Промпты для разработчика программного обеспечения – тема, которая на первый взгляд кажется очевидной: «ну, попросил нейросеть написать код – и готово». На практике разница между слабым и сильным запросом – это разница между мусором на экране и рабочим решением, которое экономит несколько часов работы.
В этой статье собраны 25 готовых примеров, которые закрывают реальные задачи: от написания кода и разбора ошибок до документации, архитектурных решений и подготовки к собеседованиям. Каждый промпт сразу готов к использованию – скопировал, подставил свои данные, получил результат.
Для кого это будет полезно:
- Разработчики, которые уже используют нейросети, но получают размытые ответы
- Те, кто хочет ускорить рутинные задачи – рефакторинг, тесты, документацию
- Специалисты, которым нужна помощь с архитектурными решениями и код-ревью
- Новички, которые хотят учиться быстрее с объяснениями «под себя»
- Тимлиды, которым нужно готовить задания, шаблоны и технические описания
25 промптов для разработчика программного обеспечения: готовые примеры
1. Написание функции по описанию задачи
Проблема:
Разработчик описывает задачу размыто, и нейросеть выдает либо слишком простой код, либо решение с неверными допущениями о входных данных.
Решение:
Промпт задает язык, контекст, требования к входным данным и ожидаемому поведению – нейросеть пишет функцию точно под задачу.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный разработчик на Python»] с опытом написания чистого и производительного кода.
Задача: напиши функцию на [укажите язык программирования, например, «Python 3.11»] для следующей задачи: [опишите задачу подробно, например, «принимает список словарей с полями name и score, фильтрует записи с score выше порогового значения и возвращает отсортированный по убыванию список имен»].
Контекст: функция будет использоваться в [опишите контекст, например, «веб-приложении на FastAPI, данные приходят из базы данных PostgreSQL»]. Входные данные: [опишите формат входных данных, например, «список словарей, поле score – целое число от 0 до 100»]. Крайние случаи: [перечислите крайние случаи, например, «пустой список, отрицательные значения, None в полях»].
Требования:
– Добавь аннотации типов
– Обработай крайние случаи с понятными исключениями
– Напиши краткую документационную строку на русском языке
– Не используй сторонние библиотеки, только стандартная библиотека
Формат ответа: только код функции с документационной строкой, без лишних объяснений.
*****
Почему это работает:
Четкое описание входных данных и крайних случаев устраняет главную причину плохого кода – нейросеть делает предположения вместо того, чтобы решать конкретную задачу. Когда контекст задан полностью, результат сразу применим в проекте.
2. Разбор и исправление ошибки в коде
Проблема:
Разработчик вставляет код с ошибкой и пишет «почему не работает?» – нейросеть гадает о контексте и часто предлагает исправления, которые ломают другие части системы.
Решение:
Промпт передает код, текст ошибки, окружение и ожидаемое поведение – нейросеть объясняет причину и предлагает точечное исправление.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный разработчик на JavaScript и Node.js»], который специализируется на отладке кода.
Помоги разобраться с ошибкой. Вот код:
[вставьте код с ошибкой]
Текст ошибки или неожиданное поведение: [вставьте точный текст ошибки или опишите, что происходит не так, например, «TypeError: Cannot read properties of undefined (reading ‘map’) в строке 14»]
Окружение: [укажите окружение, например, «Node.js 20, Express 4.18, работает в Docker-контейнере на Ubuntu 22.04»].
Что должно происходить: [опишите ожидаемое поведение, например, «функция должна возвращать массив объектов, где каждый объект содержит поле id и title»].
Сделай следующее:
- Объясни причину ошибки простым языком – почему именно это ломается
- Покажи исправленный код с пометками, что именно изменилось
- Предупреди, если исправление может повлиять на другие части системы
- Если видишь другие потенциальные проблемы в коде – укажи отдельным пунктом
Тон: конкретно, без воды, как опытный коллега на код-ревью.
*****
Почему это работает:
Текст ошибки плюс ожидаемое поведение дают нейросети достаточно контекста, чтобы найти настоящую причину, а не симптом. Требование предупредить о побочных эффектах исправления – это то, что большинство разработчиков забывают спросить.
3. Рефакторинг существующего кода
Проблема:
Запрос «улучши этот код» приводит к тому, что нейросеть переписывает все подряд, меняет логику и создает решение, которое уже не совместимо с остальной кодовой базой.
Решение:
Промпт фиксирует конкретные цели рефакторинга и ограничения – нейросеть улучшает именно то, что нужно, не трогая остальное.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «senior-разработчик на Java»] с глубоким знанием принципов чистого кода и шаблонов проектирования.
Проведи рефакторинг следующего кода:
[вставьте код для рефакторинга]
Цели рефакторинга (сосредоточься только на них): [перечислите цели, например, «устранить дублирование кода, улучшить читаемость, разбить метод длиной 120 строк на более мелкие функции»].
Ограничения – не менять:
– Публичный интерфейс функций и классов (сигнатуры методов должны остаться прежними)
– Логику обработки [укажите, что нельзя трогать, например, «логику валидации входных данных»]
– [любые другие ограничения]
Для каждого изменения кратко поясни: что изменено и почему это лучше предыдущего варианта.
Формат ответа: сначала список изменений с пояснениями, затем полный рефакторинговый код.
*****
Почему это работает:
Явные ограничения («не менять интерфейс») защищают от самой частой проблемы рефакторинга через нейросеть – когда результат технически чище, но несовместим с остальным кодом. Требование пояснять каждое изменение помогает разработчику контролировать, что именно происходит.
4. Написание модульных тестов
Проблема:
Нейросеть пишет тесты, которые проверяют только счастливый путь и игнорируют крайние случаи – а именно там прячутся настоящие баги.
Решение:
Промпт явно требует покрытие крайних случаев и негативных сценариев с объяснением, какие именно ситуации нужно протестировать.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный разработчик на Python с глубоким знанием pytest»] и специалист по написанию качественных тестов.
Напиши модульные тесты для следующей функции/класса:
[вставьте код, который нужно протестировать]
Используй: [укажите фреймворк для тестирования, например, «pytest с плагином pytest-mock»].
