В заключении нужно указать формат в котором мы ожидаем выдачу результата и обязательно дать возможность LLM не высасывать ответ из пальца, а писать: «не обнаружено», если в коде и правда ничего нет.
Представь свои результаты в следующем формате:
<code_review>
<errors_and_bugs>
Перечисли все ошибки, обнаруженные в коде. Если таковые не обнаружены, укажи "Ошибок не обнаружено".
</errors_and_bugs>
<security_issues>
Перечисли все уязвимости или проблемы, связанные с безопасностью. Если они не обнаружены, укажи "Проблем с безопасностью не выявлено".
</security_issues>
<readability_and_structure>
Предоставь отзывы о читаемости и структуре кода, включая конкретные предложения по улучшению. Если их нет, укажи "Структура и чистота кода удовлетворительны".
</readability_and_structure>
<algorithm_efficiency>
Проанализируй эффективность используемых алгоритмов и структур данных, предложив, где это применимо, оптимизацию. Если нет предложений, укажи "Оптимизация не требуется".
</algorithm_efficiency>
<improvement_suggestions>
Предлагай подробные предложения по улучшению кода, включая конкретные примеры кода, где это уместно. Форматируй примеры кода, используя блоки кода markdown. </improvement_suggestions>
<overall_assessment>
Дай краткую общую оценку качества кода и свои рекомендации. Не хвали и не давай положительную оценку.
</code_review>
И просим продержится профессионального тона:
Помни, что code review должен быть кратким и конкретными. Твоя цель - помочь улучшить код, сохраняя при этом уважительный и профессиональный тон.
В заключении.
Промпт действительно себя хорошо показал с GPT-4o. Но нельзя сказать что он совершенен. Как появится больше времени, я обязательно его доработаю. А в следующем посте расскажу историю как я подошел к написанию промпта. Ставьте огонечки 🔥 , если интересна эта история.
#кейс@ai_skillful