Korzystają z niego inni
Narzędzie ma użytkowników i wpływa na codzienną pracę.
Audyty AI i inżynieria produkcyjna
Od aplikacji zbudowanej z AI do systemu, któremu firma może zaufać.
Sprawdzamy kod, dostęp, dane i sposób wdrożenia narzędzi wewnętrznych, systemów krytycznych oraz aplikacji SaaS. Jeśli znajdziemy ryzyka, pomagamy je usunąć.
Od prototypu do produkcji
Szybkie tworzenie aplikacji nie zwalnia z odpowiedzialności za ich działanie i bezpieczeństwo.
Moment zmiany
Prototyp stał się częścią firmy.
Zaczyna się od narzędzia dla jednej osoby. Potem dochodzą użytkownicy, dane klientów i dostęp do produkcyjnych systemów. Wtedy warto sprawdzić granice zaufania, zanim aplikacja stanie się trudna do zatrzymania.
Przetwarza ważne dane
Pojawiły się dane klientów, pracowników lub połączenie z bazą produkcyjną.
Ma szerokie uprawnienia
Aplikacja lub agent mogą wykonać więcej, niż wymaga ich zadanie.
Brakuje właściciela
Nikt nie potrafi wskazać osoby odpowiedzialnej za wdrożenia i reakcję na awarię.
Zakres przeglądu
Patrzymy dalej niż na sam kod.
Automatyczny skan pomaga znaleźć część problemów. Audyt obejmuje też przepływ danych, logikę biznesową i decyzje wdrożeniowe.
Audyt gotowości produkcyjnej01Architektura i granice zaufania
02Logowanie i uprawnienia
03Sekrety oraz dostęp agentów
04Dane i role bazy
05Zależności i integracje
06Wdrożenie oraz możliwość wycofania zmian
07Kopie zapasowe i odtwarzanie
08Testy, dzienniki zdarzeń i odpowiedzialność
Jedna ścieżka pracy
Od pierwszej oceny do stałej kontroli zmian.
Zakres dobieramy do ryzyka i dojrzałości aplikacji. Nie każda firma potrzebuje od razu pełnego audytu.
01
Warsztaty bezpiecznej pracy z AI
Zasady dostępu, pracy agentów i przeglądu zmian dla zespołu.
02Wstępna ocena aplikacji
Krótki przegląd wskazujący największe ryzyka i możliwe blokady wdrożenia.
03Audyt gotowości produkcyjnej
Szczegółowa analiza architektury, bezpieczeństwa i utrzymania.
04Naprawa architektury
Usuwanie ryzyk i wzmacnianie systemu bez przepisywania go dla zasady.
05Stały nadzór
Przegląd krytycznych zmian i decyzji architektonicznych po wdrożeniu.
06Plan zmian i rozwoju
Wskazujemy konieczne poprawki i zakres refaktoryzacji. Przygotowujemy plan do samodzielnego wdrożenia lub pracy z naszymi architektami.
Po audycie
Zachowujemy kod, który działa poprawnie. Naprawiamy to, czego nie wolno zostawić przypadkowi.
Raport powstaje przed propozycją prac naprawczych. Każda rekomendacja ma uzasadnienie, a poprawki może wdrożyć Twój zespół, my albo inny wykonawca. Po zmianach sprawdzamy ustalenia ponownie.
Jak naprawiamy architekturęDla kogo jest ta oferta?
- Narzędzia wewnętrzne obsługujące ważne procesy
- Aplikacje SaaS przed udostępnieniem klientom
- Systemy tworzone szybko z pomocą Claude Code, Codexa lub innych agentów
- Osoby i zespoły, które chcą odpowiedzialnie wdrożyć produkcyjnie kod wygenerowany z pomocą AI
- Istniejące aplikacje bez jasnej kontroli dostępu, testów lub procedur wdrożenia
Portfolio
Zobacz doświadczenie z systemami uczelnianymi i oprogramowaniem medycznym.
Przed współpracą
Pytania przed audytem
Czy audytujecie tylko kod wygenerowany przez AI?
Nie. Audyt obejmuje także aplikacje pisane tradycyjnie i systemy rozwijane przez kilka zespołów. Sprawdzamy architekturę, przepływ danych, uprawnienia oraz sposób testowania i wdrażania. Pochodzenie kodu pomaga zrozumieć proces jego tworzenia, ale nie zastępuje oceny działania systemu.
Czy trzeba przepisać całą aplikację?
Zwykle nie. Najpierw wskazujemy fragmenty, które działają poprawnie, oraz miejsca wymagające naprawy lub refaktoryzacji. Raport rozdziela problemy blokujące wdrożenie od zmian, które można zaplanować później. Na tej podstawie zespół może zdecydować, co poprawić samodzielnie.
Czy to test penetracyjny?
Audyt aplikacji obejmuje przegląd kodu, architektury, dostępu do danych, konfiguracji i gotowości produkcyjnej. Nie przedstawiamy go jako testu penetracyjnego. Jeśli analiza wykaże potrzebę specjalistycznych prób bezpieczeństwa, ustalamy ich zakres osobno.
Czy możemy dalej korzystać z Claude Code i Codexa?
Tak. Podczas audytu przyglądamy się temu, jakie uprawnienia mają agenci, do jakich danych i usług mogą sięgać oraz jak zespół sprawdza proponowane zmiany. Można nadal używać narzędzi AI, jednocześnie wprowadzając przegląd kodu, testy i zasady dostępu odpowiednie dla systemu produkcyjnego.
Czy potrzebujecie dostępu do produkcji?
Przegląd zaczynamy od uzgodnienia minimalnego potrzebnego dostępu. Zwykle wystarcza repozytorium, dokumentacja architektury i środowisko testowe; jeżeli konieczny jest wgląd w konfigurację produkcyjną, zakres oraz sposób dostępu ustalamy przed rozpoczęciem prac.
Czy kod trafi do zewnętrznego modelu AI?
Nie przesyłamy kodu klienta do zewnętrznych usług AI bez wyraźnej zgody umownej. Przed audytem ustalamy zasady przetwarzania materiałów, dostęp do repozytorium i sposób pracy z danymi. Możemy też określić, które fragmenty nie mogą być używane w narzędziach AI.
Porozmawiajmy
Opowiedz, na czym opiera się dziś Twoja aplikacja.
Wystarczy typ systemu, jego użytkownicy i główna obawa. Nie wysyłaj haseł, kluczy API ani kodu źródłowego.