Почему ИИ до сих пор пишет кривой код? (И как это исправить)
Вы даете нейросети задачу, а она выдает вам код, который выглядит так, будто его писал студент-первокурсник после бессонной ночи. Вложенные циклы там, где хватило бы map(), странные названия переменных типа 'temp_var_1', а про идиоматичность языка можно забыть. Проблема не в моделях – GPT-5.2 и Claude 3.5 Sonnet (актуальные на январь 2026) умнее многих тимлидов. Проблема в том, как вы с ними разговариваете.
Промпт – это не заклинание. Это техническое задание. И если вы пишете 'напиши функцию сложения', не удивляйтесь, что получите голый код без обработки ошибок, типизаций и комментариев. Нейросеть просто исполняет ваш запрос буквально.
Системный промпт vs Стартовый промпт: в чем разница?
Забудьте про 'Привет, ChatGPT'. Современные LLM (особенно те, что в Claude Code или Cursor) понимают два типа инструкций.
- Системный промпт: Задает роль. 'Ты – старший разработчик на Python с 10-летним опытом. Ты пишешь чистый, идиоматичный код, комментируешь сложные места и всегда предлагаешь оптимизации.' Это фон, на котором работает модель.
- Стартовый (или пользовательский) промпт: Конкретная задача. 'Рефактори эту функцию, чтобы убрать дублирование кода и добавить обработку ошибок.' Это то, что вы хотите получить прямо сейчас.
Готовые шаблоны ниже – это стартовые промпты. Вставляйте их в уже настроенный диалог с правильным системным контекстом. И да, для локальных моделей вроде DYNAMIC это работает так же – есть отличные промпты, которые стабилизируют их работу.
10 промптов, которые не стыдно показать в репозитории
Каждый промпт протестирован на GPT-5.2, Claude 3.5 и OpenCode 2025. Копируйте, подставляйте свой код и не благодарите.
1Рефакторинг легаси-кода на Python
Задача: превратить спагетти-код во что-то читаемое. Промпт заставляет ИИ анализировать код, находить code smells и предлагать изменения с пояснениями.
Проанализируй предоставленный Python-код. Сначала перечисли все обнаруженные проблемы (антипаттерны, нарушение PEP 8, избыточная сложность, потенциальные баги). Затем предложи рефакторинг. Код должен стать идиоматичным, читаемым и эффективным. Для каждого крупного изменения объясни причину. Предложи итоговый код.
Код для анализа:
[ВСТАВЬТЕ СВОЙ КОД ЗДЕСЬ]2Документирование JavaScript-функций с JSDoc
ИИ часто забывает про документацию. Этот промпт гарантирует, что каждая функция получит полную JSDoc-аннотацию с типами, описанием параметров и примером использования.
Добавь полную JSDoc документацию ко всем функциям и классам в следующем JavaScript/TypeScript коде. Включи: описание функции, типы и описание всех параметров, тип возвращаемого значения, возможные исключения. Для сложной логики добавь пример использования @example. Сохрани исходную логику без изменений.
Код:
[ВСТАВЬТЕ СВОЙ КОД ЗДЕСЬ]3Перевод кода с Python на C++
Не просто транслитерация, а адаптация паттернов. Идеально для портирования алгоритмов или прототипов. Промпт учитывает различия в управлении памятью и идиомах.
Переведи следующий Python-код на современный C++ (стандарт C++23). Учти: Python-списки преврати в std::vector, словари в std::unordered_map. Продумай владение памятью (используй умные указатели где нужно). Сделай код идиоматичным для C++ – где уместно, используйте алгоритмы STL, диапазоны (ranges). Предложи заголовочный файл (.h) и файл реализации (.cpp).
Python-код:
[ВСТАВЬТЕ СВОЙ КОД ЗДЕСЬ]4Оптимизация медленного алгоритма на C++
Находит узкие места и предлагает конкретные оптимизации: кэширование, векторизацию, изменение структур данных. Работает даже с шаблонами метапрограммирования.
Профилируй мысленно этот C++ код. Найди алгоритмические и микрооптимизационные узкие места. Предложи конкретные изменения для ускорения: рассмотри изменение структур данных, кэширование, векторизацию (SIMD), параллелизацию (std::execution). Укажи, какую выгоду в процентах или разах ожидаешь от каждой оптимизации. Предоставь оптимизированный код.
Код:
[ВСТАВЬТЕ СВОЙ КОД ЗДЕСЬ]5Отладка странного бага в асинхронном JS
Promise застревают, async/await ведут себя непредсказуемо. Промпт заставляет ИИ построить граф выполнения, найти race condition и предложить фикс.
Проанализируй этот асинхронный JavaScript/TypeScript код на наличие потенциальных проблем: race conditions, неправильная обработка ошибок в Promise, утечки памяти, блокировка event loop. Опиши пошагово, как может выполняться код, и где возникает проблема. Предложи исправление с использованием современных паттернов (async/await, Promise.allSettled и т.д.).
