Промпты для программирования

Готовые промпты в категории «Код» для всех нейросетей. Всего: 49.

Промпты для разработчиков: ревью кода, отладка ошибок, генерация функций, рефакторинг, документация, объяснение легаси и подготовка к собеседованиям. Под ChatGPT, Claude и Gemini.

ИИ становится младшим разработчиком в кармане каждого инженера: подсказывает синтаксис, ловит ошибки, объясняет чужой код и пишет покрытие тестами. Правильный промпт здесь — это контекст: язык, фреймворк, версия, ограничения окружения. Заготовки в этой категории учитывают эти нюансы и не дают модели уходить в галлюцинации с несуществующими методами. Claude особенно хорош в архитектурных задачах и работе с большими файлами, ChatGPT универсален, Gemini быстро выдаёт прикладные сниппеты. Для рутины вроде «напиши README» или «преврати это в TypeScript» — экономия времени до 70%.

По нейросетям: DeepSeek (15) · Claude (11) · ChatGPT (10) · Kimi (8)

Рефакторинг легаси-модуля в Kimi: карта, план, код по шагам
Kimi
👁 78

Рефакторинг легаси-модуля в Kimi: карта, план, код по шагам

Kimi читает файл целиком, рисует карту модуля, называет узкие места со строками и даёт план из 3–5 отдельных коммитов. Код пишет только после вашего «ок», к каждому шагу — что проверить руками.
ChatGPT
👁 33

Спроектировать ИИ-агента для n8n — ChatGPT

ChatGPT в роли архитектора n8n: выбирает триггер и объясняет плату за выбор, расписывает цепочку нод с полями и выражениями, отдаёт готовый промпт для LLM-ноды со строгим JSON и чек-лист теста.
DeepSeek
👁 32

Телеграм-бот на n8n в DeepSeek: схема нод, которую можно собрать за вечер

Промпт для DeepSeek: пошаговая схема бота в n8n с названиями нод и содержимым полей, плюс места, где новички ломают вебхук.
Qwen
👁 29

Рефакторинг функции в Qwen Coder: поведение один в один

Промпт для Qwen Coder: рефакторинг с жёстким требованием сохранить поведение. Найденные баги — отдельным блоком, а не молчаливой правкой; на выходе список «было → стало → зачем» и три тест-кейса.
Claude
👁 24

Системный промпт для AI Agent ноды n8n — Claude

Claude пишет production-системный промпт для ноды AI Agent в n8n: роль и границы агента, правила вызова tools, ответ строго в JSON, поведение «не знаю» и защита от prompt injection во входящих данных. На выходе — готовый текст, который вставляете в поле System Message ноды.
Kimi
👁 22

Найти причину падения по стектрейсу в Kimi — с планом проверки

Промпт для Kimi: разобрать стектрейс и логи, назвать версии причин по вероятности и дать способ проверить каждую, а не одну догадку с уверенным тоном.
DeepSeek
👁 21

Парсер на заказ через DeepSeek: код-шаблон

Универсальный шаблон Python-парсера на requests и BeautifulSoup: переносится на новый сайт правкой одного блока настроек — адрес, селекторы, правила обхода страниц. Ретраи и выгрузка в CSV уже внутри.
ChatGPT
👁 20

Code review с приоритизацией замечаний

Структурированный code review с приоритизацией. Подходит для самопроверки перед PR или для ревью кода джунов.
DeepSeek
👁 18

DeepSeek: объяснить чужой/легаси код по строкам

Промпт для расшифровки чужого или старого кода. Полезен при онбординге или передаче проекта.
DeepSeek
👁 18

DeepSeek: оптимизация медленного SQL-запроса

Промпт DeepSeek для оптимизации медленных SQL-запросов с пояснением что было не так.
DeepSeek
👁 17

Многостадийный Dockerfile (multi-stage build) под продакшн

Multi-stage Dockerfile: builder + runtime, non-root, HEALTHCHECK и .dockerignore для минимального прод-образа.
ChatGPT
👁 17

Разбор traceback Python — причина ошибки и фикс

Разбор traceback Python с конкретной причиной и минимальной правкой — без воды и догадок.
Claude
👁 17

Разбор архитектуры микросервисов в Claude: где граница сервиса проходит неверно

Промпт для Claude: проверить проектируемую архитектуру на связанность сервисов и распределённые транзакции, с честным ответом «здесь монолит уместнее».
DeepSeek
👁 16

Профилирование медленного Python-кода — поиск bottleneck

Анализ профиля Python (cProfile/py-spy): топ bottleneck с причиной и фикс с оценкой ускорения.
Claude
👁 16

Техническое задание для разработчика по задаче — Claude

Промпт-конструктор технического задания для разработчика по описанной задаче. Превращает «хочу как у Avito, но лучше» в структурированное ТЗ с user stories, метриками и acceptance criteria.
DeepSeek
👁 16

