Har du byggt en app med Lovable, ChatGPT/Codex, Claude Code, Cursor eller genom vibe coding?
Vi granskar kodkvalitet, arkitektur, säkerhet och prestanda och ger dig en tydlig bedömning av om du bör fortsätta utveckla appen, lansera den eller åtgärda brister.
AI-genererad kod granskas av en oberoende mjukvarubyrå med erfarenhet av arkitektur, säkerhet och drift. Vi granskar autentisering, behörigheter, databasåtkomst, hemligheter, indatavalidering, beroenden, tester, driftsättning och underhållbarhet. Målet är att ge en tydlig bedömning av om du bör fortsätta utveckla appen, lansera den eller åtgärda brister. CodeGuides granskar appar från Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor och andra verktyg och tar fram en prioriterad åtgärdsplan.
Granska eller ta i drift? En granskning identifierar risker och åtgärder. Åtgärderna, driftsättningen och den löpande driften är separata tjänster: Gör AI-prototypen redo för produktion. För en formell, oberoende bedömning se Kodgranskning.
Den som söker efter omdömen och erfarenheter vill oftast förstå de verkliga riskerna, inte läsa ännu en reklamsida. Team vill veta om en app byggd med Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex eller Cursor är tillräckligt säker för verkliga användare. Ett bra svar beskriver vanliga svagheter, förklarar bedömningskriterier och visar när en oberoende granskning är relevant. Det är precis vad den här sidan hjälper till med.
Frågorna gäller ofta säkerheten i appar byggda med Lovable, granskning av ChatGPT-appar, om Cursor-projekt är redo för produktion eller granskning av AI-genererad kod. I grunden handlar det om en sak: går det att lita på koden innan kunder, investerare eller interna användare får tillgång till den?
Det viktiga är att ge konkreta och verifierbara svar på användarnas frågor: säkerhet, autentisering, databas, tester, driftsättning och förvaltning.
Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor, Copilot och andra AI-assistenter kan generera fungerande kod, men tar sällan hänsyn till säkerhet, arkitektur och drift. Därför är en oberoende kodgranskning viktig.
AI genererar kod som passar prompten, inte den övergripande arkitekturen. Vanliga följder är oskyddade slutpunkter, SQL-injektion och osäker hantering av hemligheter.
AI optimerar lokalt för den aktuella prompten. Övergripande arkitekturbeslut, skalbarhet och teknisk skuld blir systematiska utmaningar.
Utan övervakning, tester eller CI/CD saknar AI-genererade appar ofta insyn i vad som händer. Felen blir synliga först i produktionsmiljön.
Vi granskar på djupet de områden som AI-assistenter ofta förbiser och prioriterar resultaten tydligt.
Vid behov granskar vi även licensrisker i använda paket med öppen källkod, efterlevnad av GDPR vid personuppgiftsbehandling samt risker kopplade till team och processer. Passar även för Due Diligence för programvara före appköp eller investering.
Autentisering, behörighetskontroll, indatavalidering, SQL-injektion, XSS, CSRF, hantering av hemligheter och OWASP Top 10.
Struktur, beroenden, designmönster, redundans, teknisk skuld och underhållbarhet i AI-genererad kod.
Schemats konsekvens, N+1-frågor, indexstrategi, API-design, versionshantering och felhantering.
Loggning, övervakning, CI/CD, driftsättningsstrategi, belastningstester, cachning och driftsäkerhet.
Testtäckning, enhets- och integrationstester, konfiguration av kodanalysverktyg och process för kodgranskning.
Arkitekturbeslut vid hög belastning, databasanslutningar, köhantering och molnberedskap.
Varje AI-verktyg har typiska mönster för sårbarheter. Vi känner till dem och granskar särskilt vanliga problem i appar från Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor och andra verktyg.
Lovable genererar snabbt React-appar med Supabase som backend, men det kan medföra strukturella säkerhetsrisker.
Claude Code genererar lättläst kod, men drift, tester och arkitektur i ett större sammanhang saknas ofta.
ChatGPT/Codex kan snabbt skapa ändringar i appar och kompletta funktioner, men medför ofta risker kopplade till begränsad kontext, autentisering, felhantering och databasdesign.
