Rozwiązania
Zbudowałem aplikację z AI, ale nie jest gotowa na realnych użytkowników
Narzędzia AI szybko dają działające demo — a potem grzęzną dokładnie na tym, co tworzy prawdziwy produkt: bezpieczne płatności, poprawne dane, kontrola dostępu i kod, który da się rozwijać. To normalne i da się naprawić bez zaczynania od zera.
Narzędzia takie jak Lovable, v0, Bolt i Cursor naprawdę robią wrażenie na starcie. Opisujesz, czego chcesz, i w ciągu dnia masz coś, co da się wyklikać i pokazać ludziom. Ta szybkość jest realna i dlatego tyle dobrych produktów zaczyna dziś właśnie tak. Ale demo to łatwe 80%. W chwili, gdy trzeba obciążyć kartę, oddzielić dane dwóch użytkowników, wymusić, kto co widzi, albo zaufać, że liczba w bazie jest naprawdę poprawna — grunt robi się dużo trudniejszy, i to dokładnie tam te narzędzia grzęzną.
Jest też cichsze ryzyko. Badania kodu generowanego przez AI konsekwentnie pokazują, że ma on więcej luk bezpieczeństwa niż kod pisany przez doświadczonego inżyniera — odsłonięte klucze API, brak kontroli dostępu, dziury na injection — bo model optymalizuje to, co się uruchamia, a nie to, co jest bezpieczne. Nic z tego nie znaczy, że Twoja praca poszła na marne. Prototyp udowodnił pomysł i interfejs; brakuje mu inżynierii pod spodem. Nie musisz zaczynać od zera — musisz zbudować fundament, który demo pominęło.
01 / Analysis
Oznaki, że to o Tobie
- 01Działa w demo, ale psuje się, gdy pojawiają się realni użytkownicy lub realne dane
- 02Boisz się przyjmować przez to płatności — i słusznie
- 03Dodanie funkcji sprawia, że narzędzie AI się zapętla, psuje inne rzeczy lub pali kredyty
- 04Nikt faktycznie nie przejrzał kodu pod kątem bezpieczeństwa i poprawności
02 / Analysis
Dlaczego tak się dzieje
- 01Kod z AI ma więcej poważnych problemów niż ludzki — odsłonięte klucze, injection, zepsuta kontrola dostępu
- 02Narzędzia są świetne w pierwszych 80% i grzęzną na płatnościach, custom logice i integracjach
- 03Pod spodem nie ma prawdziwej architektury, więc każda zmiana jest coraz bardziej ryzykowna
- 04Nigdy nie przejrzał tego inżynier, zanim potraktowano to jak produkcję
03 / Analysis
Jak to naprawiam
- 01Audytuję kod z AI i daję Ci uczciwy werdykt, co zachować
- 02Kładę pod spodem prawdziwe fundamenty: model danych, uwierzytelnianie, role i architekturę
- 03Naprawiam luki bezpieczeństwa, które AI pomija, i dodaję testy na przepływach, które mają znaczenie
- 04Wpinam prawdziwe płatności i integracje, a potem wdrażam to porządnie
Jak bym do tego podszedł
Zaczynam od uczciwego audytu, nie od przebudowy. Przechodzę przez kod wygenerowany przez AI i mówię Ci wprost, co warto zachować — zwykle interfejs, przepływy i sporą część logiki produktu — a co trzeba wymienić, bo nie można temu powierzyć realnych użytkowników. Dostajesz jasny werdykt, a nie pitch handlowca, więc wiesz dokładnie, za co płacisz i dlaczego.
Potem kładę prawdziwe fundamenty pod części, które zostają: porządny model danych, realne uwierzytelnianie i role oraz architekturę, która sprawia, że kolejna funkcja jest łatwiejsza, a nie straszniejsza. Zamykam luki bezpieczeństwa, które narzędzia AI zostawiają otwarte, dodaję automatyczne testy na przepływach, które naprawdę mają znaczenie — płatności, rejestracja, wszystko, co dotyka pieniędzy lub prywatnych danych — a potem wpinam prawdziwych dostawców płatności i integracji oraz wdrażam to tak, jak powinno być wdrożone produkcyjne. Chodzi o to, by zachować rozpęd, który zbudował Twój prototyp, a nie wyrzucić go i stracić miesiące.
Efekt
Produkt, który zachowuje rozpęd Twojego prototypu AI, ale jest teraz bezpieczny, poprawny i gotowy, by brać za niego pieniądze — na fundamentach, które możesz rozwijać.
Dowód z powiązanej realizacji
Narzędzia AI szybko dają działające demo — a potem grzęzną dokładnie na tym, co tworzy prawdziwy produkt: bezpieczne płatności, poprawne dane, kontrola dostępu i kod, który da się rozwijać. To normalne i da się naprawić bez zaczynania od zera.
Częste pytania
Czy wyrzucisz mój prototyp i zaczniesz od zera?
Prawie nigdy. Prototyp wykonał już trudną, twórczą pracę — udowodnił pomysł i ukształtował interfejs — i to warto zachować. Zachowuję to, co jest solidne, wymieniam tylko te części, które nie mogą bezpiecznie trafić na produkcję, i pokażę Ci dokładnie, co jest czym, zanim ruszymy.
Czy mój kod z AI da się w ogóle uratować?
W większości przypadków tak. Front i przepływy produktu zwykle są w porządku albo blisko; brakuje zwykle warstwy pod spodem — integralności danych, kontroli dostępu, bezpieczeństwa i testów. Najpierw to audytuję i daję Ci prostą odpowiedź, więc jeśli start od nowa naprawdę wyjdzie taniej, powiem Ci to, zamiast kazać sobie płacić za łatanie zepsutego.
Czy można bezpiecznie przyjmować płatności przez aplikację w obecnym stanie?
Jeśli nie przejrzał jej żaden inżynier, wstrzymałbym się. Przepływy płatności to miejsce, gdzie drobne błędy robią się drogie — błędne obciążenia, nieudane webhooki, dane, które się nie zgadzają — a narzędzia AI rzadko robią je w pełni dobrze. Wpinam płatności przez realnego dostawcę, dodaję testy wokół ścieżek pieniędzy i dbam, by obciążenia i zapisy pozostały spójne, zanim wejdziesz na żywo.
Jak radzisz sobie z problemami bezpieczeństwa w kodzie z AI?
Szukam konkretnych błędów, z których te narzędzia są znane: odsłonięte klucze i sekrety, brak lub zepsuta kontrola dostępu oraz punkty injection, gdzie dane od użytkownika trafiają do bazy. Naprawiam je, dodaję realne uwierzytelnianie i sprawdzanie ról oraz domykam to, co zostawiono otwarte — żeby ciekawski użytkownik czy bot nie dosięgnął danych ani akcji, które nie są jego.
Usługa, która to rozwiązuje
Prototyp AI do produkcji →
Vlad Sedenko
Web Product Developer · 10+ lat
Osobiście ustalam zakres, buduję i wdrażam rozwiązanie — bez account managerów i przekazywania między ludźmi. Pracujesz bezpośrednio z developerem, który wykonuje pracę.
LinkedIn →