Os melhores prompts de ChatGPT e Claude para desenvolvedores fornecem ao modelo três coisas: o código real, uma tarefa clara e um formato de saída definido. Esse é todo o segredo por trás de uma sessão útil com um GPT de programação ou engenheiro de software de AI. "Revise meu código" gera um resumo educado. "Revise este diff em busca de bugs e problemas de segurança, liste as descobertas por gravidade com números de linha e não reescreva o arquivo" gera algo em que você pode agir. Abaixo estão 30 prompts para desenvolvedores, organizados em seis grupos: revisão e qualidade de código, testes, refatoração e desempenho, documentação e descrições de PR, frontend e backend e DevOps. Eles são independentes de linguagem, com placeholders [language], além de algumas versões em Python e TypeScript quando os detalhes são importantes.
Revisão de código, configurada uma vez
Skill de AI para revisão de código do Yuri
Yuri carrega uma vez seus padrões de revisão, escala de gravidade e stack, para que toda revisão siga as mesmas regras, em vez de usar um prompt novo a cada vez.
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Como usar estes prompts
Copie um prompt, substitua os [brackets] e cole o código ou diff logo depois dele. Dois hábitos fazem uma grande diferença. Primeiro, sempre cole o artefato real: a função, o stack trace, o diff, o esquema. Uma descrição do código não é o código. Segundo, diga o que você quer receber: um diff, uma tabela, uma lista numerada, um arquivo. Os modelos tendem a responder em prosa; raramente é isso que você quer.
Se você estiver usando Claude Code, os prompts ainda funcionarão como foram escritos, mas muitos deles ficam melhores armazenados como um comando de barra ou um Skill, para que você pare de redigitá-los. Há uma seção curta sobre isso abaixo e uma mais longa em nosso guia sobre Skills do Claude Code.
Revisão e qualidade de código (prompts 1 a 5)
As análises de prompts funcionam melhor com um diff, não com um arquivo completo. Peça descobertas agrupadas por gravidade para poder ignorar as observações de estilo quando estiver com pouco tempo.
Prompt 1: revisão sênior por gravidade
Revise este diff [language] como um engenheiro sênior. Agrupe as descobertas em: bugs, segurança, desempenho, manutenibilidade e estilo. Para cada descoberta, informe a referência da linha, o problema em uma frase e a correção. Não reescreva o arquivo inteiro. Se não encontrar nada em uma categoria, diga isso. Diff: [paste diff]
Prompt 2: análise apenas de segurança
Verifique este código [language] apenas quanto a problemas de segurança: injeção, desserialização insegura, falta de validação de entrada, segredos no código, padrões inseguros e riscos de dependências. Para cada descoberta, informe o risco, como ela poderia ser explorada em uma linha e a versão mais segura. Código: [paste code]
Prompt 3: Explicar a alteração a um revisor
Sou o autor deste diff. Escreva as notas de revisão que devo anexar para que um revisor o entenda rapidamente: o que mudou, por quê, o que analisar primeiro, o que está intencionalmente fora do escopo e como testei. Mantenha o texto abaixo de 150 palavras. Diff: [paste diff]
Prompt 4: Encontrar o bug latente
Este código em [language] funciona no caminho de sucesso, mas suspeito de um bug em casos extremos. Analise-o com estas entradas: entrada vazia, nulo ou None, entrada muito grande, chamadas concorrentes e uma dependência que falha. Para cada uma, diga o que acontece e se isso está correto. Código: [paste código]
Prompt 5: Revisão de tipos e lint em Python
Revise este módulo Python quanto à tipagem e à correção. Adicione ou corrija as anotações de tipo, sinalize tudo que o mypy em modo estrito rejeitaria, aponte argumentos padrão mutáveis, exceções genéricas e recursos não fechados. Retorne o módulo corrigido e uma lista com marcadores do que foi alterado. Código: [paste código]
Testes (prompts 6 a 10)
Peça ao modelo para listar os casos antes de escrever os testes. É muito mais fácil identificar um caso ausente em uma lista de cinco linhas do que em 200 linhas de código de teste.
