Aplikacja działa na 10 testowych rekordach, ale z prawdziwym ruchem wszystko staje. Dlaczego tak się dzieje i co z tym zrobić.
Your app works with 10 test records but crawls with real traffic. Here's what's actually wrong and how to fix it.
Din app fungerar med 10 testposter men kryper med riktig trafik. Här är vad som faktiskt är fel och hur du fixar det.
Appen fungerer med 10 testposter, men kryper med ekte trafikk. Her er hva som faktisk er galt og hvordan du fikser det.
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.
AI tools are great for prototyping. In a few hours, you have a working app with a UI, forms, and a database. The problem is that between a demo and a real product there's a gap that AI can't cross on its own.
No server-side logic. AI defaults to putting everything in the browser. Calculations, validation, data transformation — it all runs on the client. The app feels slow, and all your business logic is exposed in DevTools.
Flat databases. Instead of linked tables, AI copies customer data (name, email, phone) directly onto every order. Works with 10 test records. With 10,000 orders, the database becomes unusable — no indexes, no relations, no normalization.
AI-verktyg är bra för prototypning. På några timmar har du en fungerande app med gränssnitt, formulär och databas. Problemet är att mellan en demo och en riktig produkt finns ett gap som AI inte kan överbrygga på egen hand.
Ingen logik på serversidan. AI lägger som standard allt i webbläsaren. Beräkningar, validering, datatransformation — allt körs på klienten. Appen känns långsam, och all din affärslogik syns i DevTools.
Platta databaser. Istället för länkade tabeller kopierar AI kunddata (namn, e-post, telefon) direkt till varje order. Fungerar med 10 testposter. Med 10 000 ordrar blir databasen oanvändbar — inga index, inga relationer, ingen normalisering.
AI-verktøy er fantastiske for prototyping. På noen timer har du en fungerende app med brukergrensesnitt, skjemaer og database. Problemet er at mellom en demo og et ekte produkt er det et gap som AI ikke kan krysse på egenhånd.
Ingen logikk på serversiden. AI legger som standard alt i nettleseren. Beregninger, validering, datatransformasjon — alt kjører på klienten. Appen føles treg, og all forretningslogikken din er synlig i DevTools.
Flate databaser. I stedet for koblede tabeller kopierer AI kundedata (navn, e-post, telefon) direkte til hver ordre. Fungerer med 10 testposter. Med 10 000 ordrer blir databasen ubrukelig — ingen indekser, ingen relasjoner, ingen normalisering.
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.
No error handling. Payment failed? The workflow just stops. No fallback, no retry, no user message. You won't notice this in a prototype because you're testing the happy path. In production, users just get "stuck" with no explanation.
Duplicate workflows. AI doesn't know what already exists in your app. Ask it to add email notifications — you get a second notification system next to the first one. Two workflows fighting each other, sending double emails, and data falling out of sync.
Edge Functions have limits. Execution time, cold starts, memory limits — these all kill performance when logic is poorly distributed. AI doesn't think about these constraints because they don't exist in the development environment.
Ingen felhantering. Betalning misslyckades? Workflowet stannar bara. Ingen fallback, inget retry, inget meddelande till användaren. Du märker inte detta i en prototyp eftersom du testar den lyckliga vägen. I produktion fastnar användarna helt enkelt utan förklaring.
Duplicerade workflows. AI vet inte vad som redan finns i din app. Be den lägga till e-postnotifikationer — du får ett andra notifikationssystem bredvid det första. Två workflows som slåss mot varandra, skickar dubbla mejl, och data går ur synk.
Edge Functions har begränsningar. Exekveringstid, cold starts, minnesbegränsningar — alla dessa dödar prestanda när logik är dåligt fördelad. AI tänker inte på dessa begränsningar eftersom de inte finns i utvecklingsmiljön.
Ingen feilhåndtering. Betalingen feilet? Workflowen stopper bare. Ingen fallback, ingen retry, ingen melding til brukeren. Du merker ikke dette i en prototype fordi du tester den lykkelige veien. I produksjon sitter brukerne bare fast uten forklaring.
Dupliserte workflows. AI vet ikke hva som allerede finnes i appen din. Be den legge til e-postvarsler — du får et andre varslingssystem ved siden av det første. To workflows som slåss mot hverandre, sender doble e-poster, og data kommer ut av synk.
Edge Functions har begrensninger. Utføringstid, cold starts, minnebegrensninger — alt dette dreper ytelsen når logikk er dårlig fordelt. AI tenker ikke på disse begrensningene fordi de ikke finnes i utviklingsmiljøet.
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.
user_id as a foreign key.AI tools are great for prototyping, but there's a gap between a demo and a real product. Someone needs to bridge it — check the database, move logic server-side, and add proper error handling.
user_id som främmande nyckel.AI-verktyg är bra för prototypning, men det finns ett gap mellan en demo och en riktig produkt. Någon måste överbrygga det — kontrollera databasen, flytta logik till servern och lägga till ordentlig felhantering.
user_id som fremmednøkkel.AI-verktøy er flotte for prototyping, men det er et gap mellom en demo og et ekte produkt. Noen må bygge broen — sjekke databasen, flytte logikk til serveren og legge til skikkelig feilhåndtering.
Sprawdzimy bazę, naprawimy architekturę i przeniesiemy logikę tam, gdzie powinna być. Bez przepisywania od zera — naprawiamy to, co masz. We'll check the database, fix the architecture, and move logic where it belongs. No rewriting from scratch — we fix what you have. Vi kontrollerar databasen, fixar arkitekturen och flyttar logik dit den hör hemma. Ingen omskrivning från grunden — vi fixar det du har. Vi sjekker databasen, fikser arkitekturen og flytter logikk dit den hører hjemme. Ingen omskriving fra bunnen — vi fikser det du har.
Zarezerwuj bezpłatną rozmowę → Book a free call → Boka ett gratis samtal → Bestill en gratis samtale →