Aplikacja działa na 10 testowych rekordach, ale z prawdziwym ruchem wszystko staje. Dlaczego tak się dzieje i co z tym zrobić.
Narzędzia AI są świetne do prototypowania. W kilka godzin masz działającą aplikację z interfejsem, formularzami i bazą danych. Problem w tym, że między demo a prawdziwym produktem jest przepaść, której AI nie potrafi samodzielnie przekroczyć.
Brak logiki po stronie serwera. AI domyślnie umieszcza wszystko w przeglądarce. Obliczenia, walidacja, transformacja danych — wszystko dzieje się na kliencie. Aplikacja wydaje się wolna, a cała logika biznesowa jest widoczna w DevToolsach.
Płaskie bazy danych. Zamiast powiązanych tabel, AI kopiuje dane klienta (imię, email, telefon) wprost do każdego zamówienia. Działa z 10 rekordami testowymi. Z 10 000 zamówień baza staje się nieużywalna — brak indeksów, brak relacji, brak normalizacji.
Brak obsługi błędów. Płatność nie przeszła? Workflow po prostu się zatrzymuje. Żadnego fallbacku, żadnego retry, żadnej wiadomości dla użytkownika. W prototypie tego nie zauważysz, bo testujesz na szczęśliwej ścieżce. W produkcji użytkownicy po prostu „utykają" bez wyjaśnienia.
Zduplikowane workflowy. AI nie wie, co już istnieje w Twojej aplikacji. Poprosisz je o dodanie powiadomień email — i dostaniesz drugi system powiadomień obok pierwszego. Dwa workflowy walczą ze sobą, wysyłają podwójne maile, a dane się rozjeżdżają.
Edge Functions mają limity. Czas wykonania, cold starty, limity pamięci — to wszystko zabija wydajność, jeśli logika jest źle rozdzielona. AI nie myśli o tych ograniczeniach, bo w środowisku deweloperskim ich nie ma.
user_id jako kluczem obcym.Narzędzia AI są świetne do prototypowania, ale jest przepaść między demo a prawdziwym produktem. Ktoś musi ją zasypać — sprawdzić bazę, przenieść logikę na serwer i dodać obsługę błędów.
Sprawdzimy bazę, naprawimy architekturę i przeniesiemy logikę tam, gdzie powinna być. Bez przepisywania od zera — naprawiamy to, co masz.
Zarezerwuj bezpłatną rozmowę →