style.md. The name is how you call the style from now on.
- Next time you only say the name. It reads the rules in 2 Instructions and knows what you mean.
- It builds a concept in 3 Concept: first an outline, then the slides, with clear placeholders for images.
- Het kijkt naar de voorbeelden in 1 Inspiratie.
- Het schrijft de stijl op als regels en bewaart ze als mijn-huisstijl.md. De naam is hoe je de stijl voortaan noemt.
- De volgende keer zeg je enkel de naam. Het leest de regels in 2 Instructies en weet wat je bedoelt.
- Het bouwt een concept in 3 Concept: eerst een opbouw, dan de slides, met duidelijke plaatsen voor beelden.
my-style.md holds rules like these:
mijn-huisstijl.md bevat regels zoals deze:
Build of a normal slide: a light blue band with the title in white, one subtitle, then the visual part with little text. One message per slide. No emoji, no shadows, no gradients.
Opbouw van een gewone slide: een lichtblauwe band met de titel in wit, één ondertitel en dan het visuele deel met weinig tekst. Eén boodschap per slide. Geen emoji, geen schaduwen, geen verlopen.
- The AI applies your style. It does not pick a style for you. If it doubts something, it puts a question at the bottom of the brief.
- You decide the content. The AI only applies the style and the structure.
- The AI leaves clear placeholders for images. Check image rights and brand rules yourself, then edit the concept and approve it.
- De AI past jouw stijl toe. Ze kiest geen stijl voor jou. Twijfelt ze, dan zet ze een vraag onderaan de brief.
- Jij bepaalt de inhoud. De AI past enkel de stijl en de opbouw toe.
- De AI laat duidelijke plaatsen voor beelden vrij. Check zelf beeldrechten en huisstijlregels, bewerk dan het concept en keur het goed.
Find the blind spots in your researchDe blinde vlekken in je onderzoek zien
You have a lot of input: interviews, brainstorms, desk research, market information. But is it in balance? What do you not know that you do not know? Are you looking from only one point of view? This example is a blind-spot machine. You decide what to do with what it shows.
Je hebt veel input: interviews, brainstorms, onderzoek, marktinfo. Maar zit het in balans? Wat weet je niet dat je niet weet? Kijk je vanuit slechts één standpunt? Dit voorbeeld is een blinde-vlekkenmachine. Jij beslist wat je met het resultaat doet.
University/Sustainable design/├── CONTEXT.md # layer 1: signpost├── Context/ # layer 3: everything we collected│ ├── Interviews/│ ├── Brainstorms/│ ├── Desk research/│ ├── Market and business/│ └── Human factors/├── Instructions/│ └── blind-spots.md # layer 2: role, steps, shape of the result└── Output/ # results, with a date
Unief/Duurzaam ontwerp/├── CONTEXT.md # laag 1: wegwijzer├── Context/ # laag 3: alles wat we verzamelden│ ├── Interviews/│ ├── Brainstorms/│ ├── Desk research/│ ├── Markt en business/│ └── Menskundige analyse/├── Instructies/│ └── blinde-vlekken.md # laag 2: rol, stappen, vorm van het resultaat└── Output/ # resultaten, met datumRead CLAUDE.md first. Show the blind spots in my research for sustainable design.Lees eerst CLAUDE.md. Toon de blinde vlekken in mijn onderzoek voor duurzaam ontwerp.Your context is already on your computer, in the Context folder. You do not explain the project again. The grey part is only needed if your tool does not open CLAUDE.md by itself.
Je context staat al op je computer, in de map Context. Je legt het project niet opnieuw uit. Het grijze deel is enkel nodig als je tool CLAUDE.md niet vanzelf opent.
- It reads blind-spots.md: it is an objective reader that shows where things are unbalanced and fills nothing in.
- It reads everything in Context/ and counts the files per folder.
- It looks per theme where there is a lot and where there is little.
- It checks the point of view: who is speaking (users, sellers, designers) and who is missing?
- It writes the result in Output/, with the date.
- Het leest blinde-vlekken.md: een objectieve lezer die toont waar iets onevenwichtig is en niets zelf invult.
- Het leest alles in Context/ en telt de bestanden per map.
- Het zoekt per thema waar veel en waar weinig over staat.
- Het kijkt naar het standpunt: wie spreekt (gebruikers, verkopers, ontwerpers) en wie ontbreekt?
- Het schrijft het resultaat in Output/, met de datum.
* almost empty: only a list of three brand names.
* bijna leeg: enkel een lijst van drie merknamen.
- The AI shows gaps. It does not fill them and it does not decide. What to look into next is up to you.
- Check each blind spot against the files it points to. It may have missed something that is there.
- Use the questions to find blind spots, then go back to people and sources with sharper questions.
- De AI toont hiaten. Ze vult ze niet in en beslist niet. Wat je daarna uitzoekt, is aan jou.
- Check elke blinde vlek tegen de bestanden waarnaar ze verwijst. Misschien miste ze iets dat er wel staat.
- Gebruik de vragen om blinde vlekken te vinden en ga daarna met scherpere vragen terug naar mensen en bronnen.
Three habits that make it work betterDrie gewoontes die het beter laten werken
Speak instead of typing
Spreek in plaats van te typen
Speaking is faster than typing and gives the AI more context. For short prompts, the dictation built into your phone or computer is enough. For long thoughts, interviews or a whole brain dump, use a tool made for it, such as Granola or Wispr Flow. The tools section lists more.
Spreken gaat sneller dan typen en geeft de AI meer context. Voor korte prompts volstaat het dictee in je telefoon of computer. Voor lange gedachten, interviews of een volledige braindump gebruik je een tool die daarvoor gemaakt is, zoals Granola of Wispr Flow. De sectie met tools toont er meer.
Let the AI ask you questions
Laat de AI jou vragen stellen
Before a task, ask the AI to interview you: one question at a time, with a few numbered options to pick from. In our experience this gives better results, because the AI stops guessing what you meant. We have not measured it. Add this sentence to any prompt: Ask me 3 multiple-choice questions first.
Vraag de AI vóór een taak om je te interviewen: één vraag per keer, met een paar genummerde opties om uit te kiezen. In onze ervaring geeft dat betere resultaten, omdat de AI stopt met raden wat je bedoelde. We hebben het niet gemeten. Voeg deze zin toe aan elke prompt: Stel me eerst 3 keuzevragen.
Know where you sit on the scale
Weet waar je zit op de schaal
AI use is not on or off. It runs from not at all to continuous. ICM is what moves our work from using AI a lot to using it continuously: the system knows the task, so you stop explaining it again and again.
AI-gebruik staat niet aan of uit. Het loopt van helemaal niet tot continu. ICM is wat ons werk verplaatst van veel AI gebruiken naar het continu gebruiken: het systeem kent de taak, dus je stopt met ze telkens opnieuw uit te leggen.
A lot is not the same as continuousVeel is niet hetzelfde als continu
Many separate chats. Each one starts from zero.
Veel losse gesprekken. Elk begint van nul.
Every chat hooks into the same structure and builds on what is already there.
Elk gesprek haakt in op dezelfde structuur en bouwt voort op wat er al is.
