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Offengelegte Geheimnisse in KI-generiertem Code können über Repos, Logs und .env-Dateien leaken. Erfahren Sie, wie Sie sie finden, Zugangsdaten rotieren und den Zugriff härten.

Vom Prototyp zur Produktion in 72 Stunden: eine realistische, phasenweise Checkliste für Sicherheit, Zuverlässigkeit, Deployment und minimale Tests, damit Sie sicher ausliefern können.

Lerne, wie man SQL-Injection in KI-generierten CRUD-Apps erkennt — inklusive konkreter verwundbarer Query-Beispiele und sicherer Alternativen mit Parametern und ORM-Features.

Webhook-Zuverlässigkeit verhindert verpasste oder doppelt verarbeitete Stripe-, GitHub- und Slack-Ereignisse durch Signaturprüfung, Idempotenz, Wiederholungsstrategien und Dead-Letter-Verarbeitung.

Strukturierte Protokollierung macht Produktionsfehler schneller reproduzierbar. Fügen Sie Request-IDs, Error-Boundaries und kopierfertige Log-Patterns hinzu, damit Debugging in 5 Minuten möglich ist.

Beheben Sie kaputte Datenbank-Migrationen mit einem sicheren Wiederherstellungsplan: Audit der Migrationshistorie, Erkennung von Drift, Erstellung einer sauberen Baseline und Schutz der Daten beim Rollout.

Lernen Sie, Race Conditions zu beheben: Erkennen Sie nicht-deterministisches Verhalten in Queues, Webanfragen und Zustandsaktualisierungen und stabilisieren Sie es.

Ein praktisches Playbook zur Migration von SQLite zu Postgres in KI-generierten Apps: Schema‑Mapping, Datentypen, Index‑Änderungen, gestufte Cutovers und Prüfungen.

Postgres in 48 Stunden produktionsbereit: ein praktischer Plan für Backups, Monitoring, Connection Pooling, Rollen, Berechtigungen und DR‑Drills nach einem Prototyp.

Lernen Sie Best Practices zur API-Fehlerbehandlung: einheitliche Fehlerformate, sichere Meldungen und eine einfache Methode, Serverfehler in klare UI-Zustände zu überführen.

KI-generierte Logins brechen in Produktion? Folge einem einfachen Ablauf, um Sessions, JWTs, OAuth-Redirects, Cookies und „funktioniert lokal“-Auth-Bugs zu debuggen.