Автоматизация рутины малого бизнеса: продуктовая идея

Промпт-схема услуги по автоматизации рутины малого бизнеса: отчёты, выгрузки, рассылки — как упаковать и оценить проект.
DeepSeek
👁 16

DeepSeek: рефакторинг легаси-функции пошагово

Промпт для безопасного пошагового рефакторинга легаси с тестами для верификации.
Claude
👁 16

Промпт для глубокого code review через Claude

Профессиональное code review уровня tech lead с правильной приоритизацией: что блокирует мерж, а что косметика. Учит автора кода, а не унижает его.
ChatGPT
👁 15

Блок-схема процесса в Mermaid по текстовому описанию

Промпт для ChatGPT: превращает текстовое описание процесса в готовый код блок-схемы Mermaid — вставил и отрендерил.
DeepSeek
👁 15

DeepSeek: написать unit-тесты для функции

Промпт DeepSeek для генерации полноценного набора unit-тестов с покрытием граничных случаев.
ChatGPT
👁 14

ER-диаграмма базы данных в Mermaid по описанию задачи

Промпт для ChatGPT: ER-диаграмма базы по описанию предметной области — сущности, связи, ключи и код Mermaid erDiagram.
Kimi
👁 14

Миграция кода на другой фреймворк — Kimi

Kimi переносит компонент или модуль с одного фреймворка на другой: сохраняет поведение, переводит идиомы, предупреждает о ловушках версий. Получаешь план миграции и переписанный код.
Kimi
👁 14

Парсер-конвейер под ключ — Kimi

Описываете источник данных и желаемый результат — Kimi проектирует и пишет рабочий конвейер: загрузка, очистка, трансформация, сохранение. Получаешь готовый скрипт с обработкой ошибок.
DeepSeek
👁 14

DeepSeek: Python-калькулятор сметы на ремонт

Промпт DeepSeek для Python-скрипта расчёта сметы. Полезен прорабам и заказчикам ремонта.
Kimi
👁 13

Обзорный аудит всей кодовой базы — Kimi

Промпт для Kimi: обзорный аудит кодовой базы целиком — архитектура, дубли логики, зоны техдолга и точки роста.
ChatGPT
👁 13

Разобрать ошибку в n8n и починить воркфлоу — ChatGPT

Промпт-отладчик: вставляете текст ошибки ноды и схему флоу — нейросеть ставит диагноз (какая нода падает и почему), даёт пошаговый фикс настроек, expression или credentials и план проверки, чтобы воркфлоу снова заработал.
ChatGPT
👁 13

Docstring Python в Google-стиле по сигнатуре функции

Docstring Python в Google-стиле: Args/Returns/Raises/Examples по сигнатуре функции без воды.
DeepSeek
👁 13

Python-скрипт: ежедневный отчёт по выручке

Готовый Python-скрипт, который собирает данные продаж из CSV/Google Sheets, считает метрики и отправляет отчёт в Telegram.
ChatGPT
👁 12

Готовый workflow n8n из описания — ChatGPT

Описываете автоматизацию словами — ChatGPT собирает готовый JSON workflow для n8n: ноды с параметрами, связи, credentials-заглушки с пометками. Копируете ответ и вставляете Ctrl+V прямо на канвас.
Gemini
👁 12

README.md по структуре репозитория и зависимостям

README.md по структуре репо: установка, быстрый старт, описание папок и зависимостей в стандартном markdown.
DeepSeek
👁 12

TDD-цикл red-green-refactor для новой функции

TDD red-green-refactor: пошаговое написание функции через падающие тесты с разбором каждой итерации.
Claude
👁 12

Аудит безопасности кода по OWASP Top 10

Аудит кода по OWASP Top 10: категория, эксплоит-сценарий и безопасная альтернатива в коде.
DeepSeek
👁 12

DeepSeek: код-ревью pull request с приоритизацией

Промпт для DeepSeek, чтобы получить структурированный код-ревью с приоритизацией проблем и конкретными фиксами.
Kimi
👁 11

Сайт-визитка с 3D одним промптом — Kimi K3

Kimi K3 собирает готовый сайт-визитку с 3D-сценой на three.js за один запрос: центральный объект с шейдером, анимации уровня веб-наград и интерактив. На выходе — один HTML-файл, который сразу открывается в браузере.
Claude
👁 11

Блок-схема по коду функции: Mermaid или PlantUML

Промпт для Claude: строит блок-схему по коду функции в Mermaid или PlantUML — все ветки, циклы и ранние выходы.
YandexGPT
👁 11

Объяснение технического термина простыми словами для PM

Перевод технического термина в язык продакта: аналогия, влияние на проект и вопрос к разработчику.
Claude
👁 11

Расстановка type hints в legacy Python-коде

Type hints для legacy Python-функций: Optional/Union/Callable, Protocol/TypeVar для полиморфизма.
ChatGPT
👁 11