One caution. What we say about where people sit on this scale is our impression from our own work. We have not surveyed it, tested it or backed it with data.
Eén kanttekening. Wat we zeggen over waar mensen op deze schaal zitten, is onze indruk uit eigen werk. We hebben het niet bevraagd, getest of met data onderbouwd.
What we notice in our own workWat we merken in ons eigen werk
This is our experience. We have not measured it.
Dit is onze ervaring. We hebben het niet gemeten.
Even smoother: three toolsNog vlotter: drie tools
ICM is the base. Tools make it faster, and they are easy to replace. More tools are in the tools section below.
ICM is de basis. Tools maken het sneller, en ze zijn makkelijk te vervangen. Meer tools staan in de sectie met tools hieronder.
Granola
Records a conversation and writes it out. Ask for consent before you record, and expect mistakes in names and numbers.Neemt een gesprek op en schrijft het uit. Vraag toestemming voor je opneemt en reken op fouten in namen en cijfers.
Wispr Flow
Speaking is faster than typing, and you give more context without trying.Spreken gaat sneller dan typen, en je geeft zonder moeite meer context.
Miro via MCP
MCP is a standard connection that lets an AI read and use other apps. Here the AI works in your board. Only give access to what it needs.MCP is een standaardkoppeling waarmee een AI andere apps kan lezen en gebruiken. Hier werkt de AI in je bord. Geef enkel toegang tot wat nodig is.
Build your system, task by task: four stepsBouw je systeem, taak per taak: vier stappen
The goal is a whole system. You get there by building one task at a time.
Het doel is een heel systeem. Je geraakt er door één taak per keer te bouwen.
Pick one task that repeats
Kies één taak die zich herhaalt
Start with a task that repeats and that you can describe in one sentence. Ask yourself: what do I do again and again, in the same way?
Begin met een taak die zich herhaalt en die je in één zin kunt beschrijven. Vraag je af: wat doe ik telkens opnieuw, op dezelfde manier?
Write the top file
Schrijf het bovenste bestand
One top file as the overview: what the agent does, which folder to look in, which step belongs where. You do not have to write it alone. Let the AI help, with the starter prompt below.
Eén bovenste bestand als overzicht: wat de agent doet, in welke map hij kijkt, welke stap waar hoort. Je hoeft het niet alleen te schrijven. Laat de AI helpen, met de startersprompt hieronder.
Give each folder its own instructions
Geef elke map eigen instructies
In each task folder, one text file says the role, the steps, the shape of the result and the rules.
In elke taakmap zegt één tekstbestand de rol, de stappen, de vorm van het resultaat en de regels.
Use it, correct it, repeat
Gebruik het, verbeter het, herhaal
The more you use it, the more concrete and the better the workspace gets. When the first task works, it becomes the template for the next one.
Hoe meer je het gebruikt, hoe concreter en beter de werkruimte wordt. Werkt de eerste taak, dan wordt ze het sjabloon voor de volgende.
Tip: do not build it by hand. Let the AI build it with you, and speak your answers instead of typing them. The starter prompt further down does exactly that. We use this kind of system for our own work at Anté, and we keep extending it.
Tip: bouw het niet met de hand. Laat de AI het samen met jou bouwen en spreek je antwoorden in in plaats van te typen. De startersprompt verderop doet precies dat. Wij gebruiken dit soort systeem voor ons eigen werk bij Anté en we blijven het uitbreiden.
Is this task a good first candidate?Is deze taak een goede eerste kandidaat?
A one-minute check. Find the line that describes your task.
Een check van een minuut. Zoek de regel die jouw taak beschrijft.
The tools, by typeDe tools, per type
The method does not depend on any of these tools, and the list is a start. Names change quickly, so choose by the type of job, and check the current terms and data settings of whatever you pick. These are examples, not recommendations. Missing something? Tell us at hello@antedesign.be.
De methode hangt van geen enkele van deze tools af, en de lijst is een begin. Namen veranderen snel, dus kies op het type taak en check de actuele voorwaarden en data-instellingen van wat je kiest. Dit zijn voorbeelden, geen aanbevelingen. Mis je iets? Laat het ons weten via hello@antedesign.be.
Transcription and dictationTranscriptie en dictee4 toolstoolsTurn speech into text, for interviews, meetings and prompts.Zet spraak om in tekst, voor interviews, vergaderingen en prompts.
Granola
What it isWat het isAn AI notepad for meetings. You type your own notes while it writes out the conversation on your computer. Then it joins both into neat notes.Een AI-notitieblok voor gesprekken. Jij typt je eigen notities terwijl het het gesprek op je computer uitschrijft. Daarna voegt het beide samen tot nette notities.
Why use it hereWaarom hier gebruikenAn interview becomes a transcript and notes you can drop into a folder.Een interview wordt een transcript en notities die je in een map kunt zetten.
Watch outOpgeletYou need the other person’s consent to record. Check where the audio and notes are stored.Voor opnemen heb je de toestemming van de ander nodig. Check waar audio en notities bewaard worden.
WebsiteWebsite ↗Wispr Flow
What it isWat het isA dictation app. It types what you say into the app you have open, and cleans up filler words and grammar.Een dicteerapp. Ze typt wat je zegt in de app die open staat en kuist stopwoorden en grammatica op.
Why use it hereWaarom hier gebruikenSpeaking is faster than typing and gives more context. That helps with long prompts and corrections.Spreken gaat sneller dan typen en geeft meer context. Dat helpt bij lange prompts en correcties.
Watch outOpgeletAs far as we found, it works through the cloud. Read the privacy terms before you dictate anything sensitive.Voor zover we vonden werkt ze via de cloud. Lees de privacyvoorwaarden voor je iets gevoeligs dicteert.
WebsiteWebsite ↗Whisper
What it isWat het isAn open-source speech-to-text model from OpenAI. Many transcription apps are built on it. You can also run it yourself.Een open-source spraak-naar-tekstmodel van OpenAI. Veel transcriptie-apps zijn erop gebouwd. Je kunt het ook zelf draaien.
Why use it hereWaarom hier gebruikenUseful when audio must stay on your own computer.Handig als audio op je eigen computer moet blijven.
Watch outOpgeletRunning it yourself needs some technical setup. It still mishears names and jargon.Zelf draaien vraagt wat technische opzet. Het verstaat namen en vakjargon nog steeds fout.
WebsiteWebsite ↗Built-in dictation
What it isWat het isThe dictation that comes with your phone or computer.Het dictee dat bij je telefoon of computer hoort.
Why use it hereWaarom hier gebruikenNo setup, and enough for short prompts.Geen opzet nodig, en genoeg voor korte prompts.
Watch outOpgeletQuality and languages differ per device.Kwaliteit en talen verschillen per toestel.
AI assistants (chat)AI-assistenten (chat)3 toolstoolsWhere you paste the starter prompt. They work with attached files or projects.Waar je de startersprompt plakt. Ze werken met bijgevoegde bestanden of projecten.
Claude
What it isWat het isAnthropic’s AI assistant, as a chat and as projects that can hold files.De AI-assistent van Anthropic, als chat en als projecten die bestanden kunnen bevatten.
