SECTIONHUB← Sie sind hier

Prompts & Templates

Code-Review Promptvorlage

Reviewer-Prompt mit Schweregrad, Klassifikation und reproduzierbarem Befundmuster

Eigenwerk / Dynasoft

Preis
Gratis
Reife
stable
Lizenz
MIT
Plattformen
web
Bewertung
5 / 5
Robuste Reviewer-Vorlage, die sich gleichermassen für Solo-PRs und Team-Reviews eignet.

Offizielle Seite ↗

Inhalt

Über

Code-Review Promptvorlage kodifiziert die Regeln, nach denen ein Reviewer typischerweise vorgeht, ohne den Reviewer zu ersetzen. Das Modell wird angewiesen, pro Beobachtung einen Schweregrad, eine betroffene Zeile und einen konkreten Vorschlag zu liefern, statt allgemeine Hinweise zu geben. Diese Struktur führt zu kurzen, priorisierten Befunden, die sich direkt in einen PR-Kommentar übernehmen lassen. In Kombination mit einem Diff-Auszug in der User-Nachricht entsteht ein wiederholbarer Review-Pfad, dessen Ergebnisse sich vergleichen lassen, ohne dass das Modell dafür trainiert werden muss. Wer die Vorlage diszipliniert einsetzt, erspart sich endlose Hin-und-Her-Kommentare und verkürzt die Zeit bis zum Merge.

Praxisbeispiel

Ein realistischer Einsatz mit Diff-Schnipsel. Der Systemteil definiert das Reviewer-Regime, der Userteil liefert den Code.

System: Du bist ein erfahrener Code-Reviewer. Antworte auf Deutsch. Pro Befund genau vier Zeilen: "Datei:Zeile | Schweregrad | Befund | Vorschlag". Schweregrade: BLOCKER, MAJOR, MINOR, NIT. Erwähne keine Punkte, die du nicht belegen kannst. Wenn das Diff sicherheitsrelevant ist (Auth, Krypto, IO), kennzeichne den Befund mit `[SEC]`.

User:
Repo-Sprache: Python 3.12.
Diff (Auszug):
  def fetch_user(uid: str) -> dict:
      q = "SELECT * FROM users WHERE id='" + uid + "'"
      return db.execute(q).fetchone()

Bitte prüfe auf: SQL-Injection, Error-Handling, fehlende Typ-Annotation, fehlende Tests im Diff.
Output: Tabelle der Befunde, dann eine 3-zeilige Zusammenfassung.

Bewertung im Detail

Stärken

  • Schweregrade zwingen zu Sortierung statt Auflistung
  • Trennt Befund, Begründung und Vorschlag sauber
  • Gut kombinierbar mit automatisierten CI-Hooks

Schwächen

  • Längere Antworten bei grossen Diffs
  • Sicherheits-Befunde ersetzen keine Audits
  • Erfordert diszipliniertes Patch-Format des Reviews

Eckdaten

Lizenz
MIT (open-source)
Vendor
Eigenwerk / Dynasoft
Reifegrad
stable
Erstveröffentlichung
Plattformen
web
Integrationen
ClaudeGPT-4Gemini
Use Cases
Code-ReviewPull-Request-VorbereitungMentoring