KI-App prüfen

KI-App prüfen lassen, mit laufender technischer Aufsicht statt einmaligem Bauchgefühl

KI baut Apps in Tagen, aber ist das Ergebnis wirklich produktionsreif? Wer eine KI-generierte App prüfen lassen will, bekommt mit Veriploy einen Check von Repo, Security, CVEs und Infrastruktur und behält die App danach laufend technisch im Blick, statt es bei einem Einmal-Gutachten zu belassen.

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  • Baseline ab 790 €
  • Feste Monatsabos
  • Repo + CVE + Infrastruktur
  • Deutscher Ansprechpartner
Timo Wevelsiep

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?
Prüfumfang

Was ich prüfe

Wir schauen auf 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

Risiken

Typische Risiken in KI-gebautem Code

KI-Tools liefern schnell lauffähigen Code, treffen aber selten die Sicherheits- und Betriebsentscheidungen, die eine echte Produktion braucht. Diese Lücken finden wir am häufigsten:

  • Kritisch

    Authentifizierung ohne Rollen- und Rechtekonzept

  • Kritisch

    Supabase-RLS nicht aktiv oder unvollständig

  • Kritisch

    Secrets und API-Keys im Frontend oder im Repository

  • Hoch

    ungeprüfte Dependencies mit bekannten CVEs

  • Hoch

    fehlende oder oberflächliche Tests

  • Hoch

    Deployment ohne Backup- und Wiederherstellungsplan

  • Mittel

    kein Monitoring und kein Logging im Fehlerfall

  • Mittel

    fehlendes Rate Limiting an offenen Endpunkten

Tool-Eignung

Für welche AI-Tools geeignet

Egal mit welchem KI-Tool die App entstanden ist: Wir prüfen das Repository, nicht den Anbieter.

Klassische Code-Gutachten liefern eine gründliche Einmal-Prüfung samt Maßnahmenplan. Das ist ein sinnvoller Startpunkt. Ich setze genau danach an: Die App wird einmal geprüft (Baseline) und danach laufend technisch im Blick behalten, mit Oversight, Guard oder Launch.

Typische Stacks, die wir täglich sehen

  • Lovable
  • Cursor
  • Claude Code
  • Bolt
  • Replit
  • v0
  • GitHub Copilot
Positionierung

Einmal prüfen reicht nicht: laufende Aufsicht

Ein Einmal-Gutachten beschreibt einen Zustand von gestern. KI-gebauter Code driftet schnell: Jede neue Funktion bringt neue Abhängigkeiten, jede Woche tauchen neue CVEs auf, und mit jedem Prompt verschiebt sich die Architektur ein Stück. Ein Maßnahmenplan, der vier Wochen alt ist, deckt diese Bewegung nicht mehr ab.

Ablauf

Baseline oder laufendes Abo

  1. 01

    Baseline 790 €

    Tiefe initiale Baseline: Repo, Architektur, Dependencies, Config. Ergebnis: Risikoampel, CVE-Baseline, Secrets-Check und Paket-Empfehlung. Sauberer Startpunkt vor jedem Abo.

  2. 02

    Abo ab 990 €/Mon

    Laufende Reviews auf Basis der Baseline mit wiederkehrenden Reports und Fix-Priorisierung. Async Sparring und direkter Kanal je nach Paket. Passt für Produkte, die sich weiterentwickeln.

Beispielbefund

So sieht ein Befund aus

veriploy-reportKritisch
RLS-01Tenant-Isolation

Supabase-RLS für Tabelle invoices unvollständig, Nutzer könnten fremde Rechnungen sehen. Empfehlung: Policy pro user_id erzwingen.

Vergleich

Einmal-Gutachten oder laufende Aufsicht?

