La première partie vous a plu ? Si vous l’avez manquée, c’est le bon moment pour aller la lire ! Elle pose les bases essentielles pour créer un prompt code propre efficace avec l’IA. Ici, on va plus loin.
Cette seconde sélection est pensée pour affiner votre pratique. Elle propose des techniques d’approfondissement toujours avec le même objectif : transformer vos prompts en un vrai levier de qualité !
Pourquoi utiliser l’IA pour produire un code propre ?
L’IA ne remplace pas les bonnes pratiques, mais elle peut les renforcer. Bien utilisée, elle devient un outil puissant pour gagner en clarté ! Un bon prompt bien formulé permet de générer un code structuré, lisible et plus facile à maintenir.
Produire un code propre avec l’IA, c’est aussi éviter les oublis : nommage incohérent, logique répétitive… L’IA agit comme un assistant qui applique automatiquement des standards qu’on n’a pas toujours le temps de relire soi-même.
Enfin, le prompt devient un levier pédagogique. Plus on l’utilise, plus on apprend à penser son code comme un développeur expérimenté. C’est un moyen simple d’élever la qualité de ses projets sans alourdir le processus de développement. Le code propre IA devient un réflexe.
Les 5 meilleurs prompts d’approfondissement pour un code propre avec l’IA
1. Générer du code DRY (Don’t Repeat Yourself)
Prompt : Voici mon code : détecte les répétitions et applique le principe DRY.
[inserer le code]
Pourquoi ça marche ? Ce prompt est direct et clair. Il demande à l’IA de repérer les répétitions dans le code, ce qui est l’un des premiers signes de mauvaise structure. En ciblant la redondance, il pousse l’IA à extraire des fonctions, regrouper des blocs et factoriser la logique. C’est un excellent moyen d’alléger un code tout en gardant la même fonctionnalité. Le résultat est plus simple, plus court et plus facile à faire évoluer.
Résultat du prompt : Le code est restructuré autour de fonctions réutilisables. Les instructions dupliquées sont centralisées, les paramètres sont généralisés, et la logique devient plus claire. On obtient un script plus compact, mieux organisé, et bien plus simple à maintenir.
2. Refactorer du code spaghetti
Prompt : Voici un script désorganisé. Refactore-le pour qu’il soit plus propre, structuré et testable. [insérer le code]
Pourquoi ça marche ? Ce prompt cible un problème courant : le code spaghetti, difficile à lire, plein de dépendances croisées et souvent impossible à maintenir. Il laisse à l’IA suffisamment de marge pour restructurer l’ensemble sans changer le fond. Lors des tests, l’IA a su séparer les responsabilités, isoler des blocs logiques et nommer les fonctions de manière claire. Le code devient plus stable, plus lisible, et surtout plus simple à tester.
Résultat du prompt : Le script est réorganisé en plusieurs fonctions bien définies, chaque bloc ayant un rôle précis. Les effets de bord sont limités, les variables sont localisées, et la structure suit une logique claire. Le code peut maintenant être relu, testé ou modifié sans tout casser.
3. Intégrer un linter automatiquement
Prompt : Peux-tu configurer un linter pour ce projet (comme Flake8 ou ESLint) pour m’assurer que le code reste propre ? [inserer le contexte ou les fichiers]
Pourquoi ça marche ? Ce prompt permet d’automatiser une étape souvent négligée : la mise en place d’un outil de vérification du style. En demandant à l’IA de configurer un linter, on s’assure que le code respecte en continu les règles de propreté définies. C’est une bonne pratique simple à appliquer, qui évite de devoir tout corriger à la main après coup. Lors des tests, l’IA a généré les fichiers de configuration avec les bonnes options, adaptées au langage et au contexte du projet.
Résultat du prompt : Le projet inclut désormais un fichier de configuration pour le linter choisi, avec les règles activées (longueur de ligne, indentation, espaces, conventions de nommage, etc.). L’installation est claire, souvent accompagnée d’un script de vérification ou d’une commande terminal. Le code est prêt à être vérifié automatiquement à chaque modification.
4. Générer un README explicite
Prompt : Génère un README pour ce projet avec explication du code, installation, dépendances et exemples d’utilisation. [inserer le descriptif ou le code du projet]
Pourquoi ça marche ? Ce prompt est efficace car il demande à l’IA de structurer une documentation claire, complète et directement exploitable. Un README bien rédigé améliore la compréhension du projet, facilite l’onboarding, et donne une vue d’ensemble à toute personne qui découvre le code. Lors des tests, l’IA a suivi une structure logique, avec des titres clairs, des instructions d’installation simples et des exemples concrets d’utilisation.
Résultat du prompt : le fichier généré comporte les sections essentielles : présentation du projet, étapes d’installation, dépendances nécessaires, commandes utiles, et exemple de sortie ou d’appel de fonction. Le ton est clair, le contenu précis. Le projet devient plus accessible, même pour un développeur extérieur.
5. Appliquer les bonnes pratiques du langage
Prompt : Réécris ce code en appliquant les bonnes pratiques Python (ou JavaScript, etc.) recommandées dans la doc officielle. [insérer le code]
Pourquoi ça marche ? Ce prompt demande à l’IA de s’aligner sur des standards reconnus. En s’appuyant sur la documentation officielle du langage, l’IA adapte le style, le format, la syntaxe et la logique pour produire un code plus propre, plus lisible et plus conforme. Lors des tests, le résultat suit bien les conventions du langage ciblé : noms de variables, organisation des imports, gestion des erreurs, indentation, etc. C’est utile pour uniformiser un projet ou corriger du code écrit trop rapidement.
Résultat du prompt : le code est restructuré selon les bonnes pratiques en vigueur. En Python, cela donne par exemple un respect strict de PEP8, des fonctions courtes, une gestion claire des exceptions, et des noms cohérents. En JavaScript, on obtient un code conforme aux standards ES6+, avec const/let bien utilisés, des fonctions fléchées et un formatage propre. Le résultat est prêt à être intégré sans retouche.
Et ensuite ? Construire ses propres prompts code propre IA
Ces exemples sont là pour t’aider à démarrer, mais le vrai levier à long terme, c’est de créer tes propres prompts code propre adaptés à tes projets, ton style, et ton langage.
Commence par identifier ce que tu corriges souvent à la main : répétitions, mauvaise structure, noms de variables confus. Puis transforme chaque cas en un prompt clair, précis et réutilisable. C’est simple à faire, mais très puissant avec le temps.
Un bon réflexe : garde un document ou une base Notion avec tes meilleurs prompts code propre, classés par usage (refacto, test, clean…). Tu pourras les réutiliser d’un projet à l’autre et gagner en régularité sans effort.
Et si tu veux aller plus loin, on prépare un pack téléchargeable de prompts IA pour développeurs. Tu veux qu’on te prévienne à sa sortie ? Suis-nous sur Instagram et abonne-toi à la newsletter !
