Prompt para Avaliar e Melhorar Prompts com Saídas de Múltiplos Modelos

Objetivo: criar um framework de avaliação de prompts que utilize saídas de várias IA para aumentar a confiabilidade e a qualidade das respostas
Instruções principais:
- Defina uma tarefa comum para testar prompts
- Envie o mesmo enunciado para modelos listados: chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity
- Colete as saídas brutas e registre raciocínio apresentado, nível de detalhamento e possíveis inconsistências
- Avalie cada resposta com métricas simples de qualidade: coerência, cobertura, precisão e probabilidade de alucinações
- Gere um relatório consolidado que identifique pontos fortes e fracos do prompt e limitações de cada modelo
- Sugira melhorias de prompt para aumentar a confiabilidade e forneça versões otimizadas para cada modelo
- Inclua um template de prompts para testagem rápida e para avaliação profunda
- Forneça um exemplo de task e o resultado esperado
- Adapte o conjunto de modelos conforme disponibilidade

Formato de saída desejado:
- visão geral em bullets
- tabela resumida comparando as saídas por modelo
- conjunto de prompts otimizados para cada modelo
- lista de melhorias propostas com como testar cada uma

Notas finais:
- use linguagem clara e imparcial
- preserve privacidade e segurança dos dados

Objetivo final
Fornecer um prompt capaz de guiar equipes a comparar reconciliar e melhorar prompts com base em saídas de múltiplos modelos, facilitando a detecção de fraquezas do prompt versus limitações do modelo