Why use it hereWaarom hier gebruikenYou can attach the workspace files, so the assistant reads the same structure an agent would.Je kunt de werkruimtebestanden bijvoegen, zodat de assistent dezelfde structuur leest als een agent.
Watch outOpgeletCheck the data and training settings of your plan before you add personal data.Check de data- en trainingsinstellingen van je abonnement voor je persoonsgegevens toevoegt.
WebsiteWebsite ↗ChatGPT
What it isWat het isOpenAI’s AI assistant, as a chat and as projects with file uploads.De AI-assistent van OpenAI, als chat en als projecten met bestandsuploads.
Why use it hereWaarom hier gebruikenThe starter prompt explains ICM itself, so you can paste it into any chat.De startersprompt legt ICM zelf uit, dus je kunt hem in elke chat plakken.
Watch outOpgeletSettings for data use differ per plan. Read them.Instellingen voor datagebruik verschillen per abonnement. Lees ze.
WebsiteWebsite ↗Gemini
What it isWat het isGoogle’s AI assistant, in the browser and inside Google products.De AI-assistent van Google, in de browser en in Google-producten.
Why use it hereWaarom hier gebruikenHandy if your files already live in Google Drive.Handig als je bestanden al in Google Drive staan.
Watch outOpgeletCheck which Google account and which data settings apply.Check welk Google-account en welke data-instellingen gelden.
WebsiteWebsite ↗Agents that work in foldersAgents die in mappen werken3 toolstoolsThey read the whole workspace and write results back to it.Ze lezen de hele werkruimte en schrijven resultaten ernaar terug.
Claude Code
What it isWat het isAnthropic’s coding agent. It works in a folder on your computer. At the start of a session it reads a CLAUDE.md file as instructions.De programmeeragent van Anthropic. Hij werkt in een map op je computer. Aan het begin van een sessie leest hij een CLAUDE.md-bestand als instructies.
Why use it hereWaarom hier gebruikenLayer 0 of ICM is a CLAUDE.md. This tool loads it by itself, so the folders can do the routing.Laag 0 van ICM is een CLAUDE.md. Dit hulpmiddel laadt het zelf, zodat de mappen de routing kunnen doen.
Watch outOpgeletIt can change files on your disk. Keep a copy and look at what changed.Het kan bestanden op je schijf wijzigen. Hou een kopie en bekijk wat er veranderde.
WebsiteWebsite ↗OpenAI Codex CLI
What it isWat het isOpenAI’s agent that you run from your terminal. It can read, change and run files in the folder you choose.De agent van OpenAI die je vanuit je terminal draait. Hij kan bestanden lezen, wijzigen en uitvoeren in de map die je kiest.
Why use it hereWaarom hier gebruikenThe same workspace can move over, because it is only folders and text files.Dezelfde werkruimte kan mee verhuizen, omdat ze enkel uit mappen en tekstbestanden bestaat.
Watch outOpgeletEach tool has its own name for the top file. Check its documentation and rename the file if needed.Iedere tool heeft een eigen naam voor het bovenste bestand. Check de documentatie en hernoem het bestand indien nodig.
WebsiteWebsite ↗Gemini CLI
What it isWat het isGoogle’s open-source command-line agent for Gemini models.De open-source opdrachtlijnagent van Google voor Gemini-modellen.
Why use it hereWaarom hier gebruikenAnother agent that works in folders, so you are not tied to one product.Nog een agent die in mappen werkt, zodat je niet aan één product vastzit.
Watch outOpgeletLimits and terms have changed over time. Check the current ones.Limieten en voorwaarden zijn in de loop van de tijd veranderd. Check de actuele.
WebsiteWebsite ↗Where the folder livesWaar de map staat2 toolstoolsA drive for sharing, your own disk for private work, a repository for history.Een drive om te delen, je eigen schijf voor privéwerk, een repository voor geschiedenis.
Google Drive
What it isWat het isCloud storage with sharing.Cloudopslag met delen.
Why use it hereWaarom hier gebruikenA shared drive suits a workspace you build together.Een gedeelde drive past bij een werkruimte die je samen bouwt.
Watch outOpgeletShared means shared: check who has access before you add interview material.Gedeeld is gedeeld: check wie toegang heeft voor je interviewmateriaal toevoegt.
WebsiteWebsite ↗GitHub
What it isWat het isA platform that stores folders as repositories, with a history of every change.Een platform dat mappen opslaat als repositories, met een geschiedenis van elke wijziging.
Why use it hereWaarom hier gebruikenEvery correction to your instruction files becomes visible and can be undone.Iedere correctie aan je instructiebestanden wordt zichtbaar en kan ongedaan gemaakt worden.
Watch outOpgeletPublic repositories are public. Keep personal data out of them.Publieke repositories zijn publiek. Hou persoonsgegevens eruit.
WebsiteWebsite ↗Writing and editing the filesDe bestanden schrijven en bewerken2 toolstoolsThe files are plain text, so any editor will do.De bestanden zijn gewone tekst, dus elke editor volstaat.
Obsidian
What it isWat het isA notes app that keeps plain Markdown files in a folder on your computer and links notes to each other.Een notitie-app die gewone Markdown-bestanden in een map op je computer bewaart en notities aan elkaar linkt.
Why use it hereWaarom hier gebruikenICM files are Markdown, so Obsidian shows a workspace as linked notes you can read and edit.ICM-bestanden zijn Markdown, dus Obsidian toont een werkruimte als gelinkte notities die je kunt lezen en bewerken.
Watch outOpgeletSyncing is a separate decision. Decide how and where before you sync sensitive material.Synchroniseren is een aparte beslissing. Beslis hoe en waar voor je gevoelig materiaal synchroniseert.
WebsiteWebsite ↗Visual Studio Code
What it isWat het isA free code editor that shows a whole folder tree.Een gratis code-editor die een hele mappenboom toont.
Why use it hereWaarom hier gebruikenYou see the structure and edit the instruction files in one place.Je ziet de structuur en bewerkt de instructiebestanden op één plaats.
Watch outOpgeletMore than you need if you only edit a few text files.Meer dan je nodig hebt als je maar een paar tekstbestanden bewerkt.
WebsiteWebsite ↗Papers and referencesPapers en referenties6 toolstoolsCollect and organise sources, then give the AI the ones you actually opened.Verzamel en orden bronnen en geef de AI degene die je echt geopend hebt.
Zotero
What it isWat het isA reference manager. It collects papers, stores PDFs and formats citations.Een referentiebeheerder. Ze verzamelt papers, bewaart pdf’s en maakt citaten op.
Why use it hereWaarom hier gebruikenOne place for the papers that go into your workspace.Eén plaats voor de papers die in je werkruimte komen.
Watch outOpgeletOnline storage is limited on the free plan.Online opslag is beperkt in het gratis abonnement.
WebsiteWebsite ↗EndNote
What it isWat het isA paid reference manager, available through some universities.Een betalende referentiebeheerder, beschikbaar via sommige universiteiten.
Why use it hereWaarom hier gebruikenIf your university provides it, it does the same job.Als je universiteit het aanbiedt, doet het dezelfde taak.
