Refactoring oder Neuschreiben: Den schnellsten Weg zur Produktion wählen

Was du wirklich entscheidest (und was „schnell" bedeutet)

Die Wahl zwischen Refactoring und Neuschreiben geht nicht primär darum, welche Methode „richtiger" ist. Es geht darum, welcher Weg dich mit dem geringsten Risiko und den wenigsten Überraschungen zur stabilen Produktion bringt.

Refactoring bedeutet, die bestehende App zu behalten und ihre Struktur zu verbessern. Du änderst die Architektur so, dass der Code leichter zu verstehen, sicherer zu verändern und weniger fehleranfällig ist. Die Features bleiben größtenteils gleich, das Innere wird sauberer.

Neuschreiben bedeutet, ein neues Codebase von Grund auf zu erstellen und die alte Version meist nur als Referenz zu nutzen. Das kann sich schneller anfühlen, weil du nicht mehr gegen alte Probleme ankämpfst, aber du verlierst damit auch viel gelerntes Wissen über Randfälle.

Das eigentliche Ziel ist nicht perfekter Code. Das Ziel ist eine Veröffentlichung, die für echte Nutzer funktioniert: Logins, die nicht abbrechen, Zahlungen, die nicht doppelt belasten, Daten, die nicht verschwinden, und Updates, die keine neuen Bugs auslösen.

Wenn Leute „am schnellsten" sagen, meinen sie meist eines der Folgenden:

• Schnelle Kalenderzeit (wie bald du etwas Brauchbares ausliefern kannst)
• Schnell mit geringem Risiko (wie wahrscheinlich es ist, fehlerfrei zu liefern)
• Schnell langfristig (wie viel Nacharbeit du nach dem Launch vermeidest)

Die Falle ist, nur das erste Ziel zu optimieren. In 10 Tagen ausliefern hilft nichts, wenn du anschließend 6 Wochen damit verbringst, Ausfälle zu beheben, Sicherheitslücken zu schließen und Features nachzubauen, die du übersprungen hast.

Ein häufiges Beispiel: Ein KI-generierter Prototyp wirkt fertig, hat aber versteckte Probleme wie exponierte Secrets, unordentliche Datenverarbeitung oder fragile Authentifizierung. Ein schneller Refactor kann offensichtliche Probleme beheben und eine Demo liefern, aber wenn das Fundament wackelig ist, verfällst du leicht ins "für immer refaktorieren". Teams wie FixMyMess sehen das oft bei Apps, die in Tools wie Lovable, Bolt, v0, Cursor oder Replit entstanden sind.

„Jetzt schnell" wird später „langsam", wenn du:

• weiter Features zu Code hinzufügst, den du nicht sicher ändern kannst
• Tests überspringst, sodass jede Änderung etwas Unerwartetes kaputtmacht
• unsichere Muster in Produktion übernimmst (unsichere Queries, geleakte Schlüssel)
• von einer einzigen Person abhängig bist, die das Chaos versteht

Eine gute Entscheidung lässt Geschwindigkeit und Stabilität zusammenarbeiten: schnell liefern, aber nicht so, dass unmittelbar danach ein noch größeres Projekt entsteht.

Anzeichen im Code, die für Refactoring sprechen

Refactoring ist meist der schnellere Weg, wenn der Code bereits eine verlässliche Rückgratstruktur hat. Du suchst nach einer Codebasis, die im Großen und Ganzen Sinn ergibt, auch wenn sie unordentlich ist.

Die „Form" des Codes ist erkennbar

Ein guter Refactor-Kandidat hat sichtbare Struktur: Ordner passen zu Features, Dateien haben eine Hauptaufgabe und die App folgt einem konsistenten Muster (auch wenn es nicht dein Lieblingsmuster ist). Du kannst eine Nutzeraktion vom UI über die API bis zur Datenbank nachverfolgen, ohne dich zu verlieren.

