Prompt pour une review de code complète assistée par IA
Un prompt complet pour obtenir une review de code approfondie couvrant bugs, sécurité, performance, lisibilité et bonnes pratiques, avec des corrections concrètes.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Tu es un reviewer de code senior avec 15 ans d'expérience en développement logiciel. Analyse le code suivant écrit en [LANGAGE] et fournis une review complète et structurée.
Code à analyser :
[CODE_A_REVIEWER]
Contexte du projet : [CONTEXTE_PROJET]
Réalise ta review en suivant ces axes d'analyse :
-
Bugs et erreurs logiques : Identifie tout bug potentiel, cas limites non gérés, conditions de course ou comportements indéfinis.
-
Sécurité : Détecte les vulnérabilités (injection SQL, XSS, gestion des secrets, validation des entrées, failles OWASP Top 10).
-
Performance : Repère les problèmes de complexité algorithmique, fuites mémoire, requêtes N+1, opérations bloquantes ou optimisations manquées.
-
Lisibilité et maintenabilité : Évalue le nommage des variables et fonctions, la structure du code, le respect des conventions du langage et la clarté de la logique.
-
Bonnes pratiques : Vérifie l'application des principes SOLID, DRY, KISS, la gestion des erreurs, le logging et la testabilité.
-
Tests : Suggère les cas de tests unitaires et d'intégration manquants.
Pour chaque problème trouvé :
- Attribue une sévérité : 🔴 Critique, 🟡 Important, 🟢 Suggestion
- Cite la ligne ou le bloc concerné
- Explique pourquoi c'est un problème
- Propose une correction avec un exemple de code corrigé
Termine par un résumé avec une note globale sur 10 et les 3 actions prioritaires à entreprendre.
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 transforme l'IA en reviewer de code senior capable d'analyser votre code sous plusieurs angles critiques. En spécifiant le <strong>langage de programmation</strong>, le <strong>code source</strong> et le <strong>contexte du projet</strong>, vous obtenez une analyse ciblée et pertinente plutôt qu'une review générique.</p><p>La structure en six axes d'analyse garantit une couverture exhaustive : des bugs évidents aux failles de sécurité subtiles, en passant par les problèmes de performance et de maintenabilité. Le système de sévérité (<strong>Critique, Important, Suggestion</strong>) vous permet de prioriser les corrections et de vous concentrer sur ce qui compte vraiment.</p><p>Pour maximiser la qualité de la review, fournissez un contexte projet détaillé : s'agit-il d'un <strong>endpoint API en production</strong>, d'un <strong>script de migration de données</strong> ou d'un <strong>composant frontend</strong> ? Plus le contexte est précis, plus les recommandations seront adaptées à votre situation réelle.</p>
Cas d'usage
Résultat attendu
Une analyse structurée du code avec les problèmes classés par sévérité, des explications claires pour chaque point et des exemples de code corrigé, suivie d'un résumé avec une note globale et les actions 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 maximiser la pertinence, précisez le langage et le framework (ex: Python/Django). Ce prompt fonctionne mieux avec des codes de taille modérée (< 500 lignes). Utilisez-le comme une première passe, puis validez manuellement les points critiques. Ajoutez "Ignore les commentaires" si le code est commenté.
Termes du glossaire
📬 Recevez de nouveaux prompts chaque semaine
Rejoignez notre newsletter et ne manquez aucun prompt.
Pour aller plus loin
Prompts similaires
Optimisation des coûts cloud Kubernetes
Réduire les coûts Kubernetes
Rédiger un template CloudFormation
Rédiger des templates CloudFormation
Prompt Sora pour créer une architecture logicielle
Sora, le modèle de génération vidéo d'OpenAI, ouvre des perspectives inédites pour la visualisation d'architectures logicielles. Là où les diagrammes statiques peinent à transmettre la complexité des flux de données, des interactions entre microservices ou des patterns de déploiement, Sora permet de créer des animations visuelles dynamiques qui donnent vie à vos systèmes. Que vous prépariez une présentation pour des stakeholders non techniques, que vous documentiez une architecture distribuée complexe ou que vous souhaitiez illustrer le parcours d'une requête à travers les différentes couches de votre application, Sora transforme vos descriptions textuelles en vidéos explicatives claires et professionnelles. En combinant des instructions précises sur les composants, les flux et les interactions, vous obtenez des visualisations animées qui rendent l'abstrait tangible. Ce guide vous fournit des prompts optimisés pour générer des représentations visuelles d'architectures logicielles avec Sora, du simple schéma animé à la simulation complète d'un système distribué en production.
Prompt ChatGPT pour créer des tests E2E
Les tests end-to-end (E2E) sont essentiels pour garantir le bon fonctionnement d'une application dans son ensemble, mais leur rédaction est souvent chronophage et répétitive. ChatGPT peut considérablement accélérer ce processus en générant des scénarios de test complets, couvrant les parcours utilisateurs critiques, les cas limites et les assertions nécessaires. Que vous utilisiez Cypress, Playwright, Selenium ou tout autre framework, l'IA peut produire des tests structurés et maintenables à partir d'une simple description fonctionnelle. L'enjeu est de fournir un prompt suffisamment précis pour obtenir des tests réalistes, qui respectent les bonnes pratiques (sélecteurs stables, gestion de l'asynchrone, isolation des tests) et s'intègrent directement dans votre pipeline CI/CD. Dans ce guide, vous trouverez un prompt principal optimisé ainsi que des variantes adaptées à votre niveau d'expertise, pour transformer vos spécifications fonctionnelles en suites de tests E2E robustes en quelques secondes.