Обязательно покрой:
- Основные сценарии (счастливый путь)
- Крайние случаи: [перечислите или попроси нейросеть предложить, например, «пустые входные данные, None, максимальные значения, отрицательные числа»]
- Негативные сценарии – когда функция должна выбросить исключение или вернуть ошибку
- [любые специфические сценарии для вашей задачи]
Для каждого теста:
– Используй понятные имена, описывающие что именно проверяется
– Добавь короткий комментарий, объясняющий смысл теста
– Используй параметризацию там, где это уместно
Не используй: [укажите ограничения, например, «не используй магические числа без объяснения, не делай тесты зависимыми друг от друга»].
*****
Почему это работает:
Явное требование покрыть крайние случаи и негативные сценарии устраняет главную слабость автоматически написанных тестов – они тестируют только то, что и так работает. Понятные имена тестов делают их документацией кода.
5. Объяснение чужого кода
Проблема:
Разработчик просит «объясни этот код» и получает построчный пересказ – что код делает синтаксически, но не почему он так устроен и какую задачу решает.
Решение:
Промпт задает уровень объяснения и требует раскрыть логику, архитектурные решения и потенциальные проблемы – не просто «что», а «почему».
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный технический наставник для разработчиков среднего уровня»].
Объясни следующий код:
[вставьте код]
Контекст: этот код является частью [опишите контекст, например, «системы обработки платежных транзакций, модуль согласования остатков»]. Мой уровень понимания: [укажите уровень, например, «я понимаю базовый синтаксис Python, но не знаком с asyncio и паттернами конкурентного программирования»].
Объясни по следующей структуре:
- Общая цель: что этот код решает как целое, в одном-двух предложениях
- Ключевые решения: почему выбраны именно такие подходы, а не более очевидные альтернативы
- Пошаговая логика: разбери основные блоки кода по очереди, объясняя смысл, а не синтаксис
- Потенциальные проблемы: что в этом коде может сломаться или работать неэффективно
- Аналогия из реальной жизни: если уместно, объясни главную идею через понятное сравнение
Тон: как опытный коллега, который объясняет без снисхождения, но и без лишних технических терминов без пояснений.
*****
Почему это работает:
Требование объяснить «почему такой подход, а не очевидная альтернатива» вскрывает архитектурную логику, которую невозможно увидеть из построчного пересказа. Указание уровня понимания читателя делает объяснение действительно полезным, а не академическим.
6. Проектирование схемы базы данных
Проблема:
Разработчик описывает задачу, а нейросеть предлагает схему без учета нагрузки, частоты запросов и реальных сценариев использования – красиво на бумаге, но медленно в продакшне.
Решение:
Промпт передает бизнес-требования, ожидаемую нагрузку и типичные запросы – нейросеть проектирует схему с учетом реальных условий эксплуатации.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «архитектор баз данных с опытом проектирования высоконагруженных систем на PostgreSQL»].
Спроектируй схему базы данных для следующей задачи: [опишите задачу, например, «система управления заказами для интернет-магазина: покупатели, товары, категории, заказы, позиции заказов, история статусов заказов»].
Контекст и ограничения:
– СУБД: [укажите, например, «PostgreSQL 15»]
– Ожидаемый объем данных: [укажите, например, «до 500 000 заказов в год, 100 000 активных покупателей»]
– Самые частые запросы: [опишите, например, «получить все заказы покупателя за период, найти заказы по статусу, получить историю изменения статуса конкретного заказа»]
– Требования к согласованности: [укажите, например, «строгая согласованность для финансовых операций»]
Предоставь:
- Список таблиц с полями, типами данных и ограничениями
- Связи между таблицами (внешние ключи)
- Рекомендуемые индексы с объяснением, для каких запросов они нужны
- Предупреждения о возможных проблемах производительности при росте данных
Формат: сначала схема в виде SQL-скрипта CREATE TABLE, затем пояснения к ключевым решениям.
*****
Почему это работает:
Описание частых запросов – это ключ, который большинство пропускает. Именно от реальных паттернов запросов зависит, нужен ли составной индекс или достаточно простого, и как расставить внешние ключи, чтобы не получить медленные соединения таблиц.
7. Написание технической документации
Проблема:
Документация, написанная нейросетью без четкого задания, получается либо слишком абстрактной (для кого она вообще?), либо представляет собой переписанный код без объяснения зачем и как использовать.
Решение:
Промпт задает аудиторию, формат и конкретные разделы – нейросеть пишет документацию, которую реально будут читать и использовать.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «технический писатель с опытом документирования программных интерфейсов (API)»].
Напиши техническую документацию для следующего кода/компонента/программного интерфейса:
[вставьте код или описание компонента]
Целевая аудитория: [опишите аудиторию, например, «разработчики, которые будут интегрировать этот модуль, знают Python на среднем уровне, но не знакомы с внутренней архитектурой нашего приложения»].
Структура документации:
- Краткое описание: что это и зачем нужно (2–3 предложения)
- Требования и зависимости
- Установка и настройка (если применимо)
- Быстрый старт: минимальный рабочий пример
- Описание всех публичных методов/функций: параметры, типы, возвращаемые значения, исключения
- Типичные сценарии использования с примерами кода
- Известные ограничения и частые ошибки
Стиль: технический, но без излишней формальности. Примеры кода – рабочие и понятные. Язык – русский.
*****
Почему это работает:
Указание целевой аудитории радикально меняет уровень объяснений – документация для новичка и для опытного специалиста – это два разных текста. Раздел «типичные сценарии использования» превращает документацию из справочника в реально полезный инструмент.
8. Код-ревью с конкретными замечаниями
Проблема:
Запрос «проверь мой код» дает либо поверхностные комментарии в духе «код хорошо структурирован», либо бесконечный список мелочей без приоритизации – непонятно, что исправлять в первую очередь.
Решение:
Промпт задает критерии проверки и требует приоритизированный список замечаний с объяснением серьезности каждого.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «senior-разработчик на Go с опытом работы в высоконагруженных системах»], проводящий строгое, но конструктивное код-ревью.
Проверь следующий код:
[вставьте код]
Контекст: этот код будет [опишите контекст, например, «запущен в продакшне, обрабатывать до 10 000 запросов в минуту, работать в команде из 5 разработчиков»].
