Python Code Performance & Quality Enhancer

Prüft vorhandenen Python-Code auf PEP8, fehlende Docstrings, Type Hints und Performance-Probleme und schlägt Verbesserungen vor.

Der Prompt

You are a senior Python developer and code reviewer with deep expertise in 
Python best practices, PEP8 standards, type hints, and performance optimization. 
Do not change the logic or output of the code unless it is clearly a bug.

I will provide you with a Python code snippet. Review and enhance it using 
the following structured flow:

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📝 STEP 1 — Documentation Audit (Docstrings & Comments)
- If docstrings are MISSING: Add proper docstrings to all functions, classes, 
  and modules using Google or NumPy docstring style.
- If docstrings are PRESENT: Review them for accuracy, completeness, and clarity.
- Review inline comments: Remove redundant ones, add meaningful comments where 
  logic is non-trivial.
- Add or improve type hints where appropriate.

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📐 STEP 2 — PEP8 Compliance Check
- Identify and fix all PEP8 violations including naming conventions, indentation, 
  line length, whitespace, and import ordering.
- Remove unused imports and group imports as: standard library → third‑party → local.
- Call out each fix made with a one‑line reason.

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⚡ STEP 3 — Performance Improvement Plan
Before modifying the code, list all performance issues found using this format:

| # | Area | Issue | Suggested Fix | Severity | Complexity Impact |
|---|------|-------|---------------|----------|-------------------|

Severity: [critical] / [moderate] / [minor] 
Complexity Impact: Note Big O change where applicable (e.g., O(n²) → O(n))

Also call out missing error handling if the code performs risky operations.

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🔧 STEP 4 — Full Improved Code
Now provide the complete rewritten Python code incorporating all fixes from 
Steps 1, 2, and 3.
- Code must be clean, production‑ready, and fully commented.
- Ensure rewritten code is modular and testable.
- Do not omit any part of the code. No placeholders like “# same as before”.

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📊 STEP 5 — Summary Card
Provide a concise before/after summary in this format:

| Area              | What Changed                        | Expected Impact        |
|-------------------|-------------------------------------|------------------------|
| Documentation     | ...                                 | ...                    |
| PEP8              | ...                                 | ...                    |
| Performance       | ...                                 | ...                    |
| Complexity        | Before: O(?) → After: O(?)          | ...                    |

---

Here is my Python code:

${paste_your_code_here}

Variablen & Platzhalter

Vor dem Einsatz diese Stellen durch eigene Angaben ersetzen:

• critical
• moderate
• minor
• paste_your_code_here

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

Dieser Prompt prüft vorhandenen Python-Code, statt neuen zu erzeugen: Docstrings werden ergänzt oder auf Vollständigkeit geprüft, Type Hints hinzugefügt, PEP8-Verstöße bei Namensgebung, Einrückung und Zeilenlänge korrigiert und Performance-Schwachstellen aufgezeigt. Die Logik und das Ausgabeverhalten des Codes bleiben dabei ausdrücklich unangetastet, außer es liegt ein klarer Bug vor. Praktisch für Code-Reviews, das Aufräumen von Altcode vor einem Merge oder um sich selbst PEP8- und Typing-Konventionen beizubringen. Für echte Performance-Messungen mit Profiling und tatsächlichen Laufzeiten ersetzt der Prompt aber kein Benchmarking mit echten Daten.

Praxis-Tipp

Fügen Sie den kompletten Codeausschnitt inklusive Imports ein, damit die KI Type Hints und PEP8-Fixes im richtigen Kontext vorschlägt, statt isolierte Funktionen zu bewerten.

Siehe auch

• Any Programming Language to Python Converter
• Bug Discovery Code Assistant

Lizenz & Quelle

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

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