31 พรอมต์ Claude สำหรับพัฒนาซอฟต์แวร์และงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์

วิศวกรรมซอฟต์แวร์ไม่ได้มีแค่การเขียนโค้ดให้ทำงานได้ แต่ต้องอ่านเข้าใจง่าย ทดสอบได้ และตั้งอยู่บนการตัดสินใจที่ดี แม้เวลาจำกัด ข้อกำหนดยังไม่ครบ และระบบเดิมถูกออกแบบโดยคนอื่นมานานแล้ว Claude ไม่สามารถส่งซอฟต์แวร์ขึ้นระบบจริงแทนคุณได้ แต่ พรอมต์ Claude สำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมจะเป็นคู่คิดให้คุณได้ทุกช่วงของวงจรการพัฒนา

ด้านล่างคือ 31 พรอมต์ แบ่งเป็นห้าช่วง: ข้อกำหนดและการออกแบบ การสร้างฟีเจอร์ การทดสอบและคุณภาพ การดีบักและปฏิบัติการ และเอกสารกับการทำงานร่วมกัน เขียนมาสำหรับ Claude แต่ใช้กับ แชตบอต AIอื่นได้เช่นกัน

คุณภาพคำตอบขึ้นอยู่กับบริบทที่ให้ หากคำตอบไม่ตรงจุด มักต้องเพิ่มบริบทที่เฉพาะเจาะจง ไม่ใช่เปลี่ยนคำถาม ควรระบุเสมอว่า:

• เทคโนโลยีที่ใช้: ภาษา เฟรมเวิร์ก เวอร์ชัน และรูปแบบที่มีอยู่ในฐานโค้ด
• ข้อจำกัด: ขนาดทีม กำหนดส่ง ขนาดระบบ ความเข้ากันได้ย้อนหลัง และสิ่งที่เปลี่ยนไม่ได้
• สิ่งที่ลองแล้ว: เพื่อไม่ให้ Claude เสนอแนวทางที่คุณตัดออกไปแล้วซ้ำอีก
• ขั้นตอนตรวจสอบ: รันทดสอบโค้ดที่สร้างขึ้น ตรวจว่า API ที่แนะนำมีอยู่จริง ห้ามวางข้อมูลลับ และทำตามกฎบริษัทเรื่องการแชร์โค้ดกับ AI

สำหรับงานออกแบบและดีบักที่ต้องใช้เหตุผลอย่างรอบคอบ Claude Sonnet 5เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่ดี

การตัดสินใจก่อนเขียนโค้ดบรรทัดแรกมักย้อนกลับได้ยากที่สุด พรอมต์เจ็ดข้อนี้ช่วยทดสอบการตัดสินใจตอนที่ยังปรับเปลี่ยนได้ด้วยต้นทุนต่ำ Gemini 3 Proอ่านข้อกำหนดและเอกสารออกแบบยาว ๆ ได้ในครั้งเดียว

1. ทำข้อกำหนดให้ชัด

นี่คือคำขอฟีเจอร์ที่ฉันได้รับ: [วางข้อความ] ก่อนเริ่มออกแบบ ให้ระบุจุดกำกวม ข้อกำหนดที่ขาด สมมติฐานที่ไม่ได้บอก และกรณีขอบเขต พร้อมเขียนคำถามที่ควรถามเจ้าของผลิตภัณฑ์เพื่อทำให้ชัดเจน

2. ที่ปรึกษาการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม

ฉันกำลังออกแบบ [ระบบ เช่น บริการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์สำหรับผู้ใช้ 50,000 คนต่อวัน] แนวทางที่เสนอ: [อธิบาย] ข้อจำกัด: [ขนาดทีม เทคโนโลยี ความหน่วง งบประมาณ ขนาดระบบ] ระบุความเสี่ยงหลัก 3 ข้อ สิ่งที่ต้องแลกในแต่ละการตัดสินใจ และทางเลือกหนึ่งที่ฉันอาจมองข้าม อ้างถึงรูปแบบความล้มเหลวที่เจาะจง ไม่ใช่ข้อกังวลลอย ๆ

3. บันทึกการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม

เขียนบันทึกการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมสำหรับเรื่องนี้: [อธิบาย] รวมบริบท ทางเลือกที่พิจารณา การตัดสินใจ ผลดีและผลเสีย และเงื่อนไขที่จะทำให้เราทบทวนการตัดสินใจ