Cursor arbetar direkt i editorn, men begränsningar i kontextfönstret leder till inkonsekvenser mellan moduler.
v0.dev genererar UI-kod (React/Next.js) och Copilot föreslår kodsnuttar. Inget av verktygen tar hänsyn till hela systemet eller säkerheten i backend.
Replit Agent, Devin, Windsurf, Gemini Code Assist med flera: Vi känner till de typiska mönstren för varje verktyg och gör en oberoende granskning.
Många team tar idag snabbt fram prototyper och MVP:er med Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex eller Cursor och vill sedan omvandla dem till riktiga produkter. Vi granskar vad som kan tas över på ett säkert sätt och vad måste byggas om.
Vi skiljer tydligt mellan kod som kan användas stabilt och sådant som behöver åtgärdas före lansering.
Du får en konkret färdplan med realistiska uppskattningar av arbetsinsatsen: vad som är kritiskt, vad som är viktigt och vad som kan vänta.
Efter granskningen kan vi börja genomföra åtgärder direkt: säkerhetsuppdateringar, omstrukturering av arkitekturen och infrastruktur redo för produktion.
Vår granskning av AI-genererad kod ger tillförlitliga tidsramar, strukturerade kontrollpunkter och praktiska rekommendationer.
De största riskerna och allvarliga sårbarheterna i AI-genererad kod.
Grundlig analys av arkitektur, säkerhet och drift samt en prioriterad åtgärdsplan.
Vi granskar alla områden som AI-assistenter systematiskt förbiser.
Vi arbetar konfidentiellt och tecknar gärna ett sekretessavtal (NDA). Resultaten stannar hos dig.
Litet behov av samordning, stora insikter. Vi stör inte verksamheten och levererar användbara resultat inom tydliga tidsramar.
Varje steg har tydliga leveranser och uppföljningsbara framsteg. Du behöver aldrig undra vad vi arbetar med.
Vi går igenom mål, teknikstack och användningsområde och ordnar åtkomst till kodarkivet samt dokumentation av infrastrukturen.
Strukturerade tester av kod, arkitektur, säkerhet, databas, API, tester och operationer, speciellt för sårbarheter som är typiska för AI.
Prioriterade granskningsresultat, riskbedömning, uppskattad arbetsinsats och rekommendationer, presenterade i en workshop eller rapport.
På begäran genomför vi åtgärderna: säkerhetsfixar, omstrukturering av arkitekturen, uppbyggnad av testning och konfigurering av CI/CD.
Tydliga och användbara resultat som hjälper dig att fatta ett välgrundat beslut om huruvida appen bör vidareutvecklas och hur.
En snabb överblick för brådskande beslut eller en första verklighetskontroll inför lansering.
Grundlig analys med fullständig riskbedömning, prioritering och konkret åtgärdsplan.
Gemensam genomgång med teamet eller ledningen, med resultat som enkelt kan omsättas i en genomförandeplan.
En första generell granskning kostar vanligtvis 1 000 och 2 500 €. Den exakta kostnaden beror på appens komplexitet och hur omfattande granskningen ska vara. Vi går igenom upplägget i ett inledande samtal.
Om du vill använda en app som utvecklats med AI i produktion eller vidareutveckla den behöver du förstå de faktiska riskerna.
Behöver du ett fullständigt IT-utlåtande om traditionell programvara? Till programvarugranskningen. Ska den testade AI-prototypen gå live efteråt? Gör AI-prototypen redo för produktion. Vill du ha appen vidareutvecklad efter granskningen? Apputveckling. Planerar du en plattform eller SaaS? Bygg en webbplattform.
AI-genererad kod innehåller ofta dolda säkerhetsbrister, bristfällig felhantering och dåliga arkitekturbeslut som blir kostsamma i drift. En oberoende kodgranskning ger dig klarhet innan du investerar eller lanserar appen.
Vibe coding innebär att utveckla en app nästan helt genom instruktioner till AI-assistenter som Cursor, Copilot eller ChatGPT. Resultatet kan fungera, men medför ofta allvarliga risker: uteblivna tester, SQL-injektion, oskyddade API-slutpunkter och en arkitektur som inte går att skala.
