Har du bygget en app med Lovable, ChatGPT/Codex, Claude Code, Cursor eller Vibe Coding?
Vi sjekker kodekvalitet, arkitektur, sikkerhet og ytelse og gir deg en klar vurdering av om du bør fortsette å bygge, lansere eller forbedre.
AI-generert kode gjennomgås av et uavhengig programvarebyrå med erfaring innen arkitektur, sikkerhet og drift. Vi kontrollerer autentisering, autorisasjon, databasetilgang, hemmeligheter, validering av inndata, avhengigheter, testing, utrulling og vedlikeholdbarhet. Målet er å gi deg en tydelig vurdering av om du bør fortsette utviklingen, lansere eller gjøre forbedringer. CodeGuides gjennomgår apper laget med Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor og andre verktøy og gir deg en prioritert handlingsplan.
Sjekke eller sette i produksjon? En gjennomgang identifiserer risikoer og tiltak. Utbedring, utrulling og drift er separate tjenester: Gjør AI-prototypen klar for produksjon. For en formell, uavhengig vurdering se Programvarerevisjon.
Søk med ord som Reddit, forum, anmeldelse eller erfaringer handler som regel ikke om enda en salgsside, men om reell risiko. Team vil vite om en app laget med Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex eller Cursor er trygg nok for faktiske brukere. Et godt svar beskriver vanlige svakheter, forklarer vurderingskriteriene og viser når en uavhengig gjennomgang er nyttig. Det er nettopp det denne siden handler om.
Typiske søk er «Lovable app security», «ChatGPT app review», «Cursor app production ready» eller «AI generated code audit». Spørsmålet er nesten alltid: Kan jeg stole på koden før kunder, investorer eller interne brukere får tilgang?
En kunstig side bare for Reddit ville virket innholdsfattig og lite troverdig. Bedre er et reelt, etterprøvbart svar på spørsmål brukerne ellers ville stilt i forum: sikkerhet, autentisering, database, tester, utrulling og drift.
Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor, Copilot og andre AI-assistenter kan skrive fungerende kode, men tar sjelden hensyn til sikkerhet, arkitektur og drift. Derfor er en uavhengig kodegjennomgang nødvendig.
AI genererer kode som passer til instruksjonen, ikke til den overordnede arkitekturen. Typiske konsekvenser er ubeskyttede endepunkter, SQL-injeksjon og usikker håndtering av hemmeligheter.
AI optimaliserer lokalt ut fra den gjeldende instruksjonen. Det fører systematisk til mangelfulle overordnede arkitekturvalg, utfordringer med skalerbarhet og teknisk gjeld.
Ingen overvåking, ingen testing, ingen CI/CD: AI-genererte apper kjører ofte uten tilstrekkelig innsikt. Feil blir gjerne først synlige i produksjon.
Vi vurderer grundig og med tydelige prioriteringer alle områdene AI-assistenter vanligvis overser.
Ved behov vurderer vi også lisensrisiko knyttet til brukte åpen kildekode-pakker, om databehandlingen oppfyller GDPR-kravene samt risiko knyttet til team og prosesser. Dette passer også godt for Due Diligence for programvare før appkjøp eller investering.
Autentisering, autorisasjon, validering av inndata, SQL-injeksjon, XSS, CSRF, håndtering av hemmeligheter og OWASP Top 10.
Struktur, avhengigheter, designmønstre, redundans, teknisk gjeld og vedlikeholdbarhet i AI-generert kode.
Konsistens i databaseskjemaet, N+1-spørringer, indekseringsstrategi, API-design, versjonering og feilhåndtering.
Logging, overvåking, CI/CD, utrullingsstrategi, belastningstesting, hurtigbufring og robusthet.
Testdekning, enhets- og integrasjonstester, konfigurasjon av linter og rutiner for kodegjennomgang.
Arkitekturvalg ved høy belastning, databasetilkoblinger, køhåndtering og klargjøring for skyen.
Hvert AI-verktøy har typiske sårbarhetsmønstre. Vi kjenner dem og undersøker målrettet hva som ofte går galt med Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor og andre verktøy.
Lovable genererer React-apper med Supabase-backend raskt, men det kan føre til strukturelle sikkerhetsrisikoer.
Claude Code genererer lesbar kode, men drift, testing og arkitektur i en større sammenheng blir ofte ikke ivaretatt.
