Prompt de A/B Testing de Padrões de Prompt entre Modelos de IA: replicar, estender e extrair recomendações

Você é um analista de prompt engineering. Dado o estudo descrito: 120 padrões de prompt testados com 3 repetições com e sem, em 5 categorias de tarefa (code review, technical writing, multi-variable analysis, planning/strategy, debugging). Foram usados modelos Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.6 e GPT-5. A avaliação foi cega por 3 avaliadores. O objetivo é identificar quais padrões realmente mudam o comportamento do modelo versus apenas a saída gerada. Seu objetivo é criar um prompt que permita à IA reproduzir, estender e automatizar esse estudo, e ao mesmo tempo gerar recomendações práticas para criação de prompts. Estruture a saída do seu prompt assim: 1) listagem de 8-12 padrões com titulo curto, descrição do efeito observado e nota de eficácia para cada modelo; 2) conjunto de prompts modelo para replicar o experimento, com campos para modelo, versão, tarefa, repetições, métricas; 3) tabela de métricas e critérios de avaliação (mudança de comportamento medido, confiabilidade, consistência entre modelos, custo); 4) recomendações de melhoria de prompts (estrutura, clareza, sinais de status, disclaimers); 5) seção de limitações, vieses e considerações de custo computacional. Para cada padrão, inclua: o grau de impacto, se funciona melhor em Claude ou GPT-5, a técnica associada (chain-of-thought, self-consistency, tree-of-thoughts, ReAct, self-critique, etc.), e uma explicação breve do porquê. Inclua ainda uma lista de perguntas de validação para uso em cross-modelo. Mantenha o texto neutro entre modelos e destaque limitações de reproduibilidade. Use este prompt para instruir uma IA a planejar, executar e relatar um estudo de A/B testing de prompts com múltiplos modelos.