GitHub Actions workflow — CI-пайплайн для типового стека

GitHub Actions ci.yml: lint/test/build с кешем зависимостей и matrix-стратегией для типового стека.
ChatGPT
👁 11

TypeScript-типы из JSON-ответа API — генерация одной командой

Генерация TypeScript-интерфейсов из примера JSON API с правильной обработкой optional, enum и camelCase.
DeepSeek
👁 11

Telegram-бот записи на услугу: код Python

Готовый код Python для бота-записи в салон/клинику/студию. Aiogram 3, выбор услуги/мастера/времени, подтверждение.
Claude
👁 11

Написание unit-тестов на pytest

Готовый набор тестов с фикстурами и параметризацией. Сразу запускается через `pytest -v`.
Gemini
👁 9

E2E-тест Playwright по описанию пользовательского сценария

Playwright E2E на TypeScript по сценарию: устойчивые селекторы, expect-ассерты, фикстуры.
Kimi
👁 8

Code review и тесты для функции — Kimi

Kimi делает ревью вашего кода: находит баги, уязвимости и плохие практики, а затем пишет юнит-тесты, включая граничные случаи. Получаешь разбор по пунктам и готовый тестовый файл.
YandexGPT
👁 8

Конспект темы по алгоритмам и структурам данных

Структурированный конспект темы алгоритмов: определение, сложность, реализация, типичные ошибки.
Claude
👁 8

Дизайн REST API по best practices — эндпоинты, статусы, версии

REST API: эндпоинты с параметрами и статус-кодами, версионирование, примеры ответов по RFC 7807.
Claude
👁 8

Миграция кода Python 2 → Python 3 с проверкой совместимости

Миграция Python 2 → 3 с таблицей изменений: print, unicode/bytes, xrange, iteritems и далее.
DeepSeek
👁 8

Пошаговая отладка бага с трейсбэком

Промпт для разбора стектрейса и поиска корневой причины бага. DeepSeek хорош в логических цепочках.
Claude
👁 8

Рефакторинг функции Python по принципам clean code

Глубокий рефакторинг Python-функции с пояснениями. Учит писать чище на конкретном примере.
Kimi
👁 6

Код со скриншота в рабочий текст — Kimi

Промпт для Kimi: скриншоты и фото кода — модель переносит их в текст с отступами, помечает спорные символы и чего нет в кадре.

Часто задаваемые вопросы

Какая нейросеть лучше всего пишет код? +

По бенчмаркам и опыту разработчиков лидируют Claude Sonnet 4.5 и Opus 4 для архитектурных задач и работы с большими репозиториями. ChatGPT (GPT-5) универсален и хорошо справляется с типовыми задачами. DeepSeek-Coder бесплатен и силён в Python и алгоритмах. Gemini быстро выдаёт прикладные сниппеты. На сложных задачах разница между топ-моделями небольшая, важнее правильно ставить контекст.

Можно ли доверять коду от нейросети? +

Доверять — нет, проверять — да. Любая модель периодически выдумывает несуществующие функции, путает версии библиотек, оставляет логические дыры. Рабочая практика: использовать нейросеть для черновика и идей, потом всё критичное запускать локально с тестами и линтерами. На задачах безопасности (авторизация, шифрование, обработка платежей) обязательна ручная проверка опытным разработчиком. ИИ — ускоритель, а не замена ревью.

Чем Claude отличается от ChatGPT для кода? +

Claude точнее работает с большими файлами (контекст до 1 млн токенов в Sonnet 4.5), реже галлюцинирует на узких языках, лучше объясняет архитектурные решения. ChatGPT шустрее на типовых задачах, лучше интегрирован с инструментами (Codex, Code Interpreter), сильнее в скриптах для DevOps и автоматизации. Для рефакторинга легаси чаще выбирают Claude, для быстрых утилит — ChatGPT.

Как использовать нейросеть для отладки ошибок? +

Дайте модели полный контекст: язык, версию, текст ошибки целиком, кусок кода вокруг проблемного места, что ожидали увидеть и что увидели на самом деле. Если есть стек-трейс — приложите. Не пишите «у меня ошибка в Python» — пишите «Python 3.11, FastAPI 0.110, при POST на /api/users возвращает 500, в логе TypeError: ... — что не так?». Готовые шаблоны для отладки — в карточках категории.

Подходит ли DeepSeek для коммерческой разработки? +

По качеству кода — да, DeepSeek-Coder сравним с топ-моделями и бесплатен. Но есть нюансы: данные запросов могут уходить на серверы в Китай, что критично для компаний с требованиями к локализации данных и для проектов под NDA. Для пет-проектов, обучения и open-source — отличный выбор. Для коммерческой разработки в финтехе и госсекторе — лучше платные модели с прописанной политикой обработки данных.