The short answer
Общие промпты типа «напиши функцию» неэффективны с современными агентными AI-инструментами для кодирования. Это руководство предлагает 25 современных, готовых к использованию промптов, разработанных для рабочих процессов разработчиков в 2026 году. Они охватывают многофайловый рефакторинг, аудит безопасности, оптимизацию баз данных и оркестрацию агентных инструментов, таких как Cursor и Claude Code, помогая вам получать готовые к развертыванию результаты вместо правдоподобного, но ошибочного кода.
То, как разработчики используют ИИ, кардинально изменилось. В 2023 году мы запрашивали шаблонный код. В 2026 году мы управляем автономными агентами, которые читают и записывают данные в тысячах файлов. Старые промпты больше не работают. Нечеткий запрос, который когда-то приводил к созданию приличной функции, теперь отправляет AI-агента в ошибочную, многофайловую «кампанию по улучшению», которая вносит незаметные ошибки.
Рост производительности благодаря ИИ реален, но теперь он полностью зависит от качества промпта. Хорошо структурированный промпт дает агенту контекст, ограничения и критерии успеха, необходимые для выполнения сложных задач. Слабый промпт провоцирует галлюцинации и уязвимости безопасности. Исследование Veracode 2026 года показывает, что почти 45% сгенерированного ИИ кода содержит уязвимости безопасности, если промпт не содержит конкретных указаний по безопасности. Это проблема не моделей, а наших инструкций.
В ZEKAI мы независимо оцениваем инструменты и рабочие процессы. Мы потратили сотни часов на тестирование агентных инструментов кодирования, чтобы найти структуры промптов, которые стабильно обеспечивают безопасный, готовый к производству код. Эта статья — наш сборник рекомендаций. Это тщательно подобранная библиотека из 25 промптов, созданных для новой эры агентной разработки программного обеспечения, охватывающая все: от многофайлового рефакторинга до усиления безопасности и настройки баз данных. Мы считаем, что эти промпты должен сохранить каждый профессионал в команде по разработке ПО с использованием ИИ.
Почему промпты 2023 года не работают с агентными инструментами 2026 года
Ранние AI-помощники были партнерами по диалогу. Современные инструменты, такие как Cursor и Claude Code, являются активными сотрудниками с доступом ко всей вашей файловой системе, терминалу и даже внешним инструментам через протоколы, такие как MCP. Этот переход от разговора к действию объясняет, почему старые привычки составления промптов теперь опасны.
кода содержит известные уязвимости безопасности, если в промпте не указаны рекомендации по безопасности. Source: veracode.com
Есть две основные проблемы:
- Отсутствие контекста: Общий промпт, такой как «Рефакторинг сервиса пользователей», не сообщает агенту, какие файлы важны, какова область воздействия изменения или что означает «лучше». Агент вынужден гадать, и часто ошибается.
- Итерационное ухудшение: Интуитивно мы ожидаем, что многократное обращение к ИИ с просьбой «улучшить» код должно сделать его лучше. Исследования показывают обратное. Контролируемый эксперимент IEEE-ISTAS показал, что после всего пяти раундов уточнения с помощью ИИ количество критических уязвимостей *увеличилось* на 37,6%. ИИ не самокорректируется; он часто зарывает недостатки глубже.
Промпты в этом руководстве разработаны для решения этих проблем. Они предоставляют явный контекст, определяют успех и заставляют ИИ работать в структурированном, проверяемом рабочем процессе.
Библиотека промптов: 25 промптов для агентных рабочих процессов
Мы организовали эти промпты по общим задачам разработчиков. Каждый из них является шаблоном; замените [текст в квадратных скобках] вашими конкретными деталями.
Генерация кода и рефакторинг
Эти промпты выходят за рамки генерации отдельных функций и позволяют безопасно обрабатывать сложные, многофайловые изменения.
