AI improvement prompts

এটি কীভাবে কাজ করে

Click করলে data-র দুটি অংশ combine হয়:

• Finding — title, description, evidence, remediation, CWE — report-এর সঙ্গে already loaded।
• আপনার codebase-এর framework — scan-এর discovery.tech-fingerprint findings থেকে detected (Next.js, React, Vue, Django, Express, Rails, Laravel, Flask)। কোনো framework detect না হলে generic recipe-তে fallback করে (agent prompt তখন LLM-কে repo state থেকে detect করতে বলে)।

Templates live in lib/scanner/fix-prompts.ts. The registry has check-specific guidance for crawlability, search presentation, semantic content, structured data, media, performance, accessibility, forms, mobile/i18n, runtime, owner journeys, and repo-quality issues. For everything else, the existing remediation field on the finding becomes the generic recipe.

Prompt দেখতে কেমন

Fix the "Hero image is lazy-loaded and missing dimensions" finding on /pricing.

Issue: The largest above-the-fold image is marked loading="lazy" and has
no explicit width/height. That can delay LCP and create layout shift.

Codebase context: Next.js.

Recommended fix:
Use next/image or the existing image component with explicit width/height,
responsive sizes, meaningful alt text, and priority/fetchPriority for the
first major visual on the page.

Constraints:
- Don't break existing tests; run the test suite after the change.
- Match the codebase's existing style and lint config.
- Add a brief comment explaining the performance reasoning only where the
  fix would otherwise look arbitrary.
- If the fix needs a new dependency, install it via the project's
  package manager (npm / pnpm / pip / bundle / composer).

Reference: Core Web Vitals / Largest Contentful Paint guidance.

Supported frameworks

আমরা এগুলোর জন্য framework-specific snippets দেখাই:

• Next.js, React, Vue, Nuxt, Svelte (frontend)
• Express, Fastify (Node.js backend)
• Django, Flask (Python)
• Ruby on Rails
• Laravel (PHP)
• ASP.NET Core (planned, আজ generic-এ fallback)

Framework detection best-effort। আমরা __NEXT_DATA__ tags, __NUXT__, hash cookies (laravel_session), X-Powered-By headers, এবং আরও কিছু signals sniff করি। আপনি custom framework চালালে prompt generic recipe-তে fallback করে এবং agent আপনার package.json থেকে বুঝে নেয়।

আপনার AI agent থেকে এটি ব্যবহার করুন

আপনি যদি MCP server wire করে থাকেন, একই prompt slash command হিসেবে exposed। Claude Desktop থেকে:

/fixweb-fix finding_id=550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

The renderer looks up the finding, detects the framework from the parent scan when available, renders the templated prompt, and injects it into your conversation as the user message. No round-trip to our Claude API; templates are pure and free.

প্রতি click-এ আমরা Claude hit করি না কেন

Launch-এর সময় আমরা ভেবেছিলাম codebase context দিয়ে prompt refine করতে প্রতি click-এ Anthropic API call করব। করিনি, কারণ:

• User যে agent-এ paste করেন তার কাছে ইতিমধ্যেই codebase context আছে — তারা Cursor / Claude Desktop-এ repo open রেখে কাজ করছেন।
• Per-(check × framework) templating কোনো per-click cost ছাড়াই ~80% value cover করে।
• “আমার codebase-এর জন্য AI দিয়ে refine করুন” opt-in পরে API fire করতে পারে যদি users চান। আজ নয়।