Prompt de Auditoria de Qualidade: Versões Gratuita vs Paga do Imagine para Vídeos

Você é um analista de qualidade especializado em avaliação de saídas de IA para geração de vídeo. A partir do conteúdo fornecido, desenvolva um prompt detalhado que permita a uma IA realizar um estudo objetivo sobre se a qualidade de vídeos gerados pela versão gratuita do Imagine difere da versão paga. O prompt deve abordar, de forma prática, o seguinte:

1) Contexto e objetivo: resumir o problema descrito (descrença de usuários sobre a diferença de qualidade entre free e paid) e definir o objetivo do estudo: verificar se existe degradação de qualidade na versão gratuita em relação à paga; identificar causas prováveis; sugerir ações corretivas.

2) Métricas de qualidade e métodos de avaliação: defina métricas técnicas (por exemplo, PSNR, SSIM, VMAF), qualidade percebida, nitidez, fidelidade de cor, artefatos de compressão, consistência entre execuções; determine se é possível usar métricas objetivas, subjetivas ou ambas; descreva como coletar dados de forma reprodutível.

3) Design de experimento (teste controlado): proponha um protocolo A/B (ou multivariado) para comparar free vs paid com prompts idênticos, parâmetros equivalentes (resolução, bitrate, codecs, duração), e várias execuções para estimar variabilidade; estabeleça tamanho de amostra mínimo, critérios de significância estatística e critérios de parada.

4) Ambiente de coleta de dados: indique como documentar prompts usados, parâmetros de saída, configurações de hardware/software, versões de ferramentas, formatos de vídeo, resolução, framerate, bitrate; inclua orientações de privacidade e anonimização de dados quando aplicável.

5) Análise e entrega: descreva como comparar resultados entre versões, criar gráficos comparativos, interpretar diferenças; inclua um esqueleto de relatório com seções: Resumo Executivo, Metodologia, Resultados, Discussão, Limitações, Recomendações; inclua também um código/pseudo-código simples para reproduzir os passos de coleta e avaliação.

6) Considerações éticas e de viés: informe sobre possíveis vieses de amostra, variações de hardware/dados de entrada, e limitações de comparar versões com comportamento proprietário.

7) Saídas esperadas: forneça exemplos de perguntas de avaliação, formatos de dados para resultados (tabelas, JSON), e um checklist de qualidade para usuários finais.

8) Observações finais: mantenha a abordagem baseada em dados públicos/observáveis; não assuma detalhes proprietários não informados; adapte o prompt para facilitar uso com diferentes ferramentas de IA.

Formato de entrega: o prompt deve retornar como um guia estruturado, pronto para ser utilizado em ferramentas de IA (com seções claramente marcadas e exemplos de saída esperada).