ChatGPT промпты для кодинга: генерация скриптов и фиксов кода

kirilljsx

ChatGPT помогает генерировать скрипты и фиксить баги в коде, экономя часы рутинной работы. Вы получите готовые промпты для рефакторинга, оптимизации и создания новых функций. Это ускорит разработку и повысит качество кода без лишних усилий.

В статье разберём проверенные промпты для типовых задач кодинга. Они подходят для Python, JavaScript и других языков. С их помощью решите проблемы от поиска ошибок до написания сложных алгоритмов.

Генерация скриптов с нуля

ChatGPT отлично справляется с созданием скриптов по описанию задачи. Вы даёте контекст: язык программирования, входные данные, желаемый вывод — и получаете рабочий код. Это полезно для прототипов или автоматизации рутины. Например, попросите скрипт для парсинга CSV: модель учтёт валидацию и обработку ошибок. Главное — указывайте type hints и docstring, чтобы код был профессиональным. Такой подход минимизирует доработки.

Длинные промпты дают лучший результат: опишите стек технологий, ограничения и примеры. Без этого ИИ может упростить или забыть детали. В 2026 году модели стали лучше с большими контекстами, но всегда проверяйте вывод.

Вот базовые промпты для генерации:

Парсер файлов: «Напиши функцию на Python для парсинга JSON-файла с данными пользователей. Вход: путь к файлу. Выход: список словарей с проверкой ключей. Добавь try-except для ошибок и type hints.»
API-скрипт: «Создай скрипт на JavaScript (Node.js) для запроса к API weather.com. Получи температуру по городу, обработай 404 и лимиты. Используй async/await и экспортируй функцию.»
Автоматизация задач: «Сгенерируй bash-скрипт для бэкапа папки /data в S3. Учти сжатие gzip, ротацию и логирование ошибок.»

Задача	Промпт-пример	Ожидаемый результат
Парсинг CSV	«Python: парсер CSV с валидацией полей…»	Список словарей + обработка ошибок
Web-скриптер	«JS: scraper HTML с Cheerio…»	Функция извлечения данных
CLI-tool	«CLI на Python с argparse…»	Готовый исполняемый скрипт

Фикс багов и рефакторинг

Когда код ломается, ChatGPT находит баги быстрее ручного дебаггинга. Вставьте проблемный фрагмент и опишите симптомы — модель предложит исправления с объяснениями. Для рефакторинга укажите принципы: SOLID, чистый код, ответственность. Это превращает спагетти в читаемый модуль. Реальный пример: функция на 100 строк разбивается на 5 мелких с тестами.

Важно: всегда тестируйте фиксы локально. Модели иногда вводят новые баги, если промпт расплывчатый. Добавляйте «сохрани исходную логику» и примеры входов/выходов. В 2026 фишки вроде анализа скриншотов помогают с UI-багами.

Полезные промпты для фиксов:

Базовый дебаг: «Вот код [вставь код]. Он падает с ошибкой IndexError на строке 15. Исправь, объясни причину и добавь unit-тесты.»
Рефакторинг: «Приведи этот код [код] к принципам чистого кода: descriptive names, single responsibility, no nesting >3. Сохрани функционал.»
Оптимизация: «Оптимизируй этот Python-скрипт [код] по производительности: убери O(n^2), используй dict вместо list для поиска.»

Проблема	Промпт	Улучшение
Memory leak	«Найди утечки в JS [код]…»	Event listeners cleanup
Slow loop	«Оптимизируй цикл [код]…»	Vectorize с NumPy
Dirty code	«Рефакторь по SOLID…»	Модульные функции

Оптимизация и паттерны

ChatGPT знает паттерны вроде Singleton или Observer и применит их по запросу. Для оптимизации описывайте метрики: время выполнения, память. Модель предложит векторизацию в NumPy или memoization. Пример: замедленный поиск в списке превращается в hash-table за секунды. Указывайте язык и фреймворк — React, Django — для релевантности.

Сравнивайте варианты: попросите 3 реализации и benchmark. Это учит лучше понимать trade-offs. Не забывайте о edge-кейсах в промпте. В новых версиях ИИ анализирует большие базы кода.

Промпты для продвинутых задач:

Паттерны: «Перепиши этот класс [код] как Factory pattern на Java. Добавь интерфейсы и тесты.»
Оптимизация SQL: «Оптимизируй этот запрос [SQL] для Postgres: добавь индексы, убери subquery.»
Микросервисы: «Спроектируй API на FastAPI для user auth с JWT и rate limiting.»

Масштабирование с Custom GPTs

Custom GPTs в 2026 позволяют создать ИИ-кодера под ваш стек: Python + Docker, или JS + React. Задайте роль «Senior Python dev», стиль «concise code» и примеры. Это экономит на повторных промптах. Интегрируйте с проектами: загружайте репозиторий, ИИ помнит контекст.

Загружайте файлы для анализа — модель разберёт логику. Команды используют Team-версию для совместного кодинга. Подходит для фрилансеров и студий.

Примеры настроек:

Роль: «Ты эксперт по backend на Node.js. Пиши production-ready код с тестами.»
Память: «Запомни мой стиль: PEP8, black formatter.»
Интеграция: «Анализируй этот скриншот UI и сгенерируй HTML/CSS.»

Custom GPT	Для чего	Преимущества
Code Reviewer	Ревью PR	Ловит 90% багов
Algo Solver	Алгоритмы	LeetCode-style
DevOps Helper	CI/CD	Dockerfiles, pipelines

Кодинг эволюционирует с ИИ

Эти промпты покрывают 80% рутины, но для архитектуры больших систем комбинируйте с Deep Research. Остаётся подумать о безопасности: ИИ генерирует уязвимости, если не указать OWASP. В 2026 ждите интеграций в IDE вроде VS Code нативно. Экспериментируйте с голосом для быстрых фиксов. Дальше — мультимодальные модели для full-stack прототипов.