AI Готовые промпты для программистов: шаблоны под Python, JavaScript и C++

[AI]

2026 год на дворе. Нейросети уже пишут музыку, рисуют картины, сочиняют сценарии и даже спорят с вами в комментариях.

А вы всё ещё вручную переписываете for на list comprehension? Пора признать: кодинг тоже изменился. Теперь ваш главный навык – не только знать синтаксис, но и уметь чётко и ясно объяснять задачу тому самому ИИ-напарнику, который уже ждёт в соседней вкладке.

Но как объяснить, чтобы не получилось “ну ты понял”? Как заставить модель генерировать идиоматичный, чистый и работающий код с первого раза? Ответ – в промптах, продуманных, отточенных и готовых к использованию шаблонах.

Мы собрали для вас 10 таких промптов – от перевода кода между языками до рефакторинга и документирования. Ваш ChatGPT теперь станет в разы полезнее.

Погнали разбираться!


Но прежде чем мы окунемся в примеры, немного теории: что такое системный промпт и стартовый промпт?

• 
  Системный промпт – это скрытое системное сообщение, которое задает тон общения модели. Например, можно прописать: “Ты опытный Python‑разработчик, который пишет профессиональный код”.
  
  
• 
  Стартовый промпт – это просто наш первый запрос к модели. По сути, системный промпт действует из тени, а стартовый – как первый штрих при рисовании картины. Вместо системного промпта можно просто отправить текст “Ты опытный Python‑разработчик” в виде обычного сообщения в чате – обычно результат будет такой же, как в случае системного промпта.
  

Кстати, несколько важных моментов: хороший промпт – это как хорошее техническое задание. Вот на что стоит обратить внимание при его составлении:

• 
  Контекст: укажите версию языка, среду исполнения или библиотеку. Node.js или браузер? Python 3.11 или 3.8? Linux или Windows? Чем больше информации, тем меньше угадаек в ответе.
  
  
• 
  Ограничения и формат: определите рамки ответа – выводить ли только финальный код без объяснений, нужно ли соблюдать ограничения по количеству строк и так далее. Например: “Выведи только код” или “Добавь подробные комментарии к каждому блоку”.
  
  
• 
  Поэтапность: если задача сложная, предложите пошаговость. Например: “Сначала опиши план решения, а затем покажи готовый код”.
  

Вроде бы много нюансов, но на самом деле все достаточно просто. Теперь, когда у нас есть базовые правила, переходим к примерам. Далее – готовые промпты, вместе с результатами их работы, от простых до более хитроумных.

Конвертация кода между языками


Этим промптом можно воспользоваться, чтобы быстро перевести реализацию алгоритма с одного языка на другой.

Преобразуй фрагмент кода на Python в эквивалент на JavaScript, сохранив ту же логику и функциональность. Используй идиоматичный синтаксис JavaScript и современные конструкции языка.

<code>
def count_words(text):
words = text.split()
freq = {}
for w in words:
freq[w] = freq.get(w, 0) + 1
return freq
</code>
​

Результат (два варианта):

function countWords(text) {
const words = text.trim().split(/\s+/).filter(Boolean);
const freq = {};

for (const w of words) {
freq[w] = (freq[w] ?? 0) + 1;
}

return freq;
}

const countWords = (text) =>
text
.trim()
.split(/\s+/)
.filter(Boolean)
.reduce((freq, w) => {
freq[w] = (freq[w] ?? 0) + 1;
return freq;
}, {});

В дополнение к основному запросу можно уточнять нюансы: например, “Сохрани структуру и имена функций”, “Оптимизируй под стиль Python”. Такие уточнения можно давать на начальном этапе, чтобы система сразу поняла задачу.

Добавление комментариев к коду


Нередко встречается спор: нужны ли комментарии вообще? “Лучший комментарий – это тот, который не нужен”, – говорил Роберт Мартин. Но иногда нужно пояснить сложную логику. Хотите, чтобы ваш код говорил сам за себя, а не сходил с ума от незнакомых строк? Этот промпт подойдет, когда исходник малопонятен:

Добавь поясняющие комментарии к каждой строке кода.

