Большинство разработчиков используют ChatGPT по-старинке: «напиши функцию», «объясни ошибку», «почини баг». Да, это удобно, но всё это — лишь верхушка айсберга. Простые команды не раскрывают и десятой доли того, на что способен искусственный интеллект.
А теперь представьте: вы автоматизируете рефакторинг, генерируете документацию за секунды, превращаете ChatGPT в персонального отладчика, который знает вас лучше, чем вы сами. Фантастика? Вовсе нет.
В этой статье мы разберём 15 продвинутых стратегий работы с ChatGPT, которые сэкономят вам часы — если не дни — разработки, отладки и оптимизации. Без лишней воды. Только конкретика, только работающие приёмы. Погнали.
1. Продвинутая цепочка рассуждений (Chain-of-Thought)
Стандартный подход «объясни шаг за шагом» работает. Но зачем останавливаться на полпути? С ChatGPT вы можете выстроить полноценную структуру анализа задачи. Например:
Промпт:
Используй фреймворк IDEAL для решения этой задачи:
- Определи проблему максимально точно
- Опиши технические ограничения
- Предложи минимум 3 варианта решения
- Выбери лучший, реализуй с чистым, понятным кодом
- Проведи ретроспективу: что можно улучшить?
Такой шаблон заставляет ИИ не просто решать, а думать, сравнивать, анализировать.
2. Подготовка к собеседованию в FAANG
Собираетесь на интервью в Amazon, Google или аналогичные корпорации? ChatGPT может стать вашим персональным коучем:
Промпт:
Я готовлюсь к собеседованиям. Вот мой профиль:
- Опыт: Middle
- Технологии: React, Node.js
- Цель: Frontend-разработчик
- Компании: Meta, Netflix
- Дедлайн: через 4 недели
- Сильные стороны: алгоритмы
- Слабые места: дизайн систем
Составь персональный план подготовки, подбери алгоритмы по сложности, сгенерируй вопросы в стиле Meta и Netflix, подбери поведенческие сценарии и тесты.
В результате вы получаете не просто список, а полноценную стратегию на недели вперёд.
3. Улучшение через обратную связь
Большинство разработчиков получают от ChatGPT ответ — и тут же бегут его копировать. А ведь гораздо эффективнее — запустить петлю итеративного улучшения.
Промпт:
Оцени решение по критериям:
- Производительность
- Поддерживаемость
- Обработка ошибок
- Безопасность
- Покрытие тестами
Напиши, что нужно улучшить.
Получили ответ — дайте фидбек. И попросите доработать. ChatGPT работает, как инженер-ментор, если его направить.
4. Последовательное проектирование API
Создание API — не про «накидать эндпоинтов». Это про архитектуру. И вот как ChatGPT может в этом помочь:
Промпт:
Проектирую REST API для системы бронирования. Начнём с ядра:
- Опиши ресурсы
- CRUD-операции
Затем перейдём к фильтрации, пагинации, авторизации, rate limiting, кэшированию и версионированию.
И закончим полноценной документацией с примерами.
Такой поэтапный подход формирует API, которым не стыдно делиться на конференциях.
5. Оптимизация Git-флоу
Git иногда напоминает джунгли. Особенно, если у вас конфликт, который никто не хочет решать.
Промпт:
Я работаю в ветке
feature/payment. Основная ветка ушла вперёд на 15 коммитов.
Хочу объединить свои 7 коммитов в один логический.
В файлеpayment.jsконфликт. Мне нужно сохранить изменения в строках 120–140.
Дай пошаговую инструкцию по Git: squash, merge, разрешение конфликтов.
Результат? Чистая история коммитов и спокойные нервы.
6. Диагностика багов по-взрослому
Когда вы сталкиваетесь с ошибкой, не просто пишите «что не так». Стройте гипотезы, как делает опытный инженер.
Промпт:
Проблема: [описание симптомов]
Условия: [когда возникает]
Логи: [вставьте]
Предположения: [возможные причины]
Помоги:
- Найти вероятные корни
- Предложить диагностику
- Дать конкретные шаги по исправлению
Такой подход часто выявляет то, мимо чего проходят даже опытные тимлиды.
