Het verschil tussen een system prompt en een user prompt is simpel: de system prompt zet de rol, de toon en de regels voor het hele gesprek, de user prompt is de concrete vraag die je op dat moment stelt. De system prompt is de spelregels, de user prompt is de zet. Snap je dat onderscheid, dan stop je met dezelfde instructie in elk bericht herhalen en krijg je consistentere antwoorden uit ChatGPT, Claude en Gemini.
De meeste mensen kennen alleen het tekstvak waar ze hun vraag intypen. Dat is de user prompt. De laag eronder — wie het model is en hoe het zich moet gedragen — wordt vaak overgeslagen. En juist daar zit veel winst.
Wat is een system prompt?
De system prompt is de instructie die je één keer aan de bovenkant van een gesprek zet en die voor de hele sessie blijft gelden. Hij beschrijft de rol van het model (“je bent een ervaren copywriter”), de toon, de output-vorm en de grenzen. Het model leest hem als een staande opdracht, niet als een losse vraag.
Je gebruikt een system prompt voor alles wat steeds hetzelfde moet zijn. Denk aan: altijd in het Nederlands antwoorden, altijd in de je-vorm, nooit met opsommingstekens, of altijd eerst de conclusie en dan de uitleg. Zet je dat in de system prompt, dan hoef je het niet bij elke vraag opnieuw te zeggen.
Waar vind je hem?
In de chat-apps zit de system prompt verstopt. In ChatGPT regel je dit via Custom Instructions of een eigen GPT. In Claude via Projects of de Style-instellingen. Bouw je zelf iets met een API, dan geef je de system prompt expliciet mee als apart veld. Het idee blijft overal hetzelfde: dit is de laag die je gedrag stuurt voordat je eerste vraag binnenkomt.
Wat is een user prompt?
De user prompt is je bericht. De vraag, de opdracht, de tekst die je wilt laten herschrijven. Dit is de laag waar de meeste mensen al hun energie in stoppen, en terecht — een vage vraag levert een vaag antwoord, hoe goed je system prompt ook is.
Een goede user prompt is specifiek over wat je wilt, voor wie het is, en in welke vorm je het terug wilt. “Schrijf een mail” is zwak. “Schrijf een korte, vriendelijke mail aan een klant die zijn factuur twee weken te laat heeft, zonder te dreigen, met een duidelijk verzoek om voor vrijdag te betalen” is bruikbaar. Het model heeft context nodig, en die context geef jij in de user prompt.
Hoe werken ze samen?
Het model leest beide lagen tegelijk, maar de system prompt heeft voorrang als kader. Botsen ze, dan wint meestal de system-instructie. Zet in je system prompt “antwoord altijd in maximaal drie zinnen” en vraag dan om een lang verhaal, dan houdt het model zich in. Dat is precies de bedoeling: de system prompt bewaakt de grenzen, de user prompt vult de inhoud in.
Een handige vuistregel: wat voor élke vraag geldt, hoort in de system prompt; wat alleen voor déze vraag geldt, hoort in de user prompt. Je voorkeurstaal, je toon en je vaste format zijn system. De specifieke opdracht van dit moment is user.
In mijn coaching zie ik dit constant fout gaan: mensen plakken hun hele context-blok bovenaan elk nieuw bericht. Dat werkt, maar het is dweilen met de kraan open. Zet je vaste regels één keer in de system-laag, dan blijft je user prompt kort en scherp — en blijf je consistent over een lang gesprek.
Beide lagen invullen met KOMPAS
Of je nu de system- of user-laag schrijft, dezelfde bouwstenen maken het verschil. Ik werk met KOMPAS: een goede prompt is je kompas. De zes onderdelen:
- Kader — de rol en context. Dit hoort vaak in je system prompt.
- Opdracht — wat je precies wilt. De kern van je user prompt.
- Materiaal — de tekst, data of voorbeelden die je meegeeft.
- Paalwerk — de structuur en grenzen, zoals lengte en format.
- Afwerking — de toon en stijl van het eindresultaat.
- Sturing — hoe je bijstuurt als het antwoord nog niet klopt.
Kader en Afwerking zijn vaak system-materiaal omdat ze steeds gelden. Opdracht en Materiaal wisselen per vraag en horen dus in de user prompt. Wil je dieper op deze methode in, lees dan mijn uitleg over prompt engineering en de praktische gids betere prompts schrijven.
Veelgestelde vragen
Heb ik altijd een system prompt nodig?
Nee. Voor een snelle, losse vraag is alleen een goede user prompt prima. Een system prompt loont zodra je hetzelfde gedrag vaker nodig hebt — een vaste toon, een vast format, of een rol die je telkens herhaalt. Dan scheelt het je werk en houdt het je antwoorden consistent.
Kan ik een system prompt instellen in ChatGPT of Claude?
Ja. In ChatGPT doe je dat via Custom Instructions of een eigen GPT, in Claude via Projects of de stijl-instellingen. De plek heet niet overal “system prompt”, maar het effect is hetzelfde: een staande instructie die voor het hele gesprek geldt.
Wat wint er als system en user prompt elkaar tegenspreken?
Meestal de system prompt, omdat die het kader bewaakt. Werkt iets niet zoals je wilt, check dan of een system-instructie je user-vraag in de weg zit. Vaak los je het op door de regel in de system-laag aan te passen in plaats van harder aan te dringen in je vraag.
Geldt dit verschil ook bij vibe coding met Cursor of Lovable?
Ja. Tools die op taalmodellen draaien hebben vrijwel altijd een verborgen system-laag met projectregels, plus jouw losse instructies als user prompt. Snap je het onderscheid, dan kun je gerichter instellen wat altijd moet gelden versus wat alleen voor deze taak telt.
Wil je weten hoe sterk jouw prompt nu is? Plak hem in de gratis prompt-coach — die scoort je prompt en herschrijft hem volgens KOMPAS, zodat je meteen ziet wat in je system- en wat in je user-laag thuishoort. Liever persoonlijke begeleiding? Bekijk de mogelijkheden voor coaching.