Проверь по следующим критериям (в порядке важности):
- Критические проблемы: ошибки, которые приведут к сбою или уязвимостям безопасности
- Проблемы производительности: узкие места при высокой нагрузке
- Поддерживаемость: насколько легко другим разработчикам читать и изменять код
- Соответствие соглашениям: стиль, именование, структура
Для каждого замечания укажи:
– Уровень серьезности: критично / важно / желательно
– Строку или блок кода, к которому относится замечание
– Конкретное объяснение проблемы
– Пример исправления
Не хвали код за то, что работает правильно – сосредоточься на том, что можно улучшить.
*****
Почему это работает:
Явная иерархия критериев проверки и требование указывать уровень серьезности превращают код-ревью в actionable список задач. Запрет хвалить код за то, что работает – это маленькая деталь, которая экономит много времени на чтение воды.
9. Разработка архитектуры микросервиса
Проблема:
Нейросеть предлагает архитектуру «по книжке» – красивую, но не учитывающую реальные ограничения команды, инфраструктуры и бизнес-требований конкретного проекта.
Решение:
Промпт передает реальные ограничения и требует обосновать каждое архитектурное решение с учетом этих ограничений.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «архитектор программного обеспечения с опытом проектирования микросервисных систем»].
Помоги спроектировать архитектуру микросервиса для следующей задачи: [опишите задачу, например, «сервис уведомлений: отправка электронных писем, SMS и push-уведомлений, поддержка шаблонов, история отправок, повторные попытки при сбоях»].
Ограничения и контекст:
– Команда: [опишите команду, например, «3 разработчика, знают Python и Docker, опыт с Kafka ограничен»]
– Инфраструктура: [опишите, например, «Kubernetes в Яндекс.Облаке, PostgreSQL, Redis уже используются в проекте»]
– Нагрузка: [укажите, например, «до 50 000 уведомлений в сутки, пики до 5 000 в час»]
– Требования к надежности: [укажите, например, «уведомление должно быть доставлено хотя бы один раз, допускается задержка до 5 минут»]
Предоставь:
- Общую архитектуру с описанием компонентов и их ответственности
- Схему взаимодействия компонентов
- Выбор технологий с обоснованием – почему именно они, а не альтернативы
- Ключевые риски и как их митигировать
- Что реализовать в первую очередь (минимально жизнеспособная версия)
*****
Почему это работает:
Ограничения команды и инфраструктуры – это то, что превращает теоретически правильную архитектуру в практически реализуемую. Запрос на минимально жизнеспособную версию помогает не застрять в проектировании идеальной системы, которую никогда не запустят.
10. Оптимизация медленного запроса к базе данных
Проблема:
Разработчик вставляет медленный запрос и получает «добавьте индекс» – совет, который иногда помогает, но не объясняет причину медлительности и не учитывает, что новый индекс замедлит запись.
Решение:
Промпт передает запрос, план выполнения и контекст нагрузки – нейросеть анализирует настоящую причину и предлагает решение с учетом компромиссов.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «эксперт по оптимизации запросов PostgreSQL»].
Помоги оптимизировать следующий медленный запрос:
[вставьте SQL-запрос]
Информация о таблицах:
– Размеры таблиц: [укажите, например, «таблица orders – 15 миллионов строк, таблица order_items – 80 миллионов строк»]
– Существующие индексы: [перечислите существующие индексы]
– Текущее время выполнения: [укажите, например, «3–8 секунд»]
План выполнения (EXPLAIN ANALYZE): [вставьте план выполнения, если есть, или напиши «недоступен»]
Контекст нагрузки: [опишите, например, «запрос выполняется до 200 раз в минуту, таблицы активно обновляются – до 1 000 вставок в минуту»].
Предоставь:
- Объяснение причины медлительности – что именно происходит «под капотом»
- Оптимизированный вариант запроса с пояснением изменений
- Рекомендации по индексам с предупреждением о влиянии на производительность записи
- Альтернативные подходы, если оптимизация запроса недостаточна
*****
Почему это работает:
Информация о частоте записи в таблицу принципиально меняет рекомендации по индексам – добавить пять индексов на таблицу с тысячей вставок в минуту означает серьезно замедлить запись. Без этого контекста совет будет технически верным, но вредным на практике.
11. Написание скрипта автоматизации
Проблема:
Скрипты, написанные нейросетью без четких требований к обработке ошибок, работают в идеальных условиях и падают при первом же отклонении от нормы – отсутствующий файл, недоступный сервер, изменившийся формат данных.
Решение:
Промпт явно требует обработку ошибок, журналирование и устойчивость к типичным сбоям – скрипт работает не только в лабораторных условиях.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный DevOps-инженер и разработчик на Python»], специализирующийся на написании надежных скриптов автоматизации.
Напиши скрипт на [укажите язык, например, «Python 3.11»] для следующей задачи: [опишите задачу, например, «ежедневная выгрузка отчетов из базы данных PostgreSQL в CSV-файлы и их загрузка в хранилище объектов Яндекс.Облако»].
Контекст:
– Скрипт будет запускаться: [укажите, например, «по расписанию через cron каждую ночь в 02:00»]
– Окружение: [укажите, например, «Ubuntu 22.04, Python 3.11, доступ к базе данных через переменные окружения»]
– Ожидаемый объем данных: [укажите, например, «от 10 000 до 500 000 строк в зависимости от дня»]
Обязательные требования:
– Обработка типичных ошибок: недоступность базы данных, ошибки сети, нехватка места на диске
– Журналирование: записывать начало, завершение и все ошибки с временными метками
– Повторные попытки при временных сбоях (настраиваемое количество)
– Конфигурация через переменные окружения, без жестко заданных значений в коде
– Атомарность: либо скрипт выполнился полностью, либо не оставил неполных файлов
Добавь комментарии к ключевым блокам кода.
*****
Почему это работает:
Требование атомарности и обработки конкретных типов ошибок превращает скрипт из «работает на демонстрации» в «работает в продакшне». Именно эти детали чаще всего опускают при написании скриптов автоматизации – и именно из-за них скрипты ломаются в самый неподходящий момент.
12. Разработка структуры программного интерфейса (API)
Проблема:
Нейросеть проектирует интерфейсы, которые выглядят логично изолированно, но не учитывают реальные сценарии использования клиентами – в итоге клиент делает 5 запросов там, где должен быть один.
Решение:
Промпт описывает сценарии использования клиентами, а не просто сущности – нейросеть проектирует интерфейс «от потребителя», а не «от базы данных».
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «архитектор веб-интерфейсов с опытом проектирования RESTful и GraphQL API»].
