Een praktische gids om beveiliging, prestaties en betrouwbaarheid in door AI gegenereerde codebases te beoordelen, met duidelijke checklists voor review, testing en monitoring.
“AI-gegeneerde code” kan heel verschillende dingen betekenen, afhankelijk van je team en tooling. Voor sommigen is het een paar autocomplete-regels binnen een bestaand module. Voor anderen zijn het hele endpoints, datamodellen, migraties, teststubs of een grote refactor die uit een prompt voortkomt. Schrijf eerst op wat in jouw repo als AI-gegeneerd telt: snippets, volledige functies, nieuwe services, infrastructuurcode of “AI-geassisteerde” herschrijvingen.
De belangrijkste verwachting: AI-output is een concept, geen garantie. Het kan opvallend leesbaar zijn en toch randgevallen missen, een bibliotheek verkeerd gebruiken, authenticatiechecks overslaan of subtiele prestatieknelpunten introduceren. Behandel het als code van een snelle junior-collega: versnelling is nuttig, maar het vereist review, tests en duidelijke acceptatiecriteria.
Als je een “vibe-coding” workflow gebruikt (bijvoorbeeld het genereren van een volledige feature uit een chatprompt in een platform zoals Koder.ai — frontend in React, backend in Go met PostgreSQL, of een Flutter mobiele app), is deze mindset nog belangrijker. Hoe groter het gegenereerde oppervlak, hoe belangrijker het is om te definiëren wat “klaar” betekent, meer dan alleen “het compileert”.
Beveiliging, prestaties en betrouwbaarheid verschijnen niet vanzelf in gegenereerde code tenzij je erom vraagt en ze verifieert. AI optimaliseert vaak voor plausibiliteit en gangbare patronen, niet voor jouw threat model, verkeerspatroon, faalwijzen of compliance-eisen. Zonder expliciete criteria mergen teams vaak code die werkt in een happy-path demo maar faalt onder echte load of vijandige input.
In de praktijk overlappen ze. Rate limiting verbetert bijvoorbeeld zowel beveiliging als betrouwbaarheid; caching kan prestaties verbeteren maar de beveiliging schaden als het data tussen gebruikers lekt; strikte timeouts verbeteren betrouwbaarheid maar kunnen nieuwe foutpaden zichtbaar maken die beveiligd moeten worden.
Deze sectie zet de baseline-mindset: AI versnelt het schrijven van code, maar “productieklaar” is een kwaliteitsniveau dat jij definieert en continu verifieert.
AI-gegeneerde code ziet er vaak keurig en zelfverzekerd uit, maar de meest voorkomende problemen zijn niet stijl-gerelateerd — het zijn beoordelingsgaten. Modellen kunnen plausibele implementaties produceren die compileren en zelfs basis-tests halen, terwijl ze stilzwijgend de context missen waarop jouw systeem vertrouwt.
Bepaalde categorieën komen herhaaldelijk voor in reviews:
catch-blokken gebruiken die echte problemen verbergen.Gegenereerde code kan verborgen aannames bevatten: tijdzones altijd UTC, IDs altijd numeriek, requests altijd goed gevormd, netwerkcalls altijd snel, retries altijd veilig. Het kan ook gedeeltelijke implementaties bevatten — een geskeletteerde securitycheck, een “TODO”-pad of een fallback die standaarddata teruggeeft in plaats van veilig te falen.
Een veelvoorkomende fout is een patroon hergebruiken dat ergens anders correct is, maar hier verkeerd: een hashing-helper gebruiken zonder de juiste parameters, een generieke sanitizer toepassen die niet bij jouw outputcontext past of een retry-loop overnemen die onbedoeld load (en kosten) versterkt.
Zelfs wanneer code gegenereerd is, blijven mensen verantwoordelijk voor het gedrag in productie. Behandel AI-output als een concept: jij bent eigenaar van het threat model, de randgevallen en de gevolgen.
