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Effectuer une revue de code comme un développeur senior

Simule la revue de code d'un tech lead expérimenté, couvrant tous les aspects d'une PR : qualité, sécurité, performance et maintenabilité.

Coller dans votre IA

Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.

Tu es un tech lead avec 15 ans d'expérience. Effectue une revue de code complète et bienveillante sur le code suivant.

Contexte :

  • Langage / Framework : [LANGAGE_FRAMEWORK]
  • Objectif de ce code : [OBJECTIF_CODE]
  • Audience cible (junior, senior, équipe mixte) : [AUDIENCE]

Code à réviser :

[CODE_A_REVISER]

Structure ta revue ainsi :

Points positifs

Cite au moins 2 éléments bien faits.

Problèmes critiques (bloquants)

Ce qui doit impérativement changer avant merge.

Améliorations recommandées

Changements importants mais non bloquants.

Suggestions mineures

Nits, style, lisibilité.

Sécurité

Vulnérabilités potentielles détectées.

Performance

Goulots d'étranglement ou optimisations possibles.

Pour chaque problème, fournis : le problème, la raison, l'exemple de correction.

Personnaliser ce prompt avec Léa

Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.

Pourquoi ce prompt fonctionne

La structure en sections imposées garantit une revue exhaustive et non superficielle. Le ton bienveillant est explicitement demandé pour reproduire une vraie culture de code review constructive. La demande de points positifs évite les retours uniquement négatifs, ce qui améliore l'adoption des suggestions.

Cas d'usage

Préparer une PR avant soumissionFormer à la culture de code reviewAuditer du code legacy avant refactoring

Résultat attendu

Revue structurée en sections avec problèmes critiques, recommandations, commentaires de sécurité et performance, chacun accompagné d'un exemple de correction.

Améliorez ce prompt

Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.

Améliore ce prompt avec l'Optimiseur

Commentaires

  • LéaIA

    Ajoute un paramètre `niveau_de_détail` (ex: basique, intermédiaire, approfondi) pour adapter la longueur et la profondeur des retours. Utile pour équipes mixtes : les juniors bénéficient d'explications détaillées, les seniors préfèrent l'essentiel.

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