Audyt projektu zbudowanego z AI
Oceniamy kod z narzędzi AI przed wdrożeniem i na systemach, które już działają — pod kątem stabilności, skalowania i pytań inwestorów.
Audyt projektu zbudowanego z AI to przegląd architektury, bezpieczeństwa i licencji kodu z Copilota, Cursor czy ChatGPT — przed wdrożeniem i wtedy, gdy system już obsługuje użytkowników.
Kod z modeli językowych często sprawdza się na demonstracji, ale nie wytrzymuje wzrostu ruchu, wejścia nowego dewelopera albo pytania inwestora o bezpieczeństwo.
W audycie sprawdzamy sześć warstw: spójność architektury, bezpieczeństwo, ochronę danych, możliwość dalszego rozwoju, licencje bibliotek i koszt działania w chmurze.
Sprawdzamy, czy to jeden spójny projekt, czy niespójne fragmenty z promptów — wzorce takie jak SOLID i DDD, albo ich brak. Zobacz, co odróżnia prototyp AI od produktu na produkcji.
Głębsza analiza niż automatyczne skanery. Szukamy luk z listy OWASP i haseł zaszytych w kodzie, zanim znajdą je atakujący.
Sprawdzamy, jak aplikacja przetwarza dane osobowe i gdzie wycieka kontekst do modeli. Luki narażają użytkowników i blokują późniejszy audyt bezpieczeństwa. Przewodnik: jak bezpiecznie używać OpenAI z danymi firmowymi.
Oceniamy, czy kod da się czytać i rozwijać. Cel: każdy senior deweloper może przejąć projekt bez 3-miesięcznego wdrażania lub całkowitego przepisywania kodu.
Modele często dobierają biblioteki z konfliktowymi licencjami. Przeglądamy zależności, żeby własność kodu była uporządkowana prawnie, bez wycofanych albo niebezpiecznych pakietów.
Wskazujemy nieefektywne procedury z generatorów i zapytania, które pogarszają działanie aplikacji i zwiększają koszt AWS, Azure albo GCP.
Różnica, którą widać przy wzroście użytkowników, audycie bezpieczeństwa i rozmowie z inwestorem. Przy szybkim starcie z modelami łatwo pomylić demonstrację z produktem — jak użyć AI przy MVP bez odkładania długu w architekturze.
Prototyp z narzędzi AI
Wersja gotowa na klientów
Po audycie dostajesz: ocenę dla zarządu, opis architektury, raport bezpieczeństwa, plan napraw według ważności, nagrane omówienie z architektem oraz podsumowanie gotowości na rundę.
Przekładamy ryzyka techniczne na skutek biznesowy. Dostajesz jasną rekomendację: kontynuować, wstrzymać wdrożenie albo najpierw naprawić fundament — także gdy system już działa.
Sprawdzenie struktury, wzorców i jakości kodu. Konkretne wnioski dla zespołu inżynierskiego — bez ogólników.
Wykryte luki z oceną ryzyka i sposobem usunięcia: od pozycji z listy OWASP po wycieki haseł.
Nie sama lista błędów. Problemy dzielimy na krytyczne, istotne i drobne, więc wiesz, co naprawić w pierwszej kolejności.
Nagrana sesja: architekt prowadzi przez wnioski i uzasadnia każdą rekomendację.
Krótki opis stanu kodu i ryzyk, który możesz dołączyć do materiałów dla inwestorów.
Audyt jest dla osób, które wykorzystały AI przy budowie produktu i potrzebują pewności, że fundament utrzyma obciążenie produkcyjne, rundę albo nowy zespół — przed wdrożeniem i gdy system już działa.
Cztery etapy: od niejasnego stanu kodu do planu, który da się wdrożyć.
Ustalamy skalę (np. 10 tys. użytkowników), wymagania RODO i termin rundy albo premiery, żeby audyt mierzył to, co naprawdę zablokuje wzrost.
Łączymy skan z ręcznym przeglądem logiki, zależności i spójności systemu — tego, czego nie wykryje sam skaner.
Porządkujemy ustalenia według wpływu na biznes. Przy dużej skali długu: naprawiać, wzmocnić, czy budować od nowa.
