Tu utilises ChatGPT pour gagner du temps dans ton développement ? Encore faut-il que le généré soit un code propre, lisible et fiable. Un prompt bien formulé peut faire toute la différence entre un script approximatif et un vrai socle technique solide. Dans cet article, tu découvriras 10 prompts code prompre conçus pour produire un code clair et structuré quel que soit ton langage de programmation.
Pourquoi utiliser l’IA pour produire un code plus propre ?
Utiliser un bon prompt code propre, c’est bien plus qu’un simple gain de temps. C’est une nouvelle manière d’écrire du code de qualité, en s’appuyant sur la puissance de l’intelligence artificielle. Un code propre n’est pas seulement un code qui fonctionne. C’est un code lisible, bien organisé, cohérent, sans dettes techniques et facile à maintenir.
L’IA comme ChatGPT peut aujourd’hui devenir un véritable assistant technique. À condition de lui formuler les bonnes instructions, elle est capable de produire un code bien structuré, conforme aux standards du langage utilisé, commenté de façon intelligente et dénué de répétitions inutiles. Elle peut aussi t’aider à corriger des erreurs de logique ou à clarifier des blocs complexes.
Grâce à un prompt code propre rédigé avec soin, tu peux transformer un bloc de code brut en une version plus claire, plus fiable, et plus simple à relire. Tu donnes une intention claire à l’IA, et elle t’aide à structurer ton code comme un développeur expérimenté le ferait.
Les 10 meilleurs prompts pour un code propre avec ChatGPT
1.Générer une fonction lisible et commentée
Prompt: Écris une fonction Python qui calcule la moyenne d’une liste de nombres. Le code doit être clair, bien commenté, et respecter les bonnes pratiques PEP8.
Ce prompt fonctionne car il impose dès le départ des critères de qualité concrets : clarté, commentaires et respect des conventions PEP8. Il guide l’IA vers une production standardisée et immédiatement exploitable.
PEP8 est le guide de style officiel pour le langage Python. Il définit les conventions à suivre pour écrire un code propre, cohérent et lisible : nommage des variables, indentation, longueur des lignes, espacement entre les blocs, formatage des fonctions et des classes.
Lors des tests, le code généré était systématiquement bien structuré, avec une docstring explicite, des noms de variables compréhensibles et des commentaires placés au bon niveau. C’est un excellent point de départ pour créer des fonctions propres, prêtes à être relues ou intégrées dans un projet professionnel.
2.Réécrire ce code en version propre
Prompt : Voici mon code Python. Peux-tu le rendre plus propre, plus modulaire et plus lisible ?[insère ton code ici]
Ce prompt donne de très bons résultats lorsqu’il s’agit d’améliorer un script existant sans en modifier le comportement. Il oriente l’IA vers une refactorisation : séparation logique des blocs, création de fonctions intermédiaires, renommage des variables, suppression des répétitions.
Lors des tests, le code produit était souvent plus court, plus lisible, et structuré de manière à faciliter les futures modifications. Ce prompt est particulièrement utile en phase de nettoyage de code ou avant une mise en production.
3.Ajouter des commentaires pertinents
Prompt : Voici un bloc de code. Ajoute des commentaires utiles pour chaque étape sans surcharger le code.
Ce prompt cible un besoin précis : documenter un code existant sans l’alourdir. Lors des tests, l’IA a su insérer des commentaires synthétiques, centrés sur les étapes clés, sans tomber dans l’explication superflue de chaque ligne.
Le résultat donne un code plus facile à relire, notamment dans un contexte d’équipe ou de relecture. C’est un super moyen d’améliorer la lisibilité sans toucher à la logique du programme.
4.Extraire des fonctions pour clarifier le code
Prompt : Sépare ce code en fonctions plus petites pour le rendre plus lisible et réutilisable.
Ce prompt est particulièrement utile pour découper un bloc de code monolithique. Lors des essais, l’IA a su identifier les sous-ensembles logiques et les transformer en fonctions autonomes, avec des noms explicites et une portée bien définie.
Le résultat est plus lisible, plus modulaire, et facilite la maintenance du code. Ce type de refactorisation est essentiel lorsqu’on veut rendre un script plus évolutif ou le préparer à des tests unitaires.
5.Éviter les variables magiques
Prompt : Réécris ce code pour remplacer les « magic numbers » ou constantes non nommées par des variables explicites.
Ce prompt améliore la clarté du code sans changer sa logique. Il permet de remplacer les nombres écrits en dur par des variables nommées, ce qui rend leur fonction compréhensible d’un coup d’œil.
À l’usage, l’IA identifie bien les valeurs récurrentes ou critiques et les extrait en début de script. Le code devient plus lisible, plus facile à modifier, et surtout plus sûr si une valeur doit être changée plus tard.
