AI-промты для код-ревью и рефакторинга
Опишите код и стек — получите промт для разбора PR и замечаний
- Находит баги и уязвимости по OWASP в чужом коде
- Предлагает diff с пояснениями по SOLID и чистому коду
- Учитывает стек, зрелость проекта и уровень автора
Конструктор промтов для ревью кода
Выберите тип ревью и объект проверки — получите промт с учётом стека и зрелости проекта
Ваш промт появится здесь
Выберите параметры слева — промт обновится автоматически
Код-ревью чужого pull request’а превращается в многочасовое погружение: Senior-разработчик вычитывает Legacy-скрипт или миграцию БД, ищет логические ошибки и одновременно держит в голове SOLID, OWASP и покрытие тестами. Готовые промты для ChatGPT и Claude снимают эту нагрузку — нейросеть берёт на себя поиск багов и логических ошибок, рефакторинг по SOLID, проверку безопасности и оптимизацию производительности. Укажите роль ревьюера (например, Tech Lead или Security-инженер) и стек (Python/Django, TypeScript/Node.js, Go/gRPC) — и получите промт, заточенный под ваш API-эндпоинт, SQL-запрос или целый модуль. Бесплатный генератор превращает ручной разбор в предсказуемую автоматизацию: шаблоны учитывают зрелость проекта и акцент ревью — от читаемости для джунов до снижения технического долга. Заполните форму и получите промт, оптимизированный под вашу задачу, чтобы вставить его в ChatGPT, Claude или любой другой AI-сервис.
Промты для код-ревью: инструкция за 4 шага
Выберите роль ревьюера и стек
Укажите Роль ревьюера, Язык и стек, Тип ревью. Это задаст глубину и фокус проверки кода.
Настройте тон и формат вывода
Выберите тон коммуникации и формат вывода, например строгий ревью + чек-лист с приоритетами багов.
Вставьте код и ограничения
Впишите поля Код, Известные проблемы и Ограничения — ревью учтёт контекст API и найдёт нужные дефекты.
Скопируйте промт в ChatGPT или Claude
Скопируйте готовый промт и вставьте в ChatGPT, Claude или Gemini — получите разбор кода и правки.
Кто использует промты для код-ревью
Генератор помогает тимлидам, сеньорам, security-инженерам и архитекторам ревьюить код через AI
Tech Lead продуктовой команды
Ревьюю по 10 PR в день, на каждый уходит 30-40 минут
Получайте структурный разбор PR за 2 минуты вместо получаса
Senior-разработчик с джунами
Не могу объяснить джуну, почему его код нарушает SOLID
Создавайте понятные комментарии с примерами рефакторинга для джунов
Security-инженер в финтехе
Руками ищу OWASP-уязвимости в чужом коде по 3 часа за модуль
Находите SQL-инъекции и XSS в функции за один промт к AI
Архитектор legacy-системы
Разбираю чужие скрипты без документации по неделе на модуль
Разбирайте legacy-код и получайте план рефакторинга за сессию
Ещё промты для код-ревью и рефакторинга
Промты дополняют генератор смежными задачами по код-ревью. Скопируйте, замените данные в [скобках] и вставьте в ChatGPT, Claude, YandexGPT или GigaChat.
Аудит чек-листа код-ревью команды по SOLID и OWASP
Аудит процессаРоль: Ты Engineering Manager с 10 лет опыта в построении процессов код-ревью в продуктовых командах. Экспертиза: SOLID, OWASP Top 10, Google Engineering Practices, Conventional Commits. Контекст: Я [моя роль] в [тип компании и размер команды]. Стек: [основной язык и фреймворк]. Текущий чек-лист ревью: [вставь список пунктов или ссылку]. Метрики процесса: среднее время ревью [часы], доля PR с возвратом [%], количество инцидентов из-за пропущенных багов за квартал [число]. Задача: Провести аудит чек-листа, найти пробелы по безопасности, читаемости, тестируемости и предложить обновлённую версию под зрелость проекта [прототип/продакшн/enterprise]. Формат вывода: (1) Таблица 'пункт чек-листа — покрытие SOLID/OWASP/perf — оценка 1-5 — комментарий'. (2) Список из 5-8 недостающих пунктов с обоснованием. (3) Итоговый обновлённый чек-лист, сгруппированный по блокам: архитектура, безопасность, читаемость, тесты, производительность. Детали: Опирайся на Google Code Review Developer Guide и OWASP ASVS. Избегай общих формулировок вроде 'код должен быть читаемым' — каждый пункт должен проверяться за 1-2 минуты.
