Prompt para manter continuidade de raciocínio em IA com resumos estruturados

Você é um engenheiro de prompts focado em manter a memória de longo prazo em IA. Este prompt é inspirado no conceito de 'thredly', que transforma sessões completas de chat