Auditoria e correção de apps feitas com IA
Construíste depressa com Lovable, Bolt, Cursor, v0 ou Replit — e a app já tem utilizadores. Nós olhamos para o que a IA não te mostra: dados expostos, permissões mal configuradas e código que parte quando o negócio cresce. Depois ficamos a corrigir.
A app funciona. Mas ninguém sabe se aguenta.
Foi feita com IA, por ti ou por um freelancer
Lovable, Bolt, Cursor, v0, Replit ou "vibe coding". Ninguém sénior reviu o código antes de ir para produção.
Já tens clientes ou dados reais lá dentro
Pagamentos, dados pessoais, dados de outras empresas. Um erro deixou de ser um bug e passou a ser um incidente.
Cada mudança parte outra coisa
Corriges um ecrã e outro deixa de funcionar. A IA gera, mas não sabe o que já existe.
Vem aí um investidor, um cliente grande ou uma auditoria
E alguém vai olhar para o código. Melhor seres tu a saber primeiro.
Os problemas que mais vezes encontramos em apps feitas com IA
Não são teóricos — são padrões que encontrámos em auditorias e correções reais.
Dados de um cliente visíveis para outro
Em apps multi-empresa, as regras de acesso da base de dados (RLS no Supabase) ficam em falta ou mal escritas. Num caso real fechámos 16 fugas destas.
Utilizadores que se promovem a administrador
A API aceita alterar campos que nunca deviam estar ao alcance do utilizador.
Base de dados aberta ao mundo
A chave pública do Supabase ou Firebase é segura só com regras de acesso; sem elas, qualquer pessoa lê (ou apaga) os dados das tabelas expostas.
Erros que fingem ser "sem dados"
A app falha em silêncio e mostra um ecrã vazio, por isso ninguém dá pelo problema.
Lentidão que só aparece com clientes reais
Consultas sem índices e lógica que corre linha a linha.
Sem testes nem CI
O que se corrige hoje volta a partir amanhã.
Primeiro saber o que está em risco. Depois corrigir, por fases.
- 01
Diagnóstico gratuito (30 min)
Percebemos o que tens em produção e o que te preocupa.
- 02
Auditoria
Código, arquitetura e base de dados; achados por severidade, com prova, antes de mexer numa linha.
- 03
Correção faseada
O crítico primeiro, sem parar o negócio e sem reescrever do zero quando não é preciso. Testes e CI para que não volte.
O que acontece quando alguém olha a sério
SaaS financeiro multi-empresa para PME
De "não se pode mostrar a dois clientes ao mesmo tempo" a "aguenta o primeiro cliente real" em três semanas.
16 fugas de dados entre empresas fechadasLer o caso →Plataforma B2B feita em vibe coding
Dois clientes em produção e uma falha que deixava um utilizador comum tornar-se administrador.
Falha crítica identificada e documentadaLer o caso →
O que nos perguntam antes de começar
Qualquer app feita com Lovable, Bolt, v0, Cursor, Replit, Windsurf ou outra ferramenta de geração de código. O que auditamos é o resultado: o código, a arquitetura e a base de dados — normalmente Supabase, Firebase ou PostgreSQL.
Para a auditoria completa, sim: acesso de leitura ao repositório e à base de dados (ou a uma cópia). Tudo fica sob acordo de confidencialidade e o acesso é removido no fim.
Quase nunca. Estabilizamos o que já existe: primeiro o que é crítico, depois o resto, por fases. Só recomendamos refazer partes quando mantê-las custa mais do que reconstruí-las — e dizemos-te isso no diagnóstico.
Sim. Deixamos regras, testes e uma pipeline de CI que apanham os erros mais comuns antes de chegarem a produção, para continuares a construir depressa com mais segurança.
Depende do tamanho da app. Uma app típica feita com IA fica auditada em uma a duas semanas; a correção do que for crítico começa logo a seguir.
É a melhor altura: corrigir antes de crescer custa muito menos do que corrigir depois de um incidente, de um cliente grande ou de uma due diligence.
Antes que alguém descubra por ti.
30 minutos para perceber o que está em risco na tua app — e se precisas mesmo de uma auditoria.