Hoe AI één codebase webapps, mobiele apps en API's laat leveren

Wat “één codebase” echt betekent

“Één codebase” betekent niet dat elk scherm er hetzelfde uitziet of dat elk platform exact hetzelfde UI-framework gebruikt. Het betekent dat er één versieerbare bron van waarheid is voor het gedrag van het product — zodat Web, Mobile en de API vanuit dezelfde kernregels worden gebouwd, vanuit dezelfde repo-grenzen worden vrijgegeven en tegen dezelfde contracten worden getest.

Één codebase vs. gedeelde libraries vs. copy‑paste

Één codebase: één plek om bedrijfsregels te wijzigen (prijzen, permissies, validatie, workflows) en die wijzigingen door alle outputs te laten lopen. Platformspecifieke onderdelen bestaan nog steeds, maar zitten rond de gedeelde core.

Gedeelde libraries: meerdere apps met een gemeenschappelijk pakket, maar elke app kan uit elkaar driften — verschillende versies, andere aannames, inconsistente releases.

Copy‑paste hergebruik: aanvankelijk het snelst, maar later duur. Fixes en verbeteringen verspreiden zich niet betrouwbaar en bugs worden gedupliceerd.

Het echte doel: Web, Mobile en API synchroon uitrollen

De meeste teams streven niet naar één codebase vanuit ideologie. Ze willen minder gevallen van “Web zegt X, mobiel zegt Y”, minder last-minute API-wijzigingen en voorspelbare releases. Wanneer één feature uitrolt, krijgen alle clients dezelfde regels en weerspiegelt de API dezelfde beslissingen.

Waar AI goed in is — en wat mensen blijven doen

AI helpt bij het genereren van boilerplate, het koppelen van modellen aan endpoints, het opstellen van tests en het refactoren van herhaalde patronen naar gedeelde modules. Het kan ook inconsistenties signaleren (bijv. validatie verschilt tussen clients) en documentatie versnellen.

Mensen blijven verantwoordelijk voor productintentie, datacontracten, veiligheidsregels, randgevallen en het reviewproces. AI kan beslissingen versnellen; het kan ze niet vervangen.

Verwachtingen per teamgrootte

Een klein team deelt misschien eerst logica en API-schema’s en laat de UI grotendeels platform-native. Grotere teams voegen meestal eerder strengere grenzen, gedeelde testing en release-automatisering toe om veel bijdragers op één lijn te houden.

Waarom teams Web, Mobile en API samen willen hebben

De meeste teams beginnen niet met het doel “één codebase”. Ze komen daar naartoe nadat ze de pijn hebben gevoeld van het onderhouden van drie aparte producten die zich als één zouden moeten gedragen.

De verborgen kosten van aparte codebases

Als web, mobiel en backend in verschillende repos leven (vaak beheerd door verschillende subteams), wordt hetzelfde werk lichtjes anders herhaald. Een bugfix wordt drie bugfixes. Een kleine beleidswijziging — zoals hoe kortingen worden toegepast, hoe datums worden afgerond of welke velden verplicht zijn — moet meerdere keren opnieuw geïmplementeerd en getest worden.

Na verloop van tijd driften codebases. Randgevallen worden “voor deze keer” maar op één platform afgehandeld. Ondertussen draait een ander platform nog de oude regel — omdat niemand wist dat het bestond, omdat het nooit werd gedocumenteerd, of omdat herschrijven te riskant was vlak voor een release.

Featurepariteit breekt sneller dan je denkt

Featurepariteit breekt zelden omdat mensen het niets kan schelen. Het breekt omdat elk platform zijn eigen releasecadans en beperkingen heeft. Web kan dagelijks pushen, mobiel wacht op app-store review en API-wijzigingen vereisen soms zorgvuldige versionering.

Gebruikers merken het meteen:

• Web heeft de nieuwe onboardingflow, mobiel niet.
• Mobiel ondersteunt een nieuwe betaalmethode, web toont nog “binnenkort”.
• Supportartikelen raken verouderd omdat “het afhangt van welke app je gebruikt.”

Waarom de API achterblijft (of de UI)

APIs blijven vaak achter UI-wijzigingen omdat teams de snelste route bouwen om een scherm te shippen en later terugkomen op “juiste endpoints”. Soms gebeurt het andersom: backend levert een nieuw model, maar UI-teams updaten niet gelijktijdig, waardoor de API mogelijkheden blootstelt die geen client correct gebruikt.