Сравнение двух подходов к рефакторингу legacy-модуля
СравнениеРоль: Ты Архитектор ПО с 12 лет опыта в рефакторинге legacy-систем. Экспертиза: Strangler Fig, Branch by Abstraction, техники Мартина Фаулера, оценка технического долга по SQALE.
Контекст: Я [моя роль] в [тип организации]. Модуль: [название и назначение], язык [язык/стек], размер [строк кода], покрытие тестами [%]. Два предложенных подхода: А — [краткое описание], Б — [краткое описание]. Ограничения: дедлайн [срок], команда [количество человек], релизный цикл [частота].
Задача: Сравнить подходы по рискам, стоимости, скорости и влиянию на продакшн, дать рекомендацию с обоснованием.
Формат вывода: (1) Сравнительная таблица по критериям: риск регресса, объём работ в человеко-днях, обратимость, влияние на перформанс, обучение команды. (2) SWOT для каждого подхода. (3) Итоговая рекомендация и план первых 3 шагов.
Детали: Используй терминологию Фаулера ('Refactoring', 2-е изд.). Не предлагай 'переписать с нуля', если это не обосновано метриками. Учитывай зрелость [прототип/продакшн под нагрузкой].
Обучающий разбор PR для джунов с комментариями ментора
ОбучениеРоль: Ты Tech Lead и ментор с 8 лет опыта в наставничестве джунов. Экспертиза: Socratic code review, принципы Clean Code, педагогика 'сначала вопрос — потом ответ'. Контекст: Я [моя роль] в [команда]. Язык и стек: [стек]. Уровень ревьюируемого: [джун/стажёр], стаж [месяцы]. Код PR: [вставь diff или ссылку]. Цель обучения на этот месяц: [например, работа с исключениями и тестами]. Задача: Превратить PR в обучающий разбор: не просто указать ошибки, а подвести джуна к решению через наводящие вопросы и объяснение 'почему так принято'. Формат вывода: (1) Краткое резюме PR в 3-4 предложения — что хорошо, что требует внимания. (2) Таблица 'строка кода — наводящий вопрос — ожидаемый вывод джуна — ссылка на материал'. (3) 3 домашних мини-задачи для закрепления темы. Детали: Тон поддерживающий, без сарказма. Минимум 1 ссылка на главу книги или документацию на каждый пункт. Не давай готовых решений сразу — сначала вопрос.
Генерация релиз-ноутов и changelog по итогам ревью спринта
АртефактыРоль: Ты Release Manager с 7 лет опыта в продуктовых релизах. Экспертиза: Keep a Changelog, SemVer, Conventional Commits, подготовка release notes для разных аудиторий. Контекст: Я [моя роль] в [тип продукта]. Стек: [язык и фреймворк]. Входные данные: список смерженных PR за спринт с заголовками и метками [вставь список], принятые по ревью решения о breaking changes [да/нет, какие], целевая версия [x.y.z]. Задача: Сформировать два артефакта — технический CHANGELOG.md и пользовательские release notes — на основе итогов код-ревью и merged PR. Формат вывода: (1) Блок CHANGELOG.md по разделам Added/Changed/Fixed/Security/Deprecated с ссылками на PR. (2) Release notes для пользователей: 3-5 ключевых изменений на простом языке, без внутренних терминов. (3) Отдельная секция 'Migration guide' для breaking changes с примерами кода до/после. Детали: Соблюдай SemVer и Keep a Changelog v1.1.0. Не дублируй одно изменение в оба артефакта дословно — переформулируй под аудиторию. Security-фиксы выноси отдельно даже при минорной версии.
6 правил промтов для код-ревью
Используйте эти правила, чтобы получать точные замечания по чужому коду в ChatGPT и Claude
Задайте узкую роль ревьюера
Вместо 'Ты senior-разработчик' укажите: 'Ты tech lead Python/Django с 8 годами опыта ревью в финтехе, знаешь OWASP Top 10'. ИИ включит нужные чек-листы.
Указывайте стек и метрики кода
Дайте язык, версию, фреймворк, покрытие тестами и cyclomatic complexity. Пример: 'Go 1.22, gRPC, coverage 62%, CC выше 15 в 3 функциях'. Без этого ревью будет поверхностным.
Запрашивайте формат SOLID-чеклиста
Просите таблицу: 'строка | severity (blocker/major/minor) | принцип SOLID или CWE | фикс-сниппет'. Так легче мержить замечания в PR на GitHub или GitLab.
