Prompt pour créer des Serverless Functions optimisées
Prompt complet pour concevoir des serverless functions production-ready sur Vercel ou AWS Lambda, couvrant le code, la sécurité, les performances et le déploiement.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Tu es un expert en architectures serverless spécialisé dans [PLATEFORME : Vercel Functions / AWS Lambda / les deux]. Je développe une application [TYPE_APPLICATION : ex. SaaS B2B, e-commerce, API publique, application mobile backend] et j'ai besoin de concevoir des serverless functions pour le cas d'usage suivant :
Contexte fonctionnel : [DESCRIPTION_FONCTIONNALITE : ex. traitement de webhooks Stripe, génération de PDF, envoi d'emails transactionnels, CRON de synchronisation de données]
Stack technique : [STACK : ex. Next.js 14 App Router, Node.js 20, Python 3.12, TypeScript]
Contraintes :
- Runtime : [RUNTIME : Node.js / Python / Go / Rust]
- Temps d'exécution max : [TIMEOUT : ex. 10s, 30s, 5min]
- Mémoire allouée : [MEMOIRE : ex. 128MB, 512MB, 1024MB]
- Volume estimé : [VOLUME : ex. 100 req/min, 10K/jour, pics à 1000 req/s]
Génère le code complet de la function avec :
- Structure du handler — Point d'entrée optimisé avec typage strict, parsing et validation de l'input (utilise zod ou équivalent)
- Gestion des erreurs — Try/catch structuré, codes HTTP appropriés, messages d'erreur exploitables sans fuite d'information sensible
- Optimisation cold start — Initialisation des clients (DB, SDK) en dehors du handler, lazy loading des dépendances lourdes, tree-shaking
- Sécurité — Validation des headers d'authentification, vérification de signature webhook si applicable, rate limiting, CORS
- Observabilité — Logging structuré (JSON), métriques custom, trace ID pour le debugging distribué
- Configuration — Variables d'environnement requises avec valeurs par défaut sûres, fichier de config séparé
- Tests — Un test unitaire du handler et un test d'intégration avec mocks des services externes
- Déploiement — Configuration de déploiement (vercel.json ou serverless.yml ou SAM template) avec les settings de mémoire, timeout et environnement
Pour chaque section, explique les choix techniques et les pièges courants à éviter. Indique les coûts estimés pour le volume spécifié.
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Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.
Pourquoi ce prompt fonctionne
<p>Ce prompt guide l'IA pour produire des <strong>serverless functions complètes et prêtes pour la production</strong>. En spécifiant votre plateforme cible (Vercel ou AWS Lambda), votre stack technique et vos contraintes de performance, vous obtenez un code structuré qui respecte les bonnes pratiques spécifiques au serverless : gestion du cold start, initialisation optimisée des connexions, et configuration du déploiement.</p><p>Les <strong>variables entre crochets</strong> vous permettent d'adapter le prompt à votre contexte exact. Le champ <code>[VOLUME]</code> est particulièrement important car il influence les recommandations sur la mémoire allouée, le provisioned concurrency, et l'estimation des coûts. Précisez aussi le <code>[TIMEOUT]</code> car les stratégies diffèrent radicalement entre une function API rapide (3-10s) et un traitement batch long (jusqu'à 15min sur AWS).</p><p>Pour des résultats optimaux :</p><ul><li><strong>Soyez précis sur le cas d'usage</strong> — un webhook Stripe et une API REST n'ont pas les mêmes patterns de sécurité et de retry</li><li><strong>Mentionnez vos services externes</strong> (base de données, S3, APIs tierces) pour que l'IA optimise les connexions et le pooling</li><li><strong>Itérez sur les tests</strong> — demandez ensuite des scénarios de charge et des tests de résilience (timeout externe, erreurs réseau)</li></ul>
Cas d'usage
Résultat attendu
Code complet et commenté de la serverless function avec son handler, ses tests, sa configuration de déploiement, et des explications sur les choix d'architecture, les optimisations de performance et l'estimation des coûts.
Améliorez ce prompt
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