Data menjadi kusut
Tanpa relasi dan batasan antartabel, muncul duplikasi dan kekosongan, dan data makin melenceng setiap ada fitur baru.
§ AI Code Audit
Dibuat cepat dengan AI dan sudah berjalan, tetapi Anda ragu dengan isinya? Kami memeriksa basis data dan arsitekturnya lalu membenahinya menjadi struktur yang bisa dioperasikan.
01 Signs
Masalah yang sering muncul pada layanan yang dibuat dengan alat coding AI.
Tanpa relasi dan batasan antartabel, muncul duplikasi dan kekosongan, dan data makin melenceng setiap ada fitur baru.
Kueri tanpa indeks dan pemanggilan berulang membuat respons makin lambat seiring data menumpuk.
Kode yang disambung tanpa struktur gagal di tempat tak terduga setelah perubahan kecil.
Autentikasi dan pemeriksaan izin yang hilang atau secret yang terbuka bisa membuat data terekspos.
02 Process
Kami tidak membangun ulang semuanya. Yang berfungsi dipertahankan, fondasinya diluruskan.
Kami membaca kode, skema basis data, dan konfigurasi infrastruktur lalu menemukan titik berisiko.
Kami mengurutkan masalah berdasarkan prioritas dan mengusulkan apa yang diperbaiki serta caranya.
Kami sendiri mengerjakan perancangan ulang skema, migrasi data, dan perapian arsitektur.
Kami menyerahkan struktur yang sudah diperbaiki dalam dokumentasi dan menetapkan pedoman agar Anda bisa terus membangun dengan AI secara aman.
03 Areas
Audit berpusat pada tiga area.
Skema, relasi tabel, indeks, migrasi, cadangan
Batas modul, struktur API, pengelolaan state, konfigurasi deployment
Autentikasi dan izin, pengelolaan secret, penanganan error, pemantauan
04 — Contact
Dari ide hingga peluncuran dan operasi, MintSoft bersama Anda.