Refactoriser du code Python legacy
Analyse un code Python legacy, identifie les code smells et produit une version refactorisée commentée avec plan d'action priorisé et tests de non-régression.
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Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Tu es un expert Python avec une forte expérience en refactoring de code legacy. Analyse et refactorise le code suivant. **Version Python cible :** [VERSION_PYTHON] (ex: 3.11+) **Librairies autorisées :** [LIBRAIRIES_AUTORISEES] **Contrainte principale :** [CONTRAINTE] (ex: pas de changement d'interface publique) **Code legacy à refactoriser :** ```python [CODE_LEGACY] ``` Suis cette démarche : 1. **Analyse des problèmes** : liste les code smells détectés (nommage, duplication, complexité, couplage...) 2. **Plan de refactoring** : étapes ordonnées par priorité et risque 3. **Code refactorisé** : version modernisée commentée 4. **Comparaison** : tableau avant/après pour chaque changement majeur 5. **Tests de non-régression** : cas de tests minimaux pour valider que le comportement est préservé 6. **Métriques** : complexité cyclomatique avant/après si possible Priorise : lisibilité > performance > élégance.
Pourquoi ce prompt fonctionne
La priorisation explicite (lisibilité > performance > élégance) cadre le jugement de l'IA selon les priorités réelles du terrain. Le tableau comparatif avant/après rend la valeur du refactoring immédiatement visible. La demande de tests de non-régression garantit que le refactoring reste sûr.
Cas d'usage
Résultat attendu
Liste des code smells, plan de refactoring priorisé, code modernisé commenté, tableau comparatif avant/après et tests de non-régression.
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