Zeitpunkt

Einmal-Gutachten
Momentaufnahme zu einem Stichtag
Veriploy laufend
Fortlaufend, mit jeder neuen Änderung

CVEs und Dependencies

Einmal-Gutachten
Stand des Prüftags
Veriploy laufend
Laufendes Monitoring mit Alerts

Neue Funktionen

Einmal-Gutachten
Nicht abgedeckt
Veriploy laufend
Riskante Änderungen werden früh kommentiert

Vor dem Release

Einmal-Gutachten
Erneutes Gutachten nötig
Veriploy laufend
Menschliche Einschätzung im Paket enthalten

Einordnung

Einmal-Gutachten
Maßnahmenplan zum Abschluss
Veriploy laufend
Menschliche Priorisierung statt nur Score
  • 790 €Baseline, einmalig
  • ab 990 €Abo pro Monat
  • read-onlyRepo-Zugriff
Ablauf

So läuft der KI-App-Review ab

  1. 01

    01 Fit-Check

    Kostenloser Erstkontakt: kurze Beschreibung der KI-App, des Stacks und des Ziels. Ich kläre, ob ein Review zum Projekt passt und welche Review-Art sinnvoll ist.

  2. 02

    02 Scope und Zugänge

    Wir legen den Umfang fest und richten read-only-Zugriff auf das Repository ein. Dazu kommen Kontext zu Hosting, Datenbank und Auth sowie offene Fragen, die der Review beantworten soll.

  3. 03

    03 Technische Analyse

    Der Schwerpunkt liegt auf dem Repository, nicht auf dem Tool: Architektur und Abhängigkeiten, Auth und Rollen, Secrets, Datenbank und RLS, bekannte CVEs sowie Deployment und Betrieb. Jeder Befund wird nach Schweregrad eingeordnet.

  4. 04

    04 Report und Handlungsempfehlungen

    Es folgt ein verständlicher Report mit Risikoampel, priorisierten Findings und konkreten Handlungsempfehlungen, klar getrennt nach jetzt fixen, vor Launch fixen und später einplanen.

  5. 05

    05 Nächster Schritt

    Auf Wunsch eine Einordnung zum passenden nächsten Schritt: einmalige Baseline als Referenzpunkt oder ein laufendes Abo, wenn die App weiter mit AI entwickelt wird.

Viele Projekte starten mit einem Baseline-Review. Wird das Produkt danach weiter mit AI entwickelt, kann ich 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
FAQ

Häufige Fragen

  • Ist das ein Penetrationstest?

    Nein. Veriploy ist eine laufende technische Prüfung von Repo, Security, CVEs und Infrastruktur, kein klassischer Pentest. Ein Pentest kann das sinnvoll ergänzen, wenn gezielt Angriffe simuliert werden sollen. Wer KI Software prüfen lassen möchte, bekommt hier eine kontinuierliche Einschätzung, ob Code und Infrastruktur produktionsreif sind.

  • Macht ihr auch die Fixes?

    Im Abo nicht. Wir prüfen, priorisieren und erklären, was zu tun ist. Die Umsetzung läuft separat über Wevelsiep Advisory bzw. WZ-IT oder das eigene Team. So bleibt die Prüfung unabhängig von der Umsetzung.

  • Braucht ihr Repo-Zugriff?

    Ja, standardmäßig read-only. Lesezugriff auf das Repository reicht für die Prüfung. Schreibrechte brauchen wir nicht, weil wir die Fixes nicht selbst committen.

  • Welche Tools deckt ihr ab?

    Wir prüfen das Ergebnis, nicht das Tool. Code aus Lovable, Cursor, Claude Code, Bolt, Replit, v0 oder GitHub Copilot lässt sich genauso prüfen wie handgeschriebener Code. Entscheidend ist das Repository, nicht der Generator.

  • Was kostet das?

    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.

  • Wie schnell bekomme ich Ergebnisse?

    Die Baseline liefern wir innerhalb weniger Werktage. Im laufenden Abo gibt es regelmäßige Reports und bei kritischen CVEs zeitnah einen Hinweis.

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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.

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Direkter Kontakt zu mir, kein anonymes Ticket-System. Ich melde mich mit einer ersten Einschätzung und dem passenden Einstieg.

Timo Wevelsiep

Timo Wevelsiep

Softwareentwickler, Cloud-Architekt, Gründer & Geschäftsführer

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