, специализирующийся на крупномасштабном рефакторинге. Ваша задача — провести рефакторинг
. Прежде чем вносить какие-либо изменения в
. Ваша задача — создать план миграции для компонента
model Product {
id String @id @default(cuid())
name String
description String?
price Float
createdAt DateTime @default(now())
updatedAt DateTime @updatedAt
}
. Мне нужно, чтобы вы сначала объяснили его, а затем перереализовали его более эффективным и читаемым способом на
Безопасность и проверка кода
ИИ может быть мощным множителем безопасности, но только если его направить на скептическую оценку. Эти промпты превращают ИИ из услужливого помощника в усердного рецензента.
[Вставьте фрагмент кода, например, функцию, обрабатывающую ввод пользователя или запрос к базе данных]
и определите потенциальные риски.
**Содержимое файла:**
. Хотя требования к прозрачности статьи 50 Закона ЕС об ИИ не распространяются на сам исходный код, я хочу применить его принципы для внутреннего управления.
**Фрагмент кода:**
, которой необходимо выполнить конкретную задачу.
**Описание задачи:** Функция Lambda должна считывать объекты из S3-корзины
[Вставьте сюда полный git diff]
Базы данных и SQL
ИИ исключительно хорошо справляется с написанием и оптимизацией запросов, но ему необходимо понимать вашу схему и намерения.
CREATE TABLE users (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
email VARCHAR(100) UNIQUE,
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
);
CREATE TABLE orders (
id SERIAL PRIMARY KEY,
user_id INTEGER REFERENCES users(id),
amount DECIMAL(10, 2),
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
);
. Проанализируйте следующий медленный запрос и схему таблицы, затем предоставьте оптимизированную версию.
**Схема таблицы:**
[from myapp.models import Author, Book
recent_prolific_authors = Author.objects.filter(
book__publication_date__gte='2026-01-01'
).annotate(
num_books=Count('book')
).filter(
num_books__gt=5
).order_by('-num_books')]
Тестирование и отладка
Используйте эти промпты для генерации тестовых случаев, отладки ошибок и обеспечения надежности вашего кода.
function calculateDiscount(price, quantity, userTier) {
// ... function implementation ...
}
, отлаживающего производственную ошибку. Я предоставлю стек вызовов и соответствующий код. Ваша задача — определить наиболее вероятную первопричину.
**Среда:**
[Предоставьте регулярное выражение здесь]
Агентные и MCP рабочие процессы
Эти промпты предназначены для оркестрации современных агентных инструментов, которые могут взаимодействовать со своей средой. Они часто включают подключение к серверу Model-Controller-Personality (MCP) — открытому стандарту, который позволяет AI-агенту использовать внешние инструменты, такие как ваш терминал или клиент базы данных.
VE Tool review VernLLM — read our full review Pricing, free tier and where it falls short(для взаимодействия со схемой Prisma и CLI)
*
(для создания задач GitHub)
**Сценарий:**
Функция "регистрация нового пользователя" развернута в тестовой среде по адресу
.
3. Проанализируйте сигнатуру функции, схему валидации Zod и основную логику.
4. Создайте новый файл
Системный дизайн и архитектура
Используйте ИИ в качестве партнера по размышлениям, чтобы исследовать компромиссы и оспаривать ваши предположения.
Выступайте в роли старшего инженера крупной технологической компании, проводящего интервью по системному дизайну. Я — кандидат.
**Задание:**
"Разработайте систему, подобную `[сервису ленты новостей Twitter]`."
**Ваша роль:**
1. Начните с уточняющих вопросов, чтобы определить объем проблемы (например, "Каковы ключевые функции?", "Каков ожидаемый масштаб?").
2. Когда я предлагаю компоненты (например, балансировщики нагрузки, базы данных, кэши), оспаривайте мои решения. Спрашивайте о компромиссах, режимах отказа и узких местах масштабируемости.
3. Заставьте меня сделать приблизительные расчеты для хранения, пропускной способности и QPS.
4. Не давайте мне ответы. Направляйте меня к надежному дизайну, задавая критические вопросы.
5. Завершите интервью, дав мне обратную связь по моему дизайну, выделив 3 сильные стороны и 3 области для улучшения.
