Wie du mit präzisen Prompts alten PHP und JavaScript Code sicher, nachvollziehbar und zukunftsfähig modernisierst
Legacy Code ist kein Unfall. Er ist das Ergebnis von Zeitdruck, alten Best Practices, gewachsenen Anforderungen und Entscheidungen, die damals sinnvoll waren. Genau deshalb scheitern viele Modernisierungsversuche: Man behandelt alten Code wie ein kaputtes Bauteil, das man schnell austauscht. In Wahrheit ist er eher ein ganzes System mit eigenen Regeln, Abhängigkeiten und versteckten Risiken.
KI kann hier enorm helfen, aber nur, wenn sie nicht als Reparaturdienst, sondern als technischer Sparringspartner eingesetzt wird. Der Unterschied liegt im Prompting. Wer der KI nur sagt „Fix das“, bekommt funktionierenden Code. Wer sie zwingt, zu analysieren, zu bewerten und zu begründen, bekommt sicheren, wartbaren und auditfähigen Code.
Warum „es läuft wieder“ kein Qualitätsmerkmal ist
Gerade bei PHP und JavaScript Altprojekten ist „läuft“ oft das gefährlichste Signal. Viele Schwachstellen zeigen sich nicht im Alltag, sondern erst:
- bei vielen möglichen manipulierten Eingaben
- unter hoher Last im Live Betrieb
- nach einem PHP oder Browser Update
- oder beim Zusammenspiel mehrerer Funktionen
Ein klassischer Bugfix beseitigt Symptome. Moderne Codepflege zielt darauf ab, Ursachen sichtbar zu machen. Genau hier kann KI glänzen, weil sie Muster erkennt, die man nach Jahren im eigenen Code nicht mehr sieht.
Der mentale Wechsel: Von Debugging zu Code Audit
Der erste wichtige Schritt passiert im Kopf. Du nutzt KI nicht als „Fehlersucher“, sondern als externen Auditor. Das ändert alles.
Ein wirkungsvoller Einstiegsprompt klingt nicht technisch, sondern strategisch:
Du agierst als Senior Security Engineer mit Fokus auf Legacy PHP/JavaScript.
Analysiere den folgenden Code auf Sicherheitsrisiken, veraltete Patterns, Architekturprobleme und Wartbarkeit.
Bewerte den Code kritisch, aber lösungsorientiert.Allein diese Rollenbeschreibung verschiebt die Perspektive der KI. Sie schaut nicht mehr nur auf Syntax, sondern auf Risiken, Verantwortung und Zukunftsfähigkeit.
Tiefe Analyse: Was die KI erkennen soll und warum
Damit die Analyse wirklich Substanz hat, solltest du sie bewusst eingrenzen und gleichzeitig vertiefen. Ein guter Analyse Prompt fordert explizit mehrere Ebenen ein:
- Input-Handling: Wo kommen Daten her, wie werden sie validiert, was passiert bei Sonderfällen?
- Output-Sicherheit: Wo landet der Output, wird er escaped, kontextabhängig verarbeitet?
- Logik-Trennung: Ist Geschäftslogik sauber von Darstellung getrennt?
- Abhängigkeiten: Gibt es implizite Abhängigkeiten oder globale Zustände?
- Sicherheitsstandards: Entspricht der Code heutigen OWASP Empfehlungen?
Die KI liefert dann keine pauschalen Hinweise, sondern eine strukturierte Schwachstellenkarte. Genau diese Übersicht ist Gold wert, weil sie Prioritäten sichtbar macht.
Vom Befund zur Lösung: Fixen mit Verantwortung
Erst wenn klar ist, was problematisch ist, beginnt der eigentliche Umbau. Hier trennt sich Flickwerk von Engineering.
Ein guter Fix Prompt zwingt die KI, sauber zu arbeiten:
Überarbeite den Code unter Berücksichtigung der identifizierten Probleme.
Nutze moderne, sichere Patterns.
Vermeide veraltete Funktionen.
Begründe sicherheitsrelevante Änderungen im Detail kurz und verständlich.Das Ergebnis ist kein anonymer Codeklotz, sondern eine Lösung, die man auch Monate später noch versteht.
Typische Sicherheitsmodernisierung, konkret gedacht
Ein paar Beispiele, wie tiefgehende Prompts funktionieren:
- Datenbankzugriffe: Die KI ersetzt nicht nur alte Funktionen, sondern erklärt, warum Prepared Statements Injection verhindern.
- Eingaben: Statt pauschalem Filtern entsteht eine saubere Trennung zwischen Validierung und Sanitization.
- Passwörter: Alte Hashes werden nicht blind ersetzt, sondern Migrationsstrategien vorgeschlagen.
- JavaScript: Unsichere DOM-Zugriffe werden kontextsensitiv abgesichert, nicht einfach entfernt.
Das Entscheidende dabei ist folgender Piunkt: Die KI liefert nicht nur den Code, sondern Entscheidungen.
Robustheit testen: Wenn der Code absichtlich „gequält“ wird
Ein oft übersehener Schritt ist der Belastungstest auf logischer Ebene. Auch hier kann KI helfen, wenn man sie dazu auffordert.
Ein wirkungsvoller Prompt dafür wäre zB.:
Simuliere problematische Eingaben, widersprüchliche Daten und Grenzfälle.
Beschreibe, wie sich der Code verhält und wo zusätzliche Absicherung sinnvoll wäre.So wird aus einem Fix ein belastbares System. Gerade bei sicherheitsrelevantem Code ist das unverzichtbar und Gold wert.
Der finale Blick: Audit statt Bauchgefühl
Bevor der Code produktiv geht, lohnt sich ein letzter Rollenwechsel der KI:
Prüfe den finalen Code wie ein externer Security Auditor.
Gibt es verbleibende Risiken, Wartungsprobleme oder Performance-Fallen?Dieser Schritt wirkt oft ernüchternd simpel und genau deshalb ist er so wertvoll. Er verhindert, dass blinde Flecken bleiben.
Warum das Ganze mehr ist als „KI benutzen“
Was hier passiert, ist kein automatisches Fixing. Es ist strukturierte Softwareentwicklung mit KI-Unterstützung. Du definierst Denkrahmen, Qualitätsmaßstäbe und Prüfmechanismen. Die KI arbeitet innerhalb dieser Leitplanken.
Der große Vorteil: Dieser Prozess ist reproduzierbar. Einmal sauber aufgesetzt, lässt er sich auf weitere Codebereiche, Projekte oder sogar ganze Legacy Systeme übertragen. Wieder und wieder für diverse Fälle und Strukturen.
Fazit: Sicherer Code entsteht nicht durch Glück, sondern durch Struktur
Alten PHP oder JavaScript-Code zu modernisieren heißt nicht, ihn neu zu schreiben. Es heißt, ihn zu verstehen, kritisch zu hinterfragen und gezielt zu verbessern. KI kann dabei ein extrem starkes Werkzeug sein, wenn man sie zwingt, wie ein erfahrener Entwickler zu denken.
Der Weg vom Bug zum Fix ist kein Sprint. Aber mit klaren Prompts, sauberer Analyse und konsequenter Qualitätssicherung wird daraus ein kontrollierbarer Prozess. Und genau das unterscheidet schnellen Code von gutem Code der Gold wert ist.
