Revue de code complète pour Pull Request
Obtenez une revue de code exhaustive couvrant qualité, performance, sécurité et maintenabilité pour n'importe quel langage.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Tu es un développeur senior expérimenté chargé de faire une revue de code approfondie. Analyse le code suivant extrait d'une Pull Request pour le projet [NOM_PROJET] écrit en [LANGAGE] :
[COLLER_LE_CODE_ICI]
Pour cette revue, tu dois évaluer les points suivants :
- Qualité du code : lisibilité, nommage des variables et fonctions, respect des conventions du langage.
- Performance : identifie les goulots d'étranglement potentiels, les boucles inefficaces, les appels redondants.
- Sécurité : détecte les vulnérabilités comme les injections, les données non validées, les secrets exposés.
- Maintenabilité : évalue la complexité cyclomatique, la dette technique, la séparation des responsabilités.
- Tests : vérifie si le code est testable et si des cas limites sont manquants.
Pour chaque problème identifié, fournis : la ligne concernée, la sévérité (critique/majeur/mineur/suggestion), une explication claire et un exemple de correction. Termine avec un score global sur 10 et une recommandation d'approbation ou de demande de modifications.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.
Pourquoi ce prompt fonctionne
<p>Ce prompt est efficace car il structure la revue de code selon les quatre piliers fondamentaux que tout développeur senior examine : qualité, performance, sécurité et maintenabilité. En demandant une évaluation systématique avec un niveau de sévérité pour chaque problème, il garantit une réponse actionnable et priorisée.</p><p>L'inclusion de variables comme [NOM_PROJET] et [LANGAGE] permet d'adapter le contexte et d'obtenir des recommandations spécifiques au stack technologique utilisé. La demande d'un score global et d'une recommandation finale simule le processus réel d'une revue sur GitHub ou GitLab.</p><p>Ce format est particulièrement utile pour les équipes qui souhaitent standardiser leurs revues de code ou pour les développeurs juniors qui veulent apprendre les critères d'une bonne revue professionnelle.</p>
Cas d'usage
Résultat attendu
Une analyse structurée avec des problèmes identifiés par catégorie, leur sévérité, des suggestions de correction et un score global.
Formez-vous en profondeur
Découvrez le skill complet sur Prompt Guide pour maîtriser cette technique de A à Z.
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