# ADR-001: Внедрение ScyllaDB в качестве основной базы данных
**Дата:** `[3 сентября 2026 года]`
**Статус:** Принято
**Контекст:**
*(Опишите бизнес/техническую проблему, которую мы пытаемся решить.)*
**Решение:**
*(Четко сформулируйте решение.)*
**Последствия:**
* **Положительные:**
* *(Перечислите ожидаемые преимущества, например, улучшенная пропускная способность записи, меньшая задержка чтения, горизонтальная масштабируемость.)*
* **Отрицательные:**
* *(Перечислите недостатки и риски, например, потеря ACID-транзакций, необходимость новых навыков у разработчиков, сложность миграции.)*
**Рассмотренные варианты:**
1. **ScyllaDB:** *(Кратко опишите, почему этот вариант был выбран.)*
2. **PostgreSQL с CitusDB:** *(Кратко опишите, почему этот вариант не был выбран.)*
3. **CockroachDB:** *(Кратко опишите, почему этот вариант не был выбран.)*
[приложение для чата в реальном времени для больших онлайн-сообществ]
Различные промпты для повышения производительности
[системы владения и заимствования в Rust]
[Я случайно закоммитил большой бинарный файл в свою ветку функций. Я сделал несколько других коммитов поверх него. Я хочу удалить этот файл и его коммит из истории моей ветки, прежде чем создавать pull request. Я еще не отправил ветку на удаленный репозиторий.]
/
├── app/
│ ├── layout.tsx
│ └── page.tsx
├── components/
│ └── ui/
├── lib/
│ └── utils.ts
├── public/
├── package.json
├── tsconfig.json
├── next.config.mjs
└── tailwind.config.ts
Что дальше
Три маршрута, подобранные на основе того, что вы только что прочли.
Как написать хороший AI-промпт для кодирования?
О: Хороший промпт для кодирования должен быть конкретным и насыщенным контекстом. Он должен определять персону для ИИ (например, «Выступайте в роли старшего Go-разработчика»), предоставлять соответствующий код или схему, четко формулировать цель и указывать желаемый формат вывода. Избегайте расплывчатых запросов, таких как «исправь мой код».
Может ли ChatGPT написать целую программу?
О: Да, для простых программ ChatGPT и другие продвинутые модели могут писать полные, функциональные приложения по одному промпту. Однако для сложного программного обеспечения более эффективно использовать ИИ для генерации компонентов, написания тестов или рефакторинга отдельных частей более крупной, разработанной человеком системы. Риск архитектурных недостатков увеличивается с размером проекта.
Какой ИИ лучше всего подходит для написания кода?
О: По состоянию на сентябрь 2026 года «лучший» ИИ зависит от задачи. Для автодополнения кода в IDE GitHub Copilot является сильным выбором. Для агентных, многофайловых задач и рефакторинга такие инструменты, как Cursor и Claude Code, часто более мощны, потому что они имеют более глубокую интеграцию со средой разработчика.
Как заставить ChatGPT проверить мой код?
О: Чтобы получить полезную проверку кода, предоставьте конкретный промпт. Назначьте персону (например, «Выступайте в роли скептического инженера по безопасности»), вставьте код и укажите свою цель. Попросите его проверить на наличие конкретных классов уязвимостей (например, OWASP Top 10) или применить определенный стиль кодирования, а не просто спросить, «хорошо ли выглядит» код.
Лучше ли промпты, сгенерированные ИИ?
О: Зависит от ситуации. ИИ может генерировать *шаблоны* промптов, но человек должен предоставить конкретный контекст (код, схему, намерение), чтобы промпт был эффективным. Использование ИИ для мозгового штурма различных подходов к промпту (например, «Дай мне 5 способов попросить ИИ критиковать эту функцию») может быть очень мощным мета-рабочим процессом.
Что дальше
Три маршрута, подобранные на основе того, что вы только что прочли.
Zekai первым в Google
Еженедельный ИИ-дайджест для вашей профессии
Одно письмо в неделю: изменения в ИИ, которые действительно касаются вашей профессии — сервисы, скидки и что с этим делать.
