Vorher prüfen
Audit für KI-generierten Code
Mit Cursor, Claude Code oder Lovable gebaut? Ich prüfe Architektur, Datenzugriffe und Tests und sage Ihnen, was vor dem Wachstum repariert werden muss.
Die Ausgangslage
KI-Werkzeuge liefern schnell etwas, das in der Demo funktioniert. Ob es auch mit echten Nutzern, fremden Daten und dem zweiten Entwickler funktioniert, zeigt die Demo nicht. Das Audit prüft genau diese Lücke und ersetzt das Bauchgefühl durch eine priorisierte Liste.
Typische Herausforderungen
Wo Standard-Ansätze bei KI-generiertem Code an Grenzen stoßen.
Niemand kennt das Ganze
Jeder Prompt hat lokal etwas gelöst, aber niemand hat die Gesamtstruktur entworfen. Ich zeichne auf, was tatsächlich existiert, und markiere doppelte Logik und widersprüchliche Muster.
Offene Datenzugriffe
Besonders bei Supabase oder Firebase entscheiden Zugriffsregeln, wer welche Zeilen liest. Ich prüfe, ob sie im Backend durchgesetzt werden oder nur die Oberfläche etwas ausblendet.
Tests, die wenig beweisen
KI-geschriebene Tests bestätigen oft nur, was der Code ohnehin tut. Ich prüfe, ob ein Test bei einem echten Fehler rot wird, statt nur die Abdeckung zu zählen.
Unsichtbare Lastgrenzen
Fehlende Indizes und N+1-Abfragen fallen bei zehn Nutzern nicht auf. Ich suche die Stellen, die zuerst brechen, und schätze ein, ab wann das relevant wird.
Mein Ansatz
Strukturiert statt Bauchgefühl - in drei Schritten.
1. Zugang und Ziel klären
Lesezugriff auf den Code und ein Gespräch über Ihr Ziel: Launch, Finanzierung, internationaler Ausbau oder Übergabe an ein Team.
2. Prüfen
Ich lese Code und Datenmodell selbst und nutze Analysewerkzeuge nur als Zuarbeit. Jeder Befund nennt Datei, Risiko und einen konkreten Lösungsweg.
3. Besprechen
Sie bekommen einen schriftlichen Bericht mit Reihenfolge. Danach beheben Sie die Punkte selbst, mit Ihrem Team oder mit mir.
Was Sie am Ende haben
- Schriftlicher Bericht mit priorisierten Befunden
- Überblick über die tatsächliche Architektur
- Bewertung von Zugriffsregeln, Tests und Lastgrenzen
- Reihenfolge der Maßnahmen und Abschlussgespräch
Häufige Fragen
Prüfen Sie auch Projekte, die vollständig mit KI gebaut wurden?
Ja, genau dafür ist dieses Audit gedacht. Es spielt keine Rolle, ob Cursor, Claude Code, Lovable, Bolt oder ein anderes Werkzeug den Code erzeugt hat. Geprüft wird das Ergebnis.
Muss ich danach neu bauen?
Meistens nicht. Der Bericht trennt, was reparierbar ist, von dem wenigen, das ersetzt werden sollte. Eine Neuentwicklung empfehle ich nur, wenn sie nachweislich günstiger ist.
Was brauche ich als Gründer ohne Technikteam?
Lesezugriff auf das Repository und, falls vorhanden, auf die Datenbankstruktur. Produktionsdaten brauche ich nicht. Der Bericht ist so geschrieben, dass Sie die Prioritäten auch ohne Entwicklerhintergrund verstehen.
Was ist der Unterschied zum Architektur-Audit?
Das Architektur-Audit richtet sich an gewachsene Systeme mit Geschichte und Team. Dieses Audit richtet sich an Projekte, die mit KI schnell entstanden sind und deren Struktur oft niemand vollständig kennt. Der Schwerpunkt liegt deshalb auf Datenzugriffen, Testqualität und den Stellen, die zuerst brechen.
Passt das zu Ihrem Projekt?
Kostenloses 30-Minuten Gespräch. Ich höre zu, stelle Fragen und gebe eine ehrliche Einschätzung - ob und wie ich helfen kann.