Kostenfactoren (zonder spreadsheet)

Meer repos betekent meer coördinatie-overhead: meer pull requests, meer QA-cycli, meer release notes, meer context-switching voor on-call en meer kansen dat iets uit sync raakt.

Een eenvoudige architectuur: gedeelde core + platform shells

Een “één codebase”-opzet werkt het beste wanneer je scheidt wat je product doet van hoe elk platform het levert. Het eenvoudigste mentale model is een gedeelde core met de regels van het bedrijf, plus dunne platform-shells voor web, mobiel en de API.

Het diagram in je hoofd

            ┌───────────────────────────────┐
            │           Domain/Core          │
            │  entities • rules • workflows  │
            │  validation • permissions      │
            └───────────────┬───────────────┘
                            │ contracts
                            │ (types/interfaces/schemas)
            ┌───────────────┼───────────────┐
            │               │               │
   ┌────────▼────────┐ ┌────▼─────────┐ ┌───▼──────────┐
   │ Web Shell        │ │ Mobile Shell │ │ API Delivery │
   │ routing, UI      │ │ screens, nav │ │ HTTP, auth   │
   │ browser storage  │ │ device perms │ │ versioning   │
   └──────────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘

De core is de plek voor zaken als “hoe totalen worden berekend”, “wie een verzoek kan goedkeuren” en “wat als valide invoer geldt”. De shells vertalen dat naar platformspecifieke ervaringen.

Platformspecifieke code bestaat nog steeds (en dat is prima)

Mobile heeft nog steeds apparaatintegraties nodig zoals camera-toegang, push-notificaties, deep links, biometrische ontgrendeling en offline-opslagbeleid. Web heeft browser-only zorgen zoals cookies, URL-routing, responsive layouts en toegankelijkheidspatronen. De API-laag beheert HTTP-specifieke details: statuscodes, paginatie, rate limiting en auth-flows.

Contracten voorkomen drift tussen lagen

De lijm zijn expliciete contracten: gedeelde types, interfaces en schema’s (bijv. request/response-modellen en validatieregels). Wanneer de shells met de core moeten spreken via deze contracten, is er minder discussie over “welk platform gelijk heeft”, omdat de bron van waarheid het gedeelde gedrag is — elk platform rendert dat simpelweg.

Deze structuur houdt het gedeelde deel stabiel, terwijl elk platform snel kan bewegen waar het echt anders is.

Gedeelde bedrijfslogica als bron van waarheid

Wanneer mensen “één codebase” zeggen, is de grootste winst meestal niet de UI — het is één enkele bron van waarheid voor hoe het bedrijf werkt. Dat betekent dat je modellen, regels en validatie op één gedeelde plek zitten en dat elke client (web, mobiel en API) erop vertrouwt.

Hoe een “single source of truth” eruitziet

Een gedeelde core bevat doorgaans:

• Domeinmodellen: wat een Customer, Subscription, Cart of Invoice is.
• Regels: prijsstelling, kortingen, geschiktheid, annuleringen, conversie van proefperiodes.
• Validatie: verplichte velden, toegestane toestandovergangen, limieten en randgevallen.
• Formattering en berekeningen: afronding van geld, berekening van belastingen, datumnetheid.
• Auth- en permissieregels: wie wat mag zien of wijzigen (ook als de UI verschilt).

Wanneer deze regels in één module zitten, voorkom je de klassieke drift: web toont één totaal, mobiel toont een ander en de API handhaaft weer iets anders.

Hoe AI je daarheen helpt (zonder een rewrite)

AI-appontwikkelingshulpmiddelen zijn vooral nuttig wanneer je al duplicatie hebt. Ze kunnen:

• Web/mobile/API-code scannen om herhaalde logica te identificeren (bv. “finalPrice”, “canRefund”, “isKycRequired”).
• Een voorgestelde gedeelde module voorstellen met duidelijke inputs/outputs en tests.
• Veilige refactors voorstellen: lokale kopieën vervangen door aanroepen naar de gedeelde core.

