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Programación y códigoPremiumChatGPTClaude

Revisor de código con buenas prácticas

Pide una revisión de código detallada señalando bugs, riesgos y mejoras de legibilidad. Funciona como un segundo par de ojos disponible en cualquier momento, útil tanto para revisiones rápidas como para preparar código antes de un pull request.

Prompt
Actúa como ingeniero de software senior especializado en revisión de código (code review). Revisa el siguiente código en [LENGUAJE] y responde con esta estructura exacta: 1) Posibles bugs o comportamientos inesperados, con la línea aproximada donde ocurren. 2) Riesgos de seguridad (inyección, validación de datos, manejo de secretos). 3) Mejoras de legibilidad y rendimiento, explicando el porqué de cada sugerencia. 4) Una versión corregida del código completo, con comentarios breves marcando los cambios principales. Código:

[PEGA AQUÍ EL CÓDIGO]

Caso de uso

Desarrollo de software

Estructurar la revisión en 4 categorías fijas (bugs, seguridad, legibilidad, versión corregida) da consistencia a las revisiones, similar a un checklist de code review humano. Sin esa estructura, es fácil que el modelo se centre solo en un aspecto, por ejemplo estilo, mientras ignora bugs más importantes.

Por qué funciona esta estructura

Pedir la línea aproximada de cada bug y el porqué de cada sugerencia de mejora convierte una respuesta genérica, del tipo este código tiene algunos problemas, en un informe accionable que puedes aplicar directamente. La técnica aquí es forzar categorías separadas: mezclar seguridad con estilo en un solo párrafo suele hacer que los problemas más graves se pierdan entre comentarios menores sobre nombres de variables.

Antes vs. después

Antes: pegar código y pedir revisa esto suele devolver un comentario general de dos líneas sobre buenas prácticas, sin identificar bugs concretos ni riesgos de seguridad reales.

Después: con la estructura de 4 categorías, obtienes por ejemplo un bug de índice fuera de rango señalado con su línea, una advertencia sobre una consulta SQL sin parametrizar, una sugerencia de extraer una función repetida, y el código corregido listo para comparar contra el original.

Variaciones útiles

  • Para revisiones previas a producción: añade la instrucción de priorizar exclusivamente bugs críticos y seguridad, omitiendo sugerencias de estilo menores para no saturar el informe.
  • Para código de aprendizaje o portfolio: pide que además explique el razonamiento pedagógico de cada corrección, útil si estás estudiando.
  • Para revisiones de arquitectura más amplias: pega varios archivos relacionados y pide que evalúe también cómo interactúan entre sí, no solo cada uno de forma aislada.

Qué IA usar

Claude y ChatGPT son ambos muy sólidos para este caso de uso, con ligera ventaja de Claude en tareas de razonamiento profundo sobre bases de código extensas. Para lenguajes muy específicos o frameworks recientes, comprueba cuál de los dos tiene entrenamiento más actualizado sobre esa tecnología concreta antes de decidir cuál usar de forma habitual.

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Conclusión

Una buena revisión de código con IA es un complemento útil al code review humano, no un sustituto de la aprobación final de otro desarrollador. Úsala como filtro previo para llegar a la revisión humana con menos errores obvios ya corregidos, dejando el tiempo del equipo para decisiones de diseño más importantes.

Preguntas frecuentes

Explora más prompts en Programación y código o revisa nuestras guías de prompt engineering.

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