FixWeb

// docs / ai fix prompts

AI improvement prompts

Every finding has a Copy prompt button beneath the remediation. Click it, paste into Claude / Cursor / Copilot, and the agent gets the canonical improvement recipe for that website-quality issue — no Claude API call from us.

როგორ მუშაობს

Click-ზე ორი მონაცემი ერთიანდება:

  • Finding — title, description, evidence, remediation, CWE — report-თან ერთად უკვე ჩატვირთულია.
  • თქვენი codebase-ის framework — scan-ის discovery.tech-fingerprint findings-იდან დგინდება (Next.js, React, Vue, Django, Express, Rails, Laravel, Flask). თუ framework ვერ გამოვლინდა, generic recipe-ზე fallback ხდება (agent prompt შემდეგ LLM-ს სთხოვს repo state-იდან ამოცნობას).

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.

როგორ გამოიყურება prompt

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.

მხარდაჭერილი frameworks

Framework-specific snippets-ს ვაჩვენებთ შემდეგისთვის:

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

Framework detection best-effort არის. ვამოწმებთ __NEXT_DATA__ tags, __NUXT__, hash cookies (laravel_session), X-Powered-By headers და რამდენიმე სხვა signals. თუ custom framework გაქვთ, prompt generic recipe-ზე fallback ხდება და agent ამას თქვენი package.json-იდან გაარკვევს.

გამოიყენეთ თქვენი AI agent-იდან

თუ MCP server ჩართული გაქვთ, იგივე prompt slash command-ად exposed არის. Claude Desktop-იდან:

/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.

რატომ არ ვიძახებთ Claude-ს ყოველ click-ზე

Launch-ზე ვფიქრობდით თითო click-ზე Anthropic API-ის გამოძახებას, რომ prompt codebase context-ით დაგვეხვეწა. არ გავაკეთეთ, რადგან:

  • Agent, რომელშიც user paste აკეთებს, უკვე აქვს codebase context — ისინი Cursor / Claude Desktop-ს იყენებენ გახსნილი repo-თი.
  • Templating per-(check × framework) ღირებულების ~80%-ს ფარავს per-click cost-ის გარეშე.
  • “Refine with AI for my codebase” opt-in მოგვიანებით API-ს გამოიძახებს, თუ users-ს მოუნდება. დღეს — არა.
AI improvement prompts — Docs · FixWeb