Raport, nagranie i ustalony następny krok: naprawa, przygotowanie do wdrożenia albo świadome przepisanie.
Audyt prowadzą seniorzy — w zespole średnio 9 lat doświadczenia. Raport zwykle w 3–5 dni roboczych od dostępu do repozytorium.
Przegląd robią inżynierowie i architekci, którzy łączą ocenę kodu z decyzją biznesową: naprawiać, wzmocnić, czy budować od nowa.
Zakres i głębokość ustawiamy pod Wasz system i cel: wdrożenie, system już na produkcji, runda albo przejęcie projektu przez nowy zespół.
Od dostępu tylko do odczytu do raportu zwykle mijają 3–5 dni roboczych — zależnie od wielkości repozytorium.
Skanery wykrywają znane wzorce. Architekt ocenia, czy architektura sprosta wzrostowi, nowemu zespołowi i pytaniom inwestorów.
Dzięki ISO 27001 i innym certyfikatom nasze usługi programistyczne są bezpieczne, niezawodne i zgodne z najwyższymi standardami branżowymi.
Co gwarantujemyOd analizy, przez realizację, po utrzymanie — zapewniamy inżynierów z wymaganymi kompetencjami.
Nasze procesy QA spełniają najwyższe standardy dostarczania oprogramowania.
Twoje dane są bezpieczne, dbamy o nie zgodnie z ISO 27001 i najlepszymi praktykami w branży.
Pomagamy naszym klientom tworzyć rozwiązania, które dają przewagę technologiczną. Od pierwszego dnia projektu dostarczamy realne wyniki i realizujemy cele biznesowe, a nie tylko techniczne.
Audyt kodu ocenia jakość, bezpieczeństwo i utrzymanie dowolnej bazy. Audyt projektu zbudowanego z AI dodatkowo szuka śladów generatorów: niespójnej logiki, przypadkowych zależności, haseł w kodzie i luk, które powstają, gdy model optymalizuje wyłącznie pod szybki, działający wynik.
Jeśli kod pisał zespół bez AI, zwykle wystarczy audyt kodu. Jeśli Copilot, Cursor albo ChatGPT budowały dużą część aplikacji — ten audyt.
Raport i plan napraw zwykle oddajemy w 3–5 dni roboczych. Czas zależy od wielkości repozytorium i złożoności architektury.
Przed startem podpisujemy NDA. Wystarczy dostęp do repozytorium tylko do odczytu — nie wgrywamy kodu na nasze środowiska ani nie bierzemy praw do własności.
Tak. Zawsze jest ocena dla zarządu napisana zwykłym językiem: co grozi premierze, rundzie i kosztom utrzymania.
Zespół inżynierski dostaje osobną część z konkretnymi poprawkami. Nagrane omówienie tłumaczy, dlaczego dana rzecz jest krytyczna.
Zwykle część rozwiązania da się zachować. Gdy koszt naprawy przewyższa budowę od nowa, piszemy to wprost — z porównaniem naprawy i przepisania.
Częsty błąd to traktowanie dowodu koncepcji jak gotowego produktu. Audyt rozdziela to, co zostaje, od tego, co trzeba zbudować świadomie.
Tak. Inwestorzy pytają o bezpieczeństwo, licencje, możliwość rozwoju i to, czy jeden deweloper „trzyma wszystko w głowie”.
Dostajesz niezależną ocenę stanu kodu i podsumowanie gotowości na rundę — materiał do rozmowy, nie obietnicę certyfikatu.
Najczęściej JavaScript i TypeScript (React, Node.js, Next.js), Python (Django, FastAPI) oraz infrastrukturę AWS. Przeglądamy też Azure i GCP, gdy środowisko jest tam hostowane.
Jeśli narzędzie AI wygenerowało projekt w tym stosie, nasi seniorzy go ocenią.
Skaner jest szybki przy znanych lukach i powtarzalnych wzorcach. Nie oceni, czy architektura sprosta wzrostowi, czy logika obsługuje nietypowe przypadki biznesowe i czy nowy zespół wejdzie w kod bez kwartału wdrażania.
Łączymy automatyczne skany z ręcznym przeglądem — ocena strategiczna, której algorytm nie zrobi.
