Prompt de Auditoria de Confiabilidade para Geração de Vídeos por IA

Prompt de avaliação de confiabilidade para geradores de vídeo por IA

Contexto: relato de uso do Imagine descreve falhas graves: várias gerações ficam travadas em 99 por cento, a contagem de uso é impactada por gerações incompletas, houve dia com moderação draconiana e dados em baixa resolução, com falha repetida

Objetivo: gerar automaticamente um relatório de QA e um plano de melhoria

Tarefas solicitadas:
- gerar um relatório de QA estruturado com seções resumo, cenários de teste, dados de entrada, condições ambientais, critérios de aceitação, resultados esperados vs reais
- listar cenários de teste detalhados para reprodução das falhas incluindo passos, dados, ambiente
- fornecer métricas de qualidade: taxa de sucesso, tempo médio de geração, proporção de vídeos travados em 99 por cento, impacto do rate limit, variações por resolução
- propor causas prováveis e mitigação incluindo capacidade de fila timeouts moderação e limites de API
- incluir modelo de relatório de bug com campos titulo ambiente passos reproduzir resultados reais resultados esperados severidade status evidencias
- incluir um pseudo codigo de harness de testes para automatizar as execuções e validações
- sugerir melhorias de produto de usabilidade e de comunicação com usuários com base no relato

Formato de saída sugerido: um objeto JSON contendo as seções a seguir: summary test_scenarios metrics bug_report_template remediation_recommendations harness_example user_experience_recommendations