AI Code Audit in Deutschland, Repo, Security, CVEs und Infrastruktur prüfen lassen
Ein AI Code Audit prüft nicht nur, ob KI-Code läuft, sondern ob er produktionsreif ist. Ich mache das aus Deutschland mit namentlichem Ansprechpartner: Repo, Security, CVEs und Infrastruktur werden geprüft und danach laufend technisch im Blick behalten, statt es bei einem Einmal-Gutachten zu belassen.
- Baseline ab 790 €
- Deutscher Ansprechpartner
- Repo + CVE + Infrastruktur
- Laufende Aufsicht statt Einmal-Audit
Direkter Ansprechpartner
Timo Wevelsiep
Softwareentwickler, Cloud-Architekt, Gründer & Geschäftsführer
Ich prüfe Code, Security und Infrastruktur und mache sichtbar, was vor Launch, Kundeneinsatz oder Due Diligence technisch riskant ist.
Ich habe produktive Software-, Infrastruktur- und Cloud-Systeme für Kunden weltweit begleitet, darunter Europa, VAE, Asien, Australien und Amerika: von automatisierten Standortplattformen über Cloud-Migrationen bis zu Remote-Access-Systemen für Industrieanlagen.
Für Fragen wie:
- Ist dieser Release produktionsreif?
- Welche CVEs sind wirklich kritisch?
- Sind Auth, Datenzugriff und Tenant-Isolation sauber?
Was ein AI Code Audit umfasst
Ein AI Code Audit ist mehr als ein Linter-Lauf. Wir prüfen die Punkte, die über Produktionsreife entscheiden, und ordnen jeden Befund nach Schweregrad ein. Geprüft werden:
- Repo und Architektur: Struktur, Abhängigkeiten, offensichtliche Schwachstellen
- Security und Zugriffskontrolle: Auth, Rollen, exponierte Secrets
- CVEs und Dependencies: bekannte Schwachstellen in eingesetzten Paketen
- Datenbank und RLS: Tenant-Isolation, Policies, Zugriffsschutz
- Infrastruktur, Deployment, Backups und Monitoring
- Production-Readiness: was vor echten Nutzern noch fehlt
Warum AI-Code andere Review-Patterns braucht
KI-Tools liefern schnell lauffähigen Code, treffen aber selten die Sicherheits- und Betriebsentscheidungen, die eine echte Produktion braucht. Ein AI Code Audit muss deshalb auf andere Muster achten als ein klassisches Code Review:
- Plausibel aussehender Code, der echte Edge Cases und Fehlerpfade ignoriert
- Authentifizierung ohne durchdachtes Rollen- und Rechtekonzept
- Supabase-RLS nicht aktiv oder unvollständig über mehrere Tabellen
- Secrets und API-Keys im Frontend oder versehentlich im Repository
- ungeprüfte Dependencies, die per Prompt eingezogen wurden, mit bekannten CVEs
- kopierte Patterns ohne Rate Limiting, Input-Validierung oder Logging
- Architektur, die sich mit jedem Prompt verschiebt und schwer nachvollziehbar wird
Deutscher Ansprechpartner und vertraulicher Zugriff
Ein AI Code Audit berührt sensiblen Code. Deshalb gibt es bei Veriploy einen namentlichen Ansprechpartner in Deutschland: Timo betreut die Prüfung persönlich, statt eines anonymen Ticket-Systems steht eine Person bereit, die den Stack kennt.
Wir arbeiten standardmäßig mit read-only Zugriff auf das Repository. Lesezugriff reicht für die Prüfung vollständig aus, Schreibrechte brauchen wir nicht, weil wir die Fixes nicht selbst committen. Auf Wunsch regeln wir Vertraulichkeit vorab per NDA.
Die Kommunikation läuft auf Deutsch oder Englisch, asynchron und nachvollziehbar. Jeder Befund ist dokumentiert, priorisiert und so erklärt, dass das Team ihn umsetzen kann, ohne Sicherheits-Vorwissen vorauszusetzen.