AI-gegeneerde code ziet er vaak vol vertrouwen en compleet uit — waardoor het makkelijk is de basisvraag over te slaan: “Wat beschermen we, en tegen wie?” Een simpel threat model is een korte, platte gewoonte die beveiligingsbeslissingen expliciet houdt voordat de code vaste vormen aanneemt.
Begin met het benoemen van de assets die schadelijk zijn als ze gecompromitteerd worden:
Lijst daarna de actoren: reguliere gebruikers, admins, supportpersoneel, externe services en aanvallers (credential stuffing, fraudeurs, bots).
Teken of beschrijf ten slotte trust boundaries: browser ↔ backend, backend ↔ database, backend ↔ derde-partij API’s, interne services ↔ openbaar internet. Als AI “snelle” shortcuts over deze boundaries voorstelt (bijv. directe database-toegang vanuit een publiek endpoint), markeer dat meteen.
Houd het kort genoeg om het daadwerkelijk te gebruiken:
Leg de antwoorden vast in de PR-beschrijving, of maak een korte ADR (Architecture Decision Record) wanneer de keuze langdurig is (bv. tokenformaat, webhook-verificatie-aanpak). Toekomstige reviewers kunnen dan zien of AI-gegeneerde wijzigingen nog overeenkomen met de oorspronkelijke intentie — en welke risico’s bewust zijn geaccepteerd.
AI-gegeneerde code kan er schoon en consistent uitzien en toch security-valkuilen verbergen — vooral rond defaults, foutafhandeling en toegangcontrole. Tijdens review focus je minder op stijl en meer op: “wat kan een aanvaller met dit doen?”
Trust boundaries. Identificeer waar data het systeem binnenkomt (HTTP requests, webhooks, queues, bestanden). Zorg dat validatie plaatsvindt aan de grens, niet “ergens later.” Voor output controleer je of encoding context-geschikt is (HTML, SQL, shell, logs).
Authenticatie vs. autorisatie. AI-code bevat vaak “isLoggedIn” checks maar mist resource-niveau handhaving. Verifieer dat elke gevoelige actie controleert wie op welk object mag handelen (bv. userId in de URL moet permissies controleren, niet alleen bestaan).
Secrets en config. Controleer dat API-keys, tokens en connection strings niet in broncode, voorbeeldconfiguraties, logs of tests staan. Controleer ook dat “debug mode” niet standaard ingeschakeld is.
Foutafhandeling en logging. Zorg dat fouten geen ruwe exceptions, stacktraces, SQL-fouten of interne IDs teruggeven. Logs moeten bruikbaar zijn maar geen credentials, access tokens of persoonlijke data lekken.
Vraag om één negatieve test per risicovolle route (ongeautoriseerde toegang, ongeldige input, verlopen token). Als de code op die manier niet getest kan worden, is dat vaak een teken dat de securitygrens niet duidelijk is.
AI-gegeneerde code “lost” problemen vaak op door pakketten toe te voegen. Dat kan stilletjes je aanvalsvlak vergroten: meer maintainers, meer update-ruis en meer transitieve dependencies die je niet expliciet gekozen hebt.
Begin met het intentioneel kiezen van dependencies.
Een eenvoudige regel werkt goed: geen nieuwe dependency zonder korte rechtvaardiging in de PR-beschrijving. Als AI een library voorstelt, vraag dan of de standaardbibliotheek of een bestaand goedgekeurd pakket het al dekt.
Geautomatiseerde scans zijn alleen nuttig als bevindingen tot actie leiden. Voeg toe:
Definieer daarna afhandelregels: welke severity blokkeert merges, wat kan time-boxed met een issue en wie uitzonderingen goedkeurt. Houd deze regels gedocumenteerd en verwijs ernaar in je contribution guide.
Veel incidenten komen van transitieve dependencies die indirect binnenkomen. Review lockfile-diffs in PRs en prune regelmatig ongebruikte pakketten — AI-code kan helpers importeren “voor het geval” en ze nooit gebruiken.
Schrijf op hoe updates verlopen (geplande bump PRs, automatische tooling of handmatig) en wie afhankelijkheidswijzigingen goedkeurt. Duidelijk eigenaarschap voorkomt dat verouderde, kwetsbare pakketten in productie blijven zweven.
