Har du bygget en app med Lovable, ChatGPT/Codex, Claude Code, Cursor eller ved hjælp af vibe coding?
Vi tjekker kodekvalitet, arkitektur, sikkerhed og ydeevne og giver dig en klar vurdering af, om du skal fortsætte med at bygge, lancere eller forbedre.
AI-genereret kode bliver gennemgået af et uafhængigt softwarebureau med erfaring inden for arkitektur, sikkerhed og drift. Vi undersøger autentificering, autorisation, databaseadgang, hemmeligheder, inputvalidering, afhængigheder, test, udrulning og vedligeholdelse. Målet er at give dig en klar vurdering af, om du bør bygge videre, lancere eller forbedre appen. CodeGuides gennemgår apps fra Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor og andre værktøjer og leverer en prioriteret handlingsplan.
Skal appen gennemgås eller gøres produktionsklar? En revision identificerer risici og foranstaltninger. Den efterfølgende reparation, implementering og drift er en separat service: Gør AI-prototypen produktionsklar. For en formel, uafhængig vurdering se Softwarerevision.
Søgninger med ord som Reddit, forum, anmeldelse eller erfaringer handler som regel ikke om endnu en salgsside, men om reelle risici. Teams vil vide, om en app bygget med Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex eller Cursor er sikker nok til rigtige brugere. Et godt svar beskriver typiske svagheder, forklarer vurderingskriterierne og viser, hvornår en uafhængig gennemgang giver mening. Det er netop sidens formål.
Typiske søgninger er “Lovable app security”, “ChatGPT app review”, “Cursor app production ready” eller “AI generated code audit”. Spørgsmålet er næsten altid: Kan jeg stole på koden, før kunder, investorer eller interne brugere får adgang?
En kunstig side målrettet Reddit ville virke tynd og utroværdig. Bedre er et reelt, efterprøveligt svar på de spørgsmål, brugerne ellers stiller i fora: sikkerhed, autentificering, database, tests, deployment og drift.
Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor, Copilot og andre AI-assistenter kan skrive fungerende kode, men tager sjældent højde for sikkerhed, arkitektur og drift. Derfor er en uafhængig kodegennemgang afgørende.
AI genererer kode, der passer til prompten, ikke til den overordnede arkitektur. Typiske konsekvenser er ubeskyttede endpoints, SQL-injektion og usikker håndtering af hemmeligheder.
AI optimerer lokalt ud fra den aktuelle prompt. Det fører systematisk til udfordringer med overordnede arkitekturvalg, skalerbarhed og teknisk gæld.
Ingen overvågning, ingen test, ingen CI/CD: AI-genererede apps kører ofte blindt. Fejl bliver kun synlige i produktiv drift.
Vi gennemgår grundigt alle de områder, som AI-assistenter typisk overser, og prioriterer fundene tydeligt.
Efter behov undersøger vi også licensrisici ved anvendte open source-pakker, om databehandlingen overholder GDPR samt risici vedrørende team og processer. Det er også relevant for Software Due Diligence før appkøb eller investering.
Autentificering, autorisation, inputvalidering, SQL-injektion, XSS, CSRF, håndtering af hemmeligheder og OWASP Top 10.
Struktur, afhængigheder, designmønstre, redundans, teknisk gæld og vedligeholdelse af AI-genereret kode.
Konsistens i databaseskemaet, N+1-forespørgsler, indeksering, API-design, versionsstyring og fejlhåndtering.
Logning, overvågning, CI/CD, udrulningsstrategi, belastningstest, caching og robusthed.
Testdækning, enheds- og integrationstest, konfiguration af lintere og proces for kodegennemgang.
Arkitektur under belastning, databaseforbindelser, køhåndtering og cloud-parathed.
Alle AI-værktøjer har typiske mønstre for sårbarheder. Vi kender dem og undersøger målrettet, hvad der kan gå galt med Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor og andre værktøjer.
Lovable genererer hurtigt React-apps med Supabase-backend, men kan medføre strukturelle sikkerhedsrisici.
Claude Code genererer læsbar kode, men drift, test og arkitektur i den overordnede sammenhæng bliver typisk overset.
ChatGPT/Codex kan hurtigt generere appændringer og komplette funktioner, men der er typiske risici ved kontekstgrænser, autentificering, fejlhåndtering og databasedesign.
