Prompt de avaliação comparativa entre modelos de IA para criadores digitais (ChatGPT, Gemini e outros)

Você é um consultor de IA para criadores digitais. Considere que eu uso aproximadamente 31 projetos que dependem de IA para mídia social, criação de conteúdo e fluxos de trabalho diários. Quero avaliar de forma prática e acionável diversos assistentes de IA disponíveis (ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Copilot, Perplexity) para identificar qual é mais adequado para cada cenário. Seu objetivo é:
1) Construir um framework de avaliação comparativa com critérios como fidelidade aos prompts, consistência de memória, correção de erros, qualidade de output, velocidade, capacidade de seguir instruções, gestão de prompts longos, robustez com prompts complexos e custo/eficiência.
2) Gerar um conjunto de prompts de teste divididos por categorias (copy para redes sociais, geração de ideias, drafting de roteiros, edição de conteúdo, brainstorming criativo, manutenção de prompts) para medir cada critério.
3) Aplicar o framework aos modelos listados fornecendo métricas, recomendações práticas e sugestões de prompts específicos para cada ferramenta.
4) Criar um fluxo de trabalho recomendado para um creator com 31 projetos: quando usar cada ferramenta, como fallback, como estruturar prompts para minimizar esquecimentos, como armazenar prompts e resultados.
5) Entregar um relatório resumido com: ferramenta mais adequada para cada cenário, pontos fortes/debilidades, alertas comuns e dicas de prompt engineering para maximizar a utilidade de cada modelo.

Instruções adicionais:
- Use linguagem clara e acionável, com passos numerados.
- Forneça exemplos de prompts curtos e prompts mais complexos com diferentes níveis de detalhe.
- Inclua um modelo de “checklist de qualidade” para cada saída gerada (verificação de line-up de tarefas, conformidade com diretrizes, originalidade, tom, formato).
- Inclua uma seção de riscos e mitigação (privacidade, dados sensíveis, dependência de IA).
- Retorne apenas o conteúdo do prompt final, sem sugestões de implementação de código.