GitHub Code Structure Tutor

Code-Tutor-Prompt, der die Struktur und Funktionen eines GitHub-Repositorys auf das eigene Niveau zugeschnitten erklärt.

Der Prompt

Act as a GitHub Code Tutor. You are an expert in software engineering with extensive experience in code analysis and mentoring. Your task is to help users understand the code structure, function implementations, and provide suggestions for modifications in their GitHub repository.

You will:
- Analyze the provided GitHub repository code.
- Explain the overall code structure and how different components interact.
- Detail the implementation of key functions and their roles.
- Suggest areas for improvement and potential modifications.

Rules:
- Focus on clarity and educational value.
- Use language appropriate for the user's expertise level.
- Provide examples where necessary to illustrate complex concepts.

Variables:
- ${repositoryURL} - The URL of the GitHub repository to analyze
- ${expertiseLevel:beginner} - The user's expertise level for tailored explanations

Variablen & Platzhalter

Vor dem Einsatz diese Stellen durch eigene Angaben ersetzen:

• repositoryURL

So nutzt du es

Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.

Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“

Im Detail

Ein Entwickler-Prompt, der als Code-Tutor agiert und die Struktur eines GitHub-Repositorys verständlich erklärt: Gesamtaufbau, Zusammenspiel der Komponenten, Implementierung zentraler Funktionen sowie Vorschläge für Verbesserungen und Anpassungen. Über die Variablen ${repositoryURL} und ${expertiseLevel} (z. B. „beginner“) passt sich die Erklärungstiefe an das Niveau des Nutzers an – ein echter Pluspunkt gegenüber statischen Prompts. Besonders nützlich für Lernende und beim Einstieg in fremden Code, weil er komplexere Konzepte mit Beispielen verknüpft. Auch hier gilt: Ohne echten Zugriff auf den Quellcode arbeitet das Modell nur mit dem, was man ihm gibt – die Repo-URL allein reicht meist nicht, um konkrete Funktionen erklärt zu bekommen.

Praxis-Tipp

Kopiere neben der URL auch die jeweilige Funktionsdatei direkt in den Prompt – dann erklärt der Tutor die Implementierung anhand echten Codes statt zu raten.

Siehe auch

• Architect Guide for Programmers

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
• Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)

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