<code>
function fetchData(url) {
return fetch(url)
.then(response => response.json())
.then(data => data.value)
.catch(error => console.log(error));
}
</code>
​

Модель вернет тот же код, но с понятными комментариями:

function fetchData(url) { // Объявляем функцию fetchData, принимающую URL (адрес) ресурса
return fetch(url) // Запускаем HTTP-запрос по указанному URL и возвращаем Promise
.then(response => response.json()) // Когда придёт ответ: преобразуем его тело в JSON (тоже возвращает Promise)
.then(data => data.value) // Когда JSON готов: берём и возвращаем поле value из полученного объекта
.catch(error => console.log(error)); // Если на любом этапе произошла ошибка: ловим её и выводим в консоль
} // Конец объявления функции

Комментарии помогают понять нетривиальные участки кода. Такой промпт полезен при обзоре чужого кода или подготовке к передаче проекта, когда нужно быстро сориентироваться в алгоритме.

Рефакторинг для читаемости и стиля


Часто код работает, но написан не очень красиво: избыточные переменные, дублирование, константы вместо списков и так далее. Попросите ChatGPT выполнить рефакторинг – сделать его чище и понятнее. Такой промпт тоже универсален и подойдет для любого языка.

Отрефакторь этот код для улучшения читабельности и поддерживаемости.

<code>
function getEvenNumbers(arr) {
let result = [];
for(let i = 0; i < arr.length; i++) {
if(arr % 2 === 0) {
result.push(arr);
}
}
return result;
}

</code>
​

Результат:

/**
* Возвращает массив чётных чисел из входного массива.
*
* @param {number[]} numbers
* @returns {number[]}
*/
function getEvenNumbers(numbers) {
return numbers.filter(isEven);
}

/**
* Проверяет, является ли число чётным.
*
* @param {number} n
* @returns {boolean}
*/
function isEven {
return n % 2 === 0;
}

Здесь мы попросили сделать код более лаконичным. ChatGPT переписал явный цикл на более краткий метод filter(), добавив вспомогательный isEven().

Промпты на рефакторинг полезны, когда нужно выгладить код: модель может переименовать функции в соответствии со стандартами, уменьшить уровень вложенности, использовать итераторы, библиотечные функции, сделать код более функциональным и объектно-ориентированным.

Замена цикла for на list comprehension


Иногда for-цикл – это многословно и медленно. Для питониста есть элегантная альтернатива: list comprehension.

Перепиши этот Python-код, используя list comprehension.

<code>
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_squares = []
for x in numbers:
if x % 2 == 0:
even_squares.append(x**2)

print(even_squares)
</code>
​

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_squares = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]

print(even_squares)

Генераторы списков делают код короче и зачастую быстрее. Такой рефакторинг с помощью промпта улучшает читабельность, облегчая будущие изменения. Особенно полезно при обучении пайтоновым трюкам или при ревью кода.

Преобразование callback-ов в async/await в JavaScript


В JavaScript пока еще полно кода на коллбэках или .then(), но современные проекты больше любят async/await. ChatGPT отлично помогает переписать функции под промисы и async/await, что повышает читабельность и устраняет “ад коллбэков”.

Преобразуй этот JavaScript-код с использованием промисов в async/await.

<code>
function fetchData() {
return fetch('https://api.example.com/data')
.then(response => response.json())
.then(data => {
console.log(data);
})
.catch(error => {
console.error(error);
});
}
</code>
​

async function fetchData() {
try {
const response = await fetch('https://api.example.com/data');
const data = await response.json();
console.log(data);
} catch (error) {
console.error(error);
}
}

Как мы видим, ChatGPT переписал функцию fetchData() как async-функцию, использовал await для каждого асинхронного вызова и обернул код в try-catch. Это стандартный паттерн, который устраняет вложенность .then().

Промпты такого типа экономят время на рефакторинге асинхронного кода и гарантируют, что не пропущен await или .catch().

Переход на умные указатели в C++


В С++ бездумное использование new/delete ведет к утечкам памяти. Этот промпт поможет переписать код с сырыми указателями на std::unique_ptr.

Перепиши код на С++, заменив сырые указатели и new/delete на std::unique_ptr.

<code>
int* createArray(int n) {
int* arr = new int[n];
for(int i = 0; i < n; ++i) {
arr = i;
}
return arr;
}

void useArray() {
int* a = createArray(5);
// ... Использование a ...
delete[] a;
}
</code>
​

#include <memory>

std::unique_ptr<int[]> createArray(int n) {
auto arr = std::make_unique<int[]>;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
arr = i;
}
return arr; // перемещение unique_ptr (RVO/Move)
}

void useArray() {
auto a = createArray(5);
// ... Использование a ...
// delete[] не нужен: память освободится автоматически
}

Разница, согласитесь, заметна: никаких delete – ни одного. Память освобождается сама. Код гарантированно лишен примитивной утечки, а разработчик может спать спокойно.

