Промты для ревью кода и документации в команде
Выберите роль AI и материал → получите готовый промт для ревью
- Находит уязвимости и блокеры до мержа pull request
- Проверяет полноту README и OpenAPI-спецификаций
- Даёт diff-патчи и чек-листы для онбординга джунов
Настройте параметры ревью
Задайте Роль AI, Материал и Акцент — промт соберётся под ваш pull request
Ваш промт появится здесь
Выберите параметры слева — промт обновится автоматически
Ревью большого pull request нередко растягивается на весь день: замечания теряются в комментариях, а проверка README и OpenAPI-спецификации откладывается до последнего, пока документация не расходится с кодом. Генератор собирает промты под конкретную задачу — ревью pull request по чек-листу, поиск багов и уязвимостей или аудит полноты документации, с привязкой каждого замечания к строке и вариантом исправления. Укажите «Роль AI» и «Акцент» — например, Senior-инженер по code-review и безопасность — и получите промт, готовый для ChatGPT или Claude. Добавьте контекст проекта и правила команды, чтобы Claude учитывал ваш стиль и порог покрытия тестами, а ChatGPT возвращал таблицу замечаний с приоритетом. Так рутина проверок уходит с ваших плеч, а внимание остаётся на действительно рискованных правках. Соберите свой промт для code-review и проверки документации прямо сейчас.
Как собрать промт для ревью кода за 4 шага
Задайте роль, задачу и материал
Выберите «Роль AI», «Задача» и «Материал» — например Senior-инженер по code-review, Ревью pull request по чек-листу, Дифф pull request.
Настройте тон, формат и детальность
Добавьте акцент и стиль вывода: тон «Code-review критический», формат «Таблица замечаний с приоритетом», уровень «Стандарт — баланс замечаний».
Заполните ручные поля контекста
Впишите «Контекст проекта», «Код или текст» и «Правила команды» — так ревью привяжется к вашему стеку и стандартам, а не к общим фразам.
Скопируйте промт и запустите
Скопируйте готовый промт в ChatGPT или Claude — получите разбор с замечаниями по строкам, объяснением проблем и вариантами исправления.
Кому подойдёт генератор промтов ревью
Тимлиды, ревьюеры, QA и техписатели: проверка кода и документации через промты
Тимлид продуктовой dev-команды
Тону в пул-реквестах, ревью съедает половину дня и всё равно пропускаю баги
Собери промт для ревью PR по чек-листу и лови блокеры за минуты
DevSecOps в enterprise-отделе
Боюсь пропустить уязвимость в диффе, а ручной аудит не успевает за релизами
Настрой аудит безопасности с акцентом на уязвимости и снимай риски до мержа
Техписатель в аутсорс-студии
README и API-референс устаревают, а полноту документации проверить нечем
Запусти аудит документации по OpenAPI и находи пробелы в гайдах
QA-инженер open-source проекта
Правлю чужой код от контрибьюторов и не понимаю, где скрыты слабые места модуля
Получи отчёт с вердиктом по читаемости и поддерживаемости модуля
Готовые промты для code-review и документации
Скопируйте промт в ChatGPT или Claude и замените текст в квадратных скобках своими данными проекта.
Составить чек-лист ревью и стандарты кода для команды
СтандартыРоль: Ты — ведущий инженер, который выстраивает единый процесс code-review в команде разработки. Контекст: Проект [название продукта], стек [язык и фреймворк, например Python и FastAPI], команда из [число] человек, стиль по [гайд, например PEP8]. Текущая проблема: [опишите боль, например ревью занимает слишком долго]. Репозиторий: [ссылка или описание структуры]. Задача: Собери практичный чек-лист для ревью pull request, который закроет типовые ошибки нашего стека и ускорит проверку. Раздели пункты по категориям: безопасность, читаемость, тесты, архитектура. Формат вывода: (1) таблица «категория — что проверить — почему важно»; (2) короткий список стоп-факторов, при которых PR нельзя мержить; (3) шаблон итогового комментария ревьюера на 3-4 строки. Детали: Учитывай ограничения: покрытие тестами [порог, например ≥ 80%], конвенция именования [например snake_case]. Не предлагай инструменты, которых нет в нашем стеке. Формулировки делай нейтральными и применимыми к любому PR.
