💻 Coding 12 Prompts Updated March 2026 ChatGPT · Claude · Gemini

12 beste Coding-Prompts
für ChatGPT, Claude & Gemini

Schluss damit, jedes Mal dieselben Anweisungen zu tippen, wenn eine KI deinen Code reviewen soll. Diese 12 Prompts geben KI-Modellen genau den Kontext, den sie für umsetzbare, professionelle Ergebnisse brauchen — von tiefen Code-Reviews bis zu produktionsreifen Refactors.

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Prompt 01

Gründliches Code-Review

Ein umfassender Review-Prompt, der Korrektheit, Sicherheit, Performance, Lesbarkeit und Testbarkeit in einem Durchgang abdeckt. Ideal, wenn die KI wie ein Senior-Engineer in einem echten Review agieren soll.

Perform a thorough code review. Analyze the following code against these criteria: 1. **Correctness** – Logic errors, edge cases, possible exceptions 2. **Security** – OWASP Top 10, injection, insecure dependencies 3. **Performance** – Unnecessary operations, memory leaks, N+1 problems 4. **Readability** – Naming, comments, complexity 5. **Testability** – Coupling, mocking difficulties For each finding: severity (Critical / Medium / Low), explanation, and concrete fix suggestion. ``` [[SELECTED_TEXT]] ```

Code Review Security Performance

Prompt 02

Bug-Diagnose & Fix

Gib der KI das ganze Bild — das Symptom, das erwartete Verhalten und den Code — für eine Ursachenanalyse mit konkretem Fix statt bloßem Raten.

Analyze the following code and the described misbehavior: **Error/Symptom:** [[ERROR_DESCRIPTION]] **Expected behavior:** [[EXPECTED_BEHAVIOR]] **Language/Framework:** [[LANGUAGE]] ``` [[SELECTED_TEXT]] ``` Proceed as follows: 1. Identify the root cause 2. Explain why the error occurs 3. Show the corrected code 4. Name measures to prevent similar bugs in the future

Debugging Bug Fix

Prompt 03

Refactoring mit SOLID

Zwingt die KI, jedes SOLID-Prinzip explizit zu adressieren und ihre Entscheidungen zu begründen — statt nur aufgeräumten Code ohne Erklärung zu liefern.

Refactor the following code according to SOLID principles and Clean Code guidelines: ``` [[SELECTED_TEXT]] ``` Address each step: - **S** – Single Responsibility: separate concerns where needed - **O** – Open/Closed: enable extension without modification - **L** – Liskov: ensure substitutability of subclasses - **I** – Interface Segregation: no fat interfaces - **D** – Dependency Inversion: depend on abstractions Show the refactored code and explain each change.

Refactoring SOLID Clean Code

Prompt 04

Unit-Tests generieren

Erstellt umfassende Test-Suites mit Edge-Cases, Happy Paths und Fehlerszenarien — nicht nur einen einzelnen Smoke-Test.

Generate a comprehensive unit test suite for the following code: ``` [[SELECTED_TEXT]] ``` **Testing framework:** [[FRAMEWORK]] (e.g. Jest, pytest, JUnit) **Language:** [[LANGUAGE]] Requirements: - Cover all public methods and edge cases - Include happy path, error path, and boundary tests - Use descriptive test names following the "should... when..." pattern - Add a brief comment explaining the intent of each test group - Mock external dependencies where appropriate

Unit Tests TDD

Prompt 05

Security-Audit (OWASP)

Ordnet Schwachstellen direkt den OWASP-Top-10-Kategorien zu und gibt zu jedem Fund eine Schweregrad-Bewertung mit konkreten Behebungsschritten.

Perform a security audit on the following code, focused on the OWASP Top 10: ``` [[SELECTED_TEXT]] ``` **Language/Framework:** [[LANGUAGE]] **Context:** [[CONTEXT]] (e.g. public API, internal tool, handles user auth) For each vulnerability found: 1. Map it to the relevant OWASP category 2. Rate severity: Critical / High / Medium / Low 3. Explain the attack vector and potential impact 4. Provide the remediated code snippet

Security OWASP

Prompt 06

Performance-Optimierung

Findet systematisch algorithmische, Speicher- und I/O-Engpässe, statt nur offensichtliche Probleme zu markieren.

Analyze and optimize the following code for performance: ``` [[SELECTED_TEXT]] ``` **Language/Runtime:** [[LANGUAGE]] **Expected scale:** [[SCALE]] (e.g. 1M records, 10k concurrent users) Analyze: 1. Time complexity – identify O(n²) or worse operations 2. Space complexity – unnecessary allocations or data copies 3. I/O & network – blocking calls, N+1 queries, missing caching 4. Language-specific – idiomatic optimizations for [[LANGUAGE]] Provide the optimized version with inline comments explaining each change.