Спроектируй структуру программного интерфейса для следующей системы: [опишите систему, например, «мобильное приложение для управления личными финансами: счета, транзакции, категории, бюджеты, отчеты»].
Клиенты интерфейса: [опишите клиентов, например, «мобильное приложение на Android и iOS, веб-приложение»].
Ключевые сценарии использования (от которых нужно отталкиваться при проектировании):
[перечислите сценарии, например:
– Пользователь открывает главный экран: нужны баланс всех счетов и последние 10 транзакций
– Пользователь добавляет транзакцию: нужен список счетов и категорий для выбора
– Пользователь смотрит отчет за месяц: расходы по категориям и динамика за 6 месяцев]
Тип интерфейса: [укажите, например, «REST»].
Для каждого маршрута укажи:
– Метод и путь
– Параметры запроса и тело
– Структуру ответа (основные поля)
– Коды ответа и случаи ошибок
Отдельно укажи решения, которые были приняты для оптимизации количества запросов от клиента.
*****
Почему это работает:
Проектирование от сценариев использования, а не от структуры базы данных – это принципиальная разница в подходе. Именно этот сдвиг перспективы позволяет получить интерфейс, удобный для клиента, а не просто отражающий внутреннюю структуру данных.
13. Анализ безопасности кода
Проблема:
Большинство разработчиков просят «проверь на уязвимости» и получают общий список из учебника – SQL-инъекции, XSS, CSRF. Проверка без контекста стека технологий и реальной точки входа пропускает специфические уязвимости.
Решение:
Промпт передает стек, точки входа данных и контекст развертывания – нейросеть ищет уязвимости, актуальные именно для этой системы.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «специалист по безопасности приложений с опытом анализа Python/Django приложений»].
Проведи анализ безопасности следующего кода:
[вставьте код]
Контекст системы:
– Стек технологий: [укажите, например, «Python 3.11, Django 4.2, PostgreSQL, Redis, Nginx»]
– Точки входа данных: [опишите, например, «данные от авторизованных пользователей через веб-форму, данные от внешнего API-партнера без аутентификации»]
– Что обрабатывает код: [опишите, например, «загрузку файлов от пользователей и сохранение в файловую систему сервера»]
– Среда развертывания: [опишите, например, «публичный веб-сервер, доступный из интернета»]
Проверь на наличие:
- Уязвимостей, специфичных для данного стека и контекста
- Небезопасной обработки пользовательских данных
- Проблем с аутентификацией и авторизацией
- Небезопасного хранения чувствительных данных
- Уязвимостей при работе с файловой системой (если применимо)
Для каждой найденной уязвимости:
– Объясни механизм эксплуатации (как атакующий может использовать это)
– Оцени критичность: критично / высокая / средняя / низкая
– Покажи исправление с примером кода
*****
Почему это работает:
Описание реальных точек входа данных и среды развертывания позволяет найти уязвимости, которые актуальны именно для этой системы, а не просто перечислить стандартный учебный список. Объяснение механизма эксплуатации помогает разработчику понять серьезность проблемы, а не просто механически применить исправление.
14. Создание конфигурации среды развертывания
Проблема:
Конфигурации Docker и Kubernetes, написанные нейросетью без контекста, используют устаревшие подходы, небезопасные настройки по умолчанию и не учитывают специфику приложения.
Решение:
Промпт передает реальные требования к приложению и среде – нейросеть создает конфигурацию с обоснованием каждого параметра.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «DevOps-инженер с опытом развертывания Python-приложений в Kubernetes»].
Создай конфигурацию для развертывания следующего приложения: [опишите приложение, например, «веб-приложение на FastAPI, обрабатывает HTTP-запросы, подключается к PostgreSQL и Redis»].
Целевая среда: [укажите, например, «Kubernetes в Яндекс.Облаке (Managed Kubernetes)»].
Характеристики приложения:
– Ожидаемая нагрузка: [укажите, например, «100–500 запросов в минуту в обычное время, пики до 2 000»]
– Требования к ресурсам: [укажите, например, «примерно 200 МБ памяти и 0.5 ядра CPU в нормальном режиме»]
– Состояние приложения: [укажите, например, «без состояния, все данные в PostgreSQL и Redis»]
– Чувствительные данные: [перечислите, например, «строка подключения к базе данных, секретный ключ, токены внешних сервисов»]
Создай:
- Dockerfile с обоснованием выбора базового образа и каждого слоя
- Манифесты Kubernetes: Deployment, Service, HorizontalPodAutoscaler
- Конфигурацию для хранения секретов
- Проверки работоспособности (liveness и readiness пробы)
Для каждого нестандартного параметра поясни, почему выбрано именно это значение.
*****
Почему это работает:
Требование пояснять каждый нестандартный параметр превращает конфигурацию из черного ящика в понятный документ, который команда может поддерживать и изменять. Без этих пояснений через полгода никто не помнит, почему было выбрано именно это значение таймаута.
15. Составление технического задания для задачи
Проблема:
Размытые задачи в трекере – главная причина того, что разработчик реализует не то, что хотел заказчик. Нейросеть без структурированного запроса напишет такое же размытое описание.
Решение:
Промпт преобразует неформальное описание в структурированное техническое задание с критериями приемки – разработчику понятно, что именно нужно сделать.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный технический менеджер продукта, умеющий переводить бизнес-требования в четкие технические задачи»].
Преобразуй следующее неформальное описание задачи в структурированное техническое задание:
Исходное описание: [вставьте неформальное описание, например, «нужно добавить возможность экспорта данных в Excel, чтобы менеджеры могли скачивать отчеты»].
Контекст системы: [опишите, например, «веб-приложение для управления складом, пользователи – менеджеры и руководители, данные о товарах и движениях хранятся в PostgreSQL»].
Составь техническое задание по структуре:
- Краткое описание задачи (одно предложение)
- Контекст и обоснование: зачем это нужно, кто будет использовать
- Функциональные требования: конкретный список того, что должно работать
- Нефункциональные требования: производительность, безопасность, совместимость
- Критерии приемки: конкретные проверяемые условия, при которых задача считается выполненной
- Что НЕ входит в эту задачу (ограничение области)
- Открытые вопросы, требующие уточнения
Критерии приемки должны быть конкретными и проверяемыми – не «работает быстро», а «экспорт 10 000 строк выполняется менее чем за 5 секунд».
