Bekijk hoe één AI-gegenereerde codebase webapps, mobiele apps en API’s kan aandrijven met gedeelde logica, consistente datamodellen en veiligere releases.

“One codebase” betekent zelden één UI die overal hetzelfde draait. In de praktijk bedoelen we meestal één repository en één set gedeelde regels—met aparte delivery-oppervlakken (webapp, mobiele app, API) die allemaal afhangen van dezelfde onderliggende zakelijke beslissingen.
Een nuttig denkmodel is om te delen wat nooit mag verschillen:
Tegelijkertijd deel je normaal gesproken niet de UI-laag volledig. Web en mobiel hebben andere navigatiepatronen, toegankelijkheidsexpectaties, prestatiebeperkingen en platformmogelijkheden. Het delen van UI kan in sommige gevallen winst opleveren, maar het is niet de definitie van “één codebase”.
AI-gegenereerde code kan de volgende taken sterk versnellen:
Maar AI levert niet automatisch een coherente architectuur. Zonder duidelijke grenzen dupliceert het vaak logica, mengt het verantwoordelijkheden (UI die direct databasecode aanroept) en maakt het “bijna dezelfde” validaties op meerdere plekken. Het voordeel ontstaat door eerst de structuur te definiëren—en daarna AI te gebruiken om repetitieve delen in te vullen.
Een enkele AI-ondersteunde codebase is succesvol wanneer deze levert:
Een enkele codebase werkt alleen als je duidelijk bent over wat het moet bereiken—en wat het niet moet standaardiseren. Web, mobiel en API bedienen verschillende gebruikers en gebruikspatronen, zelfs als ze dezelfde businessregels delen.
De meeste producten hebben minstens drie “ingangen”:
Het doel is consistentie in gedrag (regels, permissies, berekeningen)—niet identieke ervaringen.
Een veelvoorkomende fout is om “single codebase” te interpreteren als “single UI.” Dat levert meestal een web-achtige mobiele app of een mobiel-achtige webapp—beide frustrerend.
Streef in plaats daarvan naar:
Offline-modus: mobiel heeft vaak lees-toegang (en soms schrijven) zonder netwerk nodig. Dat impliceert lokale opslag, sync-strategieën, conflictafhandeling en duidelijke “single source of truth”-regels.
Prestaties: web kijkt naar bundle-grootte en time-to-interactive; mobiel naar opstarttijd en netwerk-efficiëntie; API’s naar latency en throughput. Delen van code mag niet betekenen dat je onnodige modules naar elke client stuurt.
Beveiliging en compliance: authenticatie, autorisatie, audit trails, encryptie en databehoud moeten consistent zijn over alle oppervlakken. In gereguleerde omgevingen verwerk je eisen zoals logging, toestemming en least-privilege vanaf het begin, niet als pleisters achteraf.
Een enkele codebase werkt het beste wanneer die is georganiseerd in duidelijke lagen met strikte verantwoordelijkheden. Die structuur maakt AI-gegenereerde code ook makkelijker te reviewen, testen en vervangen zonder onbedoelde bijwerkingen.
Hier is de basisvorm waar de meeste teams op uitkomen:
Clients (Web / Mobile / Partners)
↓
API Layer
↓
Domain Layer
↓
Data Sources (DB / Cache / External APIs)
Het belangrijkste idee: gebruikersinterfaces en transportdetails zitten aan de randen, terwijl businessregels in het centrum blijven.
De “deelbare kern” is alles wat overal hetzelfde moet gedragen:
Wanneer AI nieuwe features genereert, is het beste resultaat: je werkt domeinregels één keer bij en alle clients profiteren automatisch.
Sommige code is duur (of riskant) om in een gedeelde abstractie te dwingen:
Een praktische regel: als de gebruiker het ziet of het OS het kan breken, laat het app-specifiek. Als het een zakelijke beslissing is, hou het in het domein.
De gedeelde domeinlaag moet aanvoelen als “saai” in de beste zin: voorspelbaar, testbaar en herbruikbaar overal. Als AI je systeem helpt opzetten, is deze laag de ankerplaats—zodat webschermen, mobiele flows en API-endpoints allemaal dezelfde regels reflecteren.
