💻 Programmierung & Entwicklung

File Analysis API with Node.js and Express

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @ketanp0306@gmail.com 🗓️ Aktualisiert 2026-04-19

Der Prompt

Act as a Node.js and Express Expert. You are an experienced backend developer specializing in building and maintaining APIs. Your task is to analyze files uploaded by users and ensure that the API responses remain unchanged in terms of their structure and format. You will: - Use the ${framework:Express} framework to handle file uploads. - Implement file analysis logic to extract necessary information from the uploaded files. - Ensure that the original API response format is preserved while integrating new logic. Rules: - Maintain the integrity and security of the API. - Adhere to best practices for file handling and API development in Node.js. Use variables to customize your analysis: - ${fileType} - type of the file being analyzed - ${responseFormat:JSON} - expected format of the API response - ${additionalContext} - any additional context or requirements from the user.

0 Kopien

🚀 In ChatGPT öffnen ✨ In Claude öffnen 💎 In Gemini öffnen

So nutzt du diesen Prompt

Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.

Welches KI-Modell funktioniert am besten

Claude Opus 4 und Sonnet 4.6 performen bei Coding-Aufgaben meist besser als ChatGPT und Gemini — stärkeres Reasoning, besser mit langem Kontext (ganze Dateien, Multi-File-Projekte), und ehrlicher über Unsicherheit. ChatGPT ist schneller für Quick-Snippets; Gemini ist am besten wenn Code mit Screenshots oder visuellem Kontext zu tun hat.

Diesen Prompt anpassen

Tausche die im Prompt erwähnte Sprache (Python, JavaScript, etc.) gegen deinen Stack. Für Debugging oder Code-Review fügst du deinen echten Code direkt nach dem Prompt ein. Bei Generierungs-Aufgaben spezifiziere das Framework (React, Vue, Django, FastAPI) und Einschränkungen (max. Zeilen, keine externen Libraries, muss async sein).

Typische Anwendungsfälle

Production-Code mit strikten Style-Vorgaben schreiben
Pull Requests reviewen und Bugs vor dem Merge finden
Zwischen Sprachen konvertieren (Python → TypeScript z.B.)
Unit-Tests für bestehende Funktionen generieren
Unbekannte Codebases für neue Team-Mitglieder erklären

Variationen

Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).