ChatGPT/Codex kan raskt lage appendringer og komplette funksjoner, men det medfører typiske risikoer knyttet til kontekstgrenser, autentisering, feilhåndtering og databasedesign.
Cursor arbeider direkte i kodeeditoren, men begrensninger i kontekstvinduet kan føre til inkonsekvenser mellom moduler.
v0.dev leverer UI-kode (React/Next.js), mens Copilot leverer kodeforslag. Ingen av dem tar hensyn til helheten i systemet eller sikkerheten i backend.
Replit Agent, Devin, Windsurf, Gemini Code Assist og andre: Vi kjenner de typiske mønstrene for hvert verktøy og gjennomgår koden uavhengig.
Mange team lager i dag raske prototyper og MVP-er med Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex eller Cursor, og vil deretter gjøre dem om til ferdige produkter. Vi undersøker hva som trygt kan videreføres, og hva må bygges om.
Vi skiller tydelig mellom kode som kan brukes stabilt, og områder som må utbedres før lansering.
Du får et konkret veikart med realistiske anslag på hvor mye arbeid som kreves, og en tydelig oversikt over hva som er kritisk, viktig eller kan vente.
Etter gjennomgangen kan vi gå rett i gang med å implementere sikkerhetsoppdateringer, refaktorere arkitekturen og klargjøre infrastrukturen for produksjon.
Vår gjennomgang av AI-generert kode gir realistiske tidsanslag, strukturerte kontrollpunkter og konkrete anbefalinger.
Topprisikoer og kritiske sårbarheter i AI-generert kode.
Grundig analyse av arkitektur, sikkerhet og drift, med en prioritert handlingsplan.
Vi undersøker alle områdene AI-assistenter systematisk overser.
Vi jobber konfidensielt, med NDA på forespørsel. Resultatene blir med deg.
Lite koordinering, grundig innsikt. Vi forstyrrer ikke driften din og leverer konkrete resultater innen tydelig definerte tidsrammer.
Hvert trinn har tydelige leveranser og fremdrift du kan følge. Du slipper å lure på hva vi gjør.
Vi avklarer mål, teknologistakk og brukskontekst, og sørger for tilgang til kodebasen og dokumentasjon av infrastrukturen.
Strukturert testing av kode, arkitektur, sikkerhet, database, API, tester og operasjoner, spesielt for sårbarheter som er typiske for AI.
Prioriterte funn, risikovurdering, anslag på arbeidsmengde og anbefalinger presentert i en workshop eller rapport.
På forespørsel tar vi oss av implementeringen: sikkerhetsrettinger, refaktorering av arkitekturen, oppsett av tester og CI/CD.
Tydelige, konkrete resultater som gjør det enklere å avgjøre om og hvordan appen bør videreutvikles.
En rask oversikt når du må ta en beslutning raskt, eller som en første realitetssjekk før lansering.
Grundig analyse med fullstendig risikovurdering, prioriteringer og en konkret handlingsplan.
Felles gjennomgang med teamet eller ledelsen, som enkelt kan omsettes til en plan for gjennomføring.
De første, generelle rapportene koster vanligvis 1000 og 2500 €. Den nøyaktige kostnaden avhenger av kompleksiteten og hvor grundig rapporten skal være. Vi avklarer rammen i den innledende samtalen.
Hvis du vil bruke en app utviklet med AI i produksjon eller videreutvikle den, trenger du en tydelig oversikt over de faktiske risikoene.
Trenger du en fullstendig IT-vurdering av tradisjonell programvare? Til kodegjennomgangen. Bør den testede AI-prototypen gå live etterpå? Gjør AI-prototypen klar for produksjon. Vil du ha appen videreutviklet etter gjennomgangen? Apputvikling. Planlegger du en plattform eller SaaS? Bygg på nettplattform.
AI-generert kode inneholder ofte skjulte sikkerhetssårbarheter, mangel på feilhåndtering og dårlige arkitektoniske beslutninger som blir kostbare i drift. En uavhengig kodegjennomgang gir klarhet før du investerer eller går live.
Vibe-koding er praksisen med å utvikle en app nesten utelukkende gjennom spørsmål til AI-assistenter som Cursor, Copilot eller ChatGPT. Resultatet kan fungere, men kommer ofte med kritiske risikoer: manglende tester, SQL-injeksjon, ubeskyttede API-endepunkter og uskalerbar arkitektur.