Укажите зрелость проекта и акцент
MVP, legacy и production требуют разного ревью. Шаблон: 'Проект — legacy монолит 5 лет, акцент на безопасности и N+1 запросах, рефакторинг минимальный, не ломаем API'.
Итерируйте по severity замечаний
После первого ответа уточняйте: 'Разверни blocker №2 про SQL-инъекцию — покажи эксплойт и фикс через prepared statements'. Так ревью превращается в обучающий разбор.
Избегайте расплывчатых просьб
До: 'Посмотри мой код, что не так?'. После: 'Проведи security-ревью handler.go по OWASP, найди race conditions и утечки горутин, верни diff с фиксами'.
FAQ: промты для код-ревью
Промты для код-ревью — это структурированные запросы, которые задают нейросети роль ревьюера (Senior, Tech Lead, Security-инженер), стек и фокус проверки: баги, SOLID, OWASP или производительность. В ChatGPT такой промт превращает модель из общего ассистента в узкого эксперта, например, по Python/FastAPI или TypeScript/Node.js. Хороший промт указывает объект проверки (функция, класс, Pull Request, legacy-скрипт), зрелость проекта и ожидаемый формат замечаний — с номерами строк и уровнем критичности. Это снижает количество 'воды' и выдаёт чек-лист в стиле GitHub-ревью. Скопируйте готовый промт из нашего генератора и вставьте его в ChatGPT вместе с фрагментом кода.
Чтобы проверить Pull Request на Python/Django, задайте в ChatGPT роль Tech Lead и тип ревью 'Рефакторинг по SOLID'. В промте укажите: объект — PR целиком, зрелость — продакшн под нагрузкой, акцент — поддерживаемость. Попросите нейросеть идти по принципам SRP, OCP, LSP, ISP, DIP отдельно и приводить примеры нарушений со ссылкой на файл и строку. Добавьте требование: предлагать рефакторинг с diff-блоками и оценивать риск регрессии по шкале 1–5. Хорошо работает шаг 'сначала дай сводку, потом детальные замечания'. Такой промт экономит 30–40 минут на разбор одного PR среднего размера. Сгенерируйте шаблон в нашем бесплатном сервисе и вставьте diff в Claude или ChatGPT.
Разработчику генератор экономит время на формулировку запроса и повышает качество замечаний от нейросети. Вместо абстрактного 'проверь код' вы получаете промт с ролью Security-инженера, стеком JavaScript/React и акцентом на OWASP Top-10: XSS, CSRF, небезопасная десериализация. Это особенно полезно, когда нужно ревьюить legacy-скрипт без тестов или чужой модуль в незнакомом фреймворке. ИИ выступает как второй рецензент: ловит N+1 запросы, утечки памяти, нарушение инкапсуляции. По нашим замерам, структурированный промт в ChatGPT находит на 40% больше замечаний, чем свободный запрос. Попробуйте бесплатный генератор и соберите свой набор шаблонов под стек команды.
Промты на поиск багов фокусируют нейросеть на логических ошибках, граничных условиях и падениях: деление на ноль, race condition, неправильная обработка None или undefined. Промты на безопасность заточены под OWASP: SQL-инъекции, XSS, небезопасные зависимости, утечки токенов, CSRF. В Claude первый тип промта обычно просит построить таблицу 'вход → ожидание → фактическое поведение', а второй — чек-лист OWASP Top-10 с уровнем риска CVSS. Разный и объём контекста: для багов достаточно функции, для безопасности нужен модуль с роутингом и работой с БД. Смешивать их в одном запросе не стоит — качество падает. Соберите два отдельных шаблона в генераторе и используйте их последовательно.
Промты для код-ревью универсальны и работают во всех крупных моделях, но с нюансами. ChatGPT (GPT-4o, o1) лучше всего держит длинные Pull Request и точнее отрабатывает SOLID и архитектурные замечания. Claude 3.5 Sonnet выигрывает на больших контекстах до 200k токенов — удобно для ревью legacy-скрипта или модуля целиком. Gemini хорошо ищет проблемы производительности и работает с Go, Kotlin, Dart. YandexGPT и GigaChat подходят для Enterprise-систем в РФ, где важна работа внутри периметра: они слабее на сложной архитектуре, но справляются с базовым поиском багов и стилевыми замечаниями по PEP8. Скопируйте один промт из генератора и протестируйте его во всех доступных вам нейросетях.