Prestaties zijn niet “de app voelt snel”. Het zijn meetbare doelen die overeenkomen met hoe mensen je product echt gebruiken — en wat je je kunt veroorloven om te draaien. AI-gegeneerde code haalt vaak tests en ziet er netjes uit, maar verbrandt alsnog CPU, doet te veel databasecalls of allocateert onnodig geheugen.
Definieer “goed” in cijfers voordat je gaat tunen. Typische doelen zijn:
Koppel deze doelen aan een realistische workload (je “happy path” plus veelvoorkomende pieken), niet aan één synthetische benchmark.
Inefficiënties in AI-gegeneerde code verschijnen vaak op voorspelbare plekken:
Gegenereerde code is vaak “correct by construction” maar niet “efficient by default”. Modellen kiezen meestal leesbare, generieke benaderingen (extra abstractielagen, herhaalde conversies, onbeperkte paginering) tenzij je beperkingen specificeert.
Vermijd gokken. Begin met profilering en meting in een omgeving die op productie lijkt:
Als je geen verbetering kunt aantonen ten opzichte van je doelen, is het geen optimalisatie maar churn.
AI-gegeneerde code werkt vaak, maar verbrandt stilletjes tijd en geld: extra database-ronde-trips, onbedoelde N+1 queries, onbeperkte lussen over grote datasets of nooit stoppende retries. Guardrails maken van prestaties een default in plaats van iets heldhaftigs achteraf.
Caching kan trage paden verbergen, maar het kan ook verouderde data eeuwig serveren. Gebruik caching alleen als er een duidelijke invalidatiestrategie is (time-based TTL, event-based invalidatie of versioned keys). Als je niet kunt uitleggen hoe een gecachte waarde ververst wordt, cache het dan niet.
Zorg dat timeouts, retries en backoff bewust zijn ingesteld (geen oneindig wachten). Elke externe call — HTTP, database, queue of derde-partij API — moet hebben:
Dit voorkomt “trage fouten” die resources vasthouden onder load.
Vermijd blokkerende calls in async-paden; controleer threadgebruik. Veelvoorkomende overtreders zijn synchroon bestandsinlezen, CPU-zware taken op de event loop of het gebruiken van blokkerende libraries binnen async handlers. Als je zware berekeningen nodig hebt, offload ze (worker pool, achtergrondjob of aparte service).
Zorg voor batch-operaties en paginering voor grote datasets. Elk endpoint dat een collectie retourneert moet limits en cursors ondersteunen, en achtergrondjobs moeten in chunks verwerken. Als een query met gebruikersdata kan meegroeien, neem aan dat dat ook gebeurt.
Voeg prestatietests toe om regressies in CI te vangen. Houd ze klein maar betekenisvol: een paar hot endpoints, een representatieve dataset en drempels (latentiepercentielen, geheugen en query-aantallen). Behandel failures als testfouten — onderzoek en fix, niet “opnieuw draaien totdat het groen wordt”.
Betrouwbaarheid is niet alleen “geen crashes”. Voor AI-gegeneerde code betekent het dat het systeem correcte resultaten levert bij rommelige inputs, intermitterende uitval en echt gebruikersgedrag — en dat het, wanneer het dat niet kan, gecontroleerd faalt.
Voordat je implementatiedetails reviewt, spreek af wat “correct” betekent voor elk kritisch pad:
Deze uitkomsten geven reviewers een standaard om AI-geschreven logica aan te toetsen die plausibel lijkt maar randgevallen kan verbergen.
AI-gegeneerde handlers doen vaak “gewoon het ding” en geven 200 terug. Voor betalingen, jobverwerking en webhookingestie is dat risicovol omdat retries normaal zijn.
Controleer dat de code idempotentie ondersteunt:
Als de flow een database, queue en cache raakt, verifieer dat consistentieregels in code zijn vastgelegd — niet verondersteld.