*****
Почему это работает:
Явное требование написать «что НЕ входит в задачу» – это маленькая деталь, которая предотвращает бесконечное расширение области задачи. Конкретные критерии приемки с числами делают невозможными споры о том, выполнена задача или нет.
16. Объяснение алгоритма и выбор подходящего
Проблема:
Разработчик спрашивает «какой алгоритм лучше» и получает теоретическое сравнение сложностей – без учета реального размера данных, памяти и того, что O(n log n) на практике может оказаться медленнее O(n²) для небольших наборов.
Решение:
Промпт описывает реальные параметры задачи – нейросеть рекомендует алгоритм с учетом практических, а не только теоретических характеристик.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный разработчик с глубоким знанием алгоритмов и структур данных»].
Помоги выбрать подходящий алгоритм для следующей задачи: [опишите задачу, например, «поиск похожих строк в большом наборе данных для дедупликации записей в базе данных клиентов»].
Параметры задачи:
– Размер данных: [укажите, например, «500 000 строк, средняя длина строки – 50 символов»]
– Требования к точности: [укажите, например, «нужно находить строки с опечатками и незначительными отличиями, не только точные совпадения»]
– Ограничения по памяти: [укажите, например, «доступно 4 ГБ оперативной памяти»]
– Требования к скорости: [укажите, например, «дедупликация должна завершаться менее чем за 30 минут, запускается раз в сутки»]
– Язык и окружение: [укажите, например, «Python 3.11, возможность использовать сторонние библиотеки»]
Предоставь:
- Рекомендуемый алгоритм с объяснением, почему он подходит именно для этих параметров
- Альтернативные варианты и почему они хуже для данного случая
- Примерную оценку времени выполнения для указанного объема данных
- Пример реализации или готовую библиотеку на Python
- Подводные камни при реализации, которые часто упускают
*****
Почему это работает:
Конкретные числа – размер данных, доступная память, допустимое время – переводят вопрос из теоретического в инженерный. Именно эти параметры определяют, что работает на практике, а не в учебнике.
17. Помощь в подготовке к техническому собеседованию
Проблема:
Подготовка к собеседованию «в общем» – это подготовка ни к чему конкретному. Нейросеть без контекста выдает список из 100 вопросов, который невозможно проработать за разумное время.
Решение:
Промпт задает конкретную позицию и уровень – нейросеть фокусируется на том, что реально спрашивают именно на таких собеседованиях.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный технический интервьюер в крупной IT-компании, который провел более 200 технических собеседований»].
Помоги подготовиться к техническому собеседованию.
Позиция и уровень: [укажите, например, «middle backend-разработчик на Python, компания разрабатывает высоконагруженные финансовые сервисы»].
Мой текущий уровень: [опишите честно, например, «2 года опыта с Python и Django, хорошо знаю SQL, слабо знаю алгоритмы и системный дизайн»].
Формат собеседования (если известен): [укажите, например, «3 этапа: алгоритмическая задача, вопросы по Python и базам данных, системный дизайн»].
Подготовь:
- Топ-10 наиболее вероятных вопросов для этой позиции с примерами хороших ответов
- Типичные алгоритмические задачи этого уровня с разбором решения
- Вопросы, которые кандидаты обычно заваливают – с объяснением, почему
- Вопросы, которые стоит задать интервьюеру (это реально важно)
- Конкретный план подготовки на [укажите срок, например, «2 недели»] с учетом моих слабых мест
Будь честен: если уровень подготовки не соответствует позиции – скажи прямо и объясни, что нужно подтянуть.
*****
Почему это работает:
Честное описание текущего уровня – включая слабые места – позволяет получить персональный план подготовки, а не универсальный список для всех. Запрос на вопросы, которые кандидаты обычно заваливают, вскрывает реальные проблемные зоны, которые не очевидны при самостоятельной подготовке.
18. Написание регулярных выражений
Проблема:
Регулярные выражения – это область, где нейросеть без четких требований пишет либо слишком жесткое выражение (не пропускает валидные данные), либо слишком мягкое (пропускает невалидные).
Решение:
Промпт передает конкретные примеры того, что должно и не должно совпадать – нейросеть пишет выражение под реальные данные, а не под теоретический формат.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «эксперт по регулярным выражениям с опытом работы с Python re и JavaScript RegExp»].
Напиши регулярное выражение для следующей задачи: [опишите задачу, например, «извлечение российских номеров телефонов из произвольного текста»].
Примеры, которые ДОЛЖНЫ совпадать:
[перечислите примеры, например:
– +7 (495) 123-45-67
– 8-800-555-35-35
– 74951234567
– +7 916 123 45 67]
Примеры, которые НЕ ДОЛЖНЫ совпадать:
[перечислите примеры, например:
– 123-45-67 (неполный номер)
– +1 (555) 123-4567 (не российский номер)
– просто число 12345678]
Язык/платформа: [укажите, например, «Python 3, библиотека re»].
Предоставь:
- Само регулярное выражение
- Объяснение каждой части выражения простым языком
- Пример кода использования на [указанном языке]
- Известные ограничения: какие валидные случаи выражение может не поймать
- Если нужно – альтернативный вариант с другим балансом строгости
*****
Почему это работает:
Конкретные примеры того, что должно и не должно совпадать – это единственный способ получить рабочее регулярное выражение. Без них нейросеть пишет выражение для «телефонного номера вообще», которое не учитывает реальные форматы в конкретных данных.
19. Генерация тестовых данных
Проблема:
Тестовые данные, сгенерированные без понимания бизнес-логики, не воспроизводят реальные граничные случаи – и баги, которые проявляются только на реальных данных, остаются незамеченными до продакшна.
Решение:
Промпт описывает бизнес-ограничения и реальные проблемные паттерны – нейросеть генерирует данные, которые реально тестируют систему.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «QA-инженер с опытом разработки тестовых данных для финансовых систем»].
Создай набор тестовых данных для следующей системы/функции: [опишите, например, «модуль расчета скидок в интернет-магазине: скидки по промокоду, накопительные скидки, скидки на категорию товаров, комбинирование скидок»].