Die Baseline als Einstieg
Der Einstieg erfolgt mit einer einmaligen Prüfung, danach lässt sich entscheiden, ob laufende Aufsicht sinnvoll ist. Die Preise sind fest und transparent.
| Baseline 790 € | |
|---|---|
| Umfang | Tiefe initiale Baseline: Repo, Architektur, Dependencies, Config |
| Ergebnis | Risikoampel, CVE-Baseline, Secrets-Check, Paket-Empfehlung |
| CVEs und Dependencies | Vollständige Baseline als Referenzpunkt |
| Begleitung | Einmalig, mit Empfehlung fürs passende Abo |
| Passt für | Sauberer Startpunkt vor jeder laufenden Aufsicht |
Oversight, Guard und Launch als laufende Aufsicht
KI-gebauter Code driftet schnell: neue Dependencies, neue CVEs, verschobene Architektur. Ein Audit von gestern deckt das nicht ab. Deshalb bietet Veriploy nach dem Einstieg laufende Aufsicht in festen Monatspaketen:
| Oversight 990 €/Mon | Guard 1.950 €/Mon | Launch 3.900 €/Mon | |
|---|---|---|---|
| Fokus | CVE- und Dependency-Monitoring mit Hinweisen | Reviews wichtiger Änderungen plus async Sparring | Enge Begleitung vor und während größerer Releases |
| Reviews | Wiederkehrender Report mit Risikoampel | Reviews riskanter Pull Requests, priorisiert | Häufigere Reviews und Release-Readiness-Check |
| Sparring | Hinweise bei kritischen Funden | Direkter Kanal für Rückfragen | Enger Austausch und menschliche Priorisierung |
| Passt für | Stabile Apps, die selten ändern | Produkte in aktiver Entwicklung | Teams kurz vor oder nach dem Go-Live |
Abgrenzung zu reinen AI-Code-Review-Tools
Automatische AI-Code-Review-Tools sind nützlich: Sie laufen bei jedem Commit, finden viele Standardprobleme und sind günstig. Sie ersetzen aber kein KI Code Audit mit menschlichem Urteil. Ein Tool vergibt einen Score, es priorisiert nicht und es versteht den Geschäftskontext nicht.
Veriploy nutzt Automatisierung als Basis und legt menschliche Prüfung darüber. Wir entscheiden, welche Funde wirklich kritisch sind, welche warten können und welche im Kontext der App harmlos sind. Statt einer langen Liste gibt es eine priorisierte Einschätzung.
Vor größeren Releases liefert ein KI Code Review Deutschland eine menschliche Einordnung statt eines automatischen Scores. Genau diese Kombination, Tools für die Breite und ein Mensch für die Tiefe, unterscheidet das Audit von einem reinen Review-Bot.
So läuft das KI-Code-Audit ab
- 01
01 Fit-Check
Kostenloser Kurzaustausch zu Stack, Tool und Ziel. Ich kläre, welchen Umfang die Baseline braucht, und nenne den Aufwand vorab.
- 02
02 Scope und Zugänge
Festlegen, welches Repository geprüft wird und worauf der Fokus liegt. Read-only-Zugang wird eingerichtet, auf Wunsch vorab per NDA geregelt.
- 03
03 Technische Analyse
Automatisierter Scan plus manuelle Prüfung von Repo und Architektur, Security und Zugriffskontrolle, CVEs in den eingesetzten Paketen sowie Infrastruktur, Deployment und Backups.
- 04
04 Report und Handlungsempfehlungen
Befunde nach Schweregrad sortiert, mit Risikoampel und konkreten Empfehlungen. Jeder Punkt ist so erklärt, dass das Team ihn ohne Sicherheits-Vorwissen umsetzen kann.
- 05
05 Nächster Schritt
Gemeinsame Einordnung, was sofort, vor dem Launch und später ansteht. Auf Wunsch Empfehlung für laufende Aufsicht mit Oversight, Guard oder Launch.
Viele Projekte starten mit einem Baseline-Review. Wird das Produkt danach weiter mit AI entwickelt, kann Veriploy es laufend begleiten.
Was ich für den Review brauche
- Read-only-Zugriff auf das Repository
- kurze Beschreibung von Stack, Tool und Ziel
- Infos zu Hosting und Deployment
- Datenbank- und Auth-Kontext
- Hinweise auf sensible Daten oder Nutzerrollen
- offene Fragen oder konkrete Sorgen
Was der Review liefert
- verständliche Risikoampel
- Top-Risiken auf einen Blick
- priorisierte Findings
- konkrete Handlungsempfehlungen
- Einordnung: jetzt fixen, vor Launch fixen, später einplanen
- optionale Empfehlung für Oversight, Guard oder Launch
So sieht ein Befund aus
Per Prompt eingezogenes Paket mit bekannter CVE in der eingesetzten Version, ein bekannter Angriffspfad ist nutzbar. Empfehlung: auf gepatchte Version aktualisieren und Nutzung im Code prüfen.