Watch outOpgeletCheck whether your institution gives you access before you pay.Check of je instelling je toegang geeft voor je betaalt.
WebsiteWebsite ↗Mendeley
What it isWat het isA reference manager with a PDF library and citation tools.Een referentiebeheerder met een pdf-bibliotheek en citatietools.
Why use it hereWaarom hier gebruikenA third option if your group already uses it.Een derde optie als je groep het al gebruikt.
Watch outOpgeletFeatures and storage terms change. Check the current ones.Functies en opslagvoorwaarden veranderen. Check de actuele.
WebsiteWebsite ↗NotebookLM
What it isWat het isA Google tool that answers questions from the sources you upload, with references to them.Een Google-tool die vragen beantwoordt vanuit de bronnen die je uploadt, met verwijzingen ernaar.
Why use it hereWaarom hier gebruikenHandy for a first look at a set of papers or notes.Handig voor een eerste blik op een reeks papers of notities.
Watch outOpgeletIt still makes mistakes. Open the cited passage before you rely on it.Het maakt nog steeds fouten. Open de geciteerde passage voor je erop steunt.
WebsiteWebsite ↗Elicit
What it isWat het isAn AI research assistant. It searches papers and puts details in a table.Een AI-onderzoeksassistent. Ze zoekt papers en zet details in een tabel.
Why use it hereWaarom hier gebruikenIt speeds up finding candidate papers.Het versnelt het vinden van kandidaat-papers.
Watch outOpgeletA person must check what it extracts, and AI tools can invent citations. Open every paper.Een mens moet nakijken wat ze eruit haalt, en AI-tools kunnen citaten verzinnen. Open elke paper.
WebsiteWebsite ↗Consensus
What it isWat het isAn AI search engine for scientific papers.Een AI-zoekmachine voor wetenschappelijke papers.
Why use it hereWaarom hier gebruikenAnother way to find candidate papers for your question.Een andere manier om kandidaat-papers voor je vraag te vinden.
Watch outOpgeletThe same rule applies: open every paper before you cite it.Dezelfde regel geldt: open elke paper voor je ze citeert.
WebsiteWebsite ↗Visual workVisueel werk3 toolstoolsWhere a brief from the workspace becomes an image, or findings become clusters.Waar een briefing uit de werkruimte een beeld wordt, of bevindingen clusters.
Canva
What it isWat het isA design tool for presentations, social posts and other visuals.Een ontwerptool voor presentaties, sociale posts en andere visuals.
Why use it hereWaarom hier gebruikenThe workspace writes the visual brief, Canva makes the image.De werkruimte schrijft de visuele briefing, Canva maakt het beeld.
Watch outOpgeletCheck brand rules and image rights.Check huisstijlregels en beeldrechten.
WebsiteWebsite ↗Figma
What it isWat het isA design tool for interfaces and graphics that you can work on together.Een ontwerptool voor interfaces en grafiek waar je samen aan kunt werken.
Why use it hereWaarom hier gebruikenFor designs that need an exact layout, built from a brief the workspace wrote.Voor ontwerpen met exacte lay-out, gebouwd vanuit een briefing die de werkruimte schreef.
Watch outOpgeletHarder to learn than Canva.Moeilijker te leren dan Canva.
WebsiteWebsite ↗Miro
What it isWat het isAn online whiteboard for sticky notes, clusters and diagrams.Een online whiteboard voor post-its, clusters en diagrammen.
Why use it hereWaarom hier gebruikenUseful to sort findings by hand after the workspace’s first round. It can also be connected to an AI through MCP, a standard connection for AI tools, so the AI can read and arrange the notes.Nuttig om bevindingen met de hand te ordenen na de eerste ronde van de werkruimte. Het kan ook via MCP, een standaardkoppeling voor AI-tools, met een AI verbonden worden, zodat de AI de notities kan lezen en ordenen.
Watch outOpgeletDo the final clustering yourself: that is where you notice what the AI missed. Only give an AI access to what it needs.Doe de uiteindelijke groepering zelf: daar merk je wat de AI miste. Geef een AI enkel toegang tot wat nodig is.
WebsiteWebsite ↗Four honest warningsVier eerlijke kanttekeningen
ICM is useful, and still you should know where it can go wrong.
ICM is nuttig, en toch moet je weten waar het mis kan gaan.
This is a snapshot
Dit is een momentopname
AI changes fast. In a few weeks or months there may be other tools. The folder idea stays. The tools around it change.
AI verandert snel. Over enkele weken of maanden zijn er misschien andere tools. Het mappenidee blijft. De tools errond veranderen.
You stay the designer
Jij blijft de ontwerper
Vague instructions give a vague result. Lead the AI like an employee: a clear job, and you decide. Use the time you save to be creative yourself.
Vage instructies geven een vaag resultaat. Stuur de AI aan als een werknemer: een duidelijke opdracht, en jij beslist. Gebruik de tijd die vrijkomt om zelf creatief bezig te zijn.
Where does it stop?
Waar stopt het?
You can always automate one more thing. The work never stops, and it is easy to get distracted. Draw the line yourself.
Je kunt altijd nog iets meer automatiseren. Het werk stopt nooit en je raakt snel afgeleid. Trek zelf de grens.
What happens to your data?
Wat gebeurt er met je data?
Turn off training on your data where you can, but stay careful: the rules are often vague. Make information about other people anonymous. Do not share sensitive information. Check the privacy rules that apply to you.
Zet training op je data uit waar het kan, maar blijf voorzichtig: de regels zijn vaak vaag. Maak informatie over andere mensen anoniem. Deel geen gevoelige informatie. Check de privacyregels die voor jou gelden.
What to take with youWat neem je mee
No more question and answer. The AI carries out tasks within your guidelines.
Geen vraag en antwoord meer. De AI voert taken uit binnen jouw richtlijnen.
Your context lives in folders. You do not have to repeat anything.
Je context staat in mappen. Je hoeft niets te herhalen.
You stay the designer. The AI speeds up, you decide.
Jij blijft de ontwerper. De AI versnelt, jij beslist.
Everyone can do it, in plain everyday language.
Iedereen kan het, in gewone mensentaal.
Start small: one task that repeats.
Begin klein: één taak die zich herhaalt.
Common questionsVeelgestelde vragen
What does ICM stand for, and who made it?
ICM stands for Interpretable Context Methodology. It was published as a preprint by Jake Van Clief and David McDermott in March 2026, together with a reference implementation on GitHub under an MIT licence. The idea is to use numbered folders and plain-language files as the structure an AI agent reads and follows.
Waar staat ICM voor, en wie maakte het?
ICM staat voor Interpretable Context Methodology. Het werd in maart 2026 als preprint gepubliceerd door Jake Van Clief en David McDermott, samen met een referentie-implementatie op GitHub onder een MIT-licentie. Het idee is om genummerde mappen en bestanden in gewone taal te gebruiken als de structuur die een AI-agent leest en volgt.
Do I need technical knowledge to use it?
No code is involved. The files are plain text that you can read and change yourself, and the starter prompt on this page builds the first version with you through questions. What you do need is a clear idea of what goes in, what comes out and where a person checks the result.