4. ออกแบบโมเดลข้อมูล

ออกแบบโมเดลข้อมูลสำหรับ [ฟีเจอร์] ใน [ฐานข้อมูล] เอนทิตีและการใช้งาน: [อธิบาย] เสนอตารางหรือคอลเลกชัน ฟิลด์หลัก ความสัมพันธ์ ดัชนี และข้อจำกัด พร้อมชี้การตัดสินใจที่แก้ไขภายหลังได้ยาก

5. รีวิวการออกแบบ API

รีวิว API แบบ [REST / GraphQL / gRPC] นี้ก่อนนำไปสร้าง: [วางสัญญา API] ผู้ใช้งาน: [บริการภายใน แอปมือถือ นักพัฒนาภายนอก] ประเมินความสม่ำเสมอของชื่อ การตอบข้อผิดพลาด การจัดเวอร์ชัน ความเสี่ยงที่ทำให้ของเดิมใช้ไม่ได้ และกรณีใช้งานที่จำเป็นแต่ยังไม่รองรับ เสนอการแก้ไขที่เจาะจง

6. เปรียบเทียบเทคโนโลยี

เปรียบเทียบ [ตัวเลือก A] กับ [ตัวเลือก B] สำหรับ [กรณีใช้งาน] โดยพิจารณาประสบการณ์ทีมด้าน [ทักษะ] และข้อกำหนด [รายการ] ครอบคลุมการเรียนรู้ ต้นทุนปฏิบัติการ ระบบนิเวศ ประสิทธิภาพ และการผูกติดกับผู้ให้บริการ บอกสิ่งที่ควรพิสูจน์ด้วยการทดลองทางเทคนิคเล็ก ๆ ก่อนตัดสินใจ

7. แบ่งงานและประเมินขนาด

แบ่งฟีเจอร์นี้เป็นงานเล็กที่ส่งมอบแยกกันได้: [อธิบาย] แต่ละงานให้ระบุสิ่งที่ต้องพึ่งพา ความเสี่ยงหลัก และขนาดคร่าว ๆ (เล็ก กลาง ใหญ่) เน้นงานที่ไม่แน่นอนที่สุดเพื่อให้เราทำก่อน

ใช้พรอมต์ 1 ก่อนเริ่มฟีเจอร์ที่มีความซับซ้อน การทำข้อกำหนดให้ชัดคือวิธีแก้บั๊กที่ประหยัดที่สุด หากทำงานใกล้ชิดกับทีมผลิตภัณฑ์ ลองอ่าน พรอมต์ ChatGPT สำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์เพื่อเห็นอีกมุมของข้อกำหนด

หกพรอมต์สำหรับเปลี่ยนแบบออกแบบให้เป็นโค้ดที่ทำงานได้และคุณเข้าใจ Claude Sonnet 4.6เป็นคู่เขียนโค้ดที่ไว้ใจได้สำหรับงานประจำวัน

8. วางแผนการสร้างฟีเจอร์

ฉันกำลังสร้าง [ฟีเจอร์] ด้วย [เทคโนโลยี] โค้ดเดิมที่เกี่ยวข้อง: [วางโค้ด] ระบุไฟล์ที่ต้องเปลี่ยน ลำดับการเปลี่ยน อินเทอร์เฟซระหว่างส่วนต่าง ๆ และการทดสอบที่ต้องเขียนควบคู่แต่ละขั้น

9. คู่เขียนโปรแกรม

เป็นคู่เขียนโปรแกรมของฉันสำหรับ [งาน] ใน [ภาษา] เสนอขั้นเล็กถัดไป อธิบายเหตุผล รอฉันเขียนหรือวางโค้ด แล้วรีวิวก่อนเดินต่อ อย่าเขียนวิธีแก้ทั้งหมดในครั้งเดียว

10. สร้างโครงเริ่มต้นพร้อมคำอธิบาย

สร้างโครงเริ่มต้นสำหรับ [คอมโพเนนต์ บริการ หรือเครื่องมือ CLI] ด้วย [เทคโนโลยี] ตามแนวปฏิบัติในฐานโค้ดของเรา: [อธิบาย] ใส่คอมเมนต์สั้น ๆ ให้แต่ละส่วนเพื่ออธิบายว่ามีไว้ทำไม และระบุสิ่งที่ฉันยังต้องสร้าง

11. อธิบายโค้ดเก่า

อธิบายทีละขั้นด้วยภาษาง่าย ๆ ว่าโค้ดเก่านี้ทำอะไร: [วางโค้ด] ชี้ผลข้างเคียงที่ซ่อนอยู่ สมมติฐานที่ไม่ได้ระบุ และส่วนที่เสี่ยงเมื่อแก้ไข เสนอจุดที่ควรเพิ่มการทดสอบก่อนแตะโค้ด

