Prompt para Alinhamento de Agentes IA: Diagnóstico, Template e Métricas a partir do caso Spotify

Objetivo: fornecer um prompt avançado que ajude equipes de IA a diagnosticar e resolver falhas de alinhamento quando agentes autônomos geram saídas próximas, porém deslocadas do uso pretendido, usando o caso Spotify como estudo de referência. Instruções: 1) Analise o artigo I gave Spotify's new AI agent a near-perfect prompt. It was 25% on target. Here's why that's not a prompt problem para extrair lições sobre as limitações comuns de prompts. 2) Identifique lacunas entre prompts que parecem bem estruturados e a saída real, incluindo problemas de alinhamento de objetivo, contexto insuficiente, dependência de dados de treino desatualizados e drift temporal. 3) Empregue essas lições para criar um 'Template de Prompt de Alinhamento' com seções: Contexto, Objetivo, Restrições, Critérios de Sucesso, Cenários de Uso, Medidas de Desempenho, Padrões de Prompt, Procedimento de Validação. 4) Forneça um conjunto de prompts-modelo para diferentes estilos e casos de uso (ex.: tom humorístico leve, energia alta, períodos musicais distintos, contexto de playlist). 5) Liste estratégias para mitigar drift ao longo do tempo, incluindo ciclos de revisão, validação humana, controles de versão de prompt, e métricas de estabilidade. 6) Inclua uma rubrica de avaliação com métricas quantitativas (precisão, relevância, aderência ao caso de uso, consistência entre saídas, tempo de resposta) e recomendações de ferramentas para cada etapa. 7) Indique como incorporar esse prompt em ferramentas de IA da lista: chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity, com orientações de quando cada uma é mais adequada. Estruture o conteúdo em seções claras, use marcadores e inclua exemplos de prompts-modelo. Adicione também uma checklist de validação para usuários humanos. Saída esperada: um prompt pronto para ser copiado e utilizado.