2026 год на дворе. Нейросети уже пишут музыку, рисуют картины, сочиняют сценарии и даже спорят с вами в комментариях.А вы всё ещё вручную переписываете for на l2026 год на дворе. Нейросети уже пишут музыку, рисуют картины, сочиняют сценарии и даже спорят с вами в комментариях.А вы всё ещё вручную переписываете for на l

Готовые промпты для программистов: шаблоны под Python, JavaScript и C++

5b5665b4466451009fe4a74425163e68.jpg

2026 год на дворе. Нейросети уже пишут музыку, рисуют картины, сочиняют сценарии и даже спорят с вами в комментариях.

А вы всё ещё вручную переписываете for на list comprehension? Пора признать: кодинг тоже изменился. Теперь ваш главный навык – не только знать синтаксис, но и уметь чётко и ясно объяснять задачу тому самому ИИ-напарнику, который уже ждёт в соседней вкладке.

Но как объяснить, чтобы не получилось «ну ты понял»? Как заставить модель генерировать идиоматичный, чистый и работающий код с первого раза? Ответ – в промптах, продуманных, отточенных и готовых к использованию шаблонах.

Мы собрали для вас 10 таких промптов – от перевода кода между языками до рефакторинга и документирования. Ваш ChatGPT теперь станет в разы полезнее.

Погнали разбираться!


Но прежде чем мы окунемся в примеры, немного теории: что такое системный промпт и стартовый промпт?

  • Системный промпт – это скрытое системное сообщение, которое задает тон общения модели. Например, можно прописать: «Ты опытный Python‑разработчик, который пишет профессиональный код».

  • Стартовый промпт – это просто наш первый запрос к модели. По сути, системный промпт действует из тени, а стартовый – как первый штрих при рисовании картины. Вместо системного промпта можно просто отправить текст «Ты опытный Python‑разработчик» в виде обычного сообщения в чате – обычно результат будет такой же, как в случае системного промпта.

Кстати, несколько важных моментов: хороший промпт – это как хорошее техническое задание. Вот на что стоит обратить внимание при его составлении:

  • Контекст: укажите версию языка, среду исполнения или библиотеку. Node.js или браузер? Python 3.11 или 3.8? Linux или Windows? Чем больше информации, тем меньше угадаек в ответе.

  • Ограничения и формат: определите рамки ответа – выводить ли только финальный код без объяснений, нужно ли соблюдать ограничения по количеству строк и так далее. Например: «Выведи только код» или «Добавь подробные комментарии к каждому блоку».

  • Поэтапность: если задача сложная, предложите пошаговость. Например: «Сначала опиши план решения, а затем покажи готовый код».

Вроде бы много нюансов, но на самом деле все достаточно просто. Теперь, когда у нас есть базовые правила, переходим к примерам. Далее – готовые промпты, вместе с результатами их работы, от простых до более хитроумных.


Конвертация кода между языками

Этим промптом можно воспользоваться, чтобы быстро перевести реализацию алгоритма с одного языка на другой.

Результат (два варианта):

90d4b53ab75fa338bd9077c5d81aea68.png

function countWords(text) { const words = text.trim().split(/\s+/).filter(Boolean); const freq = {}; for (const w of words) { freq[w] = (freq[w] ?? 0) + 1; } return freq; }

const countWords = (text) => text .trim() .split(/\s+/) .filter(Boolean) .reduce((freq, w) => { freq[w] = (freq[w] ?? 0) + 1; return freq; }, {});

В дополнение к основному запросу можно уточнять нюансы: например, «Сохрани структуру и имена функций», «Оптимизируй под стиль Python». Такие уточнения можно давать на начальном этапе, чтобы система сразу поняла задачу.

Добавление комментариев к коду

Нередко встречается спор: нужны ли комментарии вообще? «Лучший комментарий – это тот, который не нужен», – говорил Роберт Мартин. Но иногда нужно пояснить сложную логику. Хотите, чтобы ваш код говорил сам за себя, а не сходил с ума от незнакомых строк? Этот промпт подойдет, когда исходник малопонятен:

Модель вернет тот же код, но с понятными комментариями:

c4b586d5e3bcc4e1c078fbe4603a6c20.png

function fetchData(url) { // Объявляем функцию fetchData, принимающую URL (адрес) ресурса return fetch(url) // Запускаем HTTP-запрос по указанному URL и возвращаем Promise .then(response => response.json()) // Когда придёт ответ: преобразуем его тело в JSON (тоже возвращает Promise) .then(data => data.value) // Когда JSON готов: берём и возвращаем поле value из полученного объекта .catch(error => console.log(error)); // Если на любом этапе произошла ошибка: ловим её и выводим в консоль } // Конец объявления функции

Комментарии помогают понять нетривиальные участки кода. Такой промпт полезен при обзоре чужого кода или подготовке к передаче проекта, когда нужно быстро сориентироваться в алгоритме.

