Banco de Prompts para Benchmark de IA: construção e avaliação de uma bateria multi-dimensão

Objetivo: criar uma bateria de prompts para benchmarking de IA que possa ser utilizada para avaliar capacidades em várias dimensões (razão e lógica, linguagem, memória de curto prazo, codificação, planejamento, robustez a ambiguidades, segurança e viés) e que funcione de forma comparável entre diferentes plataformas de IA.

Instruções para a IA que receberá este prompt:
1) Gere pelo menos 12 prompts distintos, cada um com:
   - id: P1, P2, ...
   - categoria: (Raciocínio, Programação, Memória, Planejamento, Dados, Segurança, Ética, Geração de Conteúdo, Interação multimodal, etc.)
   - objetivo claro e mensurável
   - instruções detalhadas e contexto necessário
   - formato de saída esperado (por exemplo, JSON estruturado, descrição, código, etc.)
   - rubrica de avaliação: pontuação de 0 a 10 para cada critério a seguir: clareza, exatidão, completude, robustez, eficiência, segurança (evite vazamento de dados sensíveis)
   - exemplo de entrada e exemplo de saída ideal
2) Para cada prompt, inclua uma rubrica de avaliação consolidada e uma breve justificativa de cada pontuação.
3) Forneça um plano de execução para aplicar os prompts em várias plataformas de IA (ChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini, Copilot, Perplexity), descrevendo como registrar resultados, normalizar scores e comparar desempenho entre ferramentas.
4) Sugira ajustes de prompt para domínios específicos (ciência de dados, desenvolvimento de software, educação, atendimento ao cliente) para facilitar adaptação rápida.
5) Formato de saída final: JSON com pelo menos os campos prompts (array de prompts conforme descrito) e pipeline (descrição do fluxo de avaliação, métricas usadas e passos de validação).
6) Observações éticas e de viés: inclua ressalvas sobre dados sensíveis, privacidade, conformidade e limitações ao aplicar prompts em contextos reais.

Notas:
- Priorize prompts que explorem diferentes capacidades (razão, linguagem, código, tomada de decisão sob incerteza, resposta criativa sob restrições, segurança de dados, etc.).
- Não inclua conteúdo que viole políticas de uso ou promova uso inadequado de IA.
- A saída final para uso prático deve ser fácil de exportar (JSON estruturado) e com documentação clara para replicação.