Du siehst auch Grenzen, die bestehen bleiben können: ein klares Auth-Modul, ein separater Bereich für Zahlungen oder eine definierte Datenschicht. Das macht es möglich, einen Teil zu verbessern, ohne alles andere zu zerstören.

Die Schmerzpunkte sind behebbar, nicht grundlegend

Refactoring lohnt sich, wenn Probleme lokal und reproduzierbar sind. Typische Hinweise sind duplizierte Logik, überlange Dateien, fehlende Fehlerbehandlung und Konfigurationsprobleme wie „bei mir läuft es". Das ist ärgerlich, bedeutet aber nicht, dass das ganze System durcheinander ist.

Achte auf Bugs, die sich um bestimmte Features häufen, statt überall aufzutreten. Wenn der Login kaputt ist, aber der Rest der App funktioniert, ist das ein Signal für Refactoring. Wenn jede Änderung zufällige Fehler in völlig unterschiedlichen Screens auslöst, nähert ihr euch dem Neuschreiben.

Schnelle, leicht zu erkennende Refactor-freundliche Indikatoren:

• Ein oder zwei "Hotspots" verursachen die meisten Probleme (z. B. Auth oder ein einzelnes Datenmodell)
• Benennungen sind größtenteils lesbar und der Ablauf ist mit einfachem Logging nachvollziehbar
• Dieselben Fixes wiederholen sich (fehlende Validierung, inkonsistente API-Antworten)
• Abhängigkeiten sind vernünftig und ausreichend aktuell, um Sicherheitsupdates zu ermöglichen
• Performance-Probleme lassen sich auf bestimmte Queries oder Endpunkte zurückführen

Skalierungs- und Geschwindigkeitsprobleme sind ebenfalls gute Refactor-Ziele, wenn du sie Schritt für Schritt angehen kannst: Caching für einen Endpunkt hinzufügen, eine langsame SQL-Abfrage beheben oder schwere Arbeit in einen Hintergrundjob auslagern.

Beispiel: Ein Gründer bringt eine KI-generierte App, bei der das Onboarding funktioniert, die Billing-Seiten aber unordentlich sind und Secrets im Repo liegen. Ein Team wie FixMyMess würde typischerweise refaktorisieren: die riskanten Teile einkapseln, die Sicherheit verstärken, den Billing-Fluss säubern und das behalten, was bereits funktioniert.

Signale, dass ein Neuschreiben die sicherere Option ist

Manchmal ist der schnellste Weg, aufzuhören zu flicken und neu zu starten. In der Refactor-vs-Write-Entscheidung bedeutet „sicherer" meist: Du kannst vorhersagen, was nach jeder Änderung passiert, und du kannst ohne eine lange Kette von Überraschungen ausliefern.

Harte Blocker, die du nicht entwirren kannst

Ein Neuschreiben ist oft sicherer, wenn der Code keine klaren Grenzen hat. Du erkennst das daran, dass eine Änderung drei unabhängige Bereiche bricht oder du nicht erklären kannst, wie Daten durch die App fließen, ohne alles zu lesen.

Gängige „harte Blocker":

• enge, verhedderte Abhängigkeiten, in denen jede Datei jede andere importiert
• Seiteneffekte überall (globaler Zustand, versteckte Hintergrundjobs, magische Konfiguration)
• keine einzige Wahrheit für Daten (mehrere konkurrierende Stores, duplizierte Logik)
• „Fixes", die das Berühren Dutzender Dateien für ein kleines Feature erfordern
• ein Build- oder Deploy-Setup, das nur auf einem Rechner funktioniert

Wenn du keinen sicheren Startpunkt isolieren kannst, wird Refactoring zu einer langsamen Suche nach Landminen.

Wiederkehrende Fehler und Sicherheitswarnungen

Wenn dieselbe Kategorie von Bug immer wieder auftaucht, deutet das meist auf ein kaputtes Design hin, nicht auf ein fehlendes Pflaster. Typische Wiederholungen umfassen Authentifizierung, die nach kleinen UI-Änderungen bricht, Zustandsfehler, die erst nach mehreren Klicks auftreten, und fragile Integrationen, die sich auf undokumentiertes Verhalten stützen.