Het belangrijkste is AI-voorstellen als drafts te behandelen: je reviewt grenzen, voegt tests toe en bevestigt gedrag aan de hand van echte scenario’s.

Grenzen: deel de regels, niet de schermen

Het delen van bedrijfslogica is hoog rendement; UI-code delen vaak niet. Elk platform heeft andere navigatiepatronen, toegankelijkheidverwachtingen en prestatiebeperkingen.

Houd de gedeelde core gericht op beslissingen en data, terwijl platform-shells presentatie, apparaatfuncties en UX afhandelen. Dit voorkomt een “one-size-fits-none”-interface terwijl je gedrag overal consistent houdt.

API-ontwerp dat alle clients ondersteunt

Een “API-first”-benadering betekent dat je het API-contract ontwerpt en afspreekt voordat je een specifieke UI bouwt. In plaats van dat de webapp de regels bepaalt en mobiel “erachteraan loopt”, consumeren alle clients dezelfde bewuste interface.

Dit helpt multi-platform teams omdat beslissingen over datavorm, foutafhandeling, paginatie en authenticatie één keer worden genomen — daarna kan elk platform onafhankelijk bewegen zonder bedrijfsregels opnieuw uit te vinden.

Gebruik schema’s om iedereen op één lijn te houden

Schema’s maken je API precies en testbaar. Met OpenAPI (REST) of een GraphQL-schema kun je:

• getypeerde clients genereren voor web en mobiel
• requests/responses automatisch valideren
• consistente foutformaten en voorbeelden maken
• docs altijd in sync houden met wat de API echt doet

Wanneer het schema verandert, kun je breaking changes detecteren in CI voordat een app-release uitgaat.

Hoe AI helpt zonder “wat uit te vinden”

AI is het meest nuttig als het werkt vanuit je bestaande schema, domeintermen en voorbeelden. Het kan opstellen:

• nieuwe endpoints met request/response-shapes
• veelvoorkomende querypatronen (filters, sorteren, paginatie)
• foutcodes en randgeval-responses
• menselijk leesbare docs, inclusief gebruiksvoorbeelden

De sleutel is review: behandel AI-output als startpunt en dwing het schema af met linters en contracttests.

Backward-compatibiliteits-checklist

• Versionering: kies URL-versionering (/v1) of header-gebaseerde versionering
• Niet-brekende wijzigingen eerst: voeg velden toe; hernoem/verwijder bestaande niet
• Deprecatiebeleid: markeer verouderde velden/endpoints en stel tijdlijnen vast
• Standaardgedrag: behoud oude defaults tenzij expliciet overschreven
• Migratiegidsen: documenteer wat veranderde en hoe clients moeten updaten
• Monitoring: volg het gebruik van verouderde endpoints vóór verwijdering

Hoe AI helpt bij het genereren en onderhouden van herbruikbare code

AI is het meest nuttig in een “één codebase”-opzet wanneer het de saaie onderdelen versnelt — en zich daarna terugtrekt. Zie het als steigers: het kan snel een eerste draft genereren, maar je team blijft eigenaar van structuur, naamgeving en grenzen.

Platforms zoals Koder.ai zijn ontworpen voor deze workflow: je kunt vanuit een specificatie in chat code genereren, een React-webapp, een Go + PostgreSQL-backend en een Flutter mobile app maken, en daarna de broncode exporteren zodat je zelf de repo beheert en het als normaal onderhoudbaar project blijft behandelen.

Snel scaffolding zonder lock-in

Het doel is niet om een groot, ondoorzichtig framework te accepteren. Het doel is kleine, leesbare modules te genereren die passen bij je bestaande architectuur (gedeelde core + platform-shells), zodat je kunt bewerken, testen en refactoren zoals normaal. Als de output platte code in je repo is (geen verborgen runtime), zit je niet vast — je kunt onderdelen in de tijd vervangen.

Waar AI fantastisch in is

Voor gedeelde code en client-shells kan AI betrouwbaar opstellen:

• CRUD-flows: repository/service-methoden, validatie en basis-foutafhandeling
• Formulieren en lijsten: veldmapping, standaardstaten, loading/empty/error states
• Basisnavigatie: route-definities, tab-stacks, detailschermen met een ID
• API-handlers/controllers: request/response-wiring, paginatie, filtering

Het neemt geen harde productbeslissingen voor je, maar het bespaart uren aan repetitief connectiewerk.