Definieer de kernconcepten van je product als entiteiten (dingen met identiteit in de tijd, zoals Account, Order, Subscription) en value objects (gedefinieerd door hun waarde, zoals Money, EmailAddress, DateRange). Leg gedrag vast als use cases (ook wel application services genoemd): “Create order”, “Cancel subscription”, “Change email”.
Deze structuur houdt het domein begrijpelijk voor niet-specialisten: zelfstandige naamwoorden beschrijven wat er bestaat, werkwoorden wat het systeem doet.
Businesslogica mag niet weten of het getriggerd wordt door een knop, een webformulier of een API-request. Praktisch betekent dat:
Als AI code genereert, gaat deze scheiding gemakkelijk verloren—modellen worden gevuld met UI-zorgen. Zie dat als een refactor-trigger, niet als een voorkeur.
Validatie is waar producten vaak uit elkaar groeien: de webapp staat iets toe dat de API afkeurt, of mobiel valideert anders. Plaats consistente validatie in de domeinlaag (of een gedeelde validatiemodule) zodat alle oppervlakken dezelfde regels afdwingen.
Voorbeelden:
EmailAddress valideert format één keer, hergebruikt door web/mobiel/APIMoney voorkomt negatieve totalen, ongeacht waar de waarde vandaan komtAls je dit goed doet, wordt de API-laag een vertaler en worden web/mobiel presenters—terwijl de domeinlaag de enkele bron van waarheid blijft.
De API-laag is het “publieke gezicht” van je systeem—en in een enkele AI-gegeneerde codebase moet dit deel alles verankeren. Als het contract duidelijk is, kunnen web, mobiel en interne services worden gegenereerd en gevalideerd tegen dezelfde bron van waarheid.
Definieer het contract vóór je handlers of UI-wiring genereert:
/users, /orders/{id}), voorspelbare filtering en sortering./v1/... of header-gebaseerd) en documenteer deprecatieregels.Gebruik OpenAPI (of een schema-first tool zoals GraphQL SDL) als canoniek artefact. Genereer daaruit:
Dit is belangrijk voor AI-gegenereerde code: het model kan veel code snel maken, maar het schema houdt alles uitgelijnd.
Stel een paar non-negotiables:
snake_case of camelCase, niet beide; match tussen JSON en gegenereerde types.Idempotency-Key voor risicovolle bewerkingen (betalingen, ordercreatie) en definieer retry-gedrag.Behandel het API-contract als een product. Als het stabiel is, wordt alles makkelijker om te genereren, testen en uit te rollen.
Een webapp profiteert enorm van gedeelde businesslogica—en lijdt wanneer die logica verstrikt raakt met UI-zorgen. De sleutel is om de gedeelde domeinlaag te zien als een “headless” motor: hij kent regels, validaties en workflows, maar niets over componenten, routes of browser-API’s.
Als je SSR (server-side rendering) gebruikt, moet gedeelde code veilig zijn om op de server uit te voeren: geen directe window, document of browseropslag-aanroepen. Dat dwingt je om browser-afhankelijke gedrag in een dunne web-adapterlaag te houden.
Bij CSR (client-side rendering) heb je meer vrijheid, maar dezelfde discipline betaalt zich uit. CSR-only projecten importeren soms per ongeluk UI-code in domeinmodules omdat alles in de browser draait—totdat je later SSR toevoegt, edge rendering of tests die in Node draaien.
Een praktische regel: gedeelde modules moeten deterministisch en omgeving-agnostisch zijn; alles dat cookies, localStorage of de URL aanraakt, hoort in de webapp-laag.
Gedeelde logica kan domeinstate (bijv. ordertotalen, eligibility, afgeleide flags) blootgeven via gewone objecten en pure functies. De webapp beheert UI-state: laadspinners, form-focus, optimistische animaties, modalzichtbaarheid.
Dit houdt React/Vue-statebeheer flexibel: je kunt van bibliotheek wisselen zonder businessregels te herschrijven.
De weblaag hoort te verzorgen:
localStorage, caching)Zie de webapp als een adapter die gebruikersinteracties vertaalt naar domein-commands—en domein-uitkomsten naar toegankelijke schermen.
