Elementor MCP: Wanneer AI niet bouwt, maar samenwerkt!

Elementor MCP: Leer je werk delegeren, maar blijf in controle!

MCP – Van advies naar uitvoering

In deze blogpost wil ik mij allereerst richten op webdesigners. Of je nu af en toe een website voor vrienden maakt, of een professionele webdesigner bent, met tientallen tot honderden klanten maakt eigenlijk niet veel uit, maar jij hebt ervaring met het bouwen van websites. En je vindt leuk om te doen.

Misschien maak je al gebruik van AI bij het bouwen van je websites. Misschien om design ideeën te creëren, misschien om teksten te schrijven. Of wellicht om dat ingewikkelde stukje CSS of JavaScript toch snel en foutloos op je site te krijgen.

In deze situatie gebruik je AI zoals je ook het Internet gebruikt, je raadpleegt externe bronnen om informatie te vinden, die je nodig hebt bij het vervullen van je taak. Alleen is AI sneller, selectiever en geeft het antwoord alvast vorm in de voor jou best passende situatie.

Maar het zal je niet ontgaan zijn, AI kan tegenwoordig complete sites bouwen. Betekent dit, dat je werkt in een inmiddels uitstervend beroep?

In mijn artikel over ‘goedkope AI sites’ heb ik al uitgebreid uit de doeken gedaan, waarom ‘automatisch gebouwde AI sites’ geen blijvertje zullen zijn. Maar het zou dom zijn, om geen gebruik te maken van de mogelijkheden die AI je biedt.

Maar dan richten we onze aandacht niet op AI chat toepassingen, maar willen we kijken naar tools die meer doen dan alleen adviseren, tools die je daadwerkelijk werk uit handen kunnen nemen.

Agenten en assistenten

Wellicht heb je ook gehoord van Claude Code, Codex of Antigravity. Tools die code kunnen genereren. En een website is eigenlijk ook niet veel meer dan code. En er zijn verschillende manieren van coderen. ‘Vibe coding’ bijvoorbeeld. Het kost Claude Code geen enkele moeite om een website te bouwen, wanneer je zegt

bouw een website voor een groentenboer in hartje amsterdam. Benadruk dat hij ook uitheemse groenten verkoopt.

En omdat de groetenboer mogelijk geen enkele kennis heeft van webdesign, zal hij hem mogelijk nog mooi vinden ook. Maar daarmee is eigenlijk hetzelfde effect bereikt, wat je krijgt door een willekeurig random thema uit een themagallerij te kiezen, een site die acceptabel oogt, maar iedere ‘eigenheid’ ontbreekt.

Random websites aan klanten koppelen kan al decennia. Daar heb je geen AI voor nodig.

Wanneer je ‘plain HTML’ websites bouwt met ondersteuning van een tool als Claude Code, dan kan Claude Code je daar goed bij ondersteunen, zolang je zelf de regie behoudt. Zeg dus niet -bijvoorbeeld:

maak een homepage voor de website van een bakker

maar liever iets als

onderzoek de hero onder de ID #hero op deze pagina en gebruik dezelfde stijl voor het ontwerpen van een drietal feature blocks, waarbij het feature block waar de muiscursur overheen gaat 4 pixels in iedere richting groeit.  

De stijl, de functionaliteit en de positionering wordt door jou bepaald. AI neemt je het routinewerk uit handen.

En nu Elementor

Nog niet zo gek lang geleden kwam Elementor met Angie. Hoewel Elementor vroeg was met de integratie van Elementor met CoPilot, een AI toepassing van Microsoft, waren de mogelijkheden met CoPilot vrij beperkt.

Met Angie is er een groot aantal mogelijkheden bijgekomen, en niet geheel onbelangrijk, Angie is nog steeds groeiende. In mijn artikel over mijn kennismaking met Angie heb ik uitgebreid aangegeven wat de voor- en nadelen van Angie zijn.

Mijn twee belangrijkste bezwaren tegen Angie zijn:

• Beperkte configureerbaarheid. Alles wat ik in een site wil hebben, moet ik verwoorden in de prompt.
• Weinig transparant en totaal inflexibel kostenmodel.

Angie is leuk, wanneer je een idee voor een widget of component hebt ‘wat er nog niet is’, maar Angie zal -in de huidige staat- nooit deel uitmaken van mijn basisgereedschappen bij het bouwen van een site. Meer zoiets als ‘wanneer er niets past, laten we dan Angie eens proberen’.