Sicherheitsprobleme können ebenfalls ein Rewrite erzwingen. Exponierte Secrets im Repo, unsichere Datenbankabfragen, zu breite Berechtigungen oder kopierte Auth-Checks sind keine „späteren" Probleme. Sie verändern die Risikorechnung, weil du das System eventuell nicht als sicher nachweisen kannst, ohne die riskanten Teile zu ersetzen.

Ein kurzes Beispiel: Ein Prototyp funktioniert in Demos, aber Nutzer werden zufällig ausgeloggt, das Payment-Webhook schlägt bei Retries fehl und du findest API-Keys im Client-Code. Du kannst Wochen damit verbringen, Symptombehebungen zu jagen, oder den Kernfluss mit klaren Grenzen und sichereren Defaults neu aufbauen.

Wenn sich deine Anforderungen so stark geändert haben, dass das ursprüngliche Design nicht mehr passt (z. B. wurde es für einen Einzelbenutzer gebaut, braucht jetzt aber Teams, Rollen und Audit-Logs), kann ein Neuschreiben schneller sein, als die neue Realität in ein altes System zu pressen.

Das ist genau die Situation, die FixMyMess oft in KI-generierten Codebasen sieht: Die App „funktioniert größtenteils", aber das Fundament macht jede Änderung riskant. Ein sauberer Neuaufbau des Kerns kann dann der schnellste Weg zur Produktion sein.

Testabdeckung: der Faktor, der die Risikorechnung ändert

Wenn du Code refaktorierst ohne Tests, arbeitest du mit verbundenen Augen. Es mag funktionieren, wenn du einmal manuell klickst, aber die nächste kleine Änderung kann etwas kaputtmachen, das du nicht bemerkt hast.

Tests sind das Sicherheitsnetz, das dir sagt: "Die App macht immer noch, was Nutzer brauchen." Mit diesem Netz ist Refactoring in der Regel schneller und sicherer als ein Rewrite, weil du das bestehende System in kleinen Schritten verbessern und Fehler früh abfangen kannst.

Warum niedrige Testabdeckung Rewrites verlockend macht

Bei wenigen oder keinen Tests wird jede Änderung zu einer manuellen Prüfung. Das führt schnell zu langen Zyklen von „einen Fehler beheben, einen anderen kaputtmachen." In dieser Situation tendieren Teams zu einem Rewrite, weil ein Neuanfang sauberer wirkt.

Aber niedrige Coverage heißt nicht automatisch Neuschreiben. Oft ist der schnellste Schritt ein „test-first refactor": Füge eine kleine Menge Tests für das wichtigste Verhalten hinzu und refaktoriere dann hinter diesem Schutzschild. Ein Rewrite ohne Tests kann ebenfalls scheitern, weil du dann immer noch keinen schnellen Weg hast, zu beweisen, dass die neue Version die alten Anforderungen erfüllt.

Die schnellsten Wege, Vertrauen aufzubauen (ohne alles zu testen)

Du brauchst keine perfekte Coverage, nur Tests dort, wo Ausfälle schmerzen.

Beginne mit ein paar leichten Checks:

• Smoke-Tests: Lädt die App, kann man sich einloggen und den Hauptbildschirm erreichen?
• Kritischer-Pfad-Tests: Die 3–5 Aktionen, die Geld einbringen oder sparen (Signup, Checkout, Bestellung erstellen, Nachricht senden)
• Bug-Regression-Tests: Ein Test für jeden schmerzhaften Bug, den du behoben hast, damit er nicht wiederkehrt
• Auth- und Berechtigungstests: Die einfachste Quelle für Überraschungen und Sicherheitsprobleme

Füge Tiefe nur dort hinzu, wo es sich auszahlt.