Сгенерировать понятное README для нового модуля
ДокументацияРоль: Ты — технический писатель, который превращает сырой код в понятную документацию для новых разработчиков. Контекст: Модуль [название модуля] в проекте [название продукта] отвечает за [задача модуля]. Аудитория README — [кто читает, например новые backend-разработчики]. Сейчас документации нет или она устарела. Основные функции: [перечислите 2-3 ключевые функции]. Пример вызова: [вставьте фрагмент кода]. Задача: Составь черновик README, по которому новый человек сможет запустить модуль без помощи автора. Опиши назначение, установку, конфигурацию и типовой сценарий использования. Формат вывода: (1) структура README со заголовками разделов; (2) готовый текст каждого раздела с примерами команд; (3) блок «Частые ошибки и как их избежать» на 3 пункта. Детали: Пиши простым языком без жаргона, каждый шаг установки — отдельной строкой. Все спорные места, где нужны данные из кода, помечай как [уточнить у автора]. Соблюдай стиль [например Markdown, короткие абзацы].
Разобрать инцидент и найти корневую причину бага
Разбор ошибокРоль: Ты — старший инженер по надёжности, который проводит разбор инцидентов и ищет корневую причину, а не симптомы. Контекст: В проекте [название продукта] произошёл сбой: [краткое описание симптома, например падает эндпоинт при нагрузке]. Затронутый модуль: [название]. Логи и трейс: [вставьте фрагмент логов]. Подозрительный код: [вставьте функцию или дифф]. Окружение: [например продакшн, версия сервиса]. Задача: Проведи разбор ошибки: восстанови цепочку событий, определи корневую причину и предложи исправление с обоснованием, почему оно снимает риск повтора. Формат вывода: (1) таймлайн «что произошло» по шагам; (2) корневая причина с привязкой к конкретной строке или участку кода; (3) вариант исправления в виде diff-фрагмента; (4) список превентивных мер на будущее. Детали: Отдели факты от гипотез явными пометками. Если данных не хватает, укажи, какие логи или метрики нужны — помечай их как [нужен лог по X]. Тон спокойный, без поиска виноватых, фокус на процессе.
Провести обучающий разбор PR для джуна с объяснениями
ОбучениеРоль: Ты — наставник-ментор, который через код-ревью обучает младшего разработчика и объясняет каждое замечание доступно. Контекст: Джуниор [имя или роль] прислал pull request в проекте [название продукта]. Его уровень: [например 3 месяца в команде]. Стек: [язык и фреймворк]. Дифф или фрагмент кода: [вставьте код]. Стандарты команды: [например snake_case, покрытие тестами ≥ 80%]. Задача: Разбери PR не как строгий ревьюер, а как учитель: для каждого замечания объясни не только «что не так», но и «почему так принято» и «как делать правильно», чтобы человек вырос. Формат вывода: (1) список замечаний, где каждое содержит проблему, объяснение принципа и пример правильного кода; (2) блок «Что сделано хорошо» — минимум 2 пункта для мотивации; (3) 2-3 темы для самостоятельного изучения со ссылкой на концепцию. Детали: Тон поддерживающий и терпеливый, без сарказма. Не переписывай весь код за автора — давай подсказки, чтобы он исправил сам. Сложные термины поясняй в скобках. Все внешние ресурсы помечай как [подберите статью по теме].
6 советов для промтов code-review и документации
Как получить от ChatGPT и Claude точное ревью кода и проверку документации
Задай роль и уровень ревьюера
Начни промт с роли: 'Ты — Senior-инженер по code-review в области Backend на Python и Go'. Уточни экспертизу и сегмент — ответ станет предметным, а не общим.
Дай метрики и правила команды
Подсунь конкретику: покрытие тестами ≥ 80%, конвенция snake_case по PEP8, цикломатическая сложность, стек FastAPI. Без чисел нейросеть выдаёт абстрактные замечания.
Зафиксируй формат по чек-листу
Проси таблицу замечаний с приоритетом или комментарии к PR по фреймворку Conventional Comments. Формула severity: blocker / major / minor / nit — сразу видно, что чинить первым.
Опиши охват, стадию и ограничения
Формула: 'Проверь [дифф PR] в охвате [один модуль] с акцентом [безопасность], учитывая [SaaS на FastAPI, команда 6 человек]'. Привязывай замечания к строкам.
Уточняй промт итерациями
После первого ответа сузь фокус фразой: «Оставь только блокеры уровня security и покажи исправленный фрагмент в виде diff». Так отсекаешь шум и nit-замечания.