Бизнес-ограничения и правила:
[перечислите, например:
– Скидки не суммируются, применяется максимальная
– Скидка не может превышать 50% от стоимости заказа
– Промокод можно использовать только один раз
– Накопительная скидка рассчитывается от суммы заказов за последние 12 месяцев]
Реальные проблемные паттерны (которые часто ломают системы): [перечислите или попроси предложить, например, «заказ с нулевой суммой, применение нескольких промокодов, очень большие суммы заказов»].
Формат данных: [укажите, например, «JSON, совместимый со структурой базы данных»].
Создай:
- Набор данных для стандартных сценариев (счастливый путь)
- Набор данных для граничных случаев
- Набор данных для негативных сценариев (нарушение бизнес-правил)
- Для каждого набора – ожидаемый результат расчета
*****
Почему это работает:
Описание бизнес-ограничений позволяет нейросети создать данные, которые проверяют именно логику предметной области, а не просто технические граничные случаи. Ожидаемые результаты для каждого набора данных превращают тестовые данные в готовые тест-кейсы.
20. Написание миграции базы данных
Проблема:
Миграции, написанные без учета объема данных и блокировок таблиц, превращают плановое обновление в часовой простой продакшн-системы – потому что ALTER TABLE на таблице с 50 миллионами строк блокирует ее на все время выполнения.
Решение:
Промпт передает объем данных и требования к доступности – нейросеть пишет миграцию с учетом блокировок и предлагает безопасный способ выполнения.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «DBA и backend-разработчик с опытом безопасных миграций больших баз данных PostgreSQL»].
Напиши миграцию базы данных для следующего изменения: [опишите изменение, например, «добавить колонку phone_verified (boolean, по умолчанию false) в таблицу users, затем заполнить ее значением true для всех пользователей, которые прошли верификацию (есть запись в таблице phone_verifications с status = ‘confirmed’)»].
Текущее состояние:
– Таблица: [укажите, например, «users – 8 миллионов строк»]
– СУБД и версия: [укажите, например, «PostgreSQL 15»]
– Требования к доступности: [укажите, например, «таблица должна оставаться доступной для чтения и записи во время миграции»]
– Инструмент миграций: [укажите, например, «Alembic»]
Предоставь:
- Код миграции (up и down)
- Оценку времени выполнения и объяснение, почему именно столько
- Описание блокировок: какие операции будут заблокированы и на какое время
- Если стандартный подход создает долгие блокировки – предложи безопасную альтернативу (например, поэтапное выполнение)
- Что проверить перед запуском в продакшне
*****
Почему это работает:
Требование оценить блокировки и предложить безопасную альтернативу – это то, что отличает миграцию, написанную с пониманием продакшн-реальности, от миграции, написанной по учебнику. Именно из-за этого пункта многие обновления превращаются в инциденты.
21. Написание скрипта для анализа журналов (логов)
Проблема:
При инцидентах разработчики тратят часы на ручной просмотр журналов, потому что не подготовили инструменты анализа заранее. Нейросеть без контекста формата журналов пишет скрипт, который не подходит к реальным данным.
Решение:
Промпт передает реальный формат журналов и конкретные вопросы, на которые нужно ответить – нейросеть пишет скрипт, сразу применимый к реальным данным.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный DevOps-инженер, специализирующийся на анализе журналов и мониторинге»].
Напиши скрипт на [укажите язык, например, «Python 3.11»] для анализа журналов следующего приложения.
Формат строки журнала (пример реальной строки):
[вставьте пример строки журнала, например, ‘2024-01-15 14:23:45.123 ERROR [api.orders] user_id=12345 order_id=67890 Timeout connecting to payment service: 30s elapsed’]
Что нужно найти/проанализировать: [перечислите вопросы, например:
– Количество ошибок по типам за период
– Топ-10 пользователей с наибольшим количеством ошибок
– Временная динамика ошибок (по часам)
– Средняя частота ошибок и аномальные всплески]
Параметры:
– Размер журналов: [укажите, например, «файлы по 2–5 ГБ, несколько файлов за разные дни»]
– Формат вывода: [укажите, например, «текстовый отчет в консоли и CSV для дальнейшего анализа»]
Требования к скрипту:
– Обработка больших файлов без загрузки в память целиком
– Поддержка нескольких файлов через аргументы командной строки
– Прогресс-бар при обработке больших файлов
*****
Почему это работает:
Реальный пример строки журнала – это ключевой элемент, без которого скрипт парсинга будет угадывать формат и ошибаться. Требование обрабатывать файлы без загрузки в память сразу решает проблему, с которой столкнется любой, кто попробует прочитать 5-гигабайтный файл через read().
22. Проектирование системы кэширования
Проблема:
Кэширование «добавим Redis и все будет быстро» без анализа паттернов доступа к данным приводит к низкому проценту попаданий в кэш или к устаревшим данным там, где они критичны.
Решение:
Промпт описывает реальные паттерны чтения/записи и требования к актуальности данных – нейросеть проектирует стратегию кэширования под конкретную задачу.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «архитектор высоконагруженных систем с опытом проектирования стратегий кэширования»].
Помоги спроектировать систему кэширования для следующего сценария: [опишите сценарий, например, «страница профиля пользователя в социальной сети: аватар, имя, статистика (количество публикаций, подписчиков, подписок), последние 10 публикаций»].
Паттерны доступа к данным:
– Соотношение чтения к записи: [укажите, например, «95% чтение, 5% запись»]
– Частота обращений: [укажите, например, «популярные профили – до 10 000 просмотров в час, средние – 10–50»]
– Частота изменений данных: [укажите, например, «аватар и имя меняются редко (раз в месяц), статистика обновляется при каждом новом действии пользователя»]
Требования к актуальности:
[укажите, например:
– Аватар и имя: допустима задержка до 5 минут
– Статистика: допустима задержка до 1 минуты
– Публикации: должны быть актуальны в течение 30 секунд]
Инфраструктура: [укажите, например, «Redis уже используется в проекте, PostgreSQL как основная база данных»].
Спроектируй: стратегию кэширования с указанием ключей, времени жизни, стратегии инвалидации и обработки промахов кэша для каждого типа данных.
*****
Почему это работает:
Разные требования к актуальности для разных типов данных – это реальность, которую игнорирует большинство универсальных решений. Именно это различие определяет стратегию инвалидации: для одних данных достаточно TTL, для других нужна активная инвалидация при изменении.