Heb ik technische kennis nodig om het te gebruiken?
Er komt geen code bij kijken. De bestanden zijn gewone tekst die je zelf kunt lezen en aanpassen, en de startersprompt op deze pagina bouwt de eerste versie samen met jou via vragen. Wat je wel nodig hebt, is een duidelijk beeld van wat erin gaat, wat eruit komt en waar een persoon het resultaat controleert.
Does it only work with Claude, and what if I switch to another AI?
No. The method is folders and text files, so it does not belong to one product. What differs per tool is how the files are picked up: some assistants read a folder and load the top instruction file on their own, in a chat-only assistant you upload or paste the files. Moving to another tool means moving the folder, not rebuilding it. Your data and your structure stay on your own computer, whichever AI reads them.
Werkt het enkel met Claude, en wat als ik van AI wissel?
Nee. De methode bestaat uit mappen en tekstbestanden en hoort dus niet bij één product. Wat per tool verschilt, is hoe de bestanden worden opgepikt: sommige assistenten lezen een map en laden zelf het bovenste instructiebestand, in een assistent met enkel chat upload of plak je de bestanden. Overstappen op een andere tool betekent de map verhuizen, niet opnieuw bouwen. Je data en je structuur blijven op je eigen computer staan, welke AI ze ook leest.
Is ICM proven?
Not in the sense of independent, peer-reviewed evidence. The source is a preprint by the method's own authors, and the reference repository says it suits sequential, human-reviewed, repeatable workflows and fits poorly for real-time multi-agent collaboration, high-concurrency systems and complex automated branching. Treat it as a well-organised habit to test on your own tasks, not as a result.
Is ICM bewezen?
Niet in de zin van onafhankelijk, peer-reviewed bewijs. De bron is een preprint van de makers van de methode zelf, en de referentierepository zegt dat ze past bij sequentiële, door mensen nagekeken, herhaalbare werkstromen en slecht bij realtime samenwerking van meerdere agents, systemen met veel gelijktijdigheid en complexe automatische vertakkingen. Zie het als een goed georganiseerde gewoonte om op je eigen taken te testen, niet als een resultaat.
Do I build a whole system or a single task?
A whole system is the goal, and you get there task by task. Start with one task that repeats, build the smallest workspace that does it, and correct it after every run. The first task that works becomes the template for the next. A system built in one go rests on guesses about tasks you have not run yet.
Bouw ik een heel systeem of één taak?
Een heel systeem is het doel, en je bouwt het taak per taak. Start met één taak die zich herhaalt, bouw de kleinste werkruimte die ze doet en verbeter ze na elke run. De eerste taak die werkt, wordt het sjabloon voor de volgende. Een systeem dat je in één keer bouwt, rust op gokken over taken die je nog niet hebt uitgevoerd.
DownloadsDownloads
Two things, one minute each. The test folder shows what a finished workspace looks like. The prompt helps you build your own, or improve one you already have.
Twee dingen, een minuut elk. De testmap toont hoe een afgewerkte werkruimte eruitziet. De prompt helpt je een eigen werkruimte te bouwen, of er een te verbeteren die je al hebt.
Download the test folder
Download de testmap
A small workspace with all three use cases in one structure. Everything in it is invented. It is plain text, so any text editor opens it. Unzip it, open it in the AI tool you use and try the sentences from the use cases.
Een kleine werkruimte met alle drie de use cases in één structuur. Alles erin is verzonnen. Het is gewone tekst, dus elke teksteditor opent het. Pak het uit, open het in de AI-tool die je gebruikt en probeer de zinnen uit de use cases.
example-icm/├── README.md├── starter-prompt.md└── University/ ├── CLAUDE.md ├── First year/…/Interviews/ ├── Presentations/ └── Sustainable design/
voorbeeld-icm/├── LEESMIJ.md├── startersprompt.md└── Unief/ ├── CLAUDE.md ├── Eerste bachelor/…/Interviews/ ├── Presentaties/ └── Duurzaam ontwerp/Copy the starter prompt
Kopieer de startersprompt
It works even if you and your AI have never heard of ICM. First it asks whether you want to build something new or improve what you already have. Then it guides you step by step, one question at a time.
Hij werkt ook als jij en je AI nog nooit van ICM hoorden. Eerst vraagt hij of je iets nieuws wil bouwen of wil verbeteren wat je al hebt. Daarna loodst hij je stap voor stap, met één vraag per keer.
Open the folder. Try the three sentences from the use cases.
Open de map. Probeer de drie zinnen uit de use cases.
Into ChatGPT, Claude or Gemini, or into an agent that can write files.
In ChatGPT, Claude of Gemini, of in een agent die bestanden kan schrijven.
One at a time. Check every result yourself.
Eén per keer. Controleer elk resultaat zelf.
The full starter promptDe volledige startersprompt
You are my ICM guide. Help me set up an ICM workspace step by step, or improve one I already have. I may know nothing about ICM, and you may know nothing about it either. Use only the background below, not your memory.
HOW TO TALK TO ME
- Use simple words, as if you are explaining to a 14-year-old. The first time you use a new term, explain it in one sentence with a small example.
- Ask one question at a time. When I have to choose, give 3 to 5 numbered options with your recommendation first, plus one option "something else". I can answer with just a number.
- Build nothing before I have answered your questions and said OK.
- Do not invent facts about me or my work. If you need something I did not tell you, ask. Mark every guess as [guess].
- I decide. You explain, propose and check.
- Start small. Build the smallest version that works, and add more only when I ask.
- Keep every file short and in plain language.
- At the start of each step, tell me in one short line where we are, for example "Step A3 of A6".
- Never ask for passwords, secrets or personal data of real people. If my material contains names, suggest we anonymise them first.
- Reply in the language I write in.
BACKGROUND (read this first, and do not assume you already know it)
- ICM stands for Interpretable Context Methodology. It organises AI work as folders and plain text files. Numbered folders are the steps (stages) of a job. Text files in those folders (Markdown, ending in .md) tell one AI what role to take, what to read, what to do and what to hand back. The folder structure takes the place of orchestration code.
- Made by Jake Van Clief and David McDermott. Paper: "Interpretable Context Methodology: Folder Structure as Agent Architecture", arXiv:2603.16021 (a preprint, March 2026). Reference repository: github.com/RinDig/Interpretable-Context-Methodology (MIT licence). Helper skill: github.com/RinDig/icm-architect, which builds a workspace from how someone describes their work, or restructures an existing folder, and checks the result with a "walk test" (an AI with no memory must find its way from the files alone).
- "Interpretable" means a person can read the workflow and the files in between. It does not mean the model's inner workings are explained.
- The AI asks itself three questions. They map to four layers:
1. "Where am I, and where do I go?" Layer 0 is a top file named CLAUDE.md (some tools use AGENTS.md instead) that says where things are and which rules always apply. Layer 1 is a CONTEXT.md signpost that points to the right folder for each kind of request.
2. "What do I do, and which rules apply?" Layer 2 is the CONTEXT.md inside one task folder: the role, the steps, the shape of the output and what a person checks.
3. "What am I working with?" Layer 3 is the material for this job: rules and templates that stay the same, plus the files of this run.