Inputs die je team moet leveren

AI-resultaten verbeteren sterk als je concrete constraints geeft:

• Requirements: gebruikersrollen, belangrijke schermen, succes-/foutregels, randgevallen
• Datamodellen: entiteiten, relaties, enums, voorbeeldpayloads
• Bedrijfsregels: validatie, permissies, toestandovergangen, berekeningen
• Naamgevingsconventies: bestandsstructuur, modulegrenzen, “waar logica leeft”

Een goede prompt leest als een mini-spec plus een skelet van je architectuur.

Guardrails vóór merge

Behandel gegenereerde code als junior-dev code: behulpzaam, maar gecontroleerd.

• Dwing code-stijl af met formatting + linting
• Vereis unittests voor gedeelde logica en basis API-contracttests
• Gebruik PR-reviewregels: geen directe merges en verifieer grenzen (geen UI-code in de core)

Op deze manier versnelt AI levering terwijl je codebase onderhoudbaar blijft.

UI-strategie: consistentie zonder identieke schermen te forceren

Een UI-strategie voor “één codebase” werkt het beste als je streeft naar consistente patronen, niet identieke pixels. Gebruikers verwachten dat hetzelfde product op verschillende apparaten vertrouwd aanvoelt, terwijl je respecteert wat elk platform goed doet.

Gedeelde patronen vs. native verwachtingen

Begin met herbruikbare UI-patronen die goed vertalen: navigatiestructuur, empty states, loading skeletons, foutafhandeling, formulieren en contenthiërarchie. Deze kun je delen als componenten en richtlijnen.

Sta daarna platform-native verschillen toe waar ze ertoe doen:

• Navigatie (tabs vs. zijbalk vs. bottom bar)
• Gebaren en touch-feedback op mobiel
• Toetsenbord- en focusgedrag op web
• Systeem-UI-conventies (modals, sheets, back-gedrag)

Het doel: gebruikers herkennen het product meteen, ook al is een scherm anders ingedeeld.

Theming met design tokens

Design tokens zetten merkconsistentie in code: kleuren, typografie, spacing, elevation en motion worden benoemde waarden in plaats van harde getallen.

Met tokens kun je één merk behouden en toch ondersteunen:

• light/dark mode
• toegankelijkheidscontrastvarianten
• platform-specifieke typografie-standaarden

Waar AI helpt (zonder design te kapen)

AI werkt goed als snelle assistent voor de laatste stappen:

• componentvariaties genereren (compact vs. comfortabele dichtheid)
• toegankelijkheidschecks uitvoeren (contrast, labels, focusvolgorde)
• helderdere microcopy voorstellen voor fouten, bevestigingen en lege staten

Houd een door mensen goedgekeurd designsystem als de bron van waarheid en gebruik AI om implementatie en review te versnellen.

Mobiel-specifieke beperkingen om voor te ontwerpen

Mobiel is niet gewoon “kleinere web”. Plan expliciet voor offline mode, wisselende connectiviteit en backgrounding. Ontwerp touchtargets voor duimen, vereenvoudig dichte tabellen en prioriteer belangrijke acties bovenaan. Dan wordt consistentie een voordeel voor gebruikers — geen beperking.

Repo-setup: monorepo, gedeelde packages en grenzen

Een “monorepo” betekent dat je meerdere gerelateerde projecten (webapp, mobile app, API, gedeelde libraries) in één repository houdt. In plaats van in aparte repos te zoeken om een feature end-to-end bij te werken, kun je de gedeelde logica en clients in één pull request aanpassen.

Wanneer een monorepo helpt

Een monorepo is het meest nuttig wanneer dezelfde feature meerdere outputs raakt — bijvoorbeeld het aanpassen van prijsregels die de API-response, de mobiele checkout en de web-UI beïnvloeden. Het maakt het ook makkelijker om versies gelijk te houden: de webapp kan niet per ongeluk afhankelijk zijn van “v3” van een gedeeld pakket terwijl mobiel nog op “v2” zit.

Dat gezegd hebbende, vereist een monorepo discipline. Zonder duidelijke grenzen kan het uitgroeien tot een plek waar elk team alles aanpast.