Рефакторинг для читаемости и стиля

Часто код работает, но написан не очень красиво: избыточные переменные, дублирование, константы вместо списков и так далее. Попросите ChatGPT выполнить рефакторинг – сделать его чище и понятнее. Такой промпт тоже универсален и подойдет для любого языка.

Результат:

9e2ce57d931c94086d766842a601c0f9.png

/** * Возвращает массив чётных чисел из входного массива. * * @param {number[]} numbers * @returns {number[]} */ function getEvenNumbers(numbers) { return numbers.filter(isEven); } /** * Проверяет, является ли число чётным. * * @param {number} n * @returns {boolean} */ function isEven(n) { return n % 2 === 0; }

Здесь мы попросили сделать код более лаконичным. ChatGPT переписал явный цикл на более краткий метод filter(), добавив вспомогательный isEven().

Промпты на рефакторинг полезны, когда нужно выгладить код: модель может переименовать функции в соответствии со стандартами, уменьшить уровень вложенности, использовать итераторы, библиотечные функции, сделать код более функциональным и объектно-ориентированным.

Замена цикла for на list comprehension

Иногда for-цикл – это многословно и медленно. Для питониста есть элегантная альтернатива: list comprehension.

d994f6ae34cf5a095d8cb83573da1b5f.png

numbers = [1, 2, 3, 4, 5] even_squares = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0] print(even_squares)

Генераторы списков делают код короче и зачастую быстрее. Такой рефакторинг с помощью промпта улучшает читабельность, облегчая будущие изменения. Особенно полезно при обучении пайтоновым трюкам или при ревью кода.

Преобразование callback-ов в async/await в JavaScript

В JavaScript пока еще полно кода на коллбэках или .then(), но современные проекты больше любят async/await. ChatGPT отлично помогает переписать функции под промисы и async/await, что повышает читабельность и устраняет «ад коллбэков».

8e53bc690829e350e778e97083f7bac0.png

async function fetchData() { try { const response = await fetch('https://api.example.com/data'); const data = await response.json(); console.log(data); } catch (error) { console.error(error); } }

Как мы видим, ChatGPT переписал функцию fetchData() как async-функцию, использовал await для каждого асинхронного вызова и обернул код в try-catch. Это стандартный паттерн, который устраняет вложенность .then().

Промпты такого типа экономят время на рефакторинге асинхронного кода и гарантируют, что не пропущен await или .catch().

Переход на умные указатели в C++

В С++ бездумное использование new/delete ведет к утечкам памяти. Этот промпт поможет переписать код с сырыми указателями на std::unique_ptr.

79b06094d34baebd9ba90bcff5eca642.png

#include <memory> std::unique_ptr<int[]> createArray(int n) { auto arr = std::make_unique<int[]>(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { arr[i] = i; } return arr; // перемещение unique_ptr (RVO/Move) } void useArray() { auto a = createArray(5); // ... Использование a ... // delete[] не нужен: память освободится автоматически }

Разница, согласитесь, заметна: никаких delete – ни одного. Память освобождается сама. Код гарантированно лишен примитивной утечки, а разработчик может спать спокойно.

Документация функции в Python

Докстринги описывают, что делает функция. С помощью промпта можно автоматически сгенерировать подробный docstring:

2be1dbb064edb527541bf2012e9fe1e9.png

def greet(name): """ Формирует приветственное сообщение для указанного имени. Args: name (str): Имя, которое будет подставлено в приветствие. Returns: str: Строка приветствия в формате ``"Hello, {name}"``. """ return "Hello, " + name

Класс! Функция приобрела информативную документацию. Не придется вручную описывать параметры и возвраты – за вас это сделает ИИ. Этот промпт пригодится, если вы хотите быстро автодокументировать код.

C++: современный синтаксис (auto и range-based for)

Разработка на C++ больше не сводится к управлению типами и счётчиками циклов. Язык предоставляет инструменты, которые берут эту работу на себя. auto и range-based for упрощают взаимодействие с контейнерами и алгоритмами. Исходим из приоритета: пишем код для людей, а не для машин.