12. อธิบายอัลกอริทึมและ regex

อธิบาย [อัลกอริทึม / regular expression / query ที่ซับซ้อน] นี้ทีละส่วน: [วางข้อความ] แสดงสิ่งที่จับคู่หรือผลลัพธ์ด้วยอินพุตตัวอย่างสามชุด รวมกรณีขอบเขตหนึ่งชุด และเสนอรูปแบบที่ง่ายกว่าหากมี

13. วางแผนย้ายระบบ

วางแผนย้าย [ระบบ] จาก [สถานะปัจจุบัน] ไป [สถานะเป้าหมาย] โดยไม่หยุดบริการหรือหยุดให้น้อยที่สุด แบ่งเป็นขั้นที่ย้อนกลับได้ ระบุวิธีตรวจแต่ละขั้น และแผนย้อนกลับหากเกิดปัญหา

พรอมต์ 9 ช่วยให้คุณควบคุมโค้ดเอง แทนการวางโค้ดทั้งก้อนที่ยังเข้าใจไม่ครบ หากต้องการคำอธิบายโค้ดสั้น ๆ Claude Haiku 4.5ตอบได้แทบจะทันที

หกพรอมต์สำหรับพบปัญหาก่อนเข้าสู่ระบบจริง หากต้องการอีกมุมมอง GPT-5.6 Solใช้เป็นผู้รีวิวคนที่สองได้

14. ออกแบบความครอบคลุมการทดสอบ

ออกแบบชุดทดสอบฟังก์ชันหรือโมดูลนี้ด้วย [เฟรมเวิร์ก]: [วางโค้ด] แต่ละกรณีให้ระบุสถานการณ์ อินพุต ผลที่คาดหวัง และประเภท: เส้นทางปกติ กรณีพิเศษ กรณีผิดพลาด หรือค่าขอบเขต เพิ่มอย่างน้อย 3 การทดสอบที่ฉันอาจลืม เช่น null อินพุตขนาดใหญ่ หรือการเข้าถึงพร้อมกัน

15. ผู้ช่วยรีวิวโค้ด

รีวิวโค้ด [ภาษา] นี้ในฐานะวิศวกรอาวุโส บริบท: [ทำอะไรและอยู่ส่วนไหน] เน้นความถูกต้อง ความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และการอ่านเข้าใจ แต่ละปัญหาให้ระบุบรรทัดหรือรูปแบบ ปัญหา และวิธีแก้เฉพาะ อย่าจัดความชอบด้านสไตล์เป็นบั๊ก โค้ด: [วางโค้ด]

16. วางแผนปรับโครงสร้างโค้ด

ฉันต้องปรับโครงสร้างโค้ดนี้: [วางหรืออธิบาย] ปัญหาที่ต้องแก้: [รายการ] ข้อจำกัด: [เช่น ห้ามทำให้ API สาธารณะเดิมใช้ไม่ได้ ความครอบคลุมการทดสอบปัจจุบัน] เสนอแผนทีละขั้นจากปลอดภัยที่สุดถึงเปลี่ยนแปลงมากที่สุด พร้อมเหตุผลและการทดสอบหลังแต่ละขั้น

17. ที่ปรึกษาปรับประสิทธิภาพ

ฉันมีปัญหาประสิทธิภาพใน [เทคโนโลยี] อาการ: [เช่น endpoint ใช้เวลา 4 วินาทีเมื่อมีโหลด] สิ่งที่วัดแล้ว: [ข้อมูล profiling เวลา query เมตริก] โค้ด: [วางโค้ด] ระบุสาเหตุที่เป็นไปได้มากที่สุด 3 ข้อ วิธีวัดให้ชัดก่อนปรับ และวิธีแก้แต่ละข้อเรียงตามผลลัพธ์เทียบกับความพยายาม

18. ผู้ช่วยตรวจความปลอดภัย

ตรวจความปลอดภัยโค้ด [ภาษา/เฟรมเวิร์ก] ที่ [รับข้อมูลผู้ใช้ / จัดการชำระเงิน / ยืนยันตัวตน]: [วางโค้ดโดยลบข้อมูลลับจริง] ตรวจ injection ข้อบกพร่องการยืนยันตัวตนและสิทธิ์ การเปิดเผยข้อมูลอ่อนไหว และค่าเริ่มต้นที่ไม่ปลอดภัย ให้ระดับความรุนแรง สถานการณ์โจมตี และวิธีแก้เฉพาะแต่ละข้อ