7. Архитектурные решения на основе анализа
Не можете выбрать между микросервисами, монолитом или серверлесс? ChatGPT поможет.
Промпт:
Сравни 3 архитектурных подхода для компонента аутентификации.
Проанализируй:
- Производительность
- Сложность реализации
- Отладку
- Масштабируемость
- Безопасность
- Стоимость
И выбери лучший, исходя из приоритета: безопасность > масштабируемость > цена.
8. Генерация документации, которую читают
Попросите ChatGPT сгенерировать документацию — не «для галочки», а реально полезную.
Промпт:
Документируй модуль [X]:
- Обзор
- API
- Примеры
- Советы
- Типичные ошибки
- Интеграции
И не забудьте: используйте Markdown, оформляйте как разработчик, а не как юрист.
9. Автоматическая генерация тестов
Создание тестов — боль. Особенно, когда дедлайн горит.
Промпт:
Сгенерируй тесты для этой функции.
Категории:
- Корректность
- Крайние случаи
- Производительность
- Безопасность
Используй Jest. Структура: Arrange–Act–Assert. Покрытие: 90%+.
10. Множественная проверка кода
Представьте, что ваш код одновременно проверяют безопасник, архитектор и перформанс-инженер.
Промпт:
Проанализируй этот код:
- С точки зрения безопасности
- С точки зрения производительности
- С точки зрения читаемости и поддержки
Напиши замечания и рекомендации по каждому направлению.
Так вы охватываете всё, что часто ускользает от взгляда одного разработчика.
11. Анализ библиотек
Перед тем как подключать новую библиотеку — проведите анализ.
Промпт:
Оцени библиотеку [название] для использования в [проекте].
Проверь:
- Соответствие требованиям
- Качество API
- Скорость
- Размер
- Поддержку TypeScript
- Поддержку сообщества
- Документацию
- Совместимость с нашим стеком
И сравни с [альтернатива 1] и [альтернатива 2]
12. Перенос кода между языками
Нужно мигрировать с AngularJS на React? Или с Python на Go? Попросите ChatGPT:
Промпт:
Переведи этот код с [язык/фреймворк A] на [язык/фреймворк B].
Учти:
- Бизнес-логика должна остаться без изменений
- Используй идиоматичный стиль
- Добавь обработку ошибок
- Объясни ключевые отличия и риски
13. Управление контекстом
LLM ограничен контекстом. Но можно заранее задать сцену:
Промпт:
Мы делаем GraphQL API для клиники.
Стек: Node.js, Prisma, PostgreSQL
Задача: реализовать запись на приём с проверкой времени и таймзоны.
Помни этот контекст, я буду задавать уточняющие вопросы по ходу.
14. Автоматическая генерация GraphQL-запросов
Писать руками длинные GraphQL-запросы — прошлый век.
Промпт:
Сформируй запрос, который:
- Получает пользователей, зарегистрировавшихся за последние 6 месяцев
- Показывает последние 3 заказа
- Сортирует по дате регистрации
15. Построение AI-ассистированных рабочих процессов
И напоследок — самое мощное.
Промпт:
Построй AI-ориентированный процесс для задачи [X]:
- Раздели её на этапы
- Пропиши шаблоны промптов для генерации, тестирования, документации
- Добавь контроль качества
- Укажи контекст и стандарты
Так вы получаете не просто ответ, а масштабируемый pipeline, пригодный для всей команды.
Финальный аккорд
Всё чаще звучит мысль: разработчики, не использующие ИИ, рискуют остаться не у дел. И дело не в страхе, а в скорости и качестве.
Те, кто первыми интегрируют умные, продуманные промпты в ежедневную работу — получают конкурентное преимущество. Остальные будут догонять.
***✨ А что думаете вы? ✨
Делитесь мыслями в комментариях — ваше мнение вдохновляет нас и других!
Следите за новыми идеями и присоединяйтесь:
• Наш сайт — всё самое важное в одном месте
• Дзен — свежие статьи каждый день
• Телеграм — быстрые обновления и анонсы
• ВКонтакте — будьте в центре обсуждений
• Одноклассники — делитесь с близкими
Ваш отклик помогает нам создавать больше полезного контента. Спасибо, что вы с нами — давайте расти вместе! 🙌