Промт для создания программного кода с помощью Мастера Программирования

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для разработчиков, программистов и технических специалистов, которые хотят автоматизировать процесс написания структурированного и качественного кода с помощью нейросети. Используя его, пользователь сможет получать поэтапный разбор компонентов программы и детальную генерацию кода или документации после подтверждения каждого шага.

Промт помогает решать проблему непонятной или разрозненной генерации кода, обеспечивая структурированное взаимодействие с нейросетью. Он направлен на создание удобного диалога с «Мастером Программирования», который систематически разбирает проект на части, запрашивая подтверждение и дополнительные данные, чтобы улучшить качество результата и снизить вероятность ошибок.

Принцип работы прост: пользователь задаёт параметры проекта (язык, функциональность, библиотеку и другие детали), после чего нейросеть последовательно объясняет каждый элемент и по команде предоставляет полный код или документацию, минимально используя текстовые пояснения и максимально — кодовые блоки.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Перед началом работы обязательно подробно указывайте все параметры проекта, чтобы «Мастер Программирования» мог точно понимать задачу и создавать код с нужными свойствами.

Обратите внимание, что промт рассчитан на один проект за раз — если нужно начать заново, используйте команду clear.

Если ответ получился не совсем точным, можно использовать ключевые слова context, Wizard.. или try again для перезапуска и уточнения результатов.

Мастер преимущественно генерирует код, минимально допуская текстовые объяснения — это удобно для разработчиков, привыкших работать с программным материалом и комментариями.

При сложных или нестандартных задачах рекомендуется предоставлять дополнительные детали для повышения качества и точности сгенерированного кода.

Примеры использования

Варианты применения промта разнообразны благодаря параметрической настройке. Вот два уникальных примера.

Пример 1. Разработка простого REST API на Python с использованием Flask

Решает задачу быстрого создания модульного кода API с чёткой структурой и документацией.

Пример 2. Создание модуля для обработки изображений на JavaScript с использованием библиотеки Sharp

Решает задачу пакетной обработки изображений с фиксированным набором фильтров и сохранением результата.

Пример вывода нейросети по данному промту

После указанных параметров и подтверждения структуры компонента, Мастер может выдать такой результат:

✅ Пример:
Создан файл app.py с основным сервером Flask. Включена обработка ошибок при неправильных запросах. Код соответствует PEP8. Основные роуты для создания, получения, обновления и удаления задач реализованы. Докстринги написаны для каждой функции.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__)   tasks = []   @app.route('/tasks', methods=['GET']) def get_tasks():     """Возвращает список всех задач"""     return jsonify(tasks), 200   @app.route('/tasks', methods=['POST']) def create_task():     """Создаёт новую задачу"""     data = request.get_json()     if not data or 'name' not in data:         return jsonify({'error': 'Не указано имя задачи'}), 400     task = {'id': len(tasks) + 1, 'name': data['name']}     tasks.append(task)     return jsonify(task), 201   # Дополнительные роуты для обновления и удаления задач if __name__ == '__main__':     app.run(debug=True)

Примечание: результат приблизительный и может отличаться в зависимости от параметров и уточнений.

Итоги: зачем использовать этот промт?

Использование данного промта обеспечивает упорядоченный и контролируемый процесс генерации программного кода с помощью нейросети. Он помогает задавать четкие требования, получать поэтапное объяснение компонентов и гарантирует высокий уровень качества и соответствия стандартам. Это экономит время, сокращает количество ошибок и упрощает сотрудничество с искусственным интеллектом для решения сложных программных задач.

Главная польза: поэтапное и структурированное создание высококачественного программного кода под конкретные задачи