The paper counts five layers, because it splits layer 3 in two (material that stays the same, and files that change each run). We use four to keep it simple.
- The AI reads from the top down and stops as soon as it has enough. It loads only what the task needs.
- Good habits: one stage, one job. Every output is a file I can open and correct before the next stage. What stays the same is written once, in one place.
- It suits repeatable work in steps, where a person checks the results. It fits poorly with real-time teamwork between many agents, many users at once, and complex automatic branching.
- Honest limits: ICM does not prevent mistakes. The evidence is a preprint by the method's own authors, based on informal reports from a self-selected group, and nobody has compared it with ordinary prompting in a controlled test. Never promise results.
- If you can browse the web you may check these sources. If not, say which parts you could not check. Never invent details about ICM that are not written here.
STEP 0. START
Ask what I want to do: 1) build something new (recommended if I am unsure), 2) improve a folder I already have, 3) I am not sure, explain it first. If I pick 3, explain ICM in five short lines with an example from daily life, ask what I do again and again, and then continue with path A, unless I say I already have a folder (then path B).
Then ask what you can do here: 1) create and change files and folders on my computer, 2) only chat. If you can only chat, give every file as a code block with its path above it, and tell me where to save it.
PATH A: BUILD SOMETHING NEW
A1. The goal. Ask what whole system I want in the end (a project, a thesis, a hobby, a small business, a team) and which task I repeat most. Advise me to build task by task, and to start with one task that repeats and that I can describe in one sentence. Do not try to build everything at once.
A2. The first task. Interview me about it: what goes in, what must come out, how often it repeats, which steps I take today, where I always check the result myself, which tools and files are involved, and what must never leave my computer. Summarise it in six lines and ask me to correct it.
A3. The shape. Propose a folder tree for the whole system: the first task fully worked out, the other tasks as empty named folders for later. Keep the first version as small as it can be: as few folders and files as still work. One task folder with one CONTEXT.md is often enough. Only split a task into numbered steps when I want to check something between two steps. Number folders when the order matters. Say in one sentence what each folder is for. Explain the layers by pointing at my own files, and ask me to approve or change the tree before you go on.
A4. The files. Write the top file first (CLAUDE.md, or the name my tool uses), then each CONTEXT.md, one file at a time (all at once if I say "write them all"), each in its own code block with its path as the title. A task file says: your role, what to read, the steps, what to produce and in which shape, the rules, and what I check before the next step. Write instructions only, never results. Tell me where my own material goes.
A5. The walk test. Pretend you are a new AI with no memory and only these files. Tell me where you would start, what you would read, what you would do on a first run and what is missing or unclear. Fix the gaps together with me.
A6. First run and repair. Tell me where to put my first input and the one sentence to say to start. After each run, ask what I corrected and write it into the files, so I never have to correct the same thing twice. Then ask if I want to add the next task, using the first one as the template.
PATH B: IMPROVE WHAT I HAVE
B1. Look. Ask to see my folder. If you can read files, ask me to open it. If not, ask me to paste the list of folders and file names, plus the text of the top file and of one task file. Change nothing yet. Ask me what goes wrong or takes too long.
B2. Check, without changing anything. Does a top file say where things are and which rules always apply? Does each folder do one job? Are rules kept apart from the material of one run? Are the steps in order? Is every output a file I can open and edit? Are files too long (over about one page) or do they contradict each other? Does a step read more than it needs? Would a new AI with no memory get lost? Is anything private in there?
B3. Report. Rank the findings, at most five. Give each one a one-sentence reason and one proposed fix. Ask which ones I want.
B4. Fix. First ask me to make a copy of the folder as a backup. Then apply the fixes I approved one at a time, show before and after, and never delete or overwrite anything without asking.
B5. Walk test again, then ask what I want to improve next.
Start now with Step 0. Keep your first message short.Je bent mijn ICM-gids. Help me stap voor stap een ICM-werkruimte op te zetten, of er een te verbeteren die ik al heb. Ik ken ICM mogelijk niet, en jij kent het mogelijk ook niet. Gebruik enkel de achtergrond hieronder, niet je geheugen.
HOE JE MET ME PRAAT
- Gebruik eenvoudige woorden, alsof je het aan een 14-jarige uitlegt. Leg een nieuwe term de eerste keer uit in één zin, met een klein voorbeeld.
- Stel één vraag per keer. Als ik moet kiezen, geef dan 3 tot 5 genummerde opties met je aanbeveling vooraan, plus een optie "iets anders". Ik kan gewoon met een cijfer antwoorden.
- Bouw niets voor ik je vragen beantwoord heb en OK heb gezegd.
- Verzin geen feiten over mij of mijn werk. Heb je iets nodig dat ik niet vertelde, vraag het dan. Markeer elke gok als [gok].
- Ik beslis. Jij legt uit, stelt voor en controleert.
- Begin klein. Bouw de kleinste versie die werkt en voeg pas meer toe als ik erom vraag.
- Hou elk bestand kort en in gewone taal.
- Zeg aan het begin van elke stap in één korte regel waar we zijn, bijvoorbeeld "Stap A3 van A6".
- Vraag nooit om wachtwoorden, geheimen of persoonsgegevens van echte mensen. Staan er namen in mijn materiaal, stel dan voor ze eerst anoniem te maken.
- Antwoord in de taal waarin ik schrijf.
ACHTERGROND (lees dit eerst en ga er niet van uit dat je het al kent)
- ICM staat voor Interpretable Context Methodology. Het organiseert AI-werk als mappen en gewone tekstbestanden. Genummerde mappen zijn de stappen (stages) van een taak. Tekstbestanden in die mappen (Markdown, eindigend op .md) vertellen één AI welke rol hij aanneemt, wat hij leest, wat hij doet en wat hij teruggeeft. De mappenstructuur vervangt orkestratiecode.
- Gemaakt door Jake Van Clief en David McDermott. Paper: "Interpretable Context Methodology: Folder Structure as Agent Architecture", arXiv:2603.16021 (een preprint van maart 2026). Referentierepository: github.com/RinDig/Interpretable-Context-Methodology (MIT-licentie). Hulp-skill: github.com/RinDig/icm-architect, die een werkruimte bouwt vanuit hoe iemand zijn werk beschrijft, of een bestaande map herstructureert, en het resultaat controleert met een "wandeltest" (een AI zonder geheugen moet de weg vinden met enkel de bestanden).
- "Interpretable" betekent dat een mens de werkwijze en de tussenbestanden kan lezen. Het betekent niet dat de interne werking van het model verklaard wordt.
- De AI stelt zich drie vragen. Die vallen samen met vier lagen:
1. "Waar ben ik, en waar ga ik heen?" Laag 0 is een bovenste bestand met de naam CLAUDE.md (sommige tools gebruiken AGENTS.md) dat zegt waar dingen staan en welke regels altijd gelden. Laag 1 is een CONTEXT.md als wegwijzer, die voor elke soort vraag de juiste map aanwijst.
2. "Wat doe ik, en welke regels gelden?" Laag 2 is de CONTEXT.md in één taakmap: de rol, de stappen, de vorm van het resultaat en wat een mens nakijkt.