Maar wat nu, wanneer we aan Codex of Claude Code uit zouden kunnen leggen, hoe zij samen kunnen werken met Elementor (Pro)?

Gelukkig is er goed over nagedacht, hoe je een LLM model samen kunt laten werken met bepaalde tools. Het ‘Model Context Protocol’. En laten de mensen van Elementor nu eens een MCP server voor Elementor beschikbaar hebben gesteld.

Wat is Elementor MCP eigenlijk?

MCP is niet de AI zelf, maar een afgesproken taal waarmee een AI agent aan een toepassing kan vragen welke mogelijkheden er beschikbaar zijn, en die mogelijkheden vervolgens kan gebruiken. Met andere woorden, een AI agent kan aan Elementor (bijvoorbeeld) vragen welke functie er aangeroepen moet worden, om een component op een pagina te plaatsen. Of met welke functie de instellingen voor de stijl kunnen worden gelezen.

Op deze manier ‘ontvangt’ de AI agent van de Elementor MCP server informatie wat er mogelijk is en hoe het gedaan moet worden.

Een eenvoudig voorbeeld is misschien het volgende.

Stel je voor, jouw tante belt je en vraagt of je een schilderij boven haar bank op kan hangen. Omdat je zelf niet over de benodigde gereedschappen beschikt, vraag je haar of ze een boormachine heeft. En schroeven. En een waterpas.

Elementor MCP is dus eigenlijk niet veel meer, dan een uitgebreide set met instructies, die door een AI agent uitgevoerd moeten worden, wanneer deze AI agent ‘iets’ met Elementor wil doen.

En wat wanneer ik de Elementor MCP niet zou gebruiken?

Het is overigens ook mogelijk om in Elementor te werken, zonder een MCP te gebruiken. De meest gangbare AI agents zijn in staat bestaande code te analyseren en op grond van de code zelf aanpassingen te verrichten. Het probleem is hier echter, dat de AI agent het totale plaatje mist en mogelijkerwijs code aanpast die conflicteert met de rest van de code.

Of om het anders te zeggen, bij gebrek aan een MCP ziet de AI agent wel de tekst maar niet de context.

De Elementor MCP zorgt ervoor, dat de AI agent de website en werkomgeving begrijpt.

• De agent kan informatie uit de site opvragen.
• Hij kan beschikbare Elementor-functies ontdekken
• Hij kan bestaande onderdelen onderzoeken voordat hij iets verandert.
• Hierdoor wordt een opdracht volledig binnen de context van de bestaande website uitgevoerd.

Wanneer er een MCP beschikbaar is voor een taak, is het altijd goed deze te gebruiken.

Overigens, MCP is geen ‘magische toegang tot alles’. Een agent kan alleen maar werken met de functies en informatie die via de MCP beschikbaar worden gesteld.

Elementor MCP en de large language models

Wanneer we Elementor’s Angie AI vergelijken met bijvoorbeeld Claude Code, dan geeft het gebruik van Claude Code ons een aantal grote voordelen. Op dit moment is Angie AI een vrij eenvoudige prompt interface. Vrijwel alles wat je wilt realiseren moet je opnemen in de prompt. AI agents als Claude Code en Codex bieden meer. En dat meer zit hem vooral in datgene wat je niet hoeft te prompten. Zaken als ‘commands’, ‘skills’, ‘requirements’ en meer. Laten we daar eens stap voor stap naar kijken.

Skills

Een skill is een vooraf beschreven werkwijze die een AI-agent kan toepassen voor een bepaald soort taak. Je kunt het vergelijken met een medewerker die een specifieke procedure heeft geleerd. Bijvoorbeeld:

Wanneer je een WordPress-plugin moet specificeren, stel dan eerst onderstaande vragen
- Vraag 1
- Vraag 2
- Vraag 3
en werk daarna volgens deze structuur:
- Stap 1
- Stap 2
- Stap 3

waarbij natuurlijk de vragen en stappen concreet worden ingevuld. Op deze manier verzeker je jezelf ervan, dat het LLM op eenzelfde manier te werk gaat.

Plugins

Plugins geven de AI toegang tot extra mogelijkheden of externe systemen. Denk hierbij aan GMail, GitHub, een database of Elementor. De AI kan daar niet zomaar bij alles: De plugin vormt de verbinding met zo’n dienst en bepaalt wat de AI daar wel en niet mag doen.

