10 промтов для ChatGPT и GPT-4: программирование, отладка, рефакторинг

Введение

За последние два года GPT-4 и ChatGPT кардинально изменили подход к разработке. Согласно опросу Stack Overflow 2025 года, 78% разработчиков хотя бы раз использовали генеративные нейросети для написания или отладки кода. Однако ключевой навык — не просто спросить «напиши код», а сформулировать промт так, чтобы модель выдала оптимальное решение, а не «среднее по больнице». В этой статье мы разберём 10 проверенных промтов для GPT-4, которые помогут вам быстрее писать код, находить баги и реорганизовывать проекты.

1. Промт для написания функции с нуля

Когда использовать: Вам нужно написать конкретную функцию на Python, JavaScript или другом языке, но вы не хотите тратить время на шаблонный код.

Промт:

Напиши функцию на Python, которая принимает список чисел и возвращает новый список, содержащий только чётные числа, отсортированные по убыванию. Добавь комментарии к каждой строке.

Пример использования:

def get_even_sorted_desc(numbers):
    # Фильтруем только чётные числа
    evens = [num for num in numbers if num % 2 == 0]
    # Сортируем по убыванию
    evens.sort(reverse=True)
    return evens

ChatGPT не только сгенерирует код, но и объяснит логику. Для сложных алгоритмов (например, бинарный поиск или обход графа) добавьте в промт «с оптимизацией по времени O(n log n)».

2. Промт для рефакторинга существующего кода

Когда использовать: У вас есть рабочий, но «грязный» код (спагетти-код, отсутствие типизации, дублирование).

Промт:

Проведи рефакторинг следующего кода на JavaScript. Разбей на отдельные функции, добавь JSDoc-комментарии, исправь возможные баги. Исходный код: [вставьте код]

Пример результата:
Исходный код (одна функция на 100 строк) превращается в модуль с 3–4 функциями. ChatGPT также может предложить переписать код на TypeScript, если добавить «используй строгую типизацию».

Важно: всегда проверяйте рефакторинг в тестах — модель может изменить поведение.

3. Промт для поиска и исправления багов

Когда использовать: Вы получили ошибку (traceback) и не понимаете, в чём причина.

Промт:

Вот код на Python и ошибка: [вставьте код и traceback]. Найди причину ошибки, предложи исправление и объясни, почему возникла проблема.

Пример:
Если ошибка IndexError: list index out of range, ChatGPT укажет на конкретную строку и предложит проверку длины списка перед обращением. По данным исследования OpenAI (2024), такой подход сокращает время дебага на 40%.

4. Промт для написания unit-тестов

Когда использовать: Нужно быстро покрыть код тестами, особенно legacy-код без тестов.

Промт:

Напиши unit-тесты на pytest для следующей функции. Проверь граничные случаи: пустой список, None, отрицательные числа. Функция: [вставьте код]

Результат:
ChatGPT сгенерирует 5–10 тестов с использованием pytest.mark.parametrize. Вы можете сразу скопировать их в проект. Главное — укажите фреймворк (pytest, unittest, Jest).

5. Промт для оптимизации производительности

Когда использовать: Код работает, но медленно (например, запрос к БД выполняется 10 секунд).

Промт:

Вот SQL-запрос, который выполняется 8 секунд на таблице из 1 млн строк. Предложи 3 способа оптимизировать его, объяснив плюсы и минусы каждого. Запрос: [вставьте SQL]

Пример ответа:
Модель предложит добавить индекс, переписать на JOIN вместо подзапроса, или разбить на несколько запросов. Для Python-кода можно попросить «заменить цикл на list comprehension».

6. Промт для объяснения чужого кода

Когда использовать: Вы читаете код из open-source проекта или legacy-кода и не понимаете, что он делает.

Промт:

Объясни построчно, что делает этот код на C++. Напиши, какие паттерны проектирования здесь используются. Код: [вставьте код]

Польза:
ChatGPT не только переведёт код на русский язык, но и укажет на антипаттерны (например, «здесь используется синглтон, что усложняет тестирование»).

7. Промт для генерации документации

Когда использовать: Нужно быстро оформить README, API-документацию или docstring.

Промт:

Напиши документацию для этой Python-функции в формате Google-style docstring. Опиши параметры, возвращаемое значение, возможные исключения. Функция: [вставьте код]

Результат:

def fetch_data(url: str, timeout: int = 10) -> dict:
    """Получает данные по URL.

    Args:
        url: Адрес endpoint.
        timeout: Таймаут в секундах (по умолчанию 10).

    Returns:
        JSON-ответ в виде словаря.

    Raises:
        requests.RequestException: При ошибке сети.
    """

Документация готова к вставке.

8. Промт для проектирования архитектуры

Когда использовать: Вы начинаете новый микросервис или модуль и хотите получить схему компонентов.

Промт:

Спроектируй архитектуру микросервиса для обработки заказов. Используй паттерн CQRS. Опиши основные компоненты, их взаимодействие и выбери подходящую базу данных (PostgreSQL или MongoDB).

Ответ:
ChatGPT предложит структуру: API Gateway, Command Handler, Query Handler, Event Bus, и даст рекомендации по выбору БД. Вы можете уточнить: «добавь Redis для кеширования».

9. Промт для преобразования кода между языками

Когда использовать: Нужно переписать алгоритм с Python на Go или с JavaScript на TypeScript.

Промт:

Конвертируй этот код с Python на Go. Сохрани логику, но используй идиомы Go (goroutines, каналы). Код: [вставьте код]

Важно:
Проверяйте результат — синтаксические ошибки редки, но логические (например, разница в обработке ошибок) встречаются. Всегда запускайте тесты после конвертации.

10. Промт для code review

Когда использовать: Вы хотите получить объективную оценку кода перед отправкой в PR.

Промт:

Проведи code review этого кода. Найди уязвимости безопасности, проблемы производительности, нарушения стиля PEP8. Предложи конкретные исправления. Код: [вставьте код]

Результат:
ChatGPT укажет на SQL-инъекции, отсутствие обработки исключений, дублирование. По данным GitHub (2025), 30% багов можно найти на стадии автоматизированного review.

Сравнительная таблица: когда какой промт использовать

Заключение

Промты — это не магия, а инструмент. GPT-4 может написать 80% шаблонного кода, но понимание бизнес-логики и безопасности всё ещё за вами. Используйте эти 10 промтов как чек-лист: начните с генерации функции, добавьте тесты, проведите ревью — и ваш код станет чище и надёжнее. Не забывайте, что модель обучалась на данных до 2024 года, поэтому для bleeding-edge технологий (например, новые версии фреймворков) проверяйте документацию вручную.

Если вы хотите углубиться в автоматизацию DevOps-процессов или интеграцию AI в CI/CD, обратите внимание на специализированные курсы. ASI Biont поддерживает подключение к GitHub, GitLab и Jenkins через API — подробнее на asibiont.com/courses

Попробуйте эти промты прямо сегодня — скопируйте, вставьте в ChatGPT и сравните результат с тем, что написали бы сами.