Prompt template dành cho developer

Bởi

Nhận xét Pull Request ảo trên Github

  • Xem xét pull request theo định dạng diff trên Github. Lưu ý rằng bạn chỉ có quyền truy cập vào [Code_Diff].
  • Cung cấp cải tiến trong mã nguồn, tuân thủ [Language_Conventions].
  • Đánh giá chất lượng mã, khả đọc và tuân thủ các quy chuẩn viết mã. Xác định bất kỳ lỗi tiềm tàng nào, lỗ hổng bảo mật hoặc vấn đề về hiệu suất. Đề xuất cụ thể để cải thiện, bao gồm đoạn mã và giải thích. Đảm bảo rằng các thay đổi phù hợp với mục tiêu dự án và duy trì tính nhất quán với mã nguồn hiện có. Cung cấp phản hồi xây dựng để nâng cao chất lượng mã từ người đóng góp.

Tạo bản ghi AI Changelog

  • Diễn giải [Commit and Diff Messages] để tạo các mô tả ý nghĩa, ngắn gọn cho mỗi commit. Xem xét tin nhắn commit và các thay đổi được thực hiện trong mỗi commit.
  • Tóm tắt mục đích và tác động của mỗi commit một cách rõ ràng và ngắn gọn. Cung cấp mô tả ngắn gọn cho biết đã đạt được hoặc sửa chữa gì trong mỗi commit. Đảm bảo các mô tả thông tin và tuân thủ các quy ước tốt nhất về rõ ràng và định dạng tin nhắn commit.

Thiết kế bộ kiểm tra thử tự động

  • Thiết kế bộ kiểm tra tự động cho [Software_Project].
  • Xác định các thành phần và module quan trọng của dự án phần mềm và đề ra các loại kiểm tra hiệu quả nhất. Cung cấp đoạn mã để thực hiện các kiểm tra này bằng [Programming_Language].
  • Bắt đầu bằng việc phân loại các loại kiểm tra cần thiết như kiểm tra đơn vị, kiểm tra tích hợp và kiểm tra từ đầu đến cuối. Xác định các kịch bản kiểm tra và kết quả dự kiến cho mỗi thành phần quan trọng. Phát triển đoạn mã mô tả cách viết và thực thi các kiểm tra này bằng [Programming_Language] và bất kỳ framework hoặc thư viện kiểm tra liên quan nào.

Tối ưu hiệu suất

  • Phân tích các vấn đề về hiệu suất trong [Code Snippet] cung cấp. Đề xuất các thay đổi để cải thiện tốc độ và hiệu suất. Cung cấp các chỉ số trước và sau để đánh giá cải tiến. Đảm bảo các đề xuất tuân thủ [Coding Standards].
  • Bắt đầu bằng việc tiến hành đánh giá mã để xác định các vấn đề tiềm ẩn như thuật toán không hiệu quả hoặc các hoạt động tốn tài nguyên. Đề xuất tối ưu mã, chẳng hạn như cải thiện thuật toán, caching hoặc xử lý song song để giải quyết các vấn đề này. Cung cấp các đo lường thước đo trước khi thực hiện các thay đổi và sau đó để chứng minh cải thiện hiệu suất được đạt b“`markdown

Đánh giá PR ảo trên Github

  • Xem xét pull request dưới dạng diff trên Github. Lưu ý rằng bạn chỉ có quyền truy cập vào [Code_Diff].
  • Cung cấp cải tiến trong code, tuân thủ [Language_Conventions].
  • Đánh giá chất lượng code, đọc hiểu và tuân thủ quy chuẩn viết code. Xác định bất kỳ lỗi, lỗ hổng bảo mật hoặc vấn đề hiệu suất tiềm năng nào. Đề xuất cụ thể để cải thiện, bao gồm đoạn code và giải thích. Đảm bảo rằng các thay đổi phù hợp với mục tiêu dự án và duy trì tính nhất quán với code hiện có. Cung cấp phản hồi mang tính xây dựng để nâng cao chất lượng code từ người đóng góp.

Tạo Changelog AI

  • Hiểu các [Commit và Diff Messages] để tạo mô tả ngắn gọn, ý nghĩa cho mỗi commit. Xem xét tin nhắn commit và các thay đổi trong mỗi commit.
  • Tóm tắt mục đích và tác động của mỗi commit một cách rõ ràng và ngắn gọn. Cung cấp mô tả ngắn gọn cho biết đã đạt được hoặc sửa chữa gì trong mỗi commit. Đảm bảo các mô tả mang tính thông tin và tuân thủ các quy ước tốt nhất về rõ ràng và định dạng tin nhắn commit.