Документация функции в Python


Докстринги описывают, что делает функция. С помощью промпта можно автоматически сгенерировать подробный docstring:

Сгенерируй для этой функции docstring (на русском языке) в формате Google или NumPy, описывающий параметры и возвращаемое значение.

<code>
def greet(name):
return "Hello, " + name
</code>
​

def greet(name):
"""
Формирует приветственное сообщение для указанного имени.

Args:
name (str): Имя, которое будет подставлено в приветствие.

Returns:
str: Строка приветствия в формате ``"Hello, {name}"``.
"""
return "Hello, " + name

Класс! Функция приобрела информативную документацию. Не придется вручную описывать параметры и возвраты – за вас это сделает ИИ. Этот промпт пригодится, если вы хотите быстро автодокументировать код.

C++: современный синтаксис (auto и range-based for)


Разработка на C++ больше не сводится к управлению типами и счётчиками циклов. Язык предоставляет инструменты, которые берут эту работу на себя. auto и range-based for упрощают взаимодействие с контейнерами и алгоритмами. Исходим из приоритета: пишем код для людей, а не для машин.

Обнови этот C++-код, используя auto и range-based for там, где уместно.

<code>
#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
std::vector<int> vec;
for (int i = 0; i < 5; ++i) {
vec.push_back(i * i);
}
for (int i = 0; i < vec.size(); ++i) {
std::cout << vec << std::endl;
}
return 0;
}
</code>
​

#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
std::vector<int> vec;

for (auto i = 0; i < 5; ++i) {
vec.push_back(i * i);
}

for (const auto& value : vec) {
std::cout << value << '\n';
}

return 0;
}

В новом коде мы заменили второй цикл с i<vec.size() на range-based for и указали auto value, чтобы компилятор сам вывел тип. Цифры выводятся так же, но читабельность кода повысилась: нет лишних индексов, только содержимое вектора.

Современный синтаксис JavaScript


Этот промпт ускорит переход от ES5 к ES6+: применение стрелочных функций, const/let вместо var и т. п. Например:

Оптимизируй следующий код, используя современные возможности JavaScript: замени var на const/let, преобразуй обычную функцию в стрелочную, используй цикл for...of (и другие новшества ES6+).

<code>
// Сформировать строки отчета по заказам с учетом скидки
var orders = [
{id: 1, price: 1000, discount: 0.1},
{id: 2, price: 500, discount: 0},
{id: 3, price: 2000}
];

function calculateTotal(price, discount) {
discount = discount || 0;
return price - price * discount;
}

var report = [];

for (var i = 0; i < orders.length; i++) {
var order = orders;
var total = calculateTotal(order.price, order.discount);

report.push(
'Order #' + order.id + ': ' + total + ' RUB'
);
}

console.log(report);
</code>
​

Результат (в двух вариантах):

// Сформировать строки отчета по заказам с учетом скидки
const orders = [
{ id: 1, price: 1000, discount: 0.1 },
{ id: 2, price: 500, discount: 0 },
{ id: 3, price: 2000 }
];

// стрелочная функция + параметр по умолчанию вместо discount = discount || 0
const calculateTotal = (price, discount = 0) => price - price * discount;

// вместо ручного цикла — for...of + шаблонные строки
const report = [];

for (const { id, price, discount } of orders) {
const total = calculateTotal(price, discount);
report.push(`Order #${id}: ${total} RUB`);
}

console.log(report);

const report = orders.map(({ id, price, discount = 0 }) => {
const total = price - price * discount;
return `Order #${id}: ${total} RUB`;
});

console.log(report);

Современные стандарты JavaScript делают код надежнее и компактнее. Такой промпт помогает быстро рефакторить код, используя ES6+. Это поднимает качество кода и помогает следовать лучшим практикам веб-разработки.

Скриншоты этой статьи были сделаны в сервисе BotHub, именно там я запускал ChatGPT 5.2. BotHub открывает доступ к современным AI-моделям без барьеров!

Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов и приступить к работе прямо сейчас!

Мы рассмотрели множество примеров готовых промптов для разработчиков. Нейросети многофункционально справляются с задачами кодинга: от перевода между языками, оптимизации, документирования до генерации тестов, поиска и исправления багов.

Приведенные промпты – лишь верхушка айсберга. Главное – экспериментировать: задавайте ChatGPT интересные и четкие инструкции прямо как системные или пользовательские сообщения. Чем более детальным вы сделаете промпт, тем больше шансов получить ценный результат.

Благодарю за прочтение! А какие промпты вы применяете для кодинга? Давайте пополним этот список вместе. Пишите в комментариях!