Unit-Tests vs End-to-End-Tests in einfachen Worten: Unit-Tests prüfen kleine Teile (eine Funktion oder ein Modul) und laufen schnell. End-to-End-Tests simulieren einen echten Nutzer, der durch die App klickt, und fangen „es funktioniert zusammen"-Probleme auf, sind aber langsamer und können fragiler sein.

Eine praktische Regel: Nutze einige End-to-End-Tests für den kritischen Pfad und Unit-Tests, um knifflige Logik abzusichern.

Wenn du ein KI-generiertes Prototyp geerbt hast (aus Tools wie Lovable, Bolt, v0, Cursor oder Replit), ist es üblich, fast keine Tests vorzufinden. In diesem Fall sagt dir eine schnelle Code-Health-Bewertung plus eine kleine Testmenge für den kritischen Pfad oft, ob Refactor oder Rewrite die sicherere Wahl ist, ohne zu raten.

Zeitpläne und Risiko: wie man ohne Spekulationen schätzt

Wenn Leute über Refactor vs Rewrite debattieren, streiten sie oft über Geschwindigkeit. Die echte Frage ist: Wie schnell kannst du eine zuverlässige erste Produktionsveröffentlichung liefern, ohne die Firma auf eine Wette zu setzen?

Ein einfacher Weg zu schätzen ist, das Projekt in eine Liste von „Dingen, die am ersten Tag funktionieren müssen" zu verwandeln. Beginne mit einem Inventar und füge Zeitpuffer für das hinzu, was du noch nicht sehen kannst.

Eine einfache Schätzmethode

Schreibe jede Muss-Funktion und Integration auf und markiere jede als bekannt, unscharf oder unbekannt.

• Features: Login, Onboarding, Kern-Workflows, Admin, Billing
• Integrationen: Payments, E-Mail/SMS, Analytics, SSO, Webhooks
• Unbekannte: unklare Anforderungen, fehlende Doku, inkonsistente Daten, „läuft nur auf meinem Rechner"-Setups
• Risiko-Reduzierer: vorhandene Tests, Staging-Umgebung, Möglichkeit lokal zu laufen
• Harte Zwänge: Launch-Datum, Compliance-Anforderungen, App-Store-Review, Partner-Deadlines

Gib jetzt jedem Punkt eine Zeitspanne (keine einzelne Zahl). Zum Beispiel: „Stripe-Checkout 0,5 bis 2 Tage", wenn du die Basics kennst, aber die Randfälle nicht.

Refactoring-Risiko zeigt sich meist als versteckte Regressionen: Du änderst etwas Kleines und ein entferntes Feature bricht, weil der Code verheddert ist. Rewrite-Risiko ist anders: Du baust schnell neu und entdeckst dann, dass du wichtigen Umfang wie Account-Migration, Rollen & Berechtigungen oder eine knifflige Integration vergessen hast.

Das Schwierigste sind die „unknown unknowns" – Probleme, die du nicht einmal aufzählen kannst. Berechne sie bewusst mit ein. Eine praktische Regel: Füge einen Contingency-Puffer von 20 % hinzu, wenn das System vertraut und stabil ist, 40 %, wenn es unordentlich oder schlecht verstanden ist, und 60 %, wenn es sich um einen KI-generierten Prototyp mit wenig Doku handelt.

Deadline-Strategie, die dich ehrlich hält

Trenne „MVP-Produktionsrelease" von „später hübsch machen". Das MVP sollte nur das enthalten, was nötig ist, um echte Nutzer sicher zu bedienen (Grundlagen wie Sicherheit, Logging, Backups und ein Support-Weg). Verbesserungen wie perfekte Architektur, zusätzliche Dashboards und Nice-to-Have-Features gehören in eine zweite Phase.