Vi gjennomgår sikkerhet (OWASP, Secrets, Auth), kodekvalitet og arkitektur, databasestruktur, API-design, feilhåndtering, testdekning, operabilitet og skalerbarhet, og leverer en prioritert handlingsplan.
AI-appgjennomgangen vår er spesialisert på typiske svakheter ved AI-generert kode: sikkerhetshull som skyldes manglende helhetskontekst, inkonsekvent arkitektur, overflødige kopier-og-lim-inn-løsninger og manglende grunnleggende driftsrutiner som testing, CI/CD og overvåking.
En kort rapport med de viktigste risikoene er mulig på 48 timer. En komplett rapport med arkitekturanalyse og handlingsplan tar 5-10 virkedager avhengig av omfang.
Vanligvis trenger vi tilgang til kodebasen (f.eks. GitHub eller GitLab), dokumentasjon om infrastrukturen og eventuelt tilgang til testmiljøet. Vi avtaler omfanget ved oppstart og behandler alt konfidensielt.
Den nøyaktige kostnaden avhenger av kompleksiteten og ønsket nøyaktighet til rapporten. Som regel koster innledende generelle rapporter fra oss mellom €1000 og €2500. Vi vil avklare det konkrete rammeverket i en gratis foreløpig diskusjon.
Ja. Etter gjennomgangen kan vi ta oss av stabilisering, videreutvikling eller fullstendig konvertering, inkludert veikart, sikkerhetsrettinger og implementeringssprinter.
Ja. Vår AI-appgjennomgang gir en teknisk beslutningsmal for investorer og kjøpere, med klare risikoer, kostnadsimplikasjoner og anbefalinger for evaluering.
Vi gjennomgår apper som er utviklet med vanlige AI-verktøy, blant annet Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor, GitHub Copilot, v0.dev og Replit Agent. Hvert verktøy har typiske svakheter som vi undersøker målrettet.
Ja. Lovable-apper bruker React med Supabase som backend. Dette kan innebære tydelige sikkerhetsrisikoer: Supabase-nøkler i frontend-pakken, manglende sikkerhet på radnivå, ingen validering på serversiden og autentiseringslogikk direkte i klienten. Vi undersøker disse svakhetene og gir dere en prioritert handlingsplan.
Ja. Claude Code har også typiske hull: manglende tester, ingen CI/CD-oppsett, arkitektoniske beslutninger uten overordnet kontekst og operasjonelle grunnleggende som ikke var en del av forespørselen. Vi sjekker uavhengig og viser hva som mangler før produktiv drift.
Ja. Apper og funksjoner laget med ChatGPT/Codex utvikles raskt, men har ofte mangler fordi helhetskonteksten mangler: uensartet autentisering, svak feilhåndtering, manglende tester og uklar adskillelse mellom utviklings- og produksjonsmiljøet. Vi vurderer hva som må bygges om før appen kan settes i drift.
Ja. Mange prosjekter utvikles med en kombinasjon av verktøy, for eksempel Lovable til frontend, Claude Code til backend-logikk og Copilot til enkeltfunksjoner. Vi går gjennom hele kodebasen, uavhengig av hvilke verktøy som er brukt, og ser også etter inkonsekvenser i grensesnittene.
Vi jobber konfidensielt og vil signere en NDA på forespørsel. Resultater og kode forblir utelukkende dine.
Alle samtaler holdes via Google Meet.
Bekreftelse og kalenderoppføring kommer umiddelbart via e-post.
Avtalen kan flyttes om nødvendig.
Jeg ser frem til konsultasjonen vår
CodeGuides utvikler apper for forbrukere og bedrifter med hovedvekt på B2C-apper. Vårt interne team i Tyskland står for produktplanlegging, Flutter-utvikling og langsiktig drift samt skreddersydd programvare, KI-automatisering og lokal KI-infrastruktur.
Bruk vår interaktive konfigurator for å få et realistisk, uforpliktende kostnadsområde for prosjektet ditt.
På en 45-minutters konsultasjon avklarer vi hvordan prosjektet ditt kan leveres på en teknisk og kommersielt sensitiv måte.
På en kort analysesamtale avklarer vi hvordan vi kan ta over drift, sikkerhet og videreutvikling for din eksisterende programvare.
