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

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.

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:

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.

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(n) { 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.

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».

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.

#include <memory> std::unique_ptr<int[]> createArray(int n) { auto arr = std::make_unique<int[]>(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { arr[i] = 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:

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.

#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:

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!

Источник