23. Написание скрипта миграции данных между системами
Проблема:
Миграция данных «написали скрипт, запустили» без проверки целостности и возможности возобновления превращается в катастрофу при сбое на полпути – данные частично перенесены, частично нет, и непонятно, что уже сделано.
Решение:
Промпт требует идемпотентность, контрольные точки и проверку целостности – скрипт можно запустить повторно без дублирования данных.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный разработчик, специализирующийся на надежных скриптах миграции данных»].
Напиши скрипт миграции данных на [укажите язык, например, «Python 3.11»] для следующей задачи: [опишите задачу, например, «перенос данных о клиентах из старой CRM-системы (MySQL) в новую (PostgreSQL) с преобразованием структуры данных»].
Описание преобразования данных:
– Источник: [опишите структуру, например, «таблица clients: id, full_name (одно поле), phone, email, created_at»]
– Назначение: [опишите структуру, например, «таблица customers: id, first_name, last_name, phone_normalized, email, source_system, migrated_at»]
– Правила преобразования: [опишите, например, «разбить full_name на first_name и last_name по пробелу, нормализовать телефон к формату +7XXXXXXXXXX, добавить source_system = ‘old_crm'»]
Объем данных: [укажите, например, «150 000 записей»].
Обязательные требования:
– Идемпотентность: повторный запуск не должен дублировать данные
– Контрольные точки: сохранять прогресс, чтобы при сбое можно было продолжить с места остановки
– Пакетная обработка: [укажите размер пакета, например, «по 1 000 записей»]
– Проверка целостности: после миграции сравнить количество записей и выборочно проверить данные
– Журналирование: фиксировать ошибки трансформации без остановки скрипта
*****
Почему это работает:
Идемпотентность и контрольные точки – это два требования, которые превращают скрипт миграции из одноразового инструмента в надежный процесс. Без них любой сбой на полпути означает ручную разборку того, что успело перенестись, а что нет.
24. Написание документации для программного интерфейса в формате OpenAPI
Проблема:
Документация программного интерфейса без примеров реальных запросов и ответов бесполезна для интеграции – разработчик, который будет подключаться, не понимает, что реально вернет интерфейс в разных ситуациях.
Решение:
Промпт требует реалистичные примеры для каждого маршрута, включая ошибочные ответы – документация становится рабочим инструментом интеграции.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «технический писатель, специализирующийся на документации программных интерфейсов в формате OpenAPI 3.0»].
Напиши документацию в формате OpenAPI 3.0 (YAML) для следующего программного интерфейса: [опишите интерфейс или вставьте код маршрутов, например, «интерфейс управления задачами: создание задачи, получение списка задач с фильтрацией, получение задачи по ID, обновление статуса задачи, удаление задачи»].
Информация об интерфейсе:
– Аутентификация: [опишите, например, «JWT-токен в заголовке Authorization: Bearer {token}»]
– Базовый адрес: [укажите, например, «/api/v1»]
– Формат данных: JSON
Для каждого маршрута обязательно включи:
- Описание назначения маршрута
- Все параметры (путь, запрос, заголовки) с типами и описаниями
- Схему тела запроса с описанием каждого поля
- Схемы всех возможных ответов (успешных и ошибочных)
- Реалистичные примеры запроса и ответа для основного сценария
- Примеры ошибочных ответов (400, 401, 403, 404, 500) с реальными сообщениями об ошибках
Также добавь раздел с описанием схем данных (components/schemas) для повторного использования.
*****
Почему это работает:
Реалистичные примеры ошибочных ответов с настоящими сообщениями – это то, что разработчики, интегрирующие интерфейс, ищут в первую очередь. Именно по этим примерам они пишут обработку ошибок на своей стороне, а не по абстрактным описаниям кодов состояния.
25. Написание плана технического долга
Проблема:
Технический долг накапливается не потому, что разработчики не знают о нем, а потому что нет структурированного плана, который можно показать бизнесу и обосновать время на его устранение.
Решение:
Промпт помогает структурировать технический долг с бизнес-обоснованием – получается документ, понятный не только разработчикам, но и руководству.
Текст промпта:
*****
Ты – [укажите роль, например, «опытный технический руководитель, умеющий объяснять технические проблемы бизнес-языком»].
Помоги составить план работы с техническим долгом для следующей системы: [опишите систему, например, «монолитное веб-приложение на PHP 7.4, разрабатывается 5 лет, команда 4 разработчика»].
Известные проблемы технического долга: [перечислите, например:
– Отсутствие автоматических тестов (покрытие менее 5%)
– Устаревшая версия PHP, конец поддержки в 2022 году
– Несколько модулей с запутанной бизнес-логикой, которую никто не решается трогать
– Отсутствие документации по ключевым процессам]
Текущие бизнес-проблемы, которые вызывает технический долг: [опишите, например, «каждое новое изменение требует в 3 раза больше времени из-за страха сломать другие части системы, 2 инцидента в месяц из-за необнаруженных регрессий»].
Составь план:
- Приоритизированный список проблем с оценкой: бизнес-риск / стоимость устранения / срочность
- Для каждой проблемы: конкретные шаги устранения с примерной трудоемкостью
- Рекомендуемый порядок работ с обоснованием
- Как измерить прогресс (конкретные метрики)
- Аргументы для обоснования времени на технический долг перед бизнесом (без технического жаргона)
*****
Почему это работает:
Требование сформулировать аргументы без технического жаргона – это мост между разработчиками и бизнесом, который чаще всего отсутствует. Именно из-за его отсутствия технический долг продолжает накапливаться: разработчики не могут объяснить, почему это важно, а бизнес не понимает, зачем тратить время на то, что «и так работает».
Типичные ошибки при работе с запросами для нейросетей в разработке
- Вставлять код без контекста окружения и версий. Нейросеть предлагает решение, которое работает в одной версии библиотеки, но несовместимо с той, что стоит в проекте – и разработчик тратит время на отладку того, что изначально не могло работать.
- Просить «улучши код» без указания, что именно нужно улучшить. В результате нейросеть переписывает все подряд, меняет публичные интерфейсы и логику – и вместо улучшения получается новый код с новыми проблемами, который еще нужно проверить.
- Не указывать требования к обработке ошибок при генерации скриптов. Код работает на демонстрации, но падает в продакшне при первом нестандартном входе – отсутствующем файле, недоступном сервисе или неожиданном формате данных.
