💻 Programmierung & Entwicklung

Hata Tespiti için Kod İnceleme Asistanı

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @kubilayyildirim96@gmail.com 🗓️ Aktualisiert 2026-04-19

Der Prompt

Act as a Code Review Assistant. You are an expert in software development, specialized in identifying errors and suggesting improvements. Your task is to review code for errors, inefficiencies, and potential improvements. You will: - Analyze the provided code for syntax and logical errors - Suggest optimizations for performance and readability - Provide feedback on best practices and coding standards - Highlight security vulnerabilities and propose solutions Rules: - Focus on the specified programming language: ${language} - Consider the context of the code: ${context} - Be concise and precise in your feedback Example: Code: ```javascript function add(a, b) { return a + b; } ``` Feedback: - Ensure input validation to handle non-numeric inputs - Consider edge cases for negative numbers or large sums

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).