Почему промпты так важны для AI-ассистентов?
ИИ-ассистенты для кода, такие как Cursor, GitHub Copilot и другие, стали незаменимыми инструментами современных разработчиков. Однако их эффективность напрямую зависит от качества ваших промптов. Правильно составленный запрос может ускорить работу в 2-3 раза, в то время как нечеткая формулировка приведет к бесполезным или даже вредным результатам.
В этой статье мы собрали готовые промпты для различных сценариев разработки, которые помогут вам максимально эффективно использовать возможности AI-ассистентов. Эти шаблоны основаны на лучших практиках и реальном опыте разработчиков.
Основные принципы составления эффективных промптов
Прежде чем перейти к готовым шаблонам, давайте разберем ключевые принципы, которые сделают ваше взаимодействие с AI-ассистентом более продуктивным:
- Конкретность — чем точнее вы описываете задачу, тем лучше результат
- Контекст — предоставляйте релевантную информацию о проекте, технологиях и требованиях
- Структура — используйте четкую структуру запроса: цель, требования, ограничения
- Итеративность — не бойтесь уточнять и корректировать результаты
1 Промпты для рефакторинга кода
Рефакторинг — одна из самых частых задач, где AI-ассистенты показывают отличные результаты. Вот эффективный шаблон:
// Промпт для рефакторинга
Проведи рефакторинг следующего кода:
1. Улучши читаемость и поддерживаемость
2. Удали дублирование кода
3. Примени принципы SOLID где это уместно
4. Добавь комментарии к сложным участкам
5. Сохрани существующую функциональность
Текущий код:
[вставьте ваш код здесь]
Контекст проекта:
- Язык: JavaScript/TypeScript/Python (укажите ваш)
- Фреймворк: React/Express/Django (укажите ваш)
- Требования к производительности: [опишите если есть]
Ожидаемый результат:
- Чистый, модульный код
- Улучшенная архитектура
- Сохранение всех тестовВажно: Всегда проверяйте результат рефакторинга. AI может изменить логику работы, поэтому запустите тесты перед коммитом изменений.
2 Промпты для генерации тестов
Автоматическая генерация тестов — сильная сторона AI-ассистентов. Используйте этот промпт для создания комплексных тестов:
# Промпт для генерации тестов
Сгенерируй unit-тесты для следующей функции/класса:
[вставьте код функции/класса]
Требования к тестам:
1. Покрытие всех основных сценариев использования
2. Тестирование edge cases и граничных условий
3. Мокирование внешних зависимостей
4. Использование [укажите фреймворк: pytest/Jest/JUnit]
5. Четкие названия тестов, отражающие проверяемый сценарий
6. Тесты должны быть изолированными и независимыми
Дополнительная информация:
- Фреймворк тестирования: [укажите]
- Версия языка: [укажите]
- Зависимости: [перечислите если нужно мокировать]3 Промпты для отладки и поиска ошибок
Когда сталкиваетесь с непонятной ошибкой, AI может помочь найти её причину:
# Промпт для отладки
Помоги найти и исправить ошибку в следующем коде:
[вставьте проблемный код]
Ошибка/Симптомы:
[опишите ошибку, стектрейс, неожиданное поведение]
Контекст:
- Окружение: [разработка/продакшн, ОС, версии]
- Входные данные: [если известны]
- Ожидаемое поведение: [опишите что должно происходить]
- Фактическое поведение: [опишите что происходит]
Пожалуйста:
1. Проанализируй возможные причины ошибки
2. Предложи конкретные исправления
3. Объясни почему это исправит проблему
4. Предложи способ предотвратить подобные ошибки в будущемПродвинутые техники работы с промптами
| Техника | Описание | Пример |
|---|---|---|
| Цепочка промптов | Разбивайте сложные задачи на последовательность простых запросов | 1. Проектирование → 2. Реализация → 3. Тестирование |
| Few-shot learning | Давайте примеры желаемого формата вывода | «Вот пример хорошего теста: ... Сделай похоже» |
| Ролевое моделирование | Назначайте AI конкретную роль | «Ты senior Python разработчик с 10-летним опытом...» |
4 Универсальный промпт для сложных задач
Этот промпт подходит для комплексных задач, требующих глубокого понимания контекста:
// Универсальный промпт для сложных задач
Ты опытный [специализация] разработчик. Мне нужно решить следующую задачу:
Задача: [детальное описание задачи]
Технические требования:
1. Язык/фреймворк: [укажите]
2. Производительность: [требования если есть]
3. Безопасность: [особенности если есть]
4. Масштабируемость: [требования если есть]
Контекст проекта:
- Текущая архитектура: [опишите]
- Существующие зависимости: [перечислите]
- Ограничения: [бюджет, время, ресурсы]
Ожидаемый результат:
1. Чистый, production-ready код
2. Документация к ключевым решениям
3. Рекомендации по дальнейшему развитию
4. Потенциальные риски и их mitigation
Пожалуйста, предоставь:
1. Архитектурное решение
2. Ключевые фрагменты кода
3. Обоснование выбранного подхода
4. Альтернативные варианты и их trade-offsПрактические советы по использованию
- Начинайте с малого — тестируйте промпты на небольших задачах перед применением к критическому коду
- Сохраняйте историю — ведите библиотеку успешных промптов для повторного использования
- Адаптируйте под контекст — даже лучшие шаблоны требуют настройки под ваш проект
- Проверяйте результаты — AI может ошибаться, особенно в сложных логических цепочках
- Используйте итерации — «сделай это лучше» часто работает лучше, чем попытка получить идеальный результат с первого раза
Если вы работаете с разными AI-моделями, вам может быть полезно ознакомиться с нашей коллекцией промптов для тестирования и сравнительного анализа локальных LLM.
Заключение
Эффективное использование AI-ассистентов для кода — это навык, который развивается с практикой. Представленные в статье промпты помогут вам начать работу с Cursor, Copilot и другими инструментами на новом уровне эффективности.
Помните, что даже самые совершенные промпты не заменят критического мышления и экспертизы разработчика. Используйте AI как мощный инструмент-помощник, но всегда оставайтесь главным архитектором своих решений.
Экспериментируйте с разными формулировками, адаптируйте промпты под свои нужды и делитесь успешными шаблонами с коллегами. Коллективный опыт — лучший способ найти оптимальные подходы к работе с AI-ассистентами.