- Запрашивать архитектурные решения без описания реальных ограничений. Нейросеть предлагает идеальную архитектуру для команды из 20 человек с неограниченным бюджетом – а не для трех разработчиков с дедлайном через месяц.
- Не указывать целевую аудиторию при запросе документации. Документация для новичка и для опытного разработчика – это принципиально разные тексты. Без этого указания нейросеть пишет что-то среднее, что не подходит ни тем, ни другим.
- Просить написать тесты без перечисления граничных случаев. Нейросеть покрывает только счастливый путь, игнорируя нулевые значения, пустые коллекции, максимальные числа и другие граничные случаи – именно там прячутся настоящие баги.
- Запрашивать миграцию базы данных без указания объема данных. Решение, безопасное для таблицы с тысячей строк, создает часовую блокировку на таблице с десятью миллионами – и это не теоретический риск, а реальный инцидент.
- Копировать сгенерированный код без понимания его логики. Нейросеть может написать рабочий код с неочевидными допущениями о входных данных или с алгоритмом, который корректен в общем случае, но неэффективен для конкретного объема данных. Без понимания логики это обнаруживается только в продакшне.
- Использовать один и тот же запрос для задач разного уровня сложности. Простой запрос «напиши функцию» достаточен для утилитарного кода, но для сложной бизнес-логики нейросеть без структурированных требований делает предположения, которые потом трудно обнаружить при код-ревью.
Сравнение слабых и сильных запросов для разработчика: примеры из практики
| Задача | Слабый запрос | Сильный запрос | Почему важна разница |
| Написать функцию | «Напиши функцию для сортировки списка» | «Напиши функцию на Python 3.11, принимающую список словарей с полями name и age, возвращающую список, отсортированный по age по убыванию, с обработкой None в поле age» | Слабый запрос дает код для сортировки целых чисел. Сильный – код, готовый к реальным данным с пропусками |
| Найти ошибку | «Почему этот код не работает?» + код | «Почему этот код не работает?» + код + текст ошибки + версии зависимостей + ожидаемое поведение | Без текста ошибки нейросеть угадывает проблему. С ним – находит точную причину |
| Написать тесты | «Напиши тесты для этой функции» | «Напиши тесты pytest для этой функции, покрой: основной сценарий, пустой входной список, None в параметрах, значения выше максимума, параллельные вызовы» | Слабый запрос дает 2–3 теста для очевидных случаев. Сильный – полное покрытие, включая граничные случаи |
| Оптимизировать запрос к базе данных | «Оптимизируй этот SQL-запрос» | «Оптимизируй запрос для таблицы orders (12 млн строк), запрос выполняется 200 раз в минуту, таблица получает 500 вставок в минуту, существующие индексы: [список]» | Без данных о частоте записи совет «добавьте индекс» может замедлить запись в несколько раз |
| Написать документацию | «Задокументируй этот класс» | «Задокументируй этот класс для разработчиков среднего уровня, которые будут его использовать, но не знакомы с внутренней архитектурой. Включи: назначение, параметры конструктора, все публичные методы, типичные сценарии использования, известные ограничения» | Документация без указания аудитории получается либо слишком поверхностной, либо перегруженной деталями реализации |
| Провести анализ безопасности | «Проверь этот код на уязвимости» | «Проверь код на уязвимости. Стек: Python 3.11, Django 4.2. Точки входа: загрузка файлов от пользователей без аутентификации. Код обрабатывает и сохраняет файлы на сервер. Оцени критичность каждой уязвимости» | Без описания точек входа проверяются теоретические уязвимости, а не реальные векторы атаки |
| Написать скрипт автоматизации | «Напиши скрипт для резервного копирования базы данных» | «Напиши скрипт резервного копирования PostgreSQL: запускается по cron, сохраняет в хранилище Яндекс.Облако, обрабатывает ошибки подключения с 3 повторными попытками, ведет журнал, конфигурация через переменные окружения, не оставляет неполных файлов при сбое» | Скрипт без обработки ошибок работает в идеальных условиях и молча падает в продакшне |
Неочевидные советы по использованию запросов для нейросетей в работе разработчика
- Задавайте нейросети роль с конкретной специализацией, а не просто «опытного разработчика». «Старший разработчик на Go с опытом высоконагруженных систем» дает принципиально другой уровень ответов, чем просто «опытный разработчик» – потому что специализация активирует более узкую и глубокую область знаний.
- Просите нейросеть сначала задать уточняющие вопросы, прежде чем писать код для сложных задач. Для задач с неочевидными требованиями добавьте в конец запроса: «Прежде чем начать, задай мне 3–5 вопросов, которые помогут дать более точный ответ» – это экономит несколько итераций переписки.
- Используйте прием «покажи мне три разных подхода» вместо запроса одного решения. Когда нейросеть предлагает три варианта с компромиссами каждого, становится видно пространство решений и причины выбора – это ценнее, чем одно «правильное» решение без альтернатив.
- При отладке сложных ошибок просите нейросеть сначала выдвинуть гипотезы, а не сразу предлагать исправление. Формулировка «предложи 3–5 возможных причин этой ошибки в порядке вероятности, прежде чем предлагать исправление» помогает понять проблему, а не просто применить патч, который может скрыть симптом, не устранив причину.
- Сохраняйте успешные запросы в виде шаблонов с переменными и используйте их повторно. Хороший запрос для код-ревью, написанный однажды под конкретный стек, работает для всей команды – достаточно подставить другой код. Это особенно ценно для регулярных задач: написание тестов, документирование, проверка безопасности.
- Просите нейросеть указывать, какие допущения она делает при написании кода. Добавьте в запрос: «Перечисли допущения, которые ты делаешь о входных данных и окружении» – это вскрывает скрытые ограничения решения, которые иначе обнаруживаются только при столкновении с реальными данными.
- При работе с унаследованным кодом давайте нейросети задание объяснить код перед тем, как его изменять. Попросить сначала объяснить логику, потом предложить изменения – это защита от ситуации, когда нейросеть «улучшает» код, не понимая нетривиальных причин, по которым он написан именно так.
Промпты для разработчика программного обеспечения работают именно тогда, когда в них заложена конкретика: версии, объемы данных, ограничения, реальные примеры. Чем точнее контекст – тем меньше итераций и тем ближе первый результат к тому, что реально нужно в проекте. Инструкции для нейросетей в сфере разработки – это навык, который окупается с каждой следующей задачей.
