transductive.org / team / persoonlijk dossier

Als er ooit een moment was om samen iets buitengewoons te bouwen, dan is het nu.

Een persoonlijke uitnodiging van Friso: niet om in een magische crypto-orakelmachine te geloven, maar om een meetbaar AI-first laboratorium te bouwen dat ideeën rechtstreeks omzet in uitgevoerde, geteste native software.

Je hoeft hiervoor niet zelf te kunnen coderen. Dat gedeelte neem ik op mij. Jij kunt ideeën, oordeel, strategie, marktervaring, tegenspraak en testwerk leveren.

Ik bied je een ChatGPT-abonnement aan, zodat we ieder vanuit onze eigen machine kunnen werken. Met gekoppelde extensies en gescheiden gesprekken kunnen taken, code, resultaten en nieuwe experimenten tussen onze omgevingen bewegen zonder dat alles door één handmatig kopieerproces hoeft.

Dit dossier maakt geen winstbelofte. Het stelt een reproduceerbaar experiment voor waarin mislukte strategieën net zo expliciet worden bewaard als succesvolle.

transductive.org
1 / 6
1 — GPT-5.5 tegenover GPT-5.6 Sol

Het verschil is de bruikbare werkcyclus.

GPT-5.5

Een krachtig algemeen model voor snelle interactie, analyse, tekst en code. Het kan veel voorstellen en uitwerken, maar wordt in een conventionele workflow vaak nog als antwoordmachine gebruikt.

GPT-5.6 Sol

Voor dit project is vooral de langere uitvoeringslus belangrijk: plannen, hulpmiddelen inzetten, code schrijven, uitvoeren, compiler- en testresultaten lezen, repareren en opnieuw verifiëren.

DOEL → omgeving en bestaande broncode inspecteren → grootste praktische kandidaat bouwen → compileren en uitvoeren → echte foutinformatie teruglezen → repareren → opnieuw testen → bewijs en resterende grens rapporteren

De kans zit dus niet in de uitspraak dat een taalmodel “weet” welke munt stijgt. De kans zit in de radicale verlaging van de kosten van het construeren en afwijzen van ongebruikelijke technische hypotheses.

Waarom mijn promptsysteem relevant is

Mijn prompts beschrijven geen losse eerstvolgende stap, maar de bedoelde eindtoestand. Ze vragen niet alleen om broncode, maar om compilatie, uitvoering, foutdiagnose, reparatie en een werkend artefact.

De compiler en tests worden harde tegenstanders van de generatieve vrijheid. C++ is daarbij bijzonder bruikbaar: het model kan zeer verschillende architecturen genereren, terwijl GCC of Clang exact terugmeldt wat niet klopt.

De zwakte is eveneens duidelijk: ambitieus taalgebruik kan een aantrekkelijk verhaal genereren. Daarom mag geen tradingidee overleven op retoriek. Het moet kosten, latency, slippage, tijdsvolgorde, parameterstabiliteit en live shadow-trading doorstaan.

transductive.org
2 / 6
2 — Wat Friso werkelijk aan het bouwen is

Een conversationele software foundry met bewijs.

DoubleTab/Minefield verbindt een gewone ingelogde AI-conversatie aan lokale processen, compilers, bestanden, browserprofielen en andere gespecialiseerde gesprekken.

AI-conversatie → versiegebonden opdracht → stabiele identiteit van profiel, tab, gesprek en taak → lokale native uitvoerder → C++ bouwen / tests uitvoeren / browser onderzoeken → gestructureerd resultaat → terug naar precies het juiste gesprek → volgende reparatie of beslissing

Waarom dit niet slechts prompts zijn

Een prompt alleen is vluchtig. Het systeem daaromheen bewaart identiteit, uitvoer, logs, fouten, resultaten en hervatting. Het kan meerdere gesprekken verschillende rollen geven zonder hun uitkomsten door elkaar te halen.

Waarom je geen coder hoeft te zijn

Ik neem promptarchitectuur, C++-implementatie, compilatie en integratie voor mijn rekening. Jij kunt helpen bepalen welke problemen de moeite waard zijn, aannames aanvallen, resultaten interpreteren en de systemen op Ubuntu testen.

De menselijke bijdrage blijft echt

AI kan sneller kandidaturen produceren. Het bepaalt niet automatisch welke risico’s wij aanvaardbaar vinden, welke causale verklaring overtuigt of wanneer een experiment voldoende eerlijk is uitgevoerd.

Gedeeld werken

Een eigen abonnement en gekoppelde browserlaag maken van samenwerking meer dan screenshots en berichten. We kunnen afzonderlijke werkstromen laten bestaan en toch resultaten, code en context delen.

De kernprestatie is niet “ChatGPT kan code schrijven”. De kernprestatie is: genereren → uitvoeren → waarnemen → redeneren → wijzigen → opnieuw uitvoeren.
transductive.org
3 / 6
3 — De Chromium-ontdekking

De browser zelf wordt een agentplatform.