Beispiel: Wenn deine aktuelle App bereits Auth und Payments abwickelt, der Code aber schwer zu ändern ist, kann ein gezielter Refactor mit starken Smoke-Tests das MVP schneller erreichen. Wenn Auth kaputt ist, Secrets exponiert sind und das Datenmodell sich ständig ändert, ist ein Rewrite mit straffem MVP-Umfang oft der sicherere Zeitplan. Teams wie FixMyMess beginnen oft mit einer Risiko-Mapping-Prüfung, damit die Schätzung auf dem echten Code beruht und nicht auf Hoffnung.

Schritt-für-Schritt: ein praktischer Entscheidungs-Workflow

Wenn du zwischen Refactor und Rewrite feststeckst, brauchst du eine wiederholbare Methode, die nicht vom Bauchgefühl abhängt. Dieser Workflow hält den Fokus auf Produktionsverhalten, Risiko und Zeit.

Beginne damit, aufzuschreiben, was die App in Produktion leisten muss. Halte es konkret und nutzerorientiert: Signup und Login, Passwort-Reset, Checkout, E-Mails, Admin-Aktionen und Integrationen, die nicht ausfallen dürfen. Wenn es nicht auf dieser Liste steht, treibt es die Entscheidung nicht.

Geh dann durch den Code und ordne die größten Fehler dort ein, wo sie auftreten. Wähle die fünf Probleme aus, die den Release blockieren (nicht die nervigen). Notiere für jedes die Datei oder das Modul, wie oft es fehlschlägt und was passiert, wenn es fehlschlägt (Datenverlust, Sicherheitsrisiko oder nur schlechtes UX).

Nutze ein einfaches Scorecard, um Diskussionen zu vermeiden. Bewerte diese drei Bereiche von 1 bis 5: Code-Klarheit (kann jemand den Ablauf folgen), Testabdeckung (sind kritische Pfade geschützt) und Sicherheitsgrundlagen (Secrets, Auth, Input-Validation). Niedrige Werte bedeuten nicht automatisch Rewrite, ändern aber die Risikorechnung.

Hier ist eine praktische Abfolge, die in den meisten Teams funktioniert:

1. Definiere die „must-work"-Verhalten und die minimal akzeptable Performance- und Sicherheitsstufe.
2. Liste die Top-5-Release-Blocker auf und verlinke die exakten Stellen im Code.
3. Scoriere Code-Health, Tests und Sicherheit von 1–5 und schreibe einen Satz zur Begründung.
4. Wähle einen Weg: Refactor, wenn die meisten Blocker lokal und verständlich sind; Rewrite, wenn Fehler systemisch sind; oder Hybrid, indem du eine komplette End-to-End-Slice neu baust.
5. Setze ein Checkpoint-Datum mit Pass-/Fail-Kriterien (z. B.: Login funktioniert, Zahlungen erfolgreich, keine exponierten Secrets und Smoke-Tests bestehen), bevor du dich voll verpflichtest.

Ein schnelles Beispiel: Ein Startup hat ein funktionierendes UI, aber Login fällt zufällig aus, E-Mails sind unzuverlässig und Secrets sind hartkodiert. Wenn die Probleme größtenteils in einem Auth-Modul und einem chaotischen E-Mail-Helper liegen, kann ein gezielter Refactor plus Security-Fixes schneller liefern. Wenn Auth über die ganze Codebasis verheddert ist, es keine Tests gibt und das Datenmodell inkonsistent ist, ist ein Hybridplan (zuerst Auth und User-Flow neu) oft sicherer.

Wenn du ein KI-generiertes Prototyp geerbt hast, ist genau das die Art Triage, die FixMyMess in einem kostenlosen Code-Audit macht: Blocker identifizieren, Risiko bewerten und den schnellsten Weg empfehlen, der in Produktion hält.

Beispiel-Szenarien, die du auf dein Projekt übertragen kannst

Reale Projekte sehen selten wie saubere Lehrbuchfälle aus. Nutze die Szenarien unten, um das Muster zu finden, das zu deinem Projekt passt, und passe es an Zeitplan und Risikotoleranz an.