443b0c865115a49de7d420186f676c84.png

#include <iostream> #include <vector> int main() { std::vector<int> vec; for (auto i = 0; i < 5; ++i) { vec.push_back(i * i); } for (const auto& value : vec) { std::cout << value << '\n'; } return 0; }

В новом коде мы заменили второй цикл с i<vec.size() на range-based for и указали auto value, чтобы компилятор сам вывел тип. Цифры выводятся так же, но читабельность кода повысилась: нет лишних индексов, только содержимое вектора.

Современный синтаксис JavaScript

Этот промпт ускорит переход от ES5 к ES6+: применение стрелочных функций, const/let вместо var и т. п. Например:

4a16d72a5b900a0e3efb55d8fa0aab2c.png

Результат (в двух вариантах):

// Сформировать строки отчета по заказам с учетом скидки const orders = [ { id: 1, price: 1000, discount: 0.1 }, { id: 2, price: 500, discount: 0 }, { id: 3, price: 2000 } ]; // стрелочная функция + параметр по умолчанию вместо discount = discount || 0 const calculateTotal = (price, discount = 0) => price - price * discount; // вместо ручного цикла — for...of + шаблонные строки const report = []; for (const { id, price, discount } of orders) { const total = calculateTotal(price, discount); report.push(`Order #${id}: ${total} RUB`); } console.log(report);

const report = orders.map(({ id, price, discount = 0 }) => { const total = price - price * discount; return `Order #${id}: ${total} RUB`; }); console.log(report);

Современные стандарты JavaScript делают код надежнее и компактнее. Такой промпт помогает быстро рефакторить код, используя ES6+. Это поднимает качество кода и помогает следовать лучшим практикам веб-разработки.

Скриншоты этой статьи были сделаны в сервисе BotHub, именно там я запускал ChatGPT 5.2. BotHub открывает доступ к современным AI-моделям без барьеров!

a9d1749eb4c9cceee5919300e81bf141.png

Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту.

По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов и приступить к работе прямо сейчас!


b02b5ca791096aa94e96ed61ee20ca95.jpg

Мы рассмотрели множество примеров готовых промптов для разработчиков. Нейросети многофункционально справляются с задачами кодинга: от перевода между языками, оптимизации, документирования до генерации тестов, поиска и исправления багов.

Приведенные промпты – лишь верхушка айсберга. Главное – экспериментировать: задавайте ChatGPT интересные и четкие инструкции прямо как системные или пользовательские сообщения. Чем более детальным вы сделаете промпт, тем больше шансов получить ценный результат.

Благодарю за прочтение! А какие промпты вы применяете для кодинга? Давайте пополним этот список вместе. Пишите в комментариях!

Источник

Отказ от ответственности: Статьи, размещенные на этом веб-сайте, взяты из общедоступных источников и предоставляются исключительно в информационных целях. Они не обязательно отражают точку зрения MEXC. Все права принадлежат первоисточникам. Если вы считаете, что какой-либо контент нарушает права третьих лиц, пожалуйста, обратитесь по адресу [email protected] для его удаления. MEXC не дает никаких гарантий в отношении точности, полноты или своевременности контента и не несет ответственности за любые действия, предпринятые на основе предоставленной информации. Контент не является финансовой, юридической или иной профессиональной консультацией и не должен рассматриваться как рекомендация или одобрение со стороны MEXC.

Вам также может быть интересно

Dogecoin продолжает бороться под ключевыми уровнями сопротивления

Dogecoin продолжает бороться под ключевыми уровнями сопротивления

Цена Dogecoin испытывает трудности около ключевых уровней сопротивления, находясь в нисходящем канале около 0,12$ по состоянию на 27 января 2026 года.
Поделиться
coinlineup2026/01/27 08:58
Аналитики утверждают, что ежедневное падение ZKP до 190 млн монет может спровоцировать рост в 7000 раз! DOGE замедляется и XRP останавливается

Аналитики утверждают, что ежедневное падение ZKP до 190 млн монет может спровоцировать рост в 7000 раз! DOGE замедляется и XRP останавливается

Узнайте, как трейдеры внимательно следят за предпродажным аукционом Zero Knowledge Proof по мере продвижения его 17-этапного графика поставок, в то время как XRP и Dogecoin демонстрируют более медленный
Поделиться
CoinLive2026/01/27 09:00
В возможной оттепели Трамп и губернатор Миннесоты обсуждают ситуацию после смертельной стрельбы

В возможной оттепели Трамп и губернатор Миннесоты обсуждают ситуацию после смертельной стрельбы

СТРЕЛЬБА В МИННЕАПОЛИСЕ. Скриншот из видео, полученного Reuters, показывает сотрудника правоохранительных органов, прижимающего мужчину, идентифицированного как Алекс Претти, перед тем как он был
Поделиться
Rappler2026/01/27 09:25