Let op:
Gedistribueerde systemen vallen deels uit. Zorg dat de code scenario’s afhandelt zoals “DB write gelukt, event publish mislukt” of “HTTP-call timed out nadat de remote kant wel slaagde.”
Geef de voorkeur aan timeouts, begrensde retries en compensatie-acties boven oneindige retries of stille ignores. Voeg een noot toe om deze gevallen in tests te valideren (later behandeld in /blog/testing-strategy-that-catches-ai-mistakes).
AI-gegeneerde code ziet er vaak “compleet” uit terwijl er hiaten zijn: missende randgevallen, optimistische aannames over input en foutpaden die nooit zijn getest. Een goede teststrategie draait minder om alles testen en meer om testen wat op verrassende manieren kan breken.
Begin met unit tests voor logica, voeg dan integratietests toe waar echte systemen anders kunnen gedragen dan mocks.
Integratietests zijn vaak waar AI-geschreven glue-code faalt: verkeerde SQL-aannames, onjuiste retry-gedragingen of slecht gemodelleerde API-responses.
AI-code specificeert vaak foutafhandeling onvoldoende. Voeg negatieve tests toe die bewijzen dat het systeem veilig en voorspelbaar reageert.
Laat deze tests asserties doen op uitkomsten die ertoe doen: juiste HTTP-status, geen datalekken in foutmeldingen, idempotente retries en gracieuze fallbacks.
Wanneer een component input parset, queries bouwt of gebruikersdata transformeert, missen traditionele voorbeelden vaak vreemde combinaties.
Property-based tests zijn bijzonder effectief voor het vinden van randfouten (lengtegrenzen, encoding-issues, onverwachte nulls) die AI-implementaties kunnen over het hoofd zien.
Coveragecijfers zijn nuttig als minimumnorm, niet als einddoel.
Prioriteer tests rond authenticatie/autorisatie-beslissingen, datavalidatie, geld/credits, verwijderflows en retry/timeout-logica. Als je niet zeker weet wat “hoog risico” is, traceer het requestpad vanaf het publieke endpoint tot de databasewrite en test de takken onderweg.
AI-gegeneerde code kan er “klaar” uitzien maar moeilijk te bedienen zijn. De snelste manier waarop teams in productie worden geraakt, is ontbrekende zichtbaarheid. Observability verandert een verrassend incident in een routinefix.
Maak gestructureerde logging verplicht. Plain text logs zijn prima voor lokaal dev, maar ze schalen niet zodra meerdere services en deploys meespelen.
Vereis:
Het doel is dat een enkel request ID antwoord kan geven op: “Wat gebeurde, waar en waarom?” zonder te gissen.
Logs verklaren waarom; metrics vertellen je wanneer dingen beginnen te degraderen.
Voeg metrics toe voor:
AI-gegeneerde code introduceert vaak verborgen inefficiënties (extra queries, onbeperkte lussen, chatty netwerkcalls). Saturatie en queue-diepte vangen deze vroeg.
Een alert moet naar een besluit leiden, niet alleen naar een grafiek. Vermijd onrustige drempels (“CPU > 70%”) tenzij ze aan gebruikersimpact gekoppeld zijn.
Goed alert-ontwerp:
Test alerts doelbewust (in staging of tijdens een geplande oefening). Als je een alert niet kunt verifiëren dat hij vuurt en bruikbaar is, is het geen alert — het is hoop.
Schrijf lichtgewicht runbooks voor je kritieke paden:
Houd runbooks dicht bij de code en processen — bv. in de repo of interne docs — zodat ze bijgewerkt worden als het systeem verandert.
AI-gegeneerde code kan de doorvoer verhogen, maar ook de variantie vergroten: kleine wijzigingen kunnen security-issues, trage paden of subtiele correctheidsbugs introduceren. Een gedisciplineerde CI/CD-pijplijn maakt die variantie beheersbaar.
Dit is ook waar end-to-end generatie-workflows extra discipline nodig hebben: als een tool snel kan genereren en deployen (zoals Koder.ai met ingebouwde deployment/hosting, custom domains en snapshots/rollback), moeten je CI/CD-gates en rollback-procedures even snel en gestandaardiseerd zijn — zodat snelheid geen veiligheid kost.
