fixmymess.ai

Alles zwischen Demo und Launch.

Fünf Dinge trennen einen Prototyp von einem Produkt, für das Leute zahlen. Wir erledigen alle fünf – in der Reihenfolge, in der sie passieren müssen.

1

Diagnose

Bevor wir etwas anfassen, kartieren unsere Scanner und Modelle die gesamte Codebasis. Du bekommst einen schriftlichen Bericht: was kaputt ist, wie schlimm, und was der Fix kostet.

  • Kompletter Codebasis-Scan in Minuten
  • Audit für Sicherheit und Datenlecks
  • Review von Architektur und Abhängigkeiten
  • Festpreis-Angebot statt Stundenschätzung
audit-report.txt
  checkout-app: 412 files, 38,904 lines
  
  critical   6  ██████
  high       9  █████████
  medium     8  ████████
  
  fixed price: $999, ready in 5 days
2

Reparatur

Wir fixen die Logik, die die KI verbockt hat: Auth-Flows, Zahlungen, State, Datenmodelle. Alles, was in der Demo läuft und bei echten Nutzern umfällt.

  • Auth- und Session-Flows
  • Zahlungen und Webhooks
  • State und Datenabruf
  • Datenbankschema und Migrationen
src/pages/checkout.tsx
- useEffect(() => { load() })
+ useEffect(() => { load() }, [userId])
  
- if (res.ok) router.push('/success')
+ if (!res.ok) throw new CheckoutError(await res.json())
+ router.push('/success')
3

Refactoring

Die KI schreibt eine riesige Datei und dann immer wieder neu. Wir zerlegen sie in Code, den Menschen lesen können – damit dein nächstes Feature nicht das letzte kaputt macht.

  • Riesige Dateien in Module aufteilen
  • Toten und doppelten Code entfernen
  • Typen, wo sie echte Bugs fangen
  • Doku, die dein nächster Entwickler auch liest
tree --changes
- src/App.tsx                 2,431 lines
+ src/features/checkout/      6 files
+ src/features/auth/          4 files
+ src/features/orders/        5 files
+ src/lib/api.ts              112 lines
  
  duplicate code removed: 3,870 lines
4

Absicherung

KI-Builder schicken Secrets in den Browser, lassen Datenbanken offen und vertrauen jedem Request. Wir schließen jede Lücke, die wir finden, und rotieren, was schon geleakt ist.

  • Secrets auf den Server verlagert und rotiert
  • Row-Level-Security und Zugriffsregeln
  • Input-Validierung und Injection-Fixes
  • Rate-Limits und Schutz vor Missbrauch
src/lib/supabase.ts + migrations
- createClient(URL, SERVICE_ROLE_KEY)
+ createClient(URL, ANON_KEY)
  
+ alter table profiles enable row level security;
+ create policy "own rows" on profiles
+   using (auth.uid() = id);
5

Launch

Code, der läuft, ist noch lange nicht live. Wir richten Tests, CI, Umgebungen und Monitoring ein, deployen in Produktion und bleiben 30 Tage dabei.

  • Automatisierte Tests für die Flows, die Geld bringen
  • CI/CD mit Preview und Produktion
  • Umgebungen und Secrets richtig aufgesetzt
  • Error-Monitoring und Alerts
pipeline #1842
  ✓ lint          12s
  ✓ typecheck     18s
  ✓ test          142 passed
  ✓ e2e           3 browsers
  ✓ deploy        production
  
  errors in the last 24h: 0

Wir wissen, wo jedes Tool bricht.

Jedes KI-Tool scheitert auf seine eigene Art. Wir haben jeden dieser Fehler oft genug gesehen, um ein Runbook dafür zu haben.

  • Lovable

    • Supabase Row-Level-Security abgeschaltet
    • Auth-Checks nur im UI
    • Credits verheizt, immer am selben Bug

  • Bolt

    • Läuft in der Preview, bricht beim Deploy
    • API-Keys im Browser-Bundle
    • Keine Migrationen, Schema per Hand editiert

  • v0

    • Schöne UI ohne Backend dahinter
    • Überall Mock-Daten
    • Formulare, die ins Leere senden

  • Cursor

    • Der Agent schreibt Code neu, der schon lief
    • Tests gelöscht, damit sie grün werden
    • Wildwuchs bei Abhängigkeiten, Versionskonflikte

  • Replit

    • Deploys, die beim Neustart sterben
    • Secrets im Workspace
    • SQLite trägt den Produktions-Traffic

  • ChatGPT

    • Snippets aus verschiedenen Antworten, die nicht zusammenpassen
    • APIs, die seit Jahren veraltet sind
    • Nirgends Fehlerbehandlung

Wir raten nicht. Wir haben ein Playbook.

Aus Hunderten geretteten KI-Apps wurden Tools, Modelle und Runbooks. Deshalb fixen wir in Tagen, was seit Monaten feststeckt.

Rettungseinsatz: checkout-app
LIVE

  • Diagnose-Tools

    Unsere Scanner kartieren die gesamte Codebasis in Minuten: kaputte Flows, offene Secrets, toter Code, fehlende Tests, wacklige Deploys.

  • Spezialisierte Modelle

    Modelle, trainiert auf echten kaputten KI-Apps. Sie wissen, wie Code von Lovable, Bolt und v0 scheitert – und wo man zuerst suchen muss.

  • Runbooks

    Schritt-für-Schritt-Fixes für die Fehler, die wir jede Woche sehen: Supabase-Auth und RLS, Stripe-Webhooks, geleakte Keys, Builds und Deploys.

  • Senior Engineers

    Ein Mensch prüft, testet und gibt jede Änderung frei. Nichts geht auf Autopilot live.

Schluss mit 90%.

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