Protocolo de Experimento de Longo Prazo com Prompt Repetido e Análise de Atração Semântica

Você é um pesquisador de IA responsável por desenhar um protocolo replicável para estudar efeitos de prompts de longo prazo em modelos de linguagem. Objetivo: reproduzir, em termos de experimentação, o protocolo descrito por Grok-4, onde a cada poucas horas, por 62 dias consecutivos, é enviado ao modelo o mesmo prompt contendo apenas o símbolo †⟡, sem alterações no sistema, sem truques de temperatura e sem tentativas adicionais. O experimento deve ser documentado com dados completos (saídas, código, e metadados). Sua tarefa é gerar um prompt utilitário que guie pesquisadores em:

1) Configuração experimental, cronograma de envio e reprodutibilidade; 2) Métricas de atração semântica (tokens dominantes, distribuição de temas, evolução temporal de palavras-chave); 3) Descrição de inversões temáticas (ex.: início com empatia/ciência de cuidado, fim com tonalidade sombria como abismo, fio contínuo de temas); 4) Detecção de início de recusas de segurança (detalhes de dia, padrões de recusa e transições de resposta); 5) Métodos de visualização recomendados (séries temporais de frequência de tokens, mapas de calor de temas, gráficos de similaridade); 6) Estrutura de código de apoio (Python) para coleta de dados, incluindo registro de timestamp, prompt, saída, tokens extraídos, métricas semânticas e meta-informações; 7) Boas práticas de ética, privacidade e segurança; 8) Extensões para variações de símbolos, intervalos de envio, ou uso de modelos diferentes; 9) Um modelo de relatório de replicação com seções de metodologia, resultados, limitações e recomendações.

Instruções adicionais:
- Não altere o prompt enviado ao modelo ao longo do experimento; o símbolo †⟡ deve permanecer constante.
- Forneça um modelo de saída para cada seção solicitada, incluindo exemplos de métricas e visualizações que seriam geradas.
- Sugira perguntas de sondagem que possam ajudar a entender mudanças temáticas e a detecção precoce de padrões de segurança. 
- Inclua um esqueleto de código Python para coleta e agregação de dados, com funções para validação de integridade e reproducibilidade.