19. รีวิว CI pipeline

รีวิวการตั้งค่า CI/CD นี้: [วางข้อความ] เสนอวิธีเพิ่มความเร็วและความน่าเชื่อถือ เช่น แคช งานขนาน การจัดการทดสอบที่ไม่เสถียร การตรวจที่จำเป็น และเงื่อนไขก่อน deploy อย่างปลอดภัย ชี้สิ่งที่อาจปล่อย build ที่ผิดพลาดขึ้นระบบจริง

การตรวจความปลอดภัยด้วย AI เป็นการตรวจเบื้องต้นที่มีประโยชน์ แต่ไม่แทนการตรวจสอบและสแกนอย่างเหมาะสม หากต้องการพรอมต์ที่เจาะลึกบั๊ก ความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และความคิดเห็นในการรีวิว ดู พรอมต์ Claude สำหรับรีวิวโค้ดได้ที่นี่

หกพรอมต์สำหรับบั๊ก เหตุขัดข้อง และการดูแลระบบให้ทำงานดี DeepSeek V4 Proถนัดการตรวจสมมติฐานทีละขั้น

20. คู่คิดในการดีบัก

ฉันมีบั๊กที่แก้ไม่ได้ เทคโนโลยี: [X] พฤติกรรมที่คาดหวัง: [อธิบาย] พฤติกรรมจริง: [อธิบายพร้อมข้อความผิดพลาดตามต้นฉบับ] ลองแล้ว: [รายการ] โค้ด: [วางส่วนเล็กที่สุดที่ทำให้เกิดซ้ำได้] ระบุต้นเหตุที่น่าจะเป็น 3 ข้อเรียงตามโอกาส วิธีทดสอบ และผลที่จะยืนยันหรือตัดแต่ละสาเหตุออก

21. ตอบสนองเหตุขัดข้องระหว่างเข้าเวร

ฉันกำลังรับมือเหตุขัดข้องในระบบจริง ระบบ: [อธิบาย] อาการ: [อัตราผิดพลาด ความหน่วง หยุดบริการ] เริ่ม: [เวลา] การเปลี่ยนล่าสุด: [deploy การตั้งค่า หรือโครงสร้างพื้นฐานใน 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา] เมตริก: [วาง] ระบุสาเหตุหลัก 3 ข้อ วิธีตรวจที่เร็วที่สุด มาตรการบรรเทาทันทีแต่ละข้อ และสิ่งแรกที่ฉันอาจยังไม่ได้ตรวจ

22. เขียนสรุปเหตุขัดข้องโดยไม่กล่าวโทษ

เปลี่ยนบันทึกนี้เป็นสรุปหลังเหตุขัดข้องที่ไม่กล่าวโทษบุคคล: [วางลำดับเหตุการณ์และบันทึก] รวมสรุป ผลกระทบ ลำดับเวลา ต้นเหตุและปัจจัยร่วม สิ่งที่ทำได้ดี สิ่งที่ทำได้ไม่ดี และงานแก้ไขพร้อมเจ้าของ เน้นระบบแทนบุคคล

23. วางแผน log และ monitoring

สำหรับบริการนี้: [อธิบาย] เสนอสิ่งที่ต้อง log เมตริกที่ต้องติดตาม เกณฑ์แจ้งเตือนที่เหมาะสม และแดชบอร์ด เพื่อพบปัญหาก่อนผู้ใช้โดยไม่จมกับสัญญาณรบกวน ชี้สิ่งที่ห้ามบันทึก เช่น ข้อมูลส่วนบุคคลหรือ token

24. เขียน runbook

เขียน runbook สำหรับผู้เข้าเวรกรณี [การแจ้งเตือนหรือความล้มเหลวที่พบบ่อย] รวมวิธีสังเกต การตรวจแรก การบรรเทาทีละขั้น เมื่อไรต้องส่งต่อและให้ใคร และวิธียืนยันว่าระบบฟื้นแล้ว

25. วางแผนอัปเกรด dependency

ฉันต้องอัปเกรด [ไลบรารีหรือเฟรมเวิร์ก] จาก [เวอร์ชัน] เป็น [เวอร์ชัน] สรุปสิ่งที่มักเปลี่ยนระหว่างเวอร์ชันหลัก ลำดับอัปเกรดที่ปลอดภัย สิ่งที่ต้องทดสอบ และวิธีย้อนกลับ เตือนให้ดูคู่มือย้ายเวอร์ชันและบันทึกการเปลี่ยนแปลงทางการ เพราะข้อมูลของคุณอาจล้าสมัย

เมื่อเกิดเหตุขัดข้อง ให้กู้บริการก่อน แล้วค่อยหาต้นเหตุ หากแก้บั๊กมาหลายวันแล้วยังไม่สำเร็จ พรอมต์ ChatGPT สำหรับแก้ปัญหาช่วยให้คุณทบทวนสมมติฐานที่ใช้อยู่ได้