Cursor arbejder direkte i editoren, men begrænsninger i kontekstvinduet kan skabe uoverensstemmelser på tværs af moduler.
v0.dev leverer UI-kode (React/Next.js), og Copilot leverer kodestumper. Ingen af værktøjerne tager højde for det samlede system eller sikkerheden i backend.
Replit Agent, Devin, Windsurf, Gemini Code Assist m.fl.: Vi kender de typiske mønstre for hvert værktøj og foretager en uafhængig gennemgang.
Mange teams udvikler i dag hurtigt prototyper og MVP'er med Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex eller Cursor og vil derefter gøre dem til rigtige produkter. Vi undersøger, hvad der sikkert kan genbruges, og hvad skal bygges om.
Vi skelner tydeligt mellem kode, der kan bruges stabilt, og områder, der skal forbedres inden lanceringen.
Du får en konkret køreplan med realistiske estimater: Hvad er kritisk, hvad er vigtigt, og hvad kan vente?
Efter gennemgangen kan vi gå direkte i gang med implementeringen: sikkerhedsrettelser, omstrukturering af arkitekturen og produktionsklar infrastruktur.
Vores AI-kodegennemgang giver pålidelige estimater, tydelige kontrolpunkter og konkrete anbefalinger.
De største risici og kritiske sikkerhedshuller i AI-genereret kode.
Grundig analyse af arkitektur, sikkerhed og drift med en prioriteret handlingsplan.
Vi gennemgår alle de områder, som AI-assistenter systematisk overser.
Vi behandler oplysninger fortroligt og indgår gerne en NDA efter ønske. Resultaterne tilhører dig.
Minimal koordinering, størst muligt udbytte. Vi forstyrrer ikke driften og leverer brugbare resultater inden for tydelige tidsrammer.
Hvert trin har et klart defineret resultat og synlige fremskridt. Du behøver ikke gætte på, hvad vi arbejder med.
Vi afklarer mål, teknologistak og brugskontekst og indhenter adgang til repository samt dokumentation om infrastrukturen.
Vi gennemgår systematisk kode, arkitektur, sikkerhed, database, API, test og drift med særligt fokus på typiske AI-relaterede sårbarheder.
Prioriterede fund, risikovurdering, estimat af arbejdsindsatsen og anbefalinger, fremlagt på en workshop eller i en rapport.
Hvis du ønsker det, står vi også for implementeringen: sikkerhedsrettelser, omstrukturering af arkitekturen samt opsætning af test og CI/CD.
Klare og brugbare resultater, så du kan træffe en velunderbygget beslutning om, hvorvidt og hvordan appen skal videreudvikles.
Hurtigt overblik til hastende beslutninger eller som et første realitetstjek før lanceringen.
Dybdeanalyse med komplet risikovurdering, prioritering og konkret handlingsplan.
Fælles gennemgang med teamet eller ledelsen, som kan indgå direkte i planlægningen af implementeringen.
Indledende, generelle vurderinger koster typisk 1.000 og 2.500 €. De præcise omkostninger afhænger af kompleksiteten og den ønskede dybde. Vi afklarer rammerne i den indledende samtale.
Hvis du vil bruge eller videreudvikle en app, der er udviklet med AI, har du brug for klarhed over de reelle risici.
Har du brug for en komplet IT-rapport om traditionel software? Til softwarerevisionen. Skal den gennemgåede AI-prototype efterfølgende sættes i drift? Gør AI-prototypen produktionsklar. Vil du videreudvikle appen efter gennemgangen? Appudvikling. Planlægger du en platform eller en SaaS-løsning? Byg en webplatform.
AI-genereret kode indeholder ofte skjulte sikkerhedshuller, mangelfuld fejlhåndtering og dårlige arkitekturvalg, som kan gøre driften dyr. En uafhængig kodegennemgang giver dig klarhed, før du investerer eller går i luften.
Vibe coding er en måde at udvikle apps på, hvor man næsten udelukkende bruger prompts til AI-assistenter som Cursor, Copilot eller ChatGPT. Resultatet kan fungere, men indebærer ofte alvorlige risici: manglende test, SQL-injektion, ubeskyttede API-endpoints og en arkitektur, der ikke kan skaleres.