3. "Waarmee werk ik nu?" Laag 3 is het materiaal voor deze taak: regels en sjablonen die gelijk blijven, plus de bestanden van deze run.
De paper telt vijf lagen, omdat ze laag 3 in twee splitst (materiaal dat gelijk blijft en bestanden die bij elke run veranderen). Wij gebruiken er vier om het eenvoudig te houden.
- De AI leest van boven naar onder en stopt zodra hij genoeg heeft. Hij laadt enkel wat de taak nodig heeft.
- Goede gewoontes: één stap, één taak. Elk resultaat is een bestand dat ik kan openen en verbeteren voor de volgende stap. Wat gelijk blijft, schrijf je één keer op, op één plaats.
- Het past bij herhaalbaar werk in stappen, waar een mens de resultaten nakijkt. Het past slecht bij realtime samenwerking tussen veel agents, veel gebruikers tegelijk en complexe automatische vertakkingen.
- Eerlijke grenzen: ICM voorkomt geen fouten. Het bewijs is een preprint van de makers van de methode zelf, gebaseerd op informele verhalen van een zelfgekozen groep, en niemand vergeleek het in een gecontroleerde test met gewoon prompten. Beloof nooit resultaten.
- Kun je het web raadplegen, dan mag je deze bronnen nakijken. Kun je dat niet, zeg dan welke delen je niet kon controleren. Verzin nooit details over ICM die hier niet staan.
STAP 0. START
Vraag wat ik wil doen: 1) iets nieuws bouwen (aanbevolen als ik twijfel), 2) een map verbeteren die ik al heb, 3) ik weet het niet, leg het eerst uit. Kies ik 3, leg ICM dan uit in vijf korte regels met een voorbeeld uit het dagelijks leven, vraag wat ik telkens opnieuw doe en ga daarna verder met pad A, tenzij ik zeg dat ik al een map heb (dan pad B).
Vraag daarna wat je hier kunt doen: 1) bestanden en mappen op mijn computer maken en aanpassen, 2) enkel chatten. Kun je enkel chatten, geef dan elk bestand als codeblok met het pad erboven, en zeg me waar ik het moet bewaren.
PAD A: IETS NIEUWS BOUWEN
A1. Het doel. Vraag welk heel systeem ik uiteindelijk wil hebben (een project, een thesis, een hobby, een kleine zaak, een team) en welke taak ik het vaakst herhaal. Raad me aan taak per taak te bouwen en te beginnen met één taak die zich herhaalt en die ik in één zin kan beschrijven. Probeer niet alles in één keer te bouwen.
A2. De eerste taak. Interview me erover: wat erin gaat, wat eruit moet komen, hoe vaak ze terugkeert, welke stappen ik nu zet, waar ik het resultaat altijd zelf controleer, welke tools en bestanden erbij horen en wat nooit mijn computer mag verlaten. Vat het samen in zes regels en vraag me om te corrigeren.
A3. De vorm. Stel een mappenboom voor het hele systeem voor: de eerste taak volledig uitgewerkt, de andere taken als lege, benoemde mappen voor later. Hou de eerste versie zo klein mogelijk: zo weinig mappen en bestanden als nog werkt. Eén taakmap met één CONTEXT.md is vaak genoeg. Splits een taak enkel in genummerde stappen als ik tussen twee stappen iets wil nakijken. Nummer mappen als de volgorde telt. Zeg in één zin waarvoor elke map dient. Leg de lagen uit aan de hand van mijn eigen bestanden en vraag me de boom goed te keuren of aan te passen voor je verdergaat.
A4. De bestanden. Schrijf eerst het bovenste bestand (CLAUDE.md, of de naam die mijn tool gebruikt), dan elke CONTEXT.md, één bestand per keer (allemaal tegelijk als ik zeg "schrijf ze allemaal"), elk in een eigen codeblok met het pad als titel. Een taakbestand zegt: je rol, wat je leest, de stappen, wat je maakt en in welke vorm, de regels, en wat ik nakijk voor de volgende stap. Schrijf enkel instructies, nooit resultaten. Zeg me waar mijn eigen materiaal komt.
A5. De wandeltest. Doe alsof je een nieuwe AI bent zonder geheugen, met enkel deze bestanden. Zeg me waar je zou beginnen, wat je zou lezen, wat je zou doen bij een eerste run en wat ontbreekt of onduidelijk is. Los de gaten samen met mij op.
A6. Eerste run en bijsturen. Zeg me waar ik mijn eerste input moet zetten en de ene zin om te starten. Vraag na elke run wat ik gecorrigeerd heb en schrijf het in de bestanden, zodat ik hetzelfde nooit twee keer hoef te corrigeren. Vraag dan of ik de volgende taak wil toevoegen, met de eerste als sjabloon.
PAD B: VERBETEREN WAT IK HEB
B1. Kijken. Vraag mijn map te zien. Kun je bestanden lezen, vraag me dan de map te openen. Anders vraag je me de lijst met mappen en bestandsnamen te plakken, plus de tekst van het bovenste bestand en van één taakbestand. Verander nog niets. Vraag me wat misgaat of te lang duurt.
B2. Controleren, zonder iets te veranderen. Zegt een bovenste bestand waar dingen staan en welke regels altijd gelden? Doet elke map één taak? Staan regels los van het materiaal van één run? Staan de stappen in volgorde? Is elk resultaat een bestand dat ik kan openen en aanpassen? Zijn bestanden te lang (meer dan ongeveer een pagina) of spreken ze elkaar tegen? Leest een stap meer dan nodig? Zou een nieuwe AI zonder geheugen verdwalen? Staat er iets privé in?
B3. Rapport. Rangschik de bevindingen, hoogstens vijf. Geef elk een reden in één zin en één voorgestelde oplossing. Vraag welke ik wil.
B4. Oplossen. Vraag me eerst een kopie van de map te maken als back-up. Voer dan de oplossingen die ik goedkeurde één voor één door, toon voor en na, en verwijder of overschrijf nooit iets zonder het te vragen.
B5. Doe opnieuw de wandeltest en vraag daarna wat ik nu wil verbeteren.
Begin nu met Stap 0. Hou je eerste bericht kort.Two notes on using it. Answer the questions properly: an assistant given thin answers returns a confident, thin workspace. And do the walk test (step A5) seriously, because a workspace that only you can follow is not yet a system. The prompt asks the AI to say what it could not check, and it never promises results.
Twee opmerkingen bij het gebruik. Beantwoord de vragen goed: een assistent die magere antwoorden krijgt, geeft een zelfverzekerde, magere werkruimte terug. En doe de wandeltest (stap A5) serieus, want een werkruimte die enkel jij kunt volgen is nog geen systeem. De prompt vraagt de AI te zeggen wat hij niet kon controleren en belooft nooit resultaten.
Three shorter prompts for laterDrie kortere prompts voor later
Let the AI interview you first
Background, in case you do not know this method: ICM (Interpretable Context Methodology, Jake Van Clief and David McDermott, 2026, arXiv:2603.16021) organises AI work as numbered folders with plain-text instruction files. The AI asks itself three questions: where am I and where do I go (a top file such as CLAUDE.md, and CONTEXT.md signposts), what do I do and which rules apply (the CONTEXT.md of one task folder), and what am I working with (the files of this task). Read from the top down and stop when you have enough. Rely on this description, not on memory, and do not invent details about ICM.