Een mobiele app profiteert het meest van een gedeelde domeinlaag: prijsregels, geschiktheidschecks, validatie en workflows moeten hetzelfde werken als in de webapp en de API. De mobiele UI wordt dan een “omhulsel” rond die gedeelde logica—geoptimaliseerd voor touch, intermitterende connectiviteit en apparaatfeatures.
Zelfs met gedeelde businesslogica heeft mobiel patronen die zelden 1:1 naar web mappen:
Als je echt mobiel gebruik verwacht, ga ervan uit dat het offline moet werken:
Een “single codebase” valt snel uiteen als web, mobiel en API elk hun eigen datavormen en beveiligingsregels uitvinden. De oplossing is om modellen, authenticatie en autorisatie als gedeelde productbeslissingen te behandelen en ze één keer vast te leggen.
Kies één plaats waar modellen leven en laat alles daaruit afleiden. Veelvoorkomende opties:
Het gaat niet om het gereedschap—maar om consistentie. Als “OrderStatus” vijf waarden heeft in de ene client en zes in de andere, compileert AI-gegenereerde code misschien nog steeds maar bezorgt het bugs.
Authenticatie moet voor de gebruiker hetzelfde aanvoelen, maar de mechanica verschilt per surface:
Ontwerp één flow: login → kortlevend access → refresh wanneer nodig → logout die server-side state invalideert. Op mobiel bewaar je geheimen in secure storage (Keychain/Keystore), niet in platte voorkeuren. Op web geef je de voorkeur aan httpOnly cookies zodat tokens niet blootgesteld worden aan JavaScript.
Permissies moeten één keer gedefinieerd worden—bij voorkeur dicht bij de businessregels—en vervolgens overal toegepast.
Dit voorkomt “werkt op mobiel maar niet op web”-drift en geeft AI-codegeneratie een duidelijk, testbaar contract wie wat mag doen.
Een unified codebase blijft alleen unified als builds en releases voorspelbaar zijn. Het doel is teams toe te staan API, web en mobiel onafhankelijk uit te rollen—zonder logica te forken of omgevingspecifieke uitzonderingen te maken.
Een monorepo (één repo, meerdere packages/apps) werkt vaak het best voor een single codebase omdat gedeelde domeinlogica, API-contracten en UI-clients samen evolueren. Je krijgt atomische changes (één PR werkt een contract en alle consumenten bij) en eenvoudiger refactors.
Een multi-repo setup kan nog steeds unified zijn, maar je betaalt in coördinatie: versiebeheer van gedeelde packages, publiceren van artefacten en synchroniseren van breaking changes. Kies multi-repo alleen als organisatorische grenzen, beveiligingsregels of schaal een monorepo onpraktisch maken.
Behandel elk oppervlak als een apart buildtarget dat gedeelde packages consumeert:
Houd buildoutputs expliciet en reproduceerbaar (lockfiles, pinned toolchains, deterministische builds).
Een typische pijplijn is: lint → typecheck → unit tests → contracttests → build → security scan → deploy.
Scheid configuratie van code: omgevingsvariabelen en secrets leven in je CI/CD en secret manager, niet in de repo. Gebruik omgeving-specifieke overlays (dev/stage/prod) zodat hetzelfde artefact over omgevingen gepromoveerd kan worden zonder opnieuw te bouwen—vooral voor API en web runtime.
Wanneer web, mobiel en API vanuit dezelfde codebase uitrollen, wordt testen geen extra vakje maar de mechaniek die voorkomt dat een kleine wijziging drie producten tegelijk breekt. Het doel is simpel: problemen detecteren waar ze het goedkoopst te verhelpen zijn en risicovolle wijzigingen blokkeren voordat ze bij gebruikers komen.
Begin bij de gedeelde domeinlaag (je businesslogica) omdat die het meest hergebruikt wordt en het makkelijkst is om te testen zonder trage infrastructuur.
Deze structuur legt de meeste vertrouwen in gedeelde logica, terwijl je nog steeds wiring-issues opvangt waar lagen samenkomen.
Zelfs in een monorepo is het makkelijk voor de API om te veranderen op een manier die compileert maar de gebruikerservaring kapotmaakt. Contracttests voorkomen stille drift.