Reines Review-Tool oder Veriploy AI Code Audit?
| AI-Code-Review-Tool | Veriploy Audit | |
|---|---|---|
| Ergebnis | Automatischer Score und Liste | Priorisierte, erklärte Befunde |
| Priorisierung | Alle Funde gleich gewichtet | Menschliche Priorisierung nach Risiko |
| Kontext | Kennt den Geschäftskontext nicht | Bewertet Funde im Kontext der App |
| Infrastruktur | Meist nur Code | Repo, CVEs und Infrastruktur zusammen |
| Ansprechpartner | Kein direkter Kontakt | Deutscher Ansprechpartner, async Sparring |
Häufige Fragen
Was ist ein AI Code Audit genau?
Ein AI Code Audit ist eine systematische Prüfung von KI-gebautem Code auf Produktionsreife. Ich schaue auf Repo, Security, CVEs und Infrastruktur, ordne jeden Befund nach Schweregrad ein und erkläre, was zu tun ist. Es ist mehr als ein automatischer Scan und kein klassischer Penetrationstest.
Worin unterscheidet sich das von einem AI Code Review Tool?
Ein Tool läuft automatisch und vergibt einen Score, ohne den Kontext zu kennen. Veriploy nutzt Automatisierung als Basis und legt menschliche Prüfung darüber: Wir priorisieren die Funde, bewerten sie im Kontext der App und beziehen Infrastruktur und CVEs mit ein, statt nur den Code zu scannen.
Sitzt der Ansprechpartner in Deutschland?
Ja. Bei Veriploy gibt es einen namentlichen Ansprechpartner in Deutschland, Timo betreut die Prüfung persönlich. Die Kommunikation läuft auf Deutsch oder Englisch, asynchron und nachvollziehbar, ohne anonymes Ticket-System.
Braucht ihr Schreibzugriff auf unser Repo?
Nein. Wir arbeiten standardmäßig mit read-only Zugriff. Lesezugriff auf das Repository reicht für die Prüfung vollständig aus, weil wir die Fixes nicht selbst committen. Auf Wunsch regeln wir Vertraulichkeit vorab per NDA.
Was kostet ein AI Code Audit?
Der Einstieg ist fest kalkuliert: Baseline 790 € einmalig. Laufende Aufsicht startet bei 990 € pro Monat (Oversight), weiter mit Guard 1.950 € und Launch 3.900 € pro Monat. Alle Preise netto zzgl. USt. Laufende Pakete starten mit 3 Monaten Mindestlaufzeit, danach monatlich kündbar, sofern nicht anders vereinbart.
Reicht ein einmaliges Audit aus?
Für eine erste Einordnung ja, für laufenden Betrieb selten. KI-gebauter Code ändert sich schnell, neue CVEs tauchen wöchentlich auf und die Architektur verschiebt sich mit jedem Prompt. Deshalb empfehlen wir nach der Baseline laufende Aufsicht mit Oversight, Guard oder Launch.
- KI-App prüfen lassen, mit laufender technischer Aufsicht statt einmaligem Bauchgefühl
- Repo Review Abo, regelmäßiger Senior-Blick auf Code, CVEs und Architektur
- Infrastruktur-Audit für AI-gebaute Software, Deployment, Backups, Monitoring und Secrets prüfen lassen
- Fractional CTO Alternative für AI-gebaute Software
Erkennst du diese Risiken in der eigenen App?
Der AI-App Risiko-Self-Check ordnet Produktstatus, Stack, Auth, Datenzugriff, Infrastruktur, CVEs und deinen technischen Kenntnisstand ein und zeigt, ob ein Review sinnvoll ist.
AI Code Audit aus Deutschland, mit laufender Aufsicht danach.
Starte mit der Baseline, danach behalten wir den Code im passenden Paket im Blick.
Repo-Fit prüfen
Kurz das Projekt beschreiben.
Direkter Kontakt zu mir, kein anonymes Ticket-System. Ich melde mich mit einer ersten Einschätzung und dem passenden Einstieg.
Timo Wevelsiep
Softwareentwickler, Cloud-Architekt, Gründer & Geschäftsführer