Thiết kế bộ kiểm tra tự động

  • Thiết kế bộ kiểm tra tự động cho [Software_Project].
  • Xác định các thành phần và module quan trọng của dự án phần mềm và đề ra các loại kiểm tra hiệu quả nhất. Cung cấp đoạn code để thực hiện các kiểm tra này bằng [Programming_Language].
  • Bắt đầu bằng cách phân loại các loại kiểm tra cần thiết như kiểm tra đơn vị, kiểm tra tích hợp và kiểm tra toàn diện. Xác định các kịch bản kiểm tra và kết quả dự kiến cho mỗi thành phần quan trọng. Phát triển đoạn code mô tả cách viết và thực thi các kiểm tra này bằng [Programming_Language] và bất kỳ framework hoặc thư viện kiểm tra liên quan nào.

Tối ưu hiệu suất

  • Phân tích các điểm chặn hiệu suất trong đoạn [Code Snippet] cung cấp. Đề xuất thay đổi để cải thiện tốc độ và hiệu suất. Cung cấp các số liệu trước và sau để định lượng sự cải thiện. Đảm bảo các đề xuất tuân thủ [Coding Standards].
  • Bắt đầu bằng việc tiến hành đánh giá mã nguồn để xác định các hạn chế tiềm ẩn, ví dụ như thuật toán không hiệu quả hoặc các thao tác tốn tài nguyên.
  • Đề xuất tối ưu hóa mã nguồn, chẳng hạn như cải thiện thuật toán, sử dụng bộ nhớ cache hoặc xử lý song song, để khắc phục các hạn chế.
  • Cung cấp đo đạc benchmark trước khi thực hiện các thay đổi và sau đó để chứng minh sự cải thiện hiệu suất được đạt bằng các tối ưu hóa được đề xuất, đồng thời tuân thủ các tiêu chuẩn lập trình cụ thể đã quy định.

Phân tích mã nguồn

  • Phân tích [Code Snippet] để hiểu cấu trúc và logic của mã nguồn.
  • Đánh giá cách thức triển khai, sử dụng biến, hàm và lớp. Kiểm tra việc áp dụng các nguyên tắc thiết kế và quy ước lập trình.
  • Đề xuất cải thiện cấu trúc, tái sử dụng code, và tách chức năng thành các phần nhỏ hơn để tăng tính module và dễ bảo trì.

Kiểm tra bảo mật

  • Đánh giá mã nguồn để xác định các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn.
  • Tìm kiếm các điểm yếu như kiểm tra đầu vào không an toàn, xử lý dữ liệu không đúng cách, hoặc sử dụng các thư viện cũ không an toàn.
  • Đề xuất các biện pháp bảo mật như kiểm tra đầu vào, mã hóa dữ liệu, và sử dụng các thư viện bảo mật đáng tin cậy.

Đánh giá hiệu năng

  • Đo lường hiệu năng của [Code Snippet] để xác định các điểm yếu về hiệu suất.
  • Xem xét việc sử dụng tài nguyên, thời gian thực thi và khả năng mở rộng.
  • Đề xuất các cải tiến như tối ưu hóa thuật toán, sử dụng bộ nhớ cache, hoặc tối ưu hóa truy vấn cơ sở dữ liệu để cải thiện hiệu suất.

Tương tác với người dùng

  • Xem xét cách [Code Snippet] tương tác với người dùng.
  • Đánh giá tính tương tác, trải nghiệm người dùng, và khả năng phản hồi.
  • Đề xuất các cải thiện để tăng tính thân thiện với người dùng, tối ưu hóa quy trình tương tác, hoặc sửa các lỗi giao diện người dùng.

Đối tượng kiểm thử

  • Đề xuất các kịch bản kiểm thử để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của [Code Snippet].
  • Xác định các trường hợp kiểm thử quan trọng và tạo các bộ kiểm thử phù hợp.
  • Đảm bảo rằng kiểm thử bao gồm cả kiểm thử đơn vị, kiểm thử tích hợp và kiểm thử hệ thống.

Ghi nhớ AI

  • Phân tích [Commit và Diff Messages] để tạo mô tả ngắn gọn, ý nghĩa cho mỗi commit.
  • Tìm hiểu mục đích và tác động của mỗi commit và tạo mô tả ngắn gọn cho biết đã thực hiện hoặc sửa chữa gì trong mỗi commit.
  • Tuân thủ quy tắc và quy ước về định dạng tin nhắn commit để tạo ra các mô tả thống nhất và dễ hiểu.