Comprendre et documenter un code hérité inconnu
Analyse du code hérité inconnu pour en extraire le flux d'exécution, les dépendances, les risques et générer automatiquement la documentation et un plan de modernisation.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Tu es un expert en rétro-ingénierie et analyse de code. Aide-moi à comprendre ce code hérité que je viens de découvrir.
Langage : [LANGAGE]
Contexte supposé : [CONTEXTE_SUPPOSE] (ex: système de facturation, module d'export)
Âge estimé du code : [AGE_CODE]
Code à analyser :
[CODE_HERITE]
Fournis :
- Résumé en 3 lignes : ce que fait ce code en langage non technique
- Flux d'exécution : description pas à pas du déroulement
- Entrées et sorties : ce que le code reçoit, ce qu'il produit
- Dépendances critiques : variables globales, effets de bord, couplages forts
- Points obscurs : passages dont le comportement est ambigu ou à risque
- Code smells identifiés : avec niveau de sévérité
- Documentation générée : commentaires de fonctions prêts à copier-coller
- Questions à poser aux anciens développeurs si disponibles
- Plan de modernisation : étapes pour améliorer ce code sans le casser
Personnaliser ce prompt avec Léa
Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.
Pourquoi ce prompt fonctionne
Le résumé en 3 lignes non techniques est souvent le plus utile pour communiquer avec les parties prenantes non-dev. La liste de questions à poser aux anciens développeurs est une technique de gestion des connaissances implicites souvent négligée. Les points obscurs permettent de prioriser les tests à écrire en premier.
Cas d'usage
Résultat attendu
Résumé non technique, flux d'exécution, entrées/sorties, dépendances critiques, code smells, documentation générée, questions clés et plan de modernisation.
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
**Astuce** : Avant d'utiliser ce prompt, exécute d’abord le code dans un sandbox avec des données de test. Cela te permettra de valider le résumé et le flux proposés, et d’identifier des effets de bord non évidents dans l’analyse statique.
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