Prompt 6: Testes unitários com a lista de casos primeiro
Escreva testes unitários para esta função em [language] usando [framework de testes]. Antes do código, liste todos os casos que você cobrirá: caminho de sucesso, limites, caminhos de erro e entrada inválida. Depois, escreva os testes. Use nomes descritivos que sejam frases completas. Função: [paste código]
Prompt 7: Teste de regressão a partir de um bug
Aqui estão um relatório de bug e a correção. Escreva um teste de regressão que falhe no código antigo e passe no novo, usando [framework de testes]. Dê ao teste um nome baseado no bug. Bug: [descreva o bug]. Diff da correção: [paste diff]
Prompt 8: Testes antes de uma alteração arriscada
Estou prestes a alterar [o que você está alterando] em [arquivo ou módulo]. Liste os testes que devo ter implementados antes de fazer a alteração, classificados pela probabilidade de detectar uma falha. Marque quais já existem com base neste arquivo de teste: [paste arquivo de teste]
Prompt 9: Teste de integração em TypeScript
Escreva um teste de integração em TypeScript usando [Vitest ou Jest] para este manipulador de API. Faça mock apenas da fronteira externa ([banco de dados, cliente HTTP, fila]), não dos módulos internos. Cubra uma chamada bem-sucedida, uma falha de validação e um timeout no serviço upstream. Manipulador: [paste código]
Prompt 10: Revisão de testes
Revise estes testes. Diga quais asserções são fracas (verificam truthiness, usam apenas snapshots ou testam o mock em vez do código), quais casos estão faltando e quais testes são redundantes. Sugira as três adições de maior valor. Testes: [paste testes]
Refatoração e desempenho (prompts 11 a 15)
Os prompts de refatoração precisam de uma restrição rígida: o comportamento não pode mudar. Diga isso explicitamente e peça as alterações como uma lista para que você possa analisá-las uma de cada vez.
Prompt 11: Refatoração que preserva o comportamento
Refatore este código em [language] para melhorar a legibilidade sem alterar o comportamento. Mantenha a interface pública idêntica. Liste cada alteração em uma linha, com o motivo, antes do código. Sinalize qualquer coisa que pareça um bug, mas não a corrija silenciosamente; anote-a separadamente. Código: [paste code]
Prompt 12: Dividir uma função longa
Esta função é longa demais. Divida-a em funções menores, com nomes claros, cada uma fazendo uma única coisa. Mostre primeiro a nova estrutura como um esboço (nomes das funções e propósito em uma linha) e depois o código. Não introduza novas abstrações a menos que sejam usadas pelo menos duas vezes. Código: [paste code]
Prompt 13: Encontrar o problema de desempenho
Este código em [language] é lento com [size of input]. Identifique o provável gargalo, estime sua complexidade e proponha uma correção. Explique o trade-off da correção (memória, legibilidade, risco de incorreção). Não faça micro-otimizações; encontre o principal problema. Código: [paste code]. Saída do perfil, se houver: [paste]
Prompt 14: Reescrita de desempenho em Python
Reescreva esta função Python para melhorar o desempenho. Prefira funções integradas, compreensões, geradores e a biblioteca padrão a loops escritos manualmente. Mantenha a mesma assinatura e o mesmo tipo de retorno. Mostre o antes e o depois e descreva como você faria o benchmark com timeit. Código: [paste code]
Prompt 15: Remover duplicação
Aqui estão dois ou mais trechos de código que parecem semelhantes. Diga-me se eles devem compartilhar uma implementação ou permanecer separados (e por quê). Se devem compartilhar uma, escreva-a e mostre como cada ponto de chamada muda. Código A: [paste]. Código B: [paste]
Documentação e descrições de PR (prompts 16 a 20)
A documentação é o trabalho que mais costuma ser deixado de lado. Esses prompts levam dez segundos e produzem algo que um novo membro da equipe pode realmente usar.
Prompt 16: Descrição de PR
Escreva uma descrição de pull request para este diff. Seções: Resumo (duas frases), O que mudou (tópicos), Por quê, Como testar (etapas), Riscos e reversão. Use linguagem simples, sem tom de marketing. Não invente contexto que eu não tenha fornecido. Diff: [paste diff]. Ticket: [ticket link or summary]
Prompt 17: Docstrings e comentários
Adicione docstrings a toda função e classe pública neste arquivo de [language], seguindo o estilo [Google, NumPy, JSDoc ou o seu padrão]. Documente parâmetros, valores de retorno, erros gerados e um exemplo de cada. Não adicione comentários que apenas repitam o código. Arquivo: [paste code]
Prompt 18: README para um módulo
Escreva uma seção de README para este módulo: o que ele faz, quando usá-lo, um exemplo mínimo funcional, opções de configuração em uma tabela e erros comuns. Mantenha o texto abaixo de 300 palavras. Código: [paste code or public API]
Prompt 19: documentação de endpoint de API
Gere uma documentação de referência para este endpoint: método, caminho, requisito de autenticação, parâmetros da solicitação com os tipos e indicação de quais são obrigatórios, um exemplo de solicitação, um exemplo de resposta de sucesso e todas as respostas de erro com suas causas. Fonte: [paste route or controller]
Prompt 20: registro de decisão de arquitetura
Escreva um ADR para esta decisão. Seções: Contexto, Decisão, Alternativas consideradas (com o motivo pelo qual cada uma foi rejeitada), Consequências. No máximo uma página. Decisão: [describe]. Alternativas: [list]. Restrições: [list]
Frontend (prompts 21 a 25)
Os prompts de frontend devem especificar o framework e o modelo de renderização. "React" sozinho não é suficiente quando a resposta varia entre um componente de cliente e um componente de servidor.
