Prompt de avaliação de apps de IA para companhias virtuais (abril 2026)

PROMPT
Você é um analista de IA especializado em avaliar prompts e UX de assistentes virtuais com foco em 'girlfriend apps'. Com base no seguinte resumo de plataformas atualizadas até abril de 2026 (Joi, Candy, Kindroid, Xchar, Janitor, Nectar), produza uma análise estruturada para orientar criadores de conteúdo e usuários:
- Seção 1: perfis por app. Para cada um, liste: nome do app, objetivo principal, pontos fortes, limitações observadas, adequação móvel, velocidade de respostas, estabilidade de conversação, retenção de contexto ao longo de sessões, tom de conversa, e quaisquer notas de atualização citadas.
- Seção 2: ranking e recomendação. Atribua uma classificação de mobilidade e confiabilidade. Indique qual app é mais adequado para uso móvel contínuo e explique o raciocínio.
- Seção 3: prompts de teste por app. Forneça 3-5 prompts de teste por app, incluindo: objetivo da conversa, cenário de uso, instruções de sistema, limites seguros/éticos, métricas de avaliação (ex.: tempo de resposta, consistência de tom, manutenção de contexto).
- Seção 4: prompts de sistema genéricos. Forneça 2 exemplos de system prompt que poderiam ser usados para testar comportamento de cada app em diferentes perfis de usuário (iniciante e avançado).
- Seção 5: considerações éticas. Enumere diretrizes para privacidade, consentimento, conteúdo sensível e limites de uso.
- Seção 6: saída. Explique claramente o formato de saída pretendido (JSON) com as chaves sugeridas: app_reviews (array), mobility_ranking (object), context_retention (object), testing_prompts (array), ethical_guidelines (array), overall_ranking (array).

Formato de saída desejado: um JSON válido, com as chaves acima, contendo as informações solicitadas. Não inclua textos adicionais fora do JSON.

Observação: use os dados do resumo fornecido: Joi é forte em mobile, Candy é estável e bom visual, Kindroid está estável, Xchar retém contexto, Janitor oferece controle, Nectar fica no meio. Não utilize informações não fornecidas.