Gedeelde packages die praktisch zijn

Een praktische structuur is “apps” plus “packages”:

• Core logic package: bedrijfsregels, validatie, domeinmodellen, featureflags, gedeelde errortypes.
• UI kit package: design tokens, herbruikbare componenten, toegankelijkheidspatronen (niet noodzakelijk identieke schermen — consistente bouwstenen).
• API client package: een getypeerde client gegenereerd van je API-schema zodat web en mobiel endpoints op dezelfde manier aanroepen.
• Utilities package: logging, analytics-wrappers, datum-/nummerformattering, lokalisatiehulpmiddelen.

AI kan hier helpen door consistente package-templates te genereren (README, exports, tests) en imports/public APIs bij te werken wanneer packages evolueren.

Afhankelijkheidsgrenzen: stop “alles afhankelijk van alles”

Stel een regel dat afhankelijkheden naar binnen wijzen, niet zijwaarts. Bijvoorbeeld:

• Apps (web/mobiel/api) mogen afhankelijk zijn van packages.
• UI kit mag afhankelijk zijn van utilities, maar niet van app-code.
• Core logic moet geen UI importeren en idealiter geen infrastructuur-specifieke code.

Handhaaf dit met tooling (lintregels, workspace-constraints) en reviewchecklists. Het doel: gedeelde packages blijven echt herbruikbaar en app-specifieke code blijft lokaal.

Alternatieven: meerdere repos, gedeelde packages

Als je teams groot zijn, verschillende releasecycli hebben of strikte toegangscontrole, kunnen meerdere repos werken. Je kunt nog steeds gedeelde packages (core logic, UI kit, API client) publiceren naar een interne registry en versies bijhouden. De trade-off is meer coördinatie: extra werk rond releases, updates en compatibiliteit tussen repos.

Testing: drie outputs tegelijk stabiel houden

Als één codebase een webapp, mobiele app en API produceert, is testen geen luxe meer. Eén regressie kan op drie plekken opduiken en het is zelden duidelijk waar de breuk begon. Het doel is een teststack te bouwen die problemen dicht bij de bron vangt en bewijst dat elke output nog steeds correct werkt.

De testlagen die echt tellen

Begin met shared code als het meest hefboomrijke deel om te testen.

• Unittests (gedeelde core): valideer bedrijfsregels, berekeningen, validatie, permissies en formattering. Dit is waar een bug elke client zou raken.
• Integratietests (API + data): draai requests door je API-laag tegen een echte of containerized datastore om auth, queries en foutafhandeling te bevestigen.
• End-to-end (E2E) tests (web + mobiel): enkele kritieke gebruikersjourneys per platform (login, checkout, profielupdate). Houd deze beperkt en stabiel — ze zijn het duurst om te onderhouden.

AI gebruiken om betere tests sneller te schrijven

AI is het meest nuttig als je context en constraints geeft. Geef de functienaam, verwacht gedrag en bekende faalwijzen, en vraag het om:

• unit-testscaffolding en geparametriseerde cases
• lijsten met randgevallen (nulls, tijdzones, afronding, lege staten, retries)
• “wat kan er misgaan?”-scenario’s die je naar asserts kunt omzetten

Je reviewt de tests nog steeds, maar AI helpt je gevaarlijke maar saaie gevallen niet te missen.

Contracttests: bescherm elke client

Wanneer je API verandert, breken web en mobiel stilletjes. Voeg contracttesting toe (bv. OpenAPI-schema checks, consumer-driven contracts) zodat de API niet kan shippen als het schendt wat clients nodig hebben.

Een eenvoudige policy die pijn voorkomt

Neem een regel aan: geen merges van gegenereerde code zonder tests. Als AI een handler, model of gedeelde functie maakt, moet de PR ten minste unitcoverage bevatten (en een contractupdate wanneer de API-vorm verandert).

CI/CD en releases: samen uitrollen, veilig terugdraaien

Shippen vanuit “één codebase” betekent niet dat je één knop indrukt en perfect web, mobiel en API-releases krijgt. Het betekent dat je één pijplijn ontwerpt die drie artefacten uit dezelfde commit produceert, met duidelijke regels over wat samen moet bewegen (gedeelde logica, API-contracten) en wat onafhankelijk kan bewegen (app-store timing).

