生成AIが書いたコードを実務目線で診断します

Claude CodeやCursorで書いたコードを、そのまま世に出して大丈夫か。第三者の目で確認して、レポートにしてお返しします。 ■ こんな方に ・動くものはできたが、公開して問題ないか判断がつかない ・非エンジニアで、生成されたコードの良し悪しが分からない ・社内や顧客に出す前に、一度は誰かに見てほしい ・指摘だけでなく、どう直すかまで知りたい ■ 重点的に見るところ 生成AIが書いたコードで実際に事故になりやすいのは、動作ではなく次の4点だと考えています。 【認可チェックの抜け】ログインは通っているが、他人のデータが取れてしまう。ブラウザから直接データベースを触る構成では特に起きやすい箇所です。 【秘密情報の露出】APIキーやトークンがフロント側のコードに残っている、リポジトリに含まれている、環境変数の扱いが甘い。 【入力値の検証漏れ】クライアント側でしか検証しておらず、サーバー側が素通りになっている。 【エラー時の内部情報の露出】スタックトレースやSQL、内部のIDがそのまま画面やレスポンスに出ている。 ■ お返しするもの ・指摘一覧（該当箇所・なぜ問題か・想定される影響） ・重要度の順位づけ（今すぐ直す／出す前に直す／余裕があれば） ・修正の方針（具体的なコード例を添えます） 以上をドキュメントにまとめてお渡しします。 ■ 対応できる範囲 TypeScript / JavaScript、React、Next.js、Node.js、Python、Supabase（PostgreSQL・RLS・Edge Functions）が中心です。 私自身、建設業向けの業務管理システムを自社プロダクトとして開発し商用提供しています。ブラウザから直接データベースへアクセスする構成のため、認可を行単位で設計し、サーバー権限が必要な処理を隔離する、という判断を実際に行ってきました。 公開デモ： https://r-manage.netlify.app/ ■ お受けできないこと Java・PHP・C++系、Ruby on Rails、AWS・Azure・GCPの構成レビュー、機械学習モデルの中身は対象外です。網羅的な脆弱性診断やペネトレーションテストではありません。あくまで生成コードの設計と実装を、実務の目線で確認するものです。