Prompt 21: revisão de componente
Revise este componente [React, Vue, Svelte] quanto a: renderizações desnecessárias, estado que deveria ser derivado, chaves ausentes, efeitos que deveriam ser manipuladores de eventos e props que expõem detalhes de implementação. Forneça uma correção para cada item. Componente: [paste code]
Prompt 22: avaliação de acessibilidade
Audite esta marcação e o código do componente quanto à acessibilidade: elementos semânticos, rótulos, ordem de foco, operabilidade pelo teclado, tokens de contraste de cores e uso indevido de ARIA. Liste os problemas com o critério WCAG que cada um viola e forneça o código corrigido. Código: [paste code]
Prompt 23: tipos TypeScript para uma resposta de API
Aqui está uma resposta JSON de exemplo de [endpoint]. Escreva os tipos TypeScript para ela. Use uniões discriminadas quando um campo mudar de formato, marque corretamente os campos opcionais e adicione um validador em tempo de execução com [Zod or your library] que corresponda aos tipos. JSON: [paste sample]
Prompt 24: depuração de layout CSS
Este layout quebra em [viewport or condition]. Aqui está o HTML e o CSS. Explique em termos simples o que está causando isso e, em seguida, forneça a alteração mínima no CSS para corrigir. Prefira layouts modernos (grid, flex, container queries) a soluções improvisadas. Código: [paste code]
Prompt 25: decisão sobre gerenciamento de estado
Preciso gerenciar [describe state] em um aplicativo [framework] de [size]. Compare manter isso localmente, elevá-lo ao contexto e usar [store library]. Recomende uma opção para este caso, com justificativas, e mostre o esqueleto da abordagem recomendada.
Backend e DevOps (prompts 26 a 30)
Os prompts de backend e infraestrutura se beneficiam de indicar o ambiente: o banco de dados, a versão do runtime, o provedor de nuvem e o que não pode ficar indisponível.
Prompt 26: Revisão do design de API
Revise este design de API quanto à consistência e à correção: nomenclatura de recursos, métodos HTTP e códigos de status, paginação, formato de erros, idempotência das gravações e versionamento. Retorne uma tabela com o problema, por que ele é importante e a correção. Especificação ou rotas: [paste]
Prompt 27: Revisão de consultas e esquema de banco de dados
Revise este esquema de [database] e estas consultas. Sinalize índices ausentes, padrões N+1, colunas anuláveis que não deveriam ser e consultas que não serão escaláveis além de [rows]. Sugira uma migração para cada alteração no esquema. Esquema: [paste]. Consultas: [paste]
Prompt 28: Fortalecimento do Dockerfile
Revise este Dockerfile. Reduza o tamanho da imagem, fixe as versões, use um usuário não root, separe as etapas de compilação e execução e torne o cache das camadas eficiente. Retorne o Dockerfile melhorado com um comentário em cada linha alterada. Dockerfile: [paste]
Prompt 29: Depuração de pipeline de CI
Este pipeline [GitHub Actions, GitLab CI, outro] falha de forma intermitente. Aqui estão a configuração e um log de falha. Identifique a causa mais provável, diga-me como confirmá-la e forneça a correção. Se for um teste instável, e não o pipeline, diga isso. Configuração: [paste]. Log: [paste]
Prompt 30: Post-mortem de incidente
Escreva um post-mortem imparcial a partir destas notas. Seções: Resumo, Impacto, Linha do tempo, Causa raiz, O que deu certo, O que deu errado, Itens de ação com responsáveis. Mantenha o texto factual, sem especulações além do que as notas sustentam. Notas: [paste incident notes]
Onde colocar cada um no Claude Code
Se você usa o Claude Code, redigitar o prompt 1 em todas as revisões é desperdício. O Claude Code oferece três lugares para armazenar instruções, e cada um se adapta a um tipo diferente de prompt.
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CLAUDE.md é para regras que devem se aplicar a todas as sessões em um repositório: o idioma, o framework de testes, o guia de estilo, "nunca faça commit de segredos". Curto, sempre ativo e sem argumentos.
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Comandos de barra (arquivos em
.claude/commands/) são para tarefas repetíveis que você aciona sob demanda: /review, /pr-description, /tests. Os prompts 1, 6 e 16 são comandos de barra naturais.
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Skills são para o comportamento completo de uma função: como um revisor de código pensa, qual escala de severidade usa e como um engenheiro de QA estrutura um plano de testes. Uma skill é um arquivo .md com um fluxo de trabalho, padrões e exemplos que o modelo carrega quando a tarefa corresponde a ele. Consulte a coleção de Skills do Claude Code e nossos exemplos de Skills do Claude para ver como é uma boa skill.
