Промпты для программирования

Готовые промпты в категории «Код» для всех нейросетей. Всего: 41.

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 (9) · ChatGPT (8)

ChatGPT
👁 12

Спроектировать ИИ-агента для n8n — ChatGPT

Промпт-архитектор: описываете задачу — нейросеть проектирует готового агента для n8n: триггер, цепочка нод с названиями, промпт для LLM-ноды с JSON-выходом, обработка ошибок и план теста.
Kimi
👁 11

Рефакторинг легаси-модуля — Kimi

Kimi разбирает запутанный легаси-код целиком, предлагает план рефакторинга и переписывает модуль по частям с пояснениями. Получаешь чистый код и понятную карту изменений.
Kimi
👁 10

Найти и исправить ошибку в коде по логам и стектрейсу — Kimi

Скармливаешь Kimi стектрейс, кусок логов и код — получаешь ранжированный список гипотез и конкретный фикс с объяснением, почему баг воспроизводится именно так.
DeepSeek
👁 8

Телеграм-бот на n8n без кода — DeepSeek

Промпт-конструктор: описываете, что должен уметь бот — DeepSeek выдаёт готовую схему на n8n: Telegram Trigger, Switch по командам, ИИ-нода для свободных вопросов, регистрация у BotFather и какие поля куда вписать.
Kimi
👁 7

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.
ChatGPT
👁 7

Разбор traceback Python — причина ошибки и фикс

Разбор traceback Python с конкретной причиной и минимальной правкой — без воды и догадок.
DeepSeek
👁 7

Автоматизация рутины малого бизнеса: продуктовая идея

Готовая идея услуги по автоматизации рутинных задач для малого бизнеса (отчёты, выгрузки, рассылки). Чек 30-150к за проект.
DeepSeek
👁 7

Парсер на заказ через DeepSeek: код-шаблон

Универсальный шаблон Python-парсера, который можно адаптировать под клиента за 30-60 минут. Продаётся за 5-15к.
DeepSeek
👁 7

Telegram-бот записи на услугу: код Python

Готовый код Python для бота-записи в салон/клинику/студию. Aiogram 3, выбор услуги/мастера/времени, подтверждение.
DeepSeek
👁 7

DeepSeek: Python-калькулятор сметы на ремонт

Промпт DeepSeek для Python-скрипта расчёта сметы. Полезен прорабам и заказчикам ремонта.
ChatGPT
👁 6

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
👁 6

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.
DeepSeek
👁 6

TDD-цикл red-green-refactor для новой функции

TDD red-green-refactor: пошаговое написание функции через падающие тесты с разбором каждой итерации.
DeepSeek
👁 6

Профилирование медленного Python-кода — поиск bottleneck

Анализ профиля Python (cProfile/py-spy): топ bottleneck с причиной и фикс с оценкой ускорения.
DeepSeek
👁 6

Многостадийный Dockerfile (multi-stage build) под продакшн

Multi-stage Dockerfile: builder + runtime, non-root, HEALTHCHECK и .dockerignore для минимального прод-образа.
Claude
👁 6

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
👁 6

Python-скрипт: ежедневный отчёт по выручке

Готовый Python-скрипт, который собирает данные продаж из CSV/Google Sheets, считает метрики и отправляет отчёт в Telegram.
DeepSeek
👁 6

DeepSeek: объяснить чужой/легаси код по строкам

Промпт для расшифровки чужого или старого кода. Полезен при онбординге или передаче проекта.
Kimi
👁 5

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.
Claude
👁 5

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.
Gemini
👁 5

README.md по структуре репозитория и зависимостям

README.md по структуре репо: установка, быстрый старт, описание папок и зависимостей в стандартном markdown.
ChatGPT
👁 5

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
👁 5

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

Генерация TypeScript-интерфейсов из примера JSON API с правильной обработкой optional, enum и camelCase.
DeepSeek
👁 5

DeepSeek: написать unit-тесты для функции

Промпт DeepSeek для генерации полноценного набора unit-тестов с покрытием граничных случаев.
DeepSeek
👁 5

DeepSeek: рефакторинг легаси-функции пошагово

Промпт для безопасного пошагового рефакторинга легаси с тестами для верификации.
DeepSeek
👁 5

DeepSeek: оптимизация медленного SQL-запроса

Промпт DeepSeek для оптимизации медленных SQL-запросов с пояснением что было не так.
DeepSeek
👁 5

DeepSeek: код-ревью pull request с приоритизацией

Промпт для DeepSeek, чтобы получить структурированный код-ревью с приоритизацией проблем и конкретными фиксами.
ChatGPT
👁 5

Code review с приоритизацией замечаний

Структурированный code review с приоритизацией. Подходит для самопроверки перед PR или для ревью кода джунов.
Claude
👁 5

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.
YandexGPT
👁 4

Объяснение технического термина простыми словами для PM

Перевод технического термина в язык продакта: аналогия, влияние на проект и вопрос к разработчику.
Gemini
👁 4

E2E-тест Playwright по описанию пользовательского сценария

Playwright E2E на TypeScript по сценарию: устойчивые селекторы, expect-ассерты, фикстуры.
Claude
👁 4

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

REST API: эндпоинты с параметрами и статус-кодами, версионирование, примеры ответов по RFC 7807.
DeepSeek
👁 4

Пошаговая отладка бага с трейсбэком

Промпт для разбора стектрейса и поиска корневой причины бага. DeepSeek хорош в логических цепочках.
Claude
👁 4

Написание unit-тестов на pytest

Готовый набор тестов с фикстурами и параметризацией. Сразу запускается через `pytest -v`.
YandexGPT
👁 3

Конспект темы по алгоритмам и структурам данных

Структурированный конспект темы алгоритмов: определение, сложность, реализация, типичные ошибки.
Claude
👁 3

Расстановка type hints в legacy Python-коде

Type hints для legacy Python-функций: Optional/Union/Callable, Protocol/TypeVar для полиморфизма.
Claude
👁 3

Аудит безопасности кода по OWASP Top 10

Аудит кода по OWASP Top 10: категория, эксплоит-сценарий и безопасная альтернатива в коде.
ChatGPT
👁 3

Docstring Python в Google-стиле по сигнатуре функции

Docstring Python в Google-стиле: Args/Returns/Raises/Examples по сигнатуре функции без воды.
Claude
👁 3

Рефакторинг функции Python по принципам clean code

Глубокий рефакторинг Python-функции с пояснениями. Учит писать чище на конкретном примере.
Kimi
👁 2

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.
Claude
👁 2

Миграция кода Python 2 → Python 3 с проверкой совместимости

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

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.