Commands

Een command is een kant-en-klare opdracht die je bewust kunt starten. In plaats van iedere keer een lange prompt te schrijven, gebruik je bijvoorbeeld een commando om code te controleren, tests uit te voeren of documentatie bij te werken. Een command is dus eigenlijk een soort handige snelkoppeling naar veelgebruikte prompts

Requirements

Requirements beschrijven aan welke eisen het werk en het resultaat moeten voldoen. Dat gaat niet alleen over functionaliteit, maar ook over technische keuzes, beperking, kwaliteitscriteria en werkwijzen.

Een requirement kan bijvoorbeeld vastleggen:

• welke functionaliteit gebouwd moet worden;
• welke programmeertaal of frameworkversie gebruikt moet worden;
• welke codestandaarden gevolgd moeten worden;
• welke libraries wel of juist niet gebruikt mogen worden;
• hoe naamgeving en projectstructuur moeten worden ingericht;
• welke security- of performance-eisen gelden;
• welke tests verplicht zijn;
• welke bestaande architectuur intact moet blijven;
• welke onderdelen de agent niet mag wijzigen.

Voorbeelden:

Gebruik PHP 8.3 compliant code en volg de WordPress Coding Standards.

Voeg geen nieuwe JavaScript-library toe, indien dezelfde functionaliteit met bestaande code kan worden gerealiseerd.

Alle publieke methodes moeten voorzien zijn van een type-declaration

De gebruiker moet na het verzenden van het formulier een bevestigingsmail ontvangen, met daarin de inhoud van het formulier

De eerste drie zijn technische requirements, nummer vier een functioneel requirement.

Subagents

Een subagent is een gespecialiseerde AI-assistant waaraan de hoofd-agent een deel van het werk kan uitbesteden. Je kunt dit vergelijken met een projectleider die een taak doorgeeft aan een specialist. Eén subagent onderzoekt bijvoorbeeld de bestaande code, terwijl een andere de tests schrijft. De hoofd-agent verzamelt en consolideert daarna de resultaten.

Of om het eenvoudiger te stellen: requirements bepalen wat nodig is, commands starten werkzaamheden, skills bepalen hoe de werkzaamheden worden aangepakt, plugins geven toegang tot extra gereedschap en subagents kunnen delen van een taak zelfstandig uitvoeren.

Skills, commands, requirements en subagents zijn zaken die je als webdesigner zelf kunt definiëren. Het is geen programmacode, maar het zijn prompts die aan bepaalde eisen qua formaat moeten voldoen. Door deze flexibiliteit waarmee je jouw eigen AI-agent kan configureren kan er veel van jouw werk door je agent uit handen worden genomen, waardoor je meer tijd hebt om je te concenteren op het ontwerp en minder met de kleine details en de uitvoering daarvan bezig hoeft te zijn.

En hoe maken we dat concreet? Wat kan ik met Elementor MCP doen?

Op het moment dat ik dit schrijf staat Elementor op het punt de eerste publieke versie van Elementor MCP uit te rollen. Deze versie zal over veel functies beschikken, maar er staat nog meer op de planning. Laten we eens kijken naar een aantal functies die op dit moment al beschikbaar zijn.

1. Bestaande Elementor pagina’s onderzoeken

Eén van de meest basale functies is het kunnen onderzoeken, hoe een Elementor pagina is opgebouwd. En dat om een aantal redenen. Wanneer je een nieuwe pagina aan een bestaande site toe wilt voegen, dan is het natuurlijk belangrijk, dat Elementor iets weet over de design-context.

• Welke lettertypen gebruik je?
• Wat is de kleurstelling?
• Hoe is de opbouw van de pagina?
• Waar vind je de header, footer en andere templates?

Om te voorkomen, dat de Agent iets introduceert wat buiten de ‘basis opbouw’ van de site valt, moet hij eerst kijken naar de bestaande structuur.

Ook kan je deze ‘onderzoek modus’ gebruiken om te ontdekken, waarom bepaalde componenten op de pagina zich afwijkend gedragen.

