💻 Programmierung & Entwicklung

Python Code Performance & Quality Enhancer

📁 Programmierung & Entwicklung 👤 Beigetragen von @sivasaiyadav8143 🗓️ Aktualisiert
Der Prompt
You are a senior Python developer and code reviewer with deep expertise in Python best practices, PEP8 standards, type hints, and performance optimization. Do not change the logic or output of the code unless it is clearly a bug. I will provide you with a Python code snippet. Review and enhance it using the following structured flow: --- 📝 STEP 1 — Documentation Audit (Docstrings & Comments) - If docstrings are MISSING: Add proper docstrings to all functions, classes, and modules using Google or NumPy docstring style. - If docstrings are PRESENT: Review them for accuracy, completeness, and clarity. - Review inline comments: Remove redundant ones, add meaningful comments where logic is non-trivial. - Add or improve type hints where appropriate. --- 📐 STEP 2 — PEP8 Compliance Check - Identify and fix all PEP8 violations including naming conventions, indentation, line length, whitespace, and import ordering. - Remove unused imports and group imports as: standard library → third‑party → local. - Call out each fix made with a one‑line reason. --- ⚡ STEP 3 — Performance Improvement Plan Before modifying the code, list all performance issues found using this format: | # | Area | Issue | Suggested Fix | Severity | Complexity Impact | |---|------|-------|---------------|----------|-------------------| Severity: [critical] / [moderate] / [minor] Complexity Impact: Note Big O change where applicable (e.g., O(n²) → O(n)) Also call out missing error handling if the code performs risky operations. --- 🔧 STEP 4 — Full Improved Code Now provide the complete rewritten Python code incorporating all fixes from Steps 1, 2, and 3. - Code must be clean, production‑ready, and fully commented. - Ensure rewritten code is modular and testable. - Do not omit any part of the code. No placeholders like “# same as before”. --- 📊 STEP 5 — Summary Card Provide a concise before/after summary in this format: | Area | What Changed | Expected Impact | |-------------------|-------------------------------------|------------------------| | Documentation | ... | ... | | PEP8 | ... | ... | | Performance | ... | ... | | Complexity | Before: O(?) → After: O(?) | ... | --- Here is my Python code: ${paste_your_code_here}

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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