Eén pipeline, drie artefacten

Een praktische aanpak is één CI-workflow die op elke merge naar main wordt getriggerd. Die workflow:

• bouwt en test shared packages (de core)
• bouwt het API-service artefact (container/image + migrations)
• bouwt het webapp-artefact (static bundle of server build)
• bouwt de mobile artefacten (Android AAB, iOS-archive) en signeert ze

AI helpt hier door consistente build-scripts te genereren, versiebestanden bij te werken en repetitieve wiring (zoals packagegrenzen en buildstappen) synchroon te houden — vooral bij het toevoegen van nieuwe modules. Als je een platform zoals Koder.ai gebruikt, kunnen snapshots en rollback-functies je CI-pijplijn aanvullen door snel terug te keren naar een vorige staat terwijl je een slechte wijziging onderzoekt.

Omgevingsbeheer (dev → staging → prod)

Behandel omgevingen als configuratie, niet als branches. Laat dezelfde code door dev, staging en productie bewegen met omgevingsspecifieke instellingen die bij deploytijd worden geïnjecteerd:

• API: base-URLs, secrets, databaseconnecties
• Web: publieke config (analytics-IDs, featureflags)
• Mobile: environment endpoints en featureflags, idealiter op afstand opgehaald zodat je niet voor elke wijziging de app-store hoeft te gebruiken

Een veelgebruikt patroon is: tijdelijke preview-omgevingen per pull request, een gedeelde staging die productie spiegelt en productie achter gefaseerde rollouts. Als je installatiegidsen voor je team nodig hebt, verwijs dan naar /docs; als je CI-opties of plannen vergelijkt, kan /pricing een handig referentiepunt zijn.

gecoördineerde releases: flags en gefaseerde uitrol

Om “samen te shipp’en” zonder te blokkeren op app-store review, gebruik featureflags om gedrag over clients te coördineren. Je kunt bijvoorbeeld een API uitrollen die een nieuw veld ondersteunt maar het verborgen houden achter een flag totdat web en mobiel er klaar voor zijn.

Voor mobiel gebruik je gefaseerde uitrol (bijv. 1% → 10% → 50% → 100%) en monitor je crashes en kernflows. Voor web en API doe je canary-deployments of traffic-splitting in kleine percentages.

Veilig terugdraaien

Rollbacks moeten saai zijn:

• API: houd backward-compatible endpoints; gebruik expand/contract database-migrations
• Web: houd vorige buildartefacten beschikbaar voor directe redeploy
• Mobile: verwacht dat rollback traag is; vertrouw op remote flags om riskante features meteen uit te schakelen

Het doel is simpel: elke commit moet traceerbaar zijn naar de exacte webbuild, mobilebuild en API-versie, zodat je met vertrouwen vooruit of terug kunt bewegen.

Valkuilen, security en kwaliteitsguardrails

Het uitrollen van web, mobiel en API vanuit één codebase is krachtig — maar de faalwijzen zijn voorspelbaar. Het doel is niet “alles delen”, maar “de juiste dingen delen” met duidelijke grenzen.

Veelvoorkomende valkuilen in een gedeelde codebase

Over-delen is de fout nummer 1. Teams duwen UI-code, storageadapters of platformspecifieke trucs in de gedeelde core omdat het sneller voelt.

Enkele patronen om op te letten:

• Platform-hacks lekken in de core: een “quick fix” voor iOS-keyboardgedrag of een browser-only API sluipt in gedeelde logica, en plots kan de core niet overal draaien.
• Accidentele koppeling: core-modules beginnen UI-componenten (of HTTP-clients) te importeren, waardoor hergebruik in een CLI-job, background worker of tests onmogelijk wordt.
• Gedeelde code met verschillende verwachtingen: mobiel vraagt offline-first gedrag terwijl web constante connectiviteit aanneemt — als de core deze verschillen niet expliciet modelleert, wordt het een stapel uitzonderingen.

AI-specifieke risico’s (en hoe te beheersen)

AI kan snel veel herbruikbare code genereren, maar het kan ook slechte beslissingen standaardiseren.