Szenario A: Ein KI-generierter Prototyp sieht in einer Demo gut aus, fällt aber in Produktion auseinander (Auth bricht, Secrets exponiert, Architektur verheddert). Entscheidung: Erst refaktorieren und reparieren, weil der schnellste Weg meist darin besteht, die unsicheren und brüchigen Teile zu beheben, ohne funktionierendes UI und Flows wegzuwerfen.

Ein häufiges Beispiel ist eine App, die in Lovable/Bolt/v0/Cursor/Replit gebaut wurde und "größtenteils funktioniert", bis echte Nutzer sich anmelden und Daten fließen. Wenn Auth flaky ist, Environment-Variablen hardkodiert sind und der Code eine große Datei ist, fühlt sich ein Rewrite verlockend an – verzögert aber oft, weil man dieselben Anforderungen neu lernen muss. Der schnellste Gewinn ist, Secrets zu sichern, Auth zu reparieren, die schlimmsten Module zu entwirren und Basis-Tests für Login und Kernaktionen hinzuzufügen. (Das ist die Art Rettungsarbeit, für die FixMyMess gebaut wurde.)

Szenario B: Eine reife App hat einen stabilen Kern, aber Feature-Arbeit wird jeden Monat langsamer. Entscheidung: Gezieltes Refactoring, weil das Produkt bewährt ist und das Problem größtenteils Wartbarkeit, nicht Korrektheit ist.

Die App läuft, Kunden sind darauf angewiesen, und das größte Problem ist, dass „jede Änderung etwas bricht." Konzentriere dich auf Hotspots: ein langsames Modul, eine chaotische Abhängigkeitskette, einen Bereich mit wiederkehrenden Bugs. Refaktoriere in kleinen Scheiben und messe Fortschritt an der "Zeit, um ein kleines Feature auszuliefern".

Szenario C: Ein Produktpivot hat das Datenmodell und die Workflows verändert (neue Preisgestaltung, neue Entitäten, neue Berechtigungen). Entscheidung: Selektives Neuschreiben, weil das Erzwingen einer neuen Realität in ein altes Datenmodell endlose Randfälle schafft.

Behalte, was noch passt (Designsystem, Auth-Provider-Integration, Reporting) und schreibe die Teile neu, die die alte Geschäftslogik kodieren (Datenschema, Kern-Workflows). So vermeidest du ein komplettes Rewrite, entfernst aber die größte Quelle zukünftiger Bugs.

Szenario D: Keine Tests, viele Randfälle und eine enge Deadline. Entscheidung: Hybrid-Ansatz, weil Refactor vs Rewrite weniger wichtig ist als schnelle Risikoreduzierung.

Freeze Scope, füge ein dünnes Test-Sicherheitsnetz um die Top-3-User-Journeys hinzu und behebe dann die gefährlichsten Fehler. Wenn ein Bereich zu riskant ist, um ihn anzufassen, schreibe genau diesen Teil hinter einem Feature-Flag oder als parallele Endpoint neu und schalte ihn ein, wenn die neuen Tests bestehen.

Häufige Fehler, die Wochen kosten

Die größte Zeitverschwendung in einer Refactor-vs-Write-Entscheidung ist zu glauben, man könne große Änderungen sicher vornehmen, ohne zu wissen, was alles brechen kann. Wenn du nicht schnell sagen kannst, ob Signup, Login, Checkout und E-Mails nach einer Änderung noch funktionieren, wird jeder Schritt zu einer langsamen manuellen Prüfung.

Fehler 1: Refaktorieren ohne Tests und es "sicher" nennen

Refactoring kann schneller sein, aber nur mit einem Grundsicherheitsnetz. Ohne Tests (oder zumindest eine kleine Menge wiederholbarer Checks) machst du effektiv doppelte Arbeit: erst verbesserst du den Code, dann jagst du die Fehler, die der Refactor eingebracht hat.

Ein einfacher Fix: Bevor du die Architektur anfässt, schreibe ein paar hochwertige Checks für die Flows, die die App echt machen. Denk: "Kann ein neuer Nutzer sich anmelden, bezahlen und eine Bestätigung erhalten?"