Избегай размытых запросов
До: 'посмотри мой код'. После: 'Проведи ревью диффа PR по OWASP на уязвимости SQL-инъекций, верни таблицу с приоритетом и патчем'. Конкретика даёт точный аудит.
FAQ: промты для code-review и документации
Это готовые текстовые инструкции, которые превращают нейросеть в технического ревьюера кода и документации. Генератор собирает промт из полей: роль AI (например, Senior-инженер по code-review), экспертиза, задача, материал и акцент. Вы указываете охват — от одной функции до изменений целого PR — и вставляете дифф или фрагмент README. На выходе ChatGPT или Claude привязывает каждое замечание к строке, объясняет проблему и предлагает исправление. Пресеты «Ревью pull request» и «Аудит безопасности кода» задают базовую конфигурацию за пару кликов. Такой подход убирает расплывчатые ответы модели и даёт структурированный отчёт вместо общих советов. Соберите первый промт в генераторе и проверьте его на реальном диффе.
Выберите пресет «Ревью pull request», задайте роль «Senior-инженер по code-review», материал «Дифф pull request» и охват «Изменения одного PR». В поле кода вставьте сам дифф, а в правилах команды укажите конвенции — например, snake_case и покрытие тестами. Добавьте акцент «Поддерживаемость и читаемость» и формат «Список комментариев к PR». ChatGPT вернёт замечания, привязанные к конкретным строкам, с объяснением и вариантом правки. Тон «Code-review критический» усиливает придирчивость модели к деталям. Для новичков в команде подойдёт тон «Менторский для джунов» — тогда GigaChat или YandexGPT добавят пояснения к каждому пункту. Уровень «Глубоко — полный аудит» разворачивает проверку максимально. Сгенерируйте промт под свой PR и вставьте вывод прямо в комментарии merge request.
Они ускоряют ревью и снижают число багов, доходящих до продакшена. Для продуктовой dev-команды стартапа или enterprise-отдела нейросеть работает как дополнительный ревьюер, который не устаёт и проверяет по единому чек-листу. Генератор фиксирует правила команды, поэтому Claude или ChatGPT оценивает код по вашим стандартам, а не по абстрактным. Акцент «Безопасность и уязвимости» помогает поймать проблемы до релиза, а формат «Отчёт с итоговым вердиктом» даёт менеджеру понятную сводку без чтения кода. Аутсорс-студии это экономит часы ведущих инженеров, а open-source мейнтейнерам — упрощает разбор чужих контрибуций. Итог — меньше технического долга и предсказуемое качество поставки. Настройте промт под свой процесс и встройте его в CI-ревью команды.
Разница в акценте и цели анализа. Аудит безопасности использует роль «DevSecOps-эксперт по безопасности» и акцент «Безопасность и уязвимости» — нейросеть ищет инъекции, утечки данных и небезопасные зависимости, привязывая риск к каждой находке. Проверка читаемости опирается на акцент «Поддерживаемость и читаемость» и роль «Senior-инженер по code-review» — здесь ChatGPT оценивает именование, сложность функций и понятность для новых разработчиков. Первый режим отвечает на вопрос «что может сломать систему», второй — «легко ли это поддерживать». Форматы тоже различаются: для безопасности удобна «Таблица замечаний с приоритетом», для стиля — «Список комментариев к PR». Выбирайте пресет под конкретную задачу: «Аудит безопасности кода» или обычное ревью. Запустите оба режима на одном модуле и сравните выводы Claude.
Для аудита документации подходят ChatGPT, Claude, YandexGPT и GigaChat — генератор формирует промт под любую из них. Выберите пресет «Проверка документации», роль «Технический ревьюер документации», материал «README и гайд по установке» или «OpenAPI-спецификация» и задачу «Аудит полноты документации». Claude силён в анализе длинных текстов и находит пробелы в описаниях эндпоинтов, ChatGPT удобен для быстрой проверки docstring, а YandexGPT и GigaChat хорошо работают с русскоязычными гайдами. Акцент «Понятность для новых разработчиков» заставляет модель оценивать текст глазами новичка. Формат «Отчёт с итоговым вердиктом» покажет, готова ли документация к публикации. Больше сценариев ищите в разделе с пресетами промтов на этой странице. Соберите промт под свою нейросеть и проверьте свежий README.