Vi gennemgår sikkerhed (OWASP, hemmeligheder, autentificering), kodekvalitet og arkitektur, databasestruktur, API-design, fejlhåndtering, testdækning, funktionalitet og skalerbarhed og leverer en prioriteret handlingsplan.
Vores gennemgang af AI-apps fokuserer på de typiske risici ved AI-genereret kode: sikkerhedsproblemer på grund af manglende global kontekst, inkonsekvent arkitektur, overflødig copy-paste-kode og manglende grundlæggende driftspraksis som test, CI/CD og overvågning.
En kort rapport med de vigtigste risici kan udarbejdes på 48 timer. En komplet rapport med arkitekturanalyse og handlingsplan tager 5-10 arbejdsdage, afhængigt af omfanget.
Vi har normalt brug for adgang til et repository (f.eks. GitHub eller GitLab), dokumentation om infrastrukturen og eventuelt testadgang. Vi aftaler omfanget ved projektstart og behandler oplysninger fortroligt.
De præcise omkostninger afhænger af rapportens kompleksitet og den ønskede detaljeringsgrad. En indledende, generel vurdering koster typisk mellem 1.000 og 2.500 €. Vi afklarer de konkrete rammer i en gratis indledende samtale.
Ja. Efter gennemgangen kan vi stå for stabilisering, videreudvikling eller en komplet omskrivning, herunder køreplan, sikkerhedsrettelser og implementeringsforløb.
Ja. Vores AI-appgennemgang giver en teknisk beslutningsskabelon til investorer og købere med klare risici, omkostningsimplikationer og anbefalinger til evaluering.
Vi gennemgår apps bygget med alle gængse AI-værktøjer: Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor, GitHub Copilot, v0.dev, Replit Agent og andre. Hvert værktøj har typiske svaghedsmønstre, som vi vurderer målrettet i reviewet.
Ja. Apps fra Lovable bruger ofte React med en Supabase-backend, en kombination, der kan medføre tydelige sikkerhedsrisici: Supabase-nøgler i frontend-pakken, manglende Row Level Security, ingen validering på serversiden og autentificeringslogik direkte i klienten. Vi undersøger disse svage punkter og udarbejder en prioriteret handlingsplan.
Ja. Claude Code har også typiske huller: manglende tests, ingen CI/CD-opsætning, arkitektoniske beslutninger uden overordnet kontekst og operationelle grundprincipper, der ikke var en del af prompten. Vi tjekker uafhængigt og viser, hvad der mangler før produktiv drift.
Ja. ChatGPT/Codex-apps og features skabes hurtigt, men har ofte huller på grund af manglende samlet systemkontekst: uensartet auth, svag fejlhåndtering, manglende tests og ingen klar adskillelse mellem udvikling og produktion. Vi vurderer, hvad der skal bygges om til produktionsbrug.
Ja. Mange projekter udvikles med en kombination af værktøjer, f.eks. Lovable til frontend, Claude Code til backendlogik og Copilot til enkelte funktioner. Vi gennemgår hele kodebasen, uanset hvilke værktøjer der er brugt, herunder eventuelle uoverensstemmelser mellem grænsefladerne.
Vi arbejder fortroligt og underskriver en NDA efter anmodning. Resultater og kode forbliver udelukkende dine.
Alle rådgivningssamtaler foregår via Google Meet.
Bekræftelse og kalenderindtastning ankommer med det samme via e-mail.
Aftalen kan flyttes om nødvendigt.
Jeg ser frem til vores konsultation
CodeGuides udvikler apps til forbrugere og virksomheder med hovedvægt på B2C-apps. Vores interne team i Tyskland står for produktplanlægning, Flutter-udvikling og langsigtet drift samt skræddersyet software, AI-automatisering og lokal AI-infrastruktur.
Brug vores interaktive konfigurator til at få et realistisk, ikke-bindende omkostningsområde for dit projekt.
På en 45-minutters konsultation afklarer vi, hvordan dit projekt kan leveres på en teknisk og kommercielt følsom måde.
På et kort analyseopkald afklarer vi, hvordan vi kan overtage drift, sikkerhed og fortsat udvikling af din eksisterende software.
