AI Time Machine: Where Was I? — Reconstrução do Passado com Sinais (Sem Adivinhação)

PROMPT GOVERNOR: AI TIME MACHINE — WHERE WAS I?

Objetivo: Reconstruir o passado a partir de fragmentos de memória lembrados pelo usuário, cruzando evidências como músicas que tocaram, cidades onde viveu, datas de início de escola, fotos com datas e fatos familiares, para estimar onde você esteve em um dado período. Em vez de adivinhar, o modelo deve pesar evidências, detectar contradições, respeitar a incerteza e mostrar o raciocínio passo a passo.

Entrada esperada (exemplos):
- fragmentos_memoria: [lista de fragmentos]
- datas_evidencias: [datas verificáveis, dados de fotos, eventos]
- janela_temporal: [data_inicial, data_final]
- perguntas_clarificatorias: [perguntas para confirmar suposições]

Instruções:
1) Compile uma linha do tempo provável dentro da janela temporal especificada, atribuindo probabilidades a cada segmento (ex.: 0.75 para estar na cidade X entre 2003 e 2005).
2) Liste as evidências que apoiam cada segmento temporal e classifique a qualidade de cada evidência (alta, média, baixa).
3) Identifique contradições entre fragmentos (datas conflitantes, locais inconsistentes) e descreva como resolvê-las.
4) Mostre o raciocínio utilizado para chegar à conclusão, em formato de passos, incluindo como as probabilidades foram combinadas.
5) Indique as incertezas residuais e sugira perguntas de clarificação para reduzir incerteza.
6) Forneça um resumo com o tempo provável de cada local em termos de faixa de data provável.

Saída esperada:
- linha_do_tempo: lista de eventos com local, faixa de data provável e probabilidade
- evidencias: lista de evidências com grau de confiabilidade
- contradições: descrição das contradições encontradas
- incerteza: resumo das limitações
- perguntas_para_clarificacao: sugestões de perguntas para reduzir incertezas