Actor en APC

Chromium bevat Actor en Annotated Page Content: een browser-eigen, gestructureerde en actiegerichte representatie van een pagina. Dat is principieel sterker dan uitsluitend pixels of een gegenereerde CSS-klasse volgen.

Browser Actuator

De broncode bevat een gelaagde service voor browseractuatie met duurzame sessies, sequence-nummers, reconnectie, hervatting, request-correlatie en idempotentie. Het is nog niet het complete bovenliggende systeem, maar wel een substantiële transport- en sessieruggengraat.

Record Replay

Menselijke handelingen kunnen worden opgenomen en opnieuw uitgevoerd. Taakdefinities bevatten intentie, stappen en parameters; observaties kunnen automatische en handmatige uitvoering onderscheiden.

Critical Action History

Gevoelige browseracties kunnen worden gekoppeld aan conversation ID en actor task ID. Dat is bijna rechtstreeks het auditmechanisme dat een betrouwbare AI-gestuurde browser nodig heeft.

Context en skills

Profielgebonden context, geheugen en synchroniseerbare skills bestaan eveneens als browsercomponenten. Zij hoeven niet onze eigen ontologie te worden, maar hun interfaces en lifecycle kunnen donorcode zijn.

Extern bewijs

Brave gebruikt Actor en actionable page content rechtstreeks. ChromiumFish bouwde er onafhankelijk een native browseragent en een externe taakopdracht bovenop.

Substantieel betekent hier: wij hoeven niet vanaf nul een fragiele imitatie van de webinterface te ontwerpen. We kunnen componenten die al in Chromium bestaan samenbrengen achter een provider-onafhankelijke semantische ABI.

Belangrijke nuance: dit is geen bewijs van één geheime, complete Google-architectuur. Het is bewijs van meerdere, concrete broncode-lijnen die naar browser-native agentcapaciteiten convergeren.

transductive.org
4 / 6
4 — Eerste gezamenlijke campagne

Een tradinglaboratorium, geen praatbot.

De browser- en AI-laag onderzoekt; de snelle handelslaag blijft deterministisch, native en begrensd.

AI / browserlaag

  • platform- en governancewijzigingen volgen;
  • vreemde hypotheses formuleren;
  • features en C++-modules genereren;
  • backtests aanvallen op leakage en overfitting;
  • resultaten documenteren.

C++ / uitvoeringslaag

  • WebSocket-marktdata lezen;
  • orderboeken reconstrueren;
  • signalen deterministisch berekenen;
  • risicolimieten afdwingen;
  • orders en volledige evidence loggen.

De eerste interessante gebieden

Execution alpha: niet noodzakelijk richting voorspellen, maar slechte fills, adverse selection en onnodig spread betalen verminderen.

Cross-venue lead–lag: meten waar dezelfde druk op verschillende handelsplaatsen op verschillende momenten zichtbaar wordt.

Funding en basis: expliciete kosten, borrow, collateral en liquidatierisico als toestandsmachine behandelen.

Event-confirmed order flow: een extern browser-event mag nooit alleen handelen veroorzaken; pas samen met afwijkende orderflow en netto edge na kosten.

Een model mag kandidaten bedenken. Een onafhankelijke risk engine bepaalt wat überhaupt uitvoerbaar is.
transductive.org
5 / 6
5 — Tijdlijn en hardware

Van nul naar een eerlijke conclusie in 90 dagen.

Dag 1–2

Basis

Abonnement, gekoppelde extensie, Ubuntu C++-toolchain en gedeelde structuur.

Dag 3–7

Data & replay

Een uniforme markt-eventstream en deterministische herhaling.

Week 2

Referentiesysteem

Eenvoudige strategie plus fees, latency, slippage en riskd.

Week 3–4

Onderzoeksfabriek

AI genereert C++-kandidaten; tests en adversarial review vernietigen de meeste.

Week 5–6

Live shadow

Werkelijke markt, gesimuleerde orders, geen geld.

Week 7–8

Canary

Alleen bij vooraf vastgelegde criteria: zeer klein, uitschakelbaar live experiment.

En die RTX 3090?

Een 3090 kan uitstekend passen bij ComfyUI, Stable Diffusion/Flux-pijplijnen, lokale beeldanalyse en bepaalde model- of quant-workloads. Maar de juiste volgorde is: eerst aantonen welke rekenbelasting werkelijk nuttig is; daarna pas hardware kopen. De samenwerking kan onmiddellijk op Ubuntu beginnen.

De uitnodiging is eenvoudig: niet geloven of afwijzen. Het instrument bouwen en het experiment werkelijk uitvoeren.

Persoonlijke pagina: transductive.org/team · Humoristische bijlage: transductive.org/team/advertentie

transductive.org
6 / 6