2. Pagina’s opbouwen vanuit een opdracht

Je kan ook een complete pagina opbouwen vanuit een prompt. Nou ja, eigenlijk uit iets meer dan een prompt alleen. Want zoals hierboven al aangegeven, heb je in een goed ingerichte AI agent met meer te maken, dan alleen de prompt. Lees hierboven de stukjes over requirements, skills en commands nog maar eens na.

Dat ‘opbouwen vanuit een opdracht’ hoeft overigens niet per se een complete tekstbeschrijving te zijn. Met de -ook hierboven beschreven- plugins kan je bijvoorbeeld ook een koppeling maken met een ontwerp PDF op je GoogleDrive of een project in Figma. Een visueel design kan net zo goed als voorbeeld gelden voor je Elementor ontwerp, als de beschrijving in een prompt.

3. Bestaande pagina’s wijzigen

Je kan je AI agent ook gebruiken om bestaande pagina’s te wijzigen. Doe dit met beleid en verstand. Het veranderen van een achtergrondkleur bijvoorbeeld kost je minder tijd om het zelf te doen, dan de tijd om een goede prompt te schrijven.

4. Designkeuzes consistent over meerdere onderdelen uitvoeren

Met Atomic Elements heeft Elementor een grote stap gemaakt naar een consistent designsysteem. In de praktijk zal je echter waarschijnlijk nog steeds te maken krijgen met ‘legacy’ code van websites gemaakt in Elementor 3, of websites (deels) gemaakt met Elementor editor 3 (Widgets en Containers), en deels in 4 (Atomic Elements en Components).

Wanneer je zo’n website met widgets en containers hebt, dan is het een behoorlijke klus om door de hele website heen een kleine wijziging uit te voeren.

Stel je bijvoorbeeld de volgende situatie voor: Je hebt alle knoppen op de site een rand van 3 pixels gegeven en geen ronding voor de hoeken. De klant wil alle knoppen aangepast hebben in een rand van 1 pixel, een ronding van 5px op de hoeken en een schaduweffect.

Gebruik je de V4 editor, met atomic elements, dan kan je dit in de classes oplossen, maar gebruik je de widgets, dan gaat dat niet zo gemakkelijk.

Gelukkig kun je door middel van een goed uitgedachte prompt deze aanpassing uitvoeren.

5. Zelf nieuwe widgets of components ontwerpen

In mijn artikel over Angie AI heb ik laten zien, hoe je zelf een widget of component kan ontwerpen met behulp van Angie AI en prompts. Omdat een door de MCP gekoppelde AI agent beschikt over dezelfde tools die Angie ter beschikking heeft, maar gebruik maakt van meer krachtige LLM modellen, beschik je over krachtigere mogelijkheden dan met Angie.

Je prompts gaan veranderen

Laten we even duidelijk zijn. Er bestaan geen magische prompts die de perfecte websites genereren. Wat ik in deze sectie wil laten zien is niet welke magische prompts je website beter maken (hoewel er natuurlijk wel een aantal slimme prompts is, die je helpen de zwakke punten in je website te ontdekken), maar hoe je communicatiepatroon verandert door bewust de controle over wat je ontwerpt te houden.

In een gewone chat sessie zou je bijvoorbeeld het volgende kunnen vragen:

Geef mij een voorstel voor een hero-sectie

Bij een AI agent, waarbij jij de controle houdt over het proces zal de vraag er meer als volgt uit komen te zien:

Bekijk de bestaande homepage, analyseer het gebruikte design system en bouw onder de hero een sectie met drie diensten die visueel aansluit bij de bestaande pagina

Je delegeert als het ware je werkzaamheden aan je ‘automatische assistent’.

Waarom dit niet hetzelfde is als ‘even een website met AI’

Een ontwerp past bij een klant. Tenminste als je je werk goed doet. Een prompt als

Bouw een website voor een bakkerij

kan een website bouwen die past bij een bakkerij. Maar niet bij Bakkerij Henk Korenaar uit Bleekhuizerveen. AI kent jouw klant niet. AI kent de markt niet. AI heeft geen idee wat commercieel wel en niet werkt. En het aller, allerbelangrijkst: AI denkt niet na!

Wanneer een klant je vraagt om een website te bouwen, dan stel je, mag ik hopen, de klant een aantal goede vragen bij de intake van het project.

