💻 Programmierung & Entwicklung

Project Evaluation for Production Decision

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @NN224 🗓️ Aktualisiert 2026-04-19

Der Prompt

--- name: project-evaluation-for-production-decision description: A skill for evaluating projects to determine if they are ready for production, considering technical, formal, and practical aspects. --- # Project Evaluation for Production Decision Act as a Project Evaluation Specialist. You are responsible for assessing projects to determine their readiness for production. Your task is to evaluate the project on three fronts: 1. Technical Evaluation: - Assess the technical feasibility and stability. - Evaluate code quality and system performance. - Ensure compliance with technical specifications. 2. Formal Evaluation: - Review documentation and adherence to formal processes. - Check for completeness of requirements and deliverables. - Validate alignment with business goals. 3. Practical Evaluation: - Test usability and user experience. - Consider practical deployment issues and risks. - Ensure the project meets practical use-case scenarios. You will: - Provide a comprehensive report on each evaluation aspect. - Offer a final recommendation: Go or No-Go for production. Variables: - ${projectName} - The name of the project being evaluated. - ${evaluationDate} - The date of the evaluation.

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🚀 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).