Performance Optimization

6 weitere Coding-Prompts in PromptChief

Architektur-Reviews, API-Dokumentation, Design Patterns, SQL-Optimierung, Code-Portierung und mehr — alle mit einem Klick in deinem KI-Chat.

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Prompt 07

Produktionsreife Funktion generieren

Bringt die KI von „bring das zum Laufen“ zu „mach das auslieferbar“ — mit Fehlerbehandlung, Edge-Cases und Dokumentation von Anfang an.

Write a production-ready function with the following specification: **Task:** [[TASK_DESCRIPTION]] **Language/Framework:** [[LANGUAGE]] **Input:** [[INPUT_DESCRIPTION]] **Output:** [[OUTPUT_DESCRIPTION]] **Constraints:** [[CONSTRAINTS]] Requirements: - Full error handling and input validation - Cover all edge cases - JSDoc/docstring with param and return types - Add inline comments for non-obvious logic - Follow [[LANGUAGE]] best practices and naming conventions

Code Generation Production

Prompt 08

API-Dokumentation erstellen

Erstellt entwicklerfertige Dokumentation mit Endpunkten, Parametern, Fehlercodes und Anwendungsbeispielen — direkt einfügbar in deine Doku-Seite.

Generate comprehensive API documentation for the following code: ``` [[SELECTED_TEXT]] ``` **Format:** [[FORMAT]] (e.g. OpenAPI/Swagger YAML, Markdown, JSDoc) **Audience:** [[AUDIENCE]] (e.g. external developers, internal team) Include for each endpoint/function: - Description and purpose - Parameters: name, type, required/optional, description - Return value: type and structure - Error codes and their meaning - One realistic usage example with code - Authentication requirements (if applicable)

Documentation API

Prompt 09

SQL-Query optimieren

Erklärt den Ausführungsplan in einfacher Sprache und liefert die umgeschriebene Query mit einer Erläuterung jeder angewandten Optimierung.

Optimize the following SQL query for performance: ```sql [[SELECTED_TEXT]] ``` **Database:** [[DATABASE]] (e.g. PostgreSQL 15, MySQL 8, SQLite) **Approximate row counts:** [[TABLE_SIZES]] **Current execution time (if known):** [[CURRENT_TIME]] Analyze: 1. Missing or inefficient indexes 2. N+1 or redundant subqueries 3. Unnecessary full table scans 4. Join order and type improvements Provide the optimized query and explain each change.

SQL Database Performance

Prompt 10

Architektur-Review

Bringt die KI zum Denken auf Systemebene — sie erkennt Skalierungsrisiken, Kopplungsprobleme und Architektur-Anti-Patterns, bevor sie zu Produktionsproblemen werden.

Conduct an architecture review of the following codebase/design: **System description:** [[SYSTEM_DESCRIPTION]] **Tech stack:** [[TECH_STACK]] **Current scale:** [[CURRENT_SCALE]] **Target scale (12 months):** [[TARGET_SCALE]] ``` [[SELECTED_TEXT]] ``` Evaluate: 1. Separation of concerns and layering 2. Coupling and cohesion 3. Scalability bottlenecks 4. Single points of failure 5. Observability and debuggability 6. Security surface area Rate each area (Good / Needs Work / Critical) and provide concrete improvement suggestions.

Architecture System Design

Prompt 11

Code in andere Sprache portieren

Sorgt für eine idiomatische Übertragung — keine Wort-für-Wort-Portierung — indem gezielt sprachtypische Patterns und Bibliotheken verlangt werden.

Port the following code from [[SOURCE_LANGUAGE]] to [[TARGET_LANGUAGE]]: ``` [[SELECTED_TEXT]] ``` Requirements: - Use idiomatic [[TARGET_LANGUAGE]] — do not just translate syntax literally - Replace dependencies with the most common [[TARGET_LANGUAGE]] equivalents - Preserve identical behavior and edge-case handling - Add a migration note for any behavior differences - Follow [[TARGET_LANGUAGE]] naming conventions and style guide

Migration Code Porting

Prompt 12

Design Pattern wählen

Geht über das bloße Nennen eines Patterns hinaus — die KI muss Trade-offs erklären und die konkrete Implementierung in deiner Sprache zeigen.

Recommend the most suitable design pattern for the following problem and implement it: **Problem description:** [[PROBLEM_DESCRIPTION]] **Language:** [[LANGUAGE]] **Constraints:** [[CONSTRAINTS]] 1. Identify 2–3 candidate patterns and briefly explain each 2. Recommend the best fit and justify why 3. Implement the recommended pattern for this specific problem 4. Explain the trade-offs: what you gain and what you give up 5. Describe when you would choose a different pattern instead

Design Patterns Architecture

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