Goede tests zijn belangrijk, maar net zo belangrijk zijn de regels daaromheen.
Met deze poorten kunnen AI-ondersteunde wijzigingen frequent zijn zonder fragiel te worden.
AI kan een single codebase versnellen, maar alleen als je het behandelt als een snelle junior-engineer: uitstekend in drafts, onveilig om onveranderd te mergen. Het doel is AI te gebruiken voor snelheid terwijl mensen verantwoordelijk blijven voor architectuur, contracten en lange-termijn coherentie.
Gebruik AI om “eerste versies” te maken die je anders mechanisch zou schrijven:
Een goede regel: laat AI code produceren die gemakkelijk te verifiëren is door lezen of door tests te draaien, niet code die stilletjes zakelijke betekenis verandert.
AI-output moet beperkt worden door expliciete regels, niet door gevoel. Leg deze regels dicht bij de code:
Als AI een shortcut voorstelt die grenzen schendt, is het antwoord “nee”, ook al compileert het.
Het risico is niet alleen slechte code—het zijn ook ongetraceerde beslissingen. Houd een audittrail:
AI is het meest waardevol als het herhaalbaar is: het team ziet waarom iets gegenereerd is, kan het verifiëren en veilig opnieuw genereren als eisen veranderen.
Als je AI-ondersteunde ontwikkeling op systeemniveau (web + API + mobiel) adopteert, is de belangrijkste “feature” niet ruwe generationssnelheid—het is het vermogen om outputs in lijn te houden met je contracten en lagen.
Bijvoorbeeld blijft Koder.ai een nuttig platform: het helpt teams web, server en mobile applicaties bouwen via een chatinterface—terwijl het echte, exporteerbare broncode produceert. In de praktijk is dat handig voor de workflow in dit artikel: je definieert een API-contract en domeinregels en iterereert snel op React-web, Go + PostgreSQL backends en Flutter mobiele apps zonder architectuurgrenzen te verliezen. Functies zoals planningsmodus, snapshots en rollback sluiten goed aan op het “generate → verify → promote” releaseproces in een unified codebase.
Het betekent meestal één repository en één set gedeelde regels, niet één identieke app.
In de praktijk delen web, mobiel en de API een domeinlaag (businessregels, validatie, use cases) en vaak één API-contract, terwijl elk platform zijn eigen UI en platformintegraties behoudt.
Deel wat nooit mag afwijken:
Houd UI-componenten, navigatie en apparaat-/browserintegraties platform-specifiek.
AI versnelt scaffolding en repetitief werk (CRUD, clients, tests), maar creëert niet vanzelf goede grenzen.
Zonder een bewuste architectuur genereert AI vaak:
Gebruik AI om goed gedefinieerde lagen te vullen, niet om de lagen te bedenken.
Een eenvoudige, betrouwbare stroom is:
Dit centraliseert businessregels en maakt testen en AI-gegeneerde toevoegingen makkelijker te reviewen.
Plaats validatie op één plek (domein of een gedeelde validatiemodule) en hergebruik het overal.
Praktische patronen:
EmailAddress en Money één keerDit voorkomt dat “web accepteert het, API keurt het af”.
Gebruik een canoniek schema zoals OpenAPI (of GraphQL SDL) en genereer daaruit:
Voeg contracttests toe zodat schema-brekende wijzigingen in CI falen vóór ze worden gemerged.
Ontwerp offline bewust:
Houd offline-opslag en sync in de mobiele laаг; bewaar businessregels in gedeelde domeincode.
Gebruik één conceptuele flow, geïmplementeerd per surface:
Autorisatie-regels moeten centraal gedefinieerd zijn (bijv. canApproveInvoice) en afgedwongen worden in de API; de UI weerspiegelt controles alleen om acties te verbergen/disablen.
Behandel elk surface als een apart buildtarget dat gedeelde packages consumeert:
In CI/CD: lint → typecheck → unit tests → contracttests → build → security scan → deploy. Bewaar secrets/config buiten de repo.
Gebruik AI als een snelle junior-ontwikkelaar: prima voor drafts, onveilig zonder beschermingen.
Goede guardrails:
Als AI-uitvoer architectuurregels schendt, wijs het af ook al compileert het.