• Verouderde patronen: gegenereerde code kan verouderde libraries of onveilige defaults gebruiken. Behandel AI-output als draft, niet als waarheid.
• Beveiligingsfouten: AI vergeet soms randgevallen (autorisatiechecks, rate limiting, veilige foutafhandeling).
• Inconsistente naamgeving en structuur: kleine inconsistenties stapelen zich op in een monorepo; dwing linters, formatters en API-conventies af.

Security-basis die ononderhandelbaar moet zijn

• Secrets management: commit nooit sleutels; laad secrets uit de omgeving/managed secret stores; roteer regelmatig.
• Auth-checks aan de API-grens: elk endpoint moet identiteit en permissies verifiëren; vertrouw niet op client-side regels.
• Inputvalidatie: valideer en ontsmet alle inputs (inclusief interne calls); geef veilige fouten terug zonder gevoelige details te lekken.

“Definition of Done” checklist (voorkom regressies)

• De gedeelde core heeft geen platformspecifieke imports.
• Nieuwe/gewijzigde API-endpoints bevatten auth + inputvalidatie.
• Tests dekken corelogic + API-contract (en een basale web/mobiele flow indien relevant).
• Lint/format slaagt en naamgeving volgt conventies.
• Geen secrets in code, logs of voorbeeldconfigs.
• Release notes bevatten migratiestappen en rollback-overwegingen.

Een praktisch adoptieplan voor echte teams

De meeste teams kunnen niet stoppen met leveren om “alles in één keer” op te zetten. De veiligste aanpak is incrementeel: deel eerst wat stabiel is, behoud platformautonomie waar het ertoe doet en gebruik AI om de kosten van refactoren te verlagen.

Stapsgewijze migratie zonder features te bevriezen

1) Audit duplicatie en kies de eerste gedeelde slice. Zoek code die eigenlijk overal hetzelfde zou moeten zijn: datamodellen, validatieregels, foutcodes en permissiechecks. Dit is je laag-risico startpunt.

2) Maak één gedeelde module: modellen + validatie. Extraheer schema’s (types), validatie en serialisatie naar een gedeeld package. Houd platformspecifieke adapters dun (bijv. mapping van formuliervelden naar gedeelde validators). Dit vermindert meteen “drie keer dezelfde bug”.

3) Voeg een contracttest-suite voor de API toe. Voordat je aan UI raakt, leg gedrag vast met tests die tegen de API en gedeelde validators draaien. Dit geeft een vangnet voor toekomstige consolidatie.

4) Verplaats bedrijfslogica daarna, niet UI. Refactor core-workflows (prijsregels, onboarding-stappen, synchronisatieregels) naar gedeelde functies/services. Web en mobiel roepen de gedeelde core aan; de API gebruikt dezelfde logica server-side.

5) Consolideer UI selectief. Deel UI-componenten alleen als ze echt identiek zijn (knoppen, formattering, design tokens). Laat verschillende schermen toe waar platformconventies verschillen.

Hoe AI je veilig helpt refactoren

Gebruik AI om veranderingen klein en reviewbaar te houden:

• Breek refactors in kleinere PRs door AI te vragen extractiegrenzen en “minimale verplaats”-stappen voor te stellen.
• Genereer tests eerst (of tegelijk met de refactor): golden testcases voor validators, randgevallen voor bedrijfsregels en regressietests voor bugfixes.
• Gebruik AI om mechanische migraties (hernoemingen, verplaatsen van bestanden, updaten van imports) voor te stellen terwijl je team intentie valideert.

Als je dit in een toolinglaag zoals Koder.ai doet, kan een planningsmodus een praktische manier zijn om deze stappen in een expliciete checklist te zetten voordat code wordt gegenereerd of verplaatst — waardoor de refactor makkelijker te reviewen is en minder snel grenzen vervaagt.

Mijlpalen en metrics om te weten dat het werkt

Stel meetbare checkpoints:

• Mijlpaal 1: Gedeelde modellen/validatie gebruikt door web + API (en daarna mobiel).
• Mijlpaal 2: Eén core-workflow gedeeld door alle drie outputs.
• Mijlpaal 3: Eén releaseproces dat gecoördineerde wijzigingen levert.

Volg vooruitgang met praktische metrics:

• Minder gedupliceerde bugs over platforms.
• Kortere tijd om een feature te leveren op web + mobiel + API.
• Hoger testcoverage van gedeelde packages en minder regressies na releases.