หกพรอมต์สำหรับเขียนข้อมูลที่ทำให้คนอื่นใช้โค้ดของคุณได้ เมื่อต้องส่งความคืบหน้าให้ผู้เกี่ยวข้อง เครื่องมือเขียนอีเมลด้วย AIช่วยปรับน้ำเสียงให้เหมาะสม

26. เขียนเอกสารเทคนิค

เขียนเอกสารสำหรับ [ฟังก์ชัน / โมดูล / บริการ / API] นี้: [วาง] ผู้อ่าน: [ผู้ดูแล นักพัฒนาภายนอก หรือสมาชิกใหม่] รวมหน้าที่ในหนึ่งประโยค เมื่อไรควรใช้หรือไม่ใช้ อินพุตและข้อจำกัด ค่าส่งกลับและข้อผิดพลาด ตัวอย่างเล็กที่สุดที่ทำงานได้ และข้อควรระวัง อธิบายเจตนา ไม่ใช่แค่โค้ด

27. เขียน README

เขียน README ของโครงการนี้: [อธิบายเป้าหมาย เทคโนโลยี และการติดตั้ง] รวมสรุปหนึ่งบรรทัด วิธีเริ่มเร็ว การตั้งค่า คำสั่งที่ใช้บ่อย วิธีรันทดสอบ วิธีร่วมพัฒนา และช่องทางขอความช่วยเหลือ

28. อธิบายให้คนที่ไม่ใช่วิศวกร

อธิบายปัญหาหรือการตัดสินใจเทคนิคนี้ให้ [กลุ่ม เช่น ทีมผลิตภัณฑ์ ฝ่ายขาย หรือผู้บริหาร]: [อธิบาย] เลี่ยงศัพท์เฉพาะ ใช้ตัวอย่างเปรียบเทียบในชีวิตประจำวัน และครอบคลุมผลต่อผู้ใช้ กำหนดเวลา และสิ่งที่ต้องการจากพวกเขา

29. ให้ความเห็นเอกสารออกแบบ

รีวิวเอกสารออกแบบหรือ RFC นี้ในฐานะวิศวกรอาวุโสที่รอบคอบ: [วาง] ชี้ส่วนที่ไม่ชัด ทางเลือกที่ขาด ความเสี่ยงที่ยังไม่จัดการ และคำถามที่ยังเปิดอยู่ เสนอการแก้ไขสำคัญที่สุดสามข้อก่อนแชร์ให้ทีมทั้งหมด

30. คู่มือสำหรับสมาชิกใหม่

สร้างคู่มือสำหรับวิศวกรใหม่ในทีมที่ดูแล [ระบบ] ครอบคลุมแผนสัปดาห์แรก บริการหลักและความสัมพันธ์ แหล่งเอกสาร การตั้งค่าเครื่อง งานแรกที่เหมาะสม และควรถามใครเรื่องอะไร

31. แผนเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่

ฉันต้องทำงานด้วย [เทคโนโลยี] ได้ภายใน [ระยะเวลา] ฉันรู้ [ทักษะที่เกี่ยวข้อง] แล้ว สร้างแผนเรียนรู้ที่เรียงแนวคิดหลัก โครงการเล็กที่ทำในแต่ละช่วง ข้อผิดพลาดที่คนจาก [พื้นฐานของฉัน] มักเจอ และวิธีรู้ว่าพร้อมทำงานในระบบจริงแล้ว

เอกสารที่ดีสร้างประโยชน์ทุกครั้งที่ใครสักคนไม่ต้องถามคุณ หากต้องการเปลี่ยนแผนทางเทคนิคเป็นกำหนดการและรายงานความคืบหน้า ดู พรอมต์ ChatGPT สำหรับบริหารโครงการได้ที่นี่

Chat Smith ให้คุณบันทึกแต่ละพรอมต์เป็นเทมเพลตที่ใช้ได้ในคลิกเดียว และส่งคำถามดีบักหรือออกแบบเดียวกันให้ AI หลายโมเดลเพื่อเปรียบเทียบเหตุผล แชร์คลังเทมเพลตกับทีมเพื่อให้ทุกคนใช้ขั้นตอนการทำงานที่เป็นระบบร่วมกัน

วิศวกรที่เก่งลดการตัดสินใจที่ย้อนกลับไม่ได้ และพบปัญหาก่อนเข้าสู่ระบบจริง สำหรับเทคนิคการเขียนพรอมต์นอกงานวิศวกรรม อ่านคู่มือ พรอมต์ ChatGPTฉบับหลักได้