Fehler 2: Neuschreiben, während Anforderungen sich noch ändern

Rewrites ziehen Änderungen an. Wenn sich die Produktausrichtung alle paar Tage verschiebt, wird das Rewrite nie "fertig". Du baust immer wieder das Fundament neu, während der Bauplan sich ändert.

Wenn du neu schreibst, friere die Must-haves für den ersten Release ein und verschiebe Nice-to-Haves auf einen zweiten Durchgang. Selbst eine einseitige Definition von Done kann Wochen sparen.

Hier sind Integrationsbereiche, die Teams oft vergessen, in Schätzungen einzurechnen:

• Payments (Webhooks, Retries, Randfälle wie Rückerstattungen)
• E-Mails/SMS (Zustellbarkeit, Templates, Abmeldungen)
• Analytics (Events, Nutzer-Identität, Privacy)
• Berechtigungen/Rollen (Admin vs User, Datenzugriff)
• Drittanbieter-APIs (Rate Limits, Fehlerbehandlung)

Fehler 3: Sicherheit und Zuverlässigkeit bis zum Ende lassen

Sicherheitsprobleme sind keine „spätere" Aufgabe. Exponierte Secrets, schwache Auth und Injection-Risiken können späte Nacharbeiten erzwingen, weil sie Kernflüsse berühren. Gleiches gilt für Zuverlässigkeitsprobleme wie keine Rate-Limits, fehlende Input-Validation oder fragile Hintergrundjobs.

Beispiel: Ein Team liefert ein neu geschriebenes Dashboard aus und entdeckt dann, dass ihr Payment-Webhook gefälscht werden kann. Jetzt müssen sie Auth und Audits nachbessern und in Eile Patches auf Produktion anwenden.

Fehler 4: Code-Styling polieren, während Produktion noch kaputt ist

Es fühlt sich gut an, Dateien umzubenennen und Ordner aufzuräumen. Aber wenn die App nicht sauber deployt, unter echten Daten crasht oder die Auth kaputt ist, lenkt Style-Cleanup nur ab.

Wenn du KI-generierten Code geerbt hast, bleiben Teams oft in diesem Loop stecken. Plattformen wie FixMyMess konzentrieren sich zuerst auf Diagnose (was ist wirklich kaputt), dann auf gezielte Reparaturen, damit du in Produktion kommst, ohne es in ein endloses "Verbesserungs"-Projekt zu verwandeln.

Schnelle Checkliste, bevor du dich festlegst

Bevor du Refactor vs Rewrite wählst, mache einen schnellen Realitätscheck. Es geht weniger um Meinungen als darum, ob der aktuelle Code sicher verändert werden kann, ohne Überraschungen.

Fünf Fragen, die das wirkliche Risiko offenbaren

Beginne mit diesen Checks und notiere einfache Ja- oder Nein-Antworten. Wenn du es nicht beantworten kannst, behandle es als „Nein" bis zum Beweis des Gegenteils.

• Kann jemand den Hauptdatenpfad von Nutzeraktion zur Datenbank und zurück erklären, ohne zu schwafeln?
• Hast du automatisierte Tests für die drei wichtigsten Aktionen (z. B. Signup, Login, Checkout oder Projekt anlegen)?
• Ist gerade etwas offensichtlich unsicher (hardcodierte API-Keys, offene Admin-Routen, schwache Auth, unsichere SQL-Queries)?
• Wie viele externe Dienste müssen am ersten Tag funktionieren (Payments, E-Mail, Analytics, Dateispeicher)?
• Könnte ein neuer Entwickler das Repo in 1–2 Stunden verstehen?

Wenn du eine Frage mit „Nein" beantwortet hast, kannst du trotzdem refaktorisieren, aber deine Schätzung sollte Zeit zur Risikoreduzierung enthalten (Tests hinzufügen, Flows kartieren, Sicherheit fixen). Wenn du drei oder mehr Fragen mit „Nein" beantwortet hast, wird ein Rewrite oft schneller, weil du bei jeder Änderung eine "Discovery Tax" zahlst.

