Python Code Performance & Quality Enhancer — промпт для ChatGPT
Промпт для ревью Python-кода: добавляет докстринги, чинит PEP8, ищет узкие места по скорости и отдаёт переписанный файл целиком.
Открыть на GitHubЧто делает Python Code Performance & Quality Enhancer
Промпт ведёт модель по пяти шагам. Сначала аудит документации: докстринги в стиле Google или NumPy, проверка комментариев, подсказки типов. Потом PEP8 — имена, отступы, длина строк, порядок импортов, каждая правка с причиной в одну строку.
Третий шаг — таблица проблем производительности: область, суть, предлагаемое исправление, серьёзность и влияние на сложность, вплоть до смены Big O. Отдельно помечается отсутствующая обработка ошибок там, где код делает что-то рискованное. Логику и вывод модель менять не должна, кроме явных багов.
Дальше идёт полный переписанный код без заглушек вроде «остальное как раньше», а в конце — карточка «до и после» по документации, PEP8, производительности и сложности. Промпт рассчитан на вставку кода прямо в текст запроса: в шаблоне есть место под ваш сниппет, так что большие файлы придётся резать на части.
Какие задачи решает
- добавить докстринги в чужой функции без документации
- вычистить нарушения PEP8 и лишние импорты
- найти узкие места и оценить смену сложности
- получить переписанный файл целиком, а не фрагмент
- увидеть список правок с обоснованием каждой
Примеры запросов агенту
- Проверь этот Python-код по шагам: докстринги, PEP8, производительность, потом полная версия. ${вставьте_код}
- Прогони мой скрипт через ревью и покажи таблицу проблем производительности с Big O
- Перепиши модуль: подсказки типов, порядок импортов, обработка ошибок. Логику не трогай
Как установить Python Code Performance & Quality Enhancer
Как использовать
Вставьте текст в начало диалога или в инструкции проекта
Вручную: положить файлы
.claude/commands/prompts.csv.mdИз того же набора73
Весь набор →Похожие
Рядом в теме «Код-ревью и рефакторинг»
Все промпты по теме «Код-ревью и рефакторинг» →Вопросы о Python Code Performance & Quality Enhancer
Как установить Python Code Performance & Quality Enhancer в ChatGPT?
Отдельной установки нет: скопируйте текст промпта и вставьте его в чат первым сообщением, заменив ${paste_your_code_here} на свой код.
Что делает Python Code Performance & Quality Enhancer?
Проводит код через пять шагов: документация, PEP8, план по производительности, полный переписанный код и итоговая таблица изменений.
Меняет ли промпт логику кода?
Нет, если это не явный баг. В инструкции прямо сказано не трогать логику и вывод.
Исходный текст
prompts.csv · CC0-1.0
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}
© sivasaiyadav8143 · CC0-1.0 · f/prompts.chat