AI improvement prompts

यह कैसे काम करता है

Click पर data के दो हिस्से combine होते हैं:

• Finding — title, description, evidence, remediation, CWE — report के साथ पहले से loaded।
• आपके codebase का framework — scan की discovery.tech-fingerprint findings से detected (Next.js, React, Vue, Django, Express, Rails, Laravel, Flask)। जब कोई framework detect नहीं होता तो generic recipe पर fallback करता है (agent prompt फिर LLM से repo state से detect करने को कहता है)।

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 कैसा दिखता है

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

हम इनके लिए framework-specific snippets दिखाते हैं:

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

Framework detection best-effort है। हम __NEXT_DATA__ tags, __NUXT__, hash cookies (laravel_session), X-Powered-By headers, और कुछ दूसरे signals sniff करते हैं। अगर आप custom framework चला रहे हैं, prompt generic recipe पर fallback करता है और agent आपके package.json से समझ लेता है।

इसे अपने AI agent से इस्तेमाल करें

अगर आपने MCP server wire किया है, तो वही prompt slash command के रूप में exposed है। Claude Desktop से:

/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.

हम हर click पर Claude क्यों नहीं hit करते

Launch पर हमने सोचा था कि हर click के लिए Anthropic API call करके codebase context से prompt refine करें। हमने ऐसा नहीं किया, क्योंकि:

• जिस agent में user paste करता है उसके पास पहले से codebase context होता है — वे Cursor / Claude Desktop में repo open रखकर काम कर रहे होते हैं।
• Per-(check × framework) templating बिना किसी per-click cost के ~80% value cover करता है।
• “मेरे codebase के लिए AI से refine करें” opt-in बाद में API fire कर सकता है अगर users चाहें। आज, नहीं।