6.Respecter une architecture claire
Prompt : Génère une structure de projet Flask simple mais bien organisée (fichiers, dossiers, routes, modèles…).
Ce prompt est utile quand on veut poser les bases d’un projet sans partir dans tous les sens. Il pousse l’IA à proposer une arborescence claire, avec une séparation nette entre les fichiers de configuration, les routes, les modèles et les vues.
Lors des tests, le code généré suivait les bonnes pratiques Flask : un dossier app/, des sous-dossiers routes/, models/, templates/, et un point d’entrée bien défini. C’est un bon point de départ pour construire un projet maintenable dès le début, sans devoir tout réorganiser plus tard.
7.Corriger les répétitions inutiles
Prompt : Peux-tu identifier et supprimer toute redondance dans ce code, en utilisant des fonctions ou des boucles ?
Ce prompt est très efficace pour alléger un code répétitif. Il permet à l’IA de repérer les blocs copiés-collés ou les instructions similaires, et de les regrouper dans des fonctions ou des boucles.
Résultat : moins de lignes, moins de risques d’erreur, et un code plus simple à modifier. Lors des tests, l’IA a bien isolé les motifs répétitifs et proposé des solutions claires, sans casser la logique d’origine. C’est un bon réflexe à avoir avant toute mise en production.
8.Vérifier la cohérence des noms de variables
Prompt : Vérifie si les noms de mes variables et fonctions sont cohérents, explicites et respectent les conventions Python.
Ce prompt permet de renforcer la lisibilité du code sans toucher à sa logique. Il aide à repérer les noms de variables trop vagues, incohérents ou mal formés, comme des abréviations ou des mélanges de styles (camelCase au lieu de snake_case).
Lors des tests, l’IA a proposé des noms plus clairs et homogènes, alignés sur les conventions Python. C’est un bon outil pour harmoniser un code écrit à plusieurs mains, ou relu plusieurs semaines après l’avoir écrit.
9.Ajouter des types statiques
Prompt : Ajoute les annotations de type à ce code Python pour qu’il soit plus maintenable et robuste.
Ce prompt améliore la clarté et la fiabilité du code Python en ajoutant des annotations de type. C’est particulièrement utile dans les fonctions, où les types d’arguments et de retours ne sont pas toujours évidents.
Lors des tests, l’IA a bien détecté les types implicites (entiers, chaînes, listes, booléens…) et les a explicités. Le code devient plus facile à lire, à valider avec des outils comme mypy, et à maintenir dans des projets un peu longs ou en équipe.
10.Appliquer une architecture MVC
Prompt : Génère une version MVC de cette mini-application web pour séparer proprement les responsabilités.
MVC (Modèle-Vue-Contrôleur) est une architecture qui sépare le code en trois parties : les données (Modèle), l’affichage (Vue) et la logique (Contrôleur). Cette séparation rend l’application plus claire, plus facile à maintenir et plus simple à faire évoluer.
Ce prompt est donc utile dès qu’un projet commence à grandir et que le code devient trop mélangé. Il force l’IA à structurer l’application selon le modèle MVC : un dossier pour les modèles (logique métier et données), un autre pour les vues (affichage), et un dernier pour les contrôleurs (logique de traitement). Lors des tests, l’IA a su adapter cette séparation à différents frameworks, comme Flask ou Express, avec une structure claire et des fichiers bien nommés. Ce prompt est idéal pour poser une base propre avant d’ajouter de nouvelles fonctionnalités.
Astuce bonus : tester et affiner chaque prompt code propre
Même si un prompt code propre bien rédigé permet d’obtenir un résultat structuré, il est important de ne pas tout automatiser sans contrôle. ChatGPT n’a pas accès à ton environnement exact ni à l’intention précise que tu as en tête. Il peut générer du bon code, mais il ne devine pas toujours le contexte ou les contraintes métier.
Avant d’utiliser un bloc en production, teste-le manuellement. Utilise un éditeur avec un formatage automatique comme Prettier ou Black pour garder un rendu cohérent. Et surtout, n’hésite pas à redemander à l’IA de relire ou de corriger le code avec un prompt code propre de vérification.
Ce travail d’ajustement est normal. Un bon prompt code propre te fait gagner du temps, mais c’est à toi de guider l’IA avec précision. Plus tu formules des demandes claires, plus le résultat sera fiable, propre et maintenable. Garde ces prompts sous la main pour les adapter selon les cas. Et si tu veux en découvrir d’autres, retrouve-nous sur Instagram.
Un bon prompt, c’est déjà 50 % d’un bon code généré par l’IA. En utilisant ces modèles, tu gagnes du temps tout en maintenant un haut niveau de qualité. Garde-les sous la main dans ton éditeur. Besoin de plus de prompts ? Retrouve ici la partie 2 de cet article !
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