Before you do anything, interview me. Ask up to 7 questions, one at a time. Give each question 3 to 5 numbered options with your recommendation first, plus one option “something else”. Stop when you could do the task without guessing. Then restate the brief in five lines and wait for my OK.Laat de AI je eerst interviewen
Achtergrond, voor het geval je deze methode niet kent: ICM (Interpretable Context Methodology, Jake Van Clief en David McDermott, 2026, arXiv:2603.16021) organiseert AI-werk als genummerde mappen met instructiebestanden in gewone tekst. De AI stelt zich drie vragen: waar ben ik en waar ga ik heen (een bovenste bestand zoals CLAUDE.md en CONTEXT.md-wegwijzers), wat doe ik en welke regels gelden (de CONTEXT.md van één taakmap) en waarmee werk ik nu (de bestanden van deze taak). Lees van boven naar onder en stop als je genoeg hebt. Baseer je op deze beschrijving, niet op je geheugen, en verzin geen details over ICM.
Interview me eerst voor je iets doet. Stel maximaal 7 vragen, één per keer. Geef elke vraag 3 tot 5 genummerde opties met je aanbeveling vooraan, plus een optie “iets anders”. Stop als je de taak zou kunnen doen zonder te gokken. Vat daarna de opdracht samen in vijf regels en wacht op mijn akkoord.Run one step at a time
Background, in case you do not know this method: ICM (Interpretable Context Methodology, Jake Van Clief and David McDermott, 2026, arXiv:2603.16021) organises AI work as numbered folders with plain-text instruction files. The AI asks itself three questions: where am I and where do I go (a top file such as CLAUDE.md, and CONTEXT.md signposts), what do I do and which rules apply (the CONTEXT.md of one task folder), and what am I working with (the files of this task). Read from the top down and stop when you have enough. Rely on this description, not on memory, and do not invent details about ICM.
Process the file [file name]. Follow the instruction files in this workspace in order. Stop after each step, tell me what you produced and what I should check, and wait for me before you continue.Voer één stap per keer uit
Achtergrond, voor het geval je deze methode niet kent: ICM (Interpretable Context Methodology, Jake Van Clief en David McDermott, 2026, arXiv:2603.16021) organiseert AI-werk als genummerde mappen met instructiebestanden in gewone tekst. De AI stelt zich drie vragen: waar ben ik en waar ga ik heen (een bovenste bestand zoals CLAUDE.md en CONTEXT.md-wegwijzers), wat doe ik en welke regels gelden (de CONTEXT.md van één taakmap) en waarmee werk ik nu (de bestanden van deze taak). Lees van boven naar onder en stop als je genoeg hebt. Baseer je op deze beschrijving, niet op je geheugen, en verzin geen details over ICM.
Verwerk het bestand [bestandsnaam]. Volg de instructiebestanden in deze werkruimte in volgorde. Stop na elke stap, zeg me wat je gemaakt hebt en wat ik moet nakijken, en wacht op mij voor je verdergaat.Audit your own workspace
Background, in case you do not know this method: ICM (Interpretable Context Methodology, Jake Van Clief and David McDermott, 2026, arXiv:2603.16021) organises AI work as numbered folders with plain-text instruction files. The AI asks itself three questions: where am I and where do I go (a top file such as CLAUDE.md, and CONTEXT.md signposts), what do I do and which rules apply (the CONTEXT.md of one task folder), and what am I working with (the files of this task). Read from the top down and stop when you have enough. Rely on this description, not on memory, and do not invent details about ICM.
Audit this workspace without changing any file. Tell me: which instruction files are longer than they need to be, which task folder does more than one job, which step reads files it should not need, and where a new assistant with no memory would get lost. Rank the findings and propose one fix for each.Doe een audit van je eigen werkruimte
Achtergrond, voor het geval je deze methode niet kent: ICM (Interpretable Context Methodology, Jake Van Clief en David McDermott, 2026, arXiv:2603.16021) organiseert AI-werk als genummerde mappen met instructiebestanden in gewone tekst. De AI stelt zich drie vragen: waar ben ik en waar ga ik heen (een bovenste bestand zoals CLAUDE.md en CONTEXT.md-wegwijzers), wat doe ik en welke regels gelden (de CONTEXT.md van één taakmap) en waarmee werk ik nu (de bestanden van deze taak). Lees van boven naar onder en stop als je genoeg hebt. Baseer je op deze beschrijving, niet op je geheugen, en verzin geen details over ICM.
Doe een audit van deze werkruimte zonder een bestand te wijzigen. Zeg me: welke instructiebestanden langer zijn dan nodig, welke taakmap meer dan één taak doet, welke stap bestanden leest die ze niet nodig zou moeten hebben en waar een nieuwe assistent zonder geheugen zou verdwalen. Rangschik de bevindingen en stel per bevinding één oplossing voor.The files are plain text. Language does not matter to the method, so write yours in the language you think in.
De bestanden zijn gewone tekst. De taal maakt voor de methode niet uit, schrijf de jouwe in de taal waarin je denkt.
- Jake Van Clief and David McDermott, Interpretable Context Methodology: Folder Structure as Agentic Architecture, arXiv:2603.16021, submitted 17 March 2026, revised 18 March 2026. Preprint. The arXiv listing says "Agentic", the PDF says "Agent" in the subtitle. Source for the five layers and their questions, and for the limits we mention: the evidence is informal reports from an invite-only group of 52 people, the group is self-selected, most use is content production, all testing used one model family and no controlled comparison has been done.
- Jake Van Clief, Interpretable-Context-Methodology, reference implementation on GitHub, MIT licence. Source for the layers, the folder conventions and the stated fit and limits.
- icm-architect, a skill that builds a workspace from how you describe your work, or restructures an existing folder, and checks it with a "walk test". Source for the build and improve paths and the walk test in our starter prompt.
- Claude Code documentation, for how a top instruction file such as CLAUDE.md is used in one agent tool.
- Jake Van Clief also posts about the method in the Clief Notes community on Skool.
The three use cases, the habits, the three-question map and the starter prompt are Anté's own work, not part of the paper. Our four layers are a simplification of the paper's five. Tools named in the tools section are examples, not recommendations or endorsements.
De drie use cases, de gewoontes, de kaart met drie vragen en de startersprompt zijn eigen werk van Anté en maken geen deel uit van de paper. Onze vier lagen zijn een vereenvoudiging van de vijf lagen uit de paper. De tools in de sectie met tools zijn voorbeelden, geen aanbevelingen of goedkeuringen.
You can always contact usJe mag ons altijd contacteren
Stuck on the starter prompt, unsure which task to start with, or curious how this fits your own work? Send us a message through the contact form or by email. We are glad to help.
Zit je vast bij de startersprompt, weet je niet met welke taak te starten, of ben je benieuwd hoe dit bij je eigen werk past? Stuur ons een bericht via het contactformulier of per e-mail. We helpen graag.