Behandel de pipeline als minimale norm voor merge en release — geen uitzonderingen voor “quick fixes.” Typische gates zijn:
Als een check belangrijk is, maak hem blocking. Als hij rumoerig is, tune hem — negeer hem niet.
Geef de voorkeur aan gecontroleerde uitrol boven “alles tegelijk” deploys:
Definieer automatische rollback-triggers (foutpercentage, latentie, saturatie) zodat de rollout stopt voordat gebruikers het merken.
Een rollback-plan is alleen echt als het snel is. Houd database-migraties omkeerbaar waar mogelijk en vermijd onomkeerbare schemawijzigingen tenzij je ook een geteste reparatie-forward plan hebt. Voer periodieke “rollback-drills” uit in een veilige omgeving.
Vereis PR-templates die intentie, risico en testnotities vastleggen. Houd een lichtgewicht changelog voor releases bij en gebruik duidelijke goedkeuringsregels (bijv. minstens één reviewer voor routinewijzigingen, twee voor security-gevoelige gebieden). Voor diepere reviewworkflows, zie /blog/code-review-checklist.
“Productieklaar” voor AI-gegeneerde code mag niet betekenen “het draait op mijn machine.” Het betekent dat de code veilig te bedienen, te wijzigen en te vertrouwen is door een team — onder echt verkeer, echte storingen en echte deadlines.
Voordat een AI-gegeneerde feature shipped, moeten deze vier items waar zijn:
AI kan code schrijven, maar niet er eigenaar van zijn. Ken een duidelijke eigenaar toe voor elk gegenereerd component:
Als eigenaarschap onduidelijk is, is het niet productieklaar.
Houd het kort genoeg om het echt te gebruiken in reviews:
Deze definitie houdt “productieklaar” concreet — minder discussie, minder verrassingen.
AI-gegeneerde code is elke wijziging waarvan de structuur of logica grotendeels door een model uit een prompt is geproduceerd — of dat nu een paar regels autocomplete zijn, een volledige functie of een hele service-scaffold.
Een praktische vuistregel: als je het zonder het hulpmiddel niet op die manier had geschreven, behandel het dan als AI-gegeneerd en pas dezelfde review-/teststandaard toe.
Behandel AI-output als een concept dat leesbaar kan zijn maar toch fouten kan bevatten.
Gebruik het zoals code van een snelle junior-collega:
Omdat beveiliging, prestaties en betrouwbaarheid zelden ‘toevallig’ in gegenereerde code verschijnen.
Als je geen doelen (threat model, latentiebudgetten, faalgedrag) specificeert, optimaliseert het model voor plausibele patronen — niet voor jouw verkeer, compliance-eisen of faalwijzen.
Let op terugkerende hiaten:
Scan ook op gedeeltelijke implementaties zoals TODO-takken of standaardinstellingen die openlaten in plaats van falen.
Begin klein en houd het uitvoerbaar:
Stel dan de vraag: “Wat is het ergste dat een kwaadwillende gebruiker met deze feature kan doen?”
Richt je op een paar checks met hoge signaalwaarde:
Vraag om ten minste één negatieve test voor het risicovolste pad (ongeautoriseerd, ongeldige input, verlopen token).
Omdat het model taken vaak ‘oplost’ door pakketten toe te voegen, waardoor het aanvalsvlak en onderhoudsdruk groeit.
Beperkingen:
Bekijk lockfile-diffs om risicovolle transitieve toevoegingen te detecteren.
Definieer “goed” met meetbare doelen die bij de echte workload passen:
Profileer voordat je optimaliseert — vermijd veranderingen die je niet kunt valideren met before/after metingen.
Gebruik guardrails om veelvoorkomende regressies te voorkomen:
Betrouwbaarheid betekent correct gedrag onder retries, timeouts, gedeeltelijke storingen en rommelige input.
Belangrijke controles:
Geef de voorkeur aan begrensde retries en duidelijke faalmodi boven oneindige retry-lussen.