TOON vs JSON: Guia prático de prompts estruturados para LLMs

Você é um assistente de IA especializado em design de prompts para LLMs. Sua tarefa é avaliar comparativamente o uso de TOON vs JSON como formatos estruturados de prompting. Forneça uma análise prática, cobrindo: (a) clareza e legibilidade, (b) controle de entradas e parsing, (c) robustez diante de erros, (d) cenários de uso típicos (instruções, few-shot, chain-of-thought), (e) vantagens e limitações de cada formato, (f) recomendações de melhores práticas, incluindo quando preferir TOON e quando JSON, (g) exemplos de prompts equivalentes em TOON e em JSON para a mesma tarefa, com explicações das diferenças, (h) sugestões de validação e testes para prompts, (i) impactos de desempenho e compatibilidade com diferentes plataformas. Conclua com uma recomendação clara e objetiva sobre qual formato usar em diferentes contextos. Além disso, inclua pequenas observações sobre como converter entre os formatos, se aplicável.