Créez une checklist de code review complète et adaptée à votre projet
Un prompt pour générer une checklist de code review exhaustive, adaptée à votre stack technique et à votre contexte métier, avec des exemples concrets.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Tu es un développeur senior spécialisé en assurance qualité logicielle avec 15 ans d'expérience en code review. Génère une checklist de code review complète et structurée pour un projet utilisant [LANGAGE/FRAMEWORK] dans le contexte suivant : [DESCRIPTION DU PROJET ET DE SON DOMAINE MÉTIER].
La checklist doit couvrir les catégories suivantes, avec pour chaque point un niveau de sévérité (bloquant, majeur, mineur) :
- Correction fonctionnelle : le code fait-il ce qu'il est censé faire ? Les edge cases sont-ils gérés ?
- Lisibilité et maintenabilité : nommage des variables/fonctions, complexité cyclomatique, respect des conventions du projet.
- Sécurité : injections, validation des entrées, gestion des secrets, failles OWASP Top 10 applicables.
- Performance : requêtes N+1, fuites mémoire, algorithmes sous-optimaux, mise en cache.
- Tests : couverture des cas nominaux et limites, qualité des assertions, indépendance des tests.
- Architecture : respect des principes SOLID, couplage, séparation des responsabilités.
- Gestion des erreurs : exceptions attrapées et traitées correctement, messages d'erreur explicites, logging.
- Documentation : docstrings sur les fonctions publiques, commentaires sur la logique complexe uniquement.
Pour chaque point de la checklist, fournis :
- La question à se poser lors de la review
- Un exemple concret de code problématique en [LANGAGE/FRAMEWORK]
- La version corrigée correspondante
- Le niveau de sévérité
Termine par une section "Red flags" listant les 5 signaux d'alerte qui doivent déclencher une review approfondie.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Pourquoi ce prompt fonctionne
<p>Ce prompt exploite le rôle d'expert en assurance qualité pour produire une checklist de code review qui va au-delà des vérifications superficielles. En spécifiant votre <strong>langage ou framework</strong>, vous obtenez des exemples de code directement applicables à votre projet plutôt que des conseils génériques.</p><p>La structure en 8 catégories couvre l'ensemble des dimensions critiques d'une review : de la correction fonctionnelle à la documentation, en passant par la sécurité et la performance. Le système de <strong>niveaux de sévérité</strong> (bloquant, majeur, mineur) permet de prioriser les retours et d'éviter de noyer l'auteur du code sous des remarques cosmétiques quand des problèmes structurels existent.</p><p>Pour tirer le meilleur parti de ce prompt, décrivez précisément votre contexte métier dans la variable <strong>[DESCRIPTION DU PROJET]</strong> : une API bancaire n'aura pas les mêmes exigences de sécurité qu'un outil interne. Vous pouvez aussi itérer en demandant d'approfondir une catégorie spécifique après avoir reçu la checklist initiale.</p>
Cas d'usage
Résultat attendu
Une checklist structurée en 8 sections avec pour chaque point une question de review, un exemple de code problématique, sa correction, et un niveau de sévérité. Se termine par une liste de 5 red flags prioritaires.
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
Pour gagner du temps, commencez par personnaliser les red flags avec les anti-patrons récurrents de votre projet (ex : fuite de contexte, logs inutiles). Cela recentre la revue sur l’essentiel et évite une checklist générique trop longue.
Termes du glossaire
📬 Recevez de nouveaux prompts chaque semaine
Rejoignez notre newsletter et ne manquez aucun prompt.
Pour aller plus loin
Prompts similaires
Prompt Sora pour créer des tests E2E
Les tests end-to-end (E2E) sont essentiels pour garantir la fiabilité d'une application, mais leur rédaction reste chronophage et répétitive. Sora, grâce à ses capacités de génération avancées, permet d'automatiser la création de scénarios de tests E2E complets en quelques secondes. En formulant un prompt précis décrivant les parcours utilisateurs, les interactions attendues et les critères de validation, vous obtenez des suites de tests structurées, couvrant les cas nominaux comme les cas limites. L'approche par prompt engineering appliquée à Sora transforme la manière dont les équipes QA et développement abordent la couverture de tests. Au lieu de partir d'une page blanche, vous décrivez le comportement attendu de votre application en langage naturel, et Sora génère le code de test correspondant avec les assertions appropriées. Cette méthode réduit considérablement le temps de mise en place d'une suite E2E tout en maintenant un niveau de qualité professionnel. Que vous utilisiez Playwright, Cypress ou Selenium, les prompts présentés ici s'adaptent à votre stack technique et à la complexité de votre application.
Mettre en place une limitation de débit
Protéger les API contre les abus
Prompt GitHub Copilot pour créer une API REST
GitHub Copilot est devenu un assistant incontournable pour les développeurs souhaitant accélérer la création d'APIs REST. Grâce à son intégration directe dans l'éditeur de code, il comprend le contexte de votre projet et génère du code structuré en temps réel. Que vous travailliez avec Node.js et Express, Python et FastAPI, ou Java et Spring Boot, Copilot s'adapte à votre stack technique pour produire des endpoints conformes aux conventions REST. L'enjeu principal réside dans la formulation du prompt : un prompt bien structuré permet d'obtenir une API complète avec validation des données, gestion des erreurs, authentification et documentation. Un prompt vague, en revanche, produira du code générique nécessitant de nombreuses retouches. Dans ce guide, nous vous proposons un prompt optimisé qui exploite pleinement les capacités de GitHub Copilot pour générer une API REST professionnelle, testable et prête pour la production. Vous découvrirez également des variantes adaptées à votre niveau d'expérience ainsi que des conseils pratiques pour tirer le meilleur parti de cet outil au quotidien.
Prompt GitHub Copilot pour créer des tests E2E
Les tests end-to-end (E2E) sont essentiels pour valider le bon fonctionnement d'une application dans son ensemble, mais leur rédaction est souvent chronophage et répétitive. GitHub Copilot, intégré directement dans votre éditeur de code, peut accélérer considérablement ce processus en générant des scénarios de test complets à partir de descriptions en langage naturel. Que vous utilisiez Playwright, Cypress ou Selenium, Copilot comprend le contexte de votre projet — composants, routes, sélecteurs — pour produire des tests réalistes et maintenables. L'enjeu est de formuler des prompts suffisamment précis pour obtenir des tests qui couvrent les parcours utilisateur critiques, gèrent les états d'attente et les assertions de manière robuste, tout en respectant les bonnes pratiques de votre framework de test. Dans ce guide, vous trouverez un prompt principal optimisé ainsi que des variantes adaptées à votre niveau d'expérience pour tirer le meilleur parti de GitHub Copilot dans la création de vos tests E2E.