Prompt para avaliar e propor melhorias na moderação de prompts em IA com foco na experiência do usuário

Contexto: Um relato de usuário descreve frustração com o estado atual de moderação de prompts em plataformas de IA. Trecho resumido: "No prompts go through anymore. I believe the tool is just for kids now" e referências a: 90% dos prompts são moderados mesmo quando não são NSFW; 10% de prompts restantes são vídeos ruins sem relação; toggle NSFW sem efeito; verificação de idade; problemas com upload de imagens. A ideia é criar um prompt que possa ser usado por uma equipe de produto ou R&D para diagnosticar problemas de moderação, desenhar melhorias e testar cenários.

Instruções: Use este relato como base para:

1) Identificar principais problemas, causas e categorias de frustração (moderação excessiva, falsos positivos, políticas confusas, recursos de NSFW, verificação de idade, uploads de imagem inoperantes, comunicação de feedback).

2) Propor soluções práticas de curto, médio e longo prazo (mudanças de UI/UX, mensagens de erro, timers, opções de "modo experiente", ajuste de filtros, escalonamento de casos, logs de feedback).

3) Criar uma bateria de prompts de teste para validar as mudanças, com exemplos que deveriam passar e exemplos que deveriam ser bloqueados, incluindo notas sobre justificativas para cada caso e critérios de avaliação.

4) Sugerir métricas de sucesso para reduzir frustrações sem comprometer a segurança (ex.: taxa de falsos positivos, taxa de recusa de prompts válidos, satisfação do usuário, tempo de resolução).

5) Especificar ruídos éticos e de conformidade a serem observados ao implementar melhorias (transparência, explicabilidade, respeito a leis locais de idade, privacidade).

6) Indicar qual ferramenta de IA seria mais adequada para cada sub-tarefa entre as opções listadas (chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity) com justificativas curtas.

Formato de entrega: forneça um relatório sucinto com seções: Problemas identificados; Recomendações de melhoria; Bateria de prompts de teste; Métricas de avaliação; Recomendações de ferramenta por tarefa. Em seguida, gere também um snippet JSON com as seções-chave para ingestão em dashboards de produto.

Observação: manter a linguagem em PT-BR, com tom objetivo, exemplos claros. Não incentive a tentar contornar políticas de moderação. Evitar explicações técnicas sensíveis que possam facilitar contornar filtros.