Vi granskar säkerhet (OWASP, hemligheter och autentisering), kodkvalitet och arkitektur, databasstruktur, API-design, felhantering, testtäckning, driftsäkerhet och skalbarhet. Du får en prioriterad åtgärdsplan.
Vår granskning av AI-appar fokuserar på vanliga svagheter i AI-genererad kod: säkerhetsbrister till följd av bristande helhetsperspektiv, inkonsekvent arkitektur, duplicerad kod och avsaknad av grundläggande driftstöd som tester, CI/CD och övervakning.
En kort rapport med de viktigaste riskerna kan tas fram inom 48 timmar. En fullständig rapport med arkitekturanalys och åtgärdsplan tar 5–10 arbetsdagar, beroende på omfattningen.
Vanligtvis behöver vi åtkomst till kodarkivet (till exempel GitHub eller GitLab), dokumentation av infrastrukturen och vid behov testinloggningar. Vi kommer överens om omfattningen vid uppstarten och arbetar konfidentiellt.
Den exakta kostnaden beror på rapportens komplexitet och önskad detaljnivå. En första generell granskning kostar vanligtvis mellan 1 000 € och 2 500 €. Vi går igenom upplägget i ett kostnadsfritt inledande samtal.
Ja. Efter granskningen kan vi hjälpa till med stabilisering, vidareutveckling eller en fullständig ombyggnad, inklusive färdplan, säkerhetsfixar och utvecklingssprintar.
Ja. Vår granskning av AI-appar ger investerare och köpare ett tekniskt beslutsunderlag med tydliga risker, kostnadskonsekvenser och rekommendationer för utvärderingen.
Vi granskar appar som utvecklats med vanliga AI-verktyg, bland annat Lovable, Claude Code, ChatGPT/Codex, Cursor, GitHub Copilot, v0.dev och Replit Agent. Varje verktyg har typiska svagheter som vi särskilt uppmärksammar i granskningen.
Ja. Appar från Lovable använder React med Supabase som backend, ett upplägg som medför tydliga säkerhetsrisker: Supabase-nycklar i frontend-paketet, avsaknad av Row Level Security, ingen validering på serversidan och autentiseringslogik direkt i klienten. Vi granskar dessa svagheter och tar fram en prioriterad åtgärdsplan.
Ja. Även Claude Code har typiska brister: uteblivna tester, avsaknad av CI/CD, arkitekturbeslut utan helhetsperspektiv och bristande driftstöd som inte ingick i instruktionerna. Vi gör en oberoende granskning och visar vad som behöver åtgärdas före produktionssättning.
Ja. Appar och funktioner som skapas med ChatGPT/Codex blir snabbt klara, men saknar ofta ett helhetsperspektiv. Det kan leda till inkonsekvent autentisering, bristfällig felhantering, uteblivna tester och otydlig åtskillnad mellan utvecklings- och produktionsmiljö. Vi bedömer vad som behöver byggas om inför produktionssättning.
Ja. Många projekt byggs med en kombination av till exempel Lovable för frontend, Claude Code för backendlogik och Copilot för enskilda funktioner. Vi granskar hela kodbasen oavsett vilka verktyg som har använts, inklusive inkonsekvenser i gränssnitten.
Vi arbetar konfidentiellt och tecknar gärna ett sekretessavtal (NDA). Resultat och kod tillhör endast dig.
Alla konsultationer hålls via Google Meet.
Du får en bekräftelse och en kalenderpost direkt via e-post.
Du kan boka om mötet vid behov.
Jag ser fram emot vår konsultation
CodeGuides utvecklar appar för konsumenter och företag med fokus på B2C-appar. Vårt interna team i Tyskland ansvarar för produktplanering, Flutter-utveckling och långsiktig drift samt skräddarsydd programvara, AI-automatisering och lokal AI-infrastruktur.
Använd vår interaktiva konfigurator för att få ett realistiskt, icke-bindande kostnadsintervall för ditt projekt.
På en 45-minuters konsultation klargör vi hur ditt projekt kan levereras på ett tekniskt och kommersiellt känsligt sätt.
På ett kort analyssamtal klargör vi hur vi kan ta över drift, säkerhet och fortsatt utveckling för din befintliga mjukvara.