Eine schnelle Interpretation deiner Antworten

Stell dir ein einfaches Szenario vor: Ein Gründer hat ein Prototyp, der mit einem KI-Tool gebaut wurde, und Login funktioniert lokal, aber nicht in Produktion. Wenn es keine Tests, keinen klaren Datenfluss und exponierte Secrets gibt, kann jede Änderung etwas anderes kaputtmachen. In solchen Fällen verbringen Teams oft Tage damit, Symptombekämpfung zu betreiben.

Hier hilft ein kurzes Code-Audit. Bei FixMyMess sehen wir in KI-generierten Apps häufig dasselbe Muster: Auth-Logik ist zusammengeklebt, Secrets sind im Repo und Integrationen verhalten sich in Produktion anders. Wenn diese Punkte zusammenkommen, ist die sicherste "schnelle" Wahl die, die zuerst Unbekanntes reduziert – selbst wenn sie auf dem Papier größer wirkt.

Triff deine Entscheidung erst, nachdem du erklären kannst: Was muss am ersten Tag funktionieren, was kann warten und was kannst du mit Tests verifizieren?

Nächste Schritte: Entscheidung treffen und in Produktion kommen

Wähle das kleinste Release, das du ausliefern kannst, und definiere "done" klar und knapp. Nicht: "Code ist sauberer" oder "Architektur ist modern", sondern Ergebnisse wie: Nutzer können signen up, bezahlen und die Kernaktion fehlerfrei ausführen. Ein kleineres Ziel macht die Refactor-vs-Write-Entscheidung leichter, weil du beurteilen kannst, welcher Weg dieses Ziel mit weniger Risiko erreicht.

Schreibe deine "Done"-Definition als kurze Checkliste, die in einer Sitzung getestet werden kann:

• Kern-User-Flow funktioniert Ende-zu-Ende (Happy Path)
• Login, Zahlungen und E-Mails verhalten sich korrekt
• Keine Secrets sind exponiert und grundlegende Sicherheitschecks bestehen
• Die App deployt zuverlässig in deiner echten Umgebung

Wenn deine App von einem KI-Tool generiert wurde und in Produktion versagt, beginne mit einer Diagnose, bevor du dich verpflichtest. KI-generierte Prototypen sehen oft komplett aus, verbergen aber Probleme wie kaputte Auth, verhedderte Logik und unsichere DB-Queries. Blindes Fixen kann in Wochen des Ratens ausarten.

Eine praktische Option ist ein Experten-Audit. FixMyMess (fixmymess.ai) bietet ein kostenloses Code-Audit an, um zu identifizieren, was kaputt ist, was riskant ist und was gerettet werden kann. Viele Behebungen sind in 48–72 Stunden erledigt, sobald die Probleme klar sind. Und wenn der Prototyp stark beschädigt ist, kann ein sauberer Neuaufbau schneller sein als Flicken – manchmal so schnell wie 24 Stunden für einen fokussierten Umfang.

Hier ein einfacher Schritt für heute: Stell dir vor, du brauchst bis Freitag einen funktionierenden Onboarding-Flow. Wenn der aktuelle Code bereits die Screens, das Routing und das Datenmodell hat, kann Refactoring plus gezielte Fixes dich dorthin bringen. Wenn grundlegende Aktionen abstürzen, der Zustand inkonsistent ist und du nicht vertrauen kannst, was bei Änderungen bricht, ist das Neuschreiben der kleinsten auslieferbaren Einheit oft sicherer.

Wenn du eine klare Empfehlung willst, teile deine Timeline, was "done" bedeutet und was aktuell fehlschlägt. Du bekommst eine direkte Einschätzung, ob refactor, rewrite oder ein schneller Hybridplan dich am schnellsten in Produktion bringt.