Код:
[ВСТАВЬТЕ СВОЙ КОД ЗДЕСЬ]6Генерация unit-тестов для Python-класса
Не просто тесты на happy path, а полное покрытие: крайние случаи, моки зависимостей, проверка исключений. С фреймворком pytest.
Напиши комплексные unit-тесты с использованием pytest для следующего Python-класса. Протестируй все публичные методы, включая крайние случаи и ошибочные сценарии. Используй фикстуры (fixtures) для настройки, моки (unittest.mock) для изоляции зависимостей. Добейсь покрытия >90%. Предоставь код тестов и команду для их запуска.
Код класса:
[ВСТАВЬТЕ СВОЙ КОД ЗДЕСЬ]7Объяснение сложного регулярного выражения
Регулярки – это темная магия. Этот промпт разбирает их на части, объясняет каждую группу и предлагает более читаемую альтернативу, если нужно.
Разбери следующее регулярное выражение [ВСТАВЬТЕ РЕГУЛЯРКУ ЗДЕСЬ]. Пошагово объясни: 1) Какую строку оно захватывает? 2) Назначение каждой группы и модификатора. 3) Предложи более читаемый и эффективный вариант (возможно, с использованием verbose mode). Приведи примеры строк, которые оно匹配ет и которые не匹配ет.8Поиск уязвимостей безопасности в коде
SQL-инъекции, XSS, неправильная валидация. Промпт превращает ИИ в статического анализатор, который ищет дыры по списку OWASP Top 10 2025.
Проведи аудит безопасности этого кода [ВСТАВЬТЕ КОД ЗДЕСЬ]. Ищи уязвимости из OWASP Top 10 2025: инъекции, проблемы аутентификации, чувствительная data exposure, XXE, небезопасная десериализация. Для каждой найденной проблемы укажи точное место в коде, объясни риск и предложи безопасное исправление.9Создание REST API эндпоинта на Flask/Express
Генерация готового кода эндпоинта с валидацией, обработкой ошибок, документацией OpenAPI и даже базовой логикой. Для быстрого прототипирования.
Создай REST API эндпоинт на [Python/Flask или JavaScript/Express] для следующей задачи: [ОПИШИТЕ ЗАДАЧУ, НАПРИМЕР: 'получение данных пользователя по ID']. Код должен включать: маршрутизацию, валидацию входных данных (используй Pydantic для Python или Joi для JS), обработку ошибок (404, 500), логирование, базовую аутентификацию (заглушку). Предоставь также пример curl-запроса для тестирования и структуру JSON-ответа.10Преобразование кода в идиоматичный стиль для языка
Финальный штрих. Заставляет ИИ переписать код так, как бы это сделал носитель языка. Для Python – с использованием list comprehensions и context managers, для C++ – RAII и алгоритмов STL.
Перепиши следующий код на [Python/JavaScript/C++], сделав его максимально идиоматичным для этого языка. Используй характерные для языка конструкции: для Python – list/dict comprehensions, context managers, декораторы; для JavaScript – методы массивов (map, filter, reduce), деструктуризацию, optional chaining; для C++ – умные указатели, RAII, алгоритмы STL, диапазоны. Объясни, какие идиомы ты применил и почему.Не копируйте слепо код от ИИ. Всегда проверяйте, особенно в вопросах безопасности и производительности. Модели GPT-5.2 и Claude 3.5 стали точнее, но галлюцинации еще случаются.
Как использовать эти промпты в 2026 году
Контекст – все. Новые модели вроде GPT-5.2 поддерживают до 1 млн токенов контекста, но это не значит, что нужно запихивать туда весь ваш репозиторий. Работайте так:
- Для больших проектов: Используйте промпты для длинного контекста. Разбивайте код на логические модули и анализируйте по частям.
- В IDE: Cursor, Copilot и Claude Code уже встроили подобные шаблоны. Но вы можете создать свой набор сниппетов. В том же Cursor есть режим агента – дайте ему системный промпт 'Senior Developer', а затем используйте наши стартовые шаблоны.
- Для локальных моделей: DYNAMIC, CodeLlama-70B и другие opensource-модели требуют более жесткого контроля. Используйте специальные промпты, которые ограничивают креативность и заставляют следовать инструкциям.
Что будет дальше? (Спойлер: ИИ научится читать ваши мысли)
К 2027 году промпты, возможно, станут не нужны. Модели будут анализировать ваш git history, читать тикеты в Jira и подслушивать разговоры в Slack (шутка). Но серьезно – тренд на автономных агентов, которые сами разбивают задачу на шаги, уже здесь. Ваша роль сместится от писателя кода к ревьюеру и архитектору.
Пока это не случилось, сохраните эти промпты. Они – ваш личный сценарий для разговора с машиной. Говорите четко, и она ответит чистым, работающим кодом. А если хотите глубже в тему, изучите секретные шаблоны из руководства OpenAI – там фундамент, на котором построены все эти советы.
И последнее: самый важный промпт, который вы можете дать ИИ, это не про код. Это 'Задавай уточняющие вопросы, если задача неясна'. Попробуйте. Работает лучше, чем кажется.
