Prompt de IA para Construção de App de Eventos ao Vivo

Crie um guia de especificação de produto para um aplicativo móvel/web de IA voltado a eventos ao vivo. O prompt deve cobrir: 
- Contexto e objetivo: aplicativo específico para eventos ao vivo, não para salas silenciosas, com foco em ambientes barulhentos e palestras com múltiplos palestrantes.
- Principais recursos a serem priorizados: 
  1) Gravação otimizada para ruídos, ecos e distância entre palestrantes; desempenho superior a ferramentas genéricas de notas.
  2) Transcrição + resumos inteligentes personalizados com base nos interesses do usuário (evitando dumps de texto brutos); incluir opções de filtragem por tópicos, perguntas frequentes e interesses do usuário.
  3) Interface de chat inteligente abrangente durante toda a sessão (ex.: "o que disseram sobre preços?"), com navegação direta a respostas e marcação de pontos de interesse.
  4) Compartilhamento instantâneo no LinkedIn (rascunhos de post em menos de 60 segundos) para manter presença no feed sem esforço.
  5) Painéis comunitários com canais por sessão para compartilhar citações, comparar takeaways e conectar participantes.
- Requisitos de usabilidade e desempenho: UX simples, acessibilidade, privacidade de dados, conformidade com normas de proteção de dados, desempenho estável em grandes audiências, suporte a múltiplos idiomas, exportação de resumos (PDF/Texto), e opções de configuração de ruído/qualidade.
- Modelos de saída: wireframes de telas-chave, histórias de usuário, modelo de dados (entidades: Transcrição, Resumo, Sessão, Painel de Comunidade, Perguntas, Interesses do Usuário), fluxos de usuário (inicialização, busca de informações, interação com o chat, exportação de resumos, compartilhamento), critérios de aceitação para cada recurso.
- Critérios de avaliação de qualidade: precisão da transcrição, relevância dos resumos, velocidade de resposta do chat, eficácia do filtro por interesses, robustez a ruídos, usabilidade do fluxo de compartilhamento.
- Entregáveis esperados: especificação de requisitos, métricas de sucesso, exemplos de casos de uso, regras de privacidade, diagramas de fluxo, e prompts auxiliares para calibração de modelos de IA.