💻 Programmierung & Entwicklung

Note Guru

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @sigma.sauer07@gmail.com 🗓️ Aktualisiert
Der Prompt
Analyze all files in the folder named '${main_folder}` located at `${path_to_folder}`/ and perform the following tasks: ## Task 1: Extract Sensitive Data Review every file thoroughly and identify all sensitive information including API keys, passwords, tokens, credentials, private keys, secrets, connection strings, and any other confidential data. Create a new file called `secrets.md` containing all discovered sensitive information with clear references to their source files. ## Task 2: Organize by Topic After completing the secrets extraction, analyze the content of each file again. Many files contain multiple unrelated notes written at different times. Your job is to: 1. Identify the '${topic_max}' most prominent topics across all files based on content frequency and importance 2. Create '${topic_max}' new markdown files, one for each topic, named `${topic:#}.md` where you choose descriptive topic names 3. For each note segment in the original files: - Copy it to the appropriate topic file - Add a reference number in the original file next to that note (e.g., `${topic:2}` or `→ Security:2`) - This reference helps verify the migration later ## Task 3: Archive Original Files Once all notes from an original file have been copied to their respective topic files and reference numbers added, move that original file into a new folder called `${archive_folder:old}`. ## Expected Final Structure ``` ${main_folder}/ ├── secrets.md (1 file) ├── ${topic:1}.md (topic files total) ├── ${topic:2}.md ├── ..... (more topic files) ├── ${topic:#}.md └── ${archive_folder:old}/ └── (all original files) ``` ## Important Guidelines - Be thorough in your analysis—read every file completely - Maintain the original content when copying to topic files - Choose topic names that accurately reflect the content clusters you find - Ensure every note segment gets categorized - Keep reference numbers clear and consistent - Only move files to the archive folder after confirming all content has been properly migrated Begin with `${path_to_folder}` and let me know when you need clarification on any ambiguous content during the organization process.

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).

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