A regra geral: se for uma linha, coloque-a no CLAUDE.md. Se for um prompt que você executa com frequência, transforme-o em um comando de barra. Se for uma função que exige julgamento, transforme-a em um Skill.
Tarefa para prompt para Skill
| Tarefa |
Prompt acima |
Skill que faz isso como uma função |
| Revisão de código em cada PR |
1, 3, 4 |
Yuri - Revisor de código ($29) |
| Auditoria de segurança e dependências |
2, 28 |
Soren - Auditor de código ($29) |
| Planos de teste e revisão de testes |
6 a 10 |
Mira - Engenheira de QA ($29) |
| Refatorações em toda a stack |
11 a 15 |
Max - Desenvolvedor full stack ($29) |
| Documentação, READMEs, ADRs |
17 a 20 |
Saoirse - Redatora técnica ($29) |
| Componentes de frontend e a11y |
21 a 25 |
Lena - Desenvolvedora de frontend ($29) |
| Design de API e banco de dados |
26, 27 |
Niko - Desenvolvedor de backend ($29) |
| Docker, CI, incidentes |
28 a 30 |
Rami - Engenheiro de DevOps ($29) |
| Agent de revisão autônomo para um repositório inteiro |
1, 2, 10 |
Albert - Agent de revisão de código de AI ($32) |
Se você quiser os prompts em um pacote
Tudo acima é gratuito para copiar. Se você preferir um conjunto maior e organizado, com variantes por linguagem e função, há duas opções:
Biblioteca de prompts de tecnologia e desenvolvimento ($21): uma biblioteca estruturada de prompts para desenvolvedores, voltada a revisão, testes, depuração, documentação e arquitetura, organizada por tarefa para que você encontre a opção certa em segundos. Parte do catálogo mais amplo de prompts do ChatGPT.
Pacote de Agents de Codificação - Todos os 5 Agents de Codificação de AI ($99): cinco Skills de agent de codificação em uma única compra, abrangendo revisão, desenvolvimento, testes, backend e infraestrutura, para equipes que querem todo o fluxo de trabalho configurado em vez de apenas uma função.
Todos os Skills são compras únicas, entregues como um arquivo de skill .md com um README, e funcionam no Claude (incluindo o Claude Code), no ChatGPT como um GPT personalizado, no Gemini como um Gem e no Copilot. Há uma garantia de reembolso de 30 dias, sem perguntas.
Perguntas frequentes
Esses prompts funcionam da mesma forma no ChatGPT e no Claude?
Sim. Todo prompt aqui é texto simples, sem sintaxe específica de modelo. O Claude tende a lidar bem com arquivos longos colados e refatorações de várias etapas; o ChatGPT é rápido para funções isoladas e testes pequenos. A redação não muda; o que muda é quanto contexto você consegue colar de uma só vez.
Devo colar o arquivo inteiro ou apenas a função?
Cole a menor unidade que contenha o problema completo. Para um bug, é a função junto com o local da chamada e o stack trace. Para uma revisão, é o diff. Para uma refatoração, é o módulo. Colar um repositório inteiro sem uma pergunta associada produz um feedback genérico.
Qual é a diferença entre um prompt e um skill?
Um prompt é uma instrução pontual que você digita a cada vez. Um skill é um arquivo .md com sua função, padrões e fluxo de trabalho que o modelo carrega uma vez, para que todas as respostas já sigam suas convenções. Os Skills da KissMySkills funcionam no Claude e no Claude Code, como um GPT personalizado do ChatGPT, um Gem do Gemini ou no Copilot, e incluem uma garantia de reembolso de 30 dias.
Esses prompts são apenas para Python?
Não. Todo prompt usa um placeholder [language]. Alguns exemplos mencionam Python ou TypeScript porque são as solicitações mais comuns, mas substitua por Go, Rust, Java, C# ou qualquer outra linguagem e a estrutura permanece.
Posso inserir esses prompts diretamente no Claude Code?
Sim. Regras curtas e sempre ativas pertencem ao CLAUDE.md, tarefas repetíveis pertencem a um comando de barra em .claude/commands, e o comportamento completo de uma função pertence a um skill. A seção acima sobre onde os prompts pertencem no Claude Code explica qual é qual.
O resultado final
Bons prompts para desenvolvedores são entediantes: entrada real, uma tarefa, uma saída definida. Os 30 acima abrangem o trabalho diário de revisão, testes, refatoração, documentação, frontend, backend e DevOps, e funcionam da mesma forma no ChatGPT e no Claude. Use-os como estão ou transforme os que você executa todos os dias em um comando de barra ou um skill para não precisar redigitá-los.
Fluxo de trabalho completo, uma compra
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