1. Wat is het belangrijkste doel van de website?
   Bijvoorbeeld informeren, leads verzamelen, afspraken laten maken, producten verkopen of autoriteit opbouwen.
2. Wie is de primaire doelgroep van de website?
   Niet alleen leeftijd of branche, maar vooral: wie moet de site gebruiken en wat willen zij daar bereiken?
3. Welke actie wilt u dat bezoekers op de website ondernemen?
   Bijvoorbeeld bellen, een offerte aanvragen, reserveren, kopen, inschrijven of contact opnemen.
4. Welke producten, diensten of onderwerpen moeten centraal staan?
   Dit bepaalt in grote mate de structuur, navigatie en prioriteiten op de website.
5. Welke pagina’s of onderdelen zijn minimaal nodig?
   Denk aan home, diensten, over ons, contact, portfolio, FAQ, blog, webshop of klantomgeving.
6. Welke functionaliteiten moet de website hebben?
   Bijvoorbeeld formulieren, boekingen, betalingen, nieuwsbriefinschrijving, zoekfunctie, meertaligheid of koppelingen met externe systemen.
7. Welke uitstraling moet de website hebben?
   Vraag eventueel naar voorbeelden van websites die de klant mooi vindt én waarom.
8. Welke bestaande huisstijlmaterialen zijn beschikbaar?
   Bijvoorbeeld logo, kleuren, lettertypen, fotografie, illustraties en huisstijlrichtlijnen.
9. Wie levert en beheert de inhoud van de website?
   Wie schrijft teksten, levert afbeeldingen aan en houdt de website na oplevering actueel?
10. Zijn er technische, juridische of organisatorische eisen waarmee rekening gehouden moet worden?
    Bijvoorbeeld AVG, toegankelijkheid, hosting, bestaande systemen, CRM-koppelingen, beveiliging, specifieke plugins of eisen vanuit een branche.

Dit werk je uit in een conceptueel model, wat je vervolgens zal uitwerken in een design. Deze vertaling van de eisen en verwachtingen van je klant zijn moeilijk of niet uit te werken in een AI prompt. Wat je normaliter dus zal doen is door middel van skills, commands en requirement documenten (en geloof me, dat is de eerste keer veel werk, maar de meeste zaken zijn herbruikbaar voor je volgende projecten) de scope definiëren, waarbinnen het ontwerp plaats zal vinden. Je laat niets aan het toeval over, maar definieert in detail waaraan het ontwerp zal moeten voldoen. Eén troost: Bij het samenstellen van dat document kan je de hulp inroepen van je AI agent. Veel AI agents voor code ontwikkeling beschikken namelijk over een zogenaamde ‘plan fase’. Je geeft een zo gedetailleerd mogelijke omschrijving van wat je verwacht en vraagt de AI agent je te ‘interviewen’ op basis van dat document.

Het resultaat is een nieuw, meer gedetailleerde versie van het eerste document.

Je rol verandert van uitvoerder naar regisseur

Het verantwoord inzetten van AI bij de ontwikkeling van websites zorgt voor een forse verandering in je werkzaamheden. Ik heb dit ook al -vanuit een andere optiek- beschreven in mijn artikel over Virtual Assistants en AI. Je rol zal steeds meer verschuiven van uitvoerder naar regisseur. Het klikken en tikken om de verschillende attributen in je visuele editor aan te passen zal meer en meer het beschrijven van het gewenste resultaat worden. Jouw creatieve vaardigheden krijgen de mogelijkheid zich verder te ontwikkelen, terwijl het routinewerk uitbesteed kan worden aan de AI agent.

Wat wel belangrijk wordt in je activiteiten is het testen, controleren en hertesten.

Het praktische deel van je werk verschuift:

• minder klikken en dezelfde instellingen steeds opnieuw aanpassen
• meer beschrijven wat het gewenste resultaat is
• taken opdelen in afzonderlijke subtaken
• context meegeven
• controleren wat de agent heeft gedaan
• bijsturen
• bepalen wanneer iets goed genoeg is.

Om dit te doen moet je meer kunnen dan ‘prompting begrijpen’

Wil je succesvol met een AI agent leren werken, dan zal je iets meer over AI, prompting, chats en agents moeten leren begrijpen. Een goed begin is de gratis online mini-cursus ‘AI en WordPress 7‘. Deze cursus die bestaat uit zeven lessen, verdeeld over drie weken, besteed vanaf les 4 de nodige aandacht aan ‘Agents’ en alles wat daarmee samenhangt.

Wanneer je AI wilt gebruiken voor je webdesign, dan zal niet alleen jouw AI-agent over de nodige skills moeten beschikken, maar zelf zal je je ook de volgende skills (vaardigheden) eigen moeten maken.

• Je moet begrijpen wat het verschil is tussen een chat en een agent
• Je moet de ‘context’ van een LLM begrijpen, en snappen waarom deze niet onbeperkt meegaat
• Je moet weten, dat lange agent-sessies je eindresultaat slechter maken
• Je moet leren, hoe je een grote opdracht op kan splitsen in kleinere taken
• Je moet begrijpen hoe skills, commands en eventueel subagents je werk beïnvloeden
• Je moet inzien hoe je voorkomt, dat een agent teveel probeert te doen
• En je moet ook weten hoe je wijzigingen controleert en eventueel terug kunt draaien.

Elementor MCP is niet het zoveelste nieuwe ‘Elementor Feature’, maar een nieuwe, toekomstbestendige, manier van werken.

Een professionele workflow

Cursus AI Assisted Webdesign met Elementor MCP

Elementor MCP is vanuit technisch oogpunt bekeken maar een verbinding tussen AI en Elementor. Het resultaat wordt bepaald door de manier waarop je de AI-agent opdrachten geeft, context aanbiedt, werkzaamheden organiseert en controle houdt over wat er gebeurt.

Werken met Elementor MCP, of sowieso werken met AI Assisted Design in welke vorm dan ook, vraagt om een compleet andere manier van werken, waarbij je jouw expertise benadrukt en routinematig werk uit kan besteden aan jouw AI agents. Of anders bekeken, je wordt de teamleider van een agency met uitsluitend digitale werknemers.

Deze andere werkwijze vereist dat je ook nieuwe vaardigheden aanleert. En hier wil WordXPression je tegemoet komen met de cursus ‘Elementor MCP voor Webdesigners‘.

Het eerste wat je je wellicht af zal vragen is waarin deze cursus zich onderscheidt van de reeds bestaande cursus Elementor 4 voor Designers.

In de onderstaande tabel hoop ik dit duidelijker te maken

	Elementor 4 voor designers	Elementor MCP voor webdesigners
Hoofddoel	Leren professioneel ontwerpen en bouwen mét Elementor 4	Leren Elementor 4 aansturen met een AI-agent via MCP
Centrale vaardigheid	Elementor zelf goed beheersen	Een agent goed instrueren, organiseren en controleren
Benadering	Atomic first: Variables, Classes, Components, templates en dynamische content	Agent assisted: requirements, prompts, context, skills, commands en subagents
Rol van Elementor	Elementor is het gereedschap waarmee de cursist zelf bouwt	Elementor is ook een omgeving waarin de agent handelingen kan uitvoeren
Rol van AI	AI is een assistent in het ontwerpproces	AI is een uitvoerende agent binnen een gecontroleerde workflow
Wat doet de cursist?	Ontwerpt, bouwt en configureert zelf	Specificeert, instrueert, beoordeelt en stuurt bij
AI-toepassing	O.a. stylesheets, sample sheets, wireframes, ontwerpvarianten en Angie	Claude Code of Codex, gekoppeld aan Elementor via MCP
Belangrijk leerdoel	Consistente, schaalbare en onderhoudbare Elementor-sites leren bouwen	Leren hoe je een agent betrouwbaar een website laat bouwen zonder de regie uit handen te geven
Voorkennis	Gericht op professionele webdesigners die Elementor professioneel willen inzetten	Veronderstelt dat je Elementor 4 al kent, met of zonder Atomic Elements
Menselijke regie	De designer neemt ontwerpbeslissingen; AI helpt alternatieven onderzoeken	De webdesigner bepaalt requirements en werkwijze en controleert wat de agent uitvoert

Bij Elementor 4 voor Designers ligt het zwaartepunt dus echt bij Elementor zelf. Je leert een professionele Elementor 4-workflow opbouwen met design tokens, classes, components, dynamische content via ACF/CPT’s, performance, WooCommerce en herbruikbare component libraries.

Bij Elementor MCP voor webdesigners verschuift het zwaartepunt. Daar hoef je niet opnieuw te leren hoe Elementor werkt. De cursus begint juist vanuit de aanname: je kunt al met Elementor 4 werken – hoe zorg je er nu voor dat Claude Code of Codex er namens jou goed mee kan werken?