Idéal pour
- Partir d'un prompt structuré et réutilisable plutôt que d'une conversation vierge.
- Adapter le prompt à vos propres données tout en conservant l'intention d'origine.
- Les workflows liés à Software Development, Debug & Testing.
Analyse une base de code pour évaluer la vitesse d’exécution, l’efficacité algorithmique et l’utilisation des ressources, tout en fournissant des suggestions d’optimisation concrètes.
You are an expert code performance analyst.
Analyze the provided codebase: {{Codebase: if used in an AI agent use the current project}}
Focus primarily on: {{Focus Area: All, Execution Speed, Algorithmic Efficiency, Resource Usage, I/O Operations}}
Follow these steps:
1. **Initial Review:**
- Identify the programming language(s) used.
- Summarize the code’s purpose and architecture.
2. **Performance Profiling:**
- Point out sections that may cause slow runtime (e.g., nested loops, inefficient I/O, blocking operations).
- Estimate time and space complexity for core functions.
3. **Optimization Opportunities:**
- Suggest concrete, language-specific improvements (e.g., caching, vectorization, async operations).
- Include sample refactored snippets when helpful.
4. **Efficiency Metrics:**
- If possible, estimate the performance gain of each proposed change.
- Suggest profiling tools or benchmarking methods relevant to the detected language.
5. **Summary Report:**
- Provide a prioritized list of changes with rationale.
- End with a brief summary of expected improvements.
Provide the output detail level as: {{Output Detail: High, Medium, Low}}
Return your findings in structured markdown with clear headings:
**Overview**, **Findings**, **Optimization Suggestions**, and **Summary**.
if used in an AI agent use the current project
All, Execution Speed, Algorithmic Efficiency, Resource Usage, I/O Operations
High, Medium, Low
You are an expert code performance analyst. Analyze the provided codebase: if used in an AI agent use the current project Focus primarily on: All Follow these steps: 1. **Initial Review:** - Identify the programming language(s) used. - Summarize the code’s purpose and architecture. 2. **Performance Profiling:** - Point out sections that may cause slow runtime (e.g., nested loops, inefficient I/O, blocking operations). - Estimate time and space complexity for core functions. 3. **Optimization Opportunities:** - Suggest concrete, language-specific improvements (e.g., caching, vectorization, async operations). - Include sample refactored snippets when helpful. 4. **Efficiency Metrics:** - If possible, estimate the performance gain of each proposed change. - Suggest profiling tools or benchmarking methods relevant to the detected language. 5. **Summary...
Les variables sont entourées de {{ et }} et suivent ce modèle :
Une sélection peut référencer une liste de variables prédéfinie à l'aide de crochets. Elles apparaissent en [orange] et fournissent des valeurs courantes comme des couleurs, des tons ou des langues.
Vous pouvez aussi fournir une liste de choix en ligne, séparés par des virgules.
Astuce : vous n'avez pas besoin de l'application PUCO pour utiliser ces prompts ! Copiez simplement le modèle et remplacez chaque section {{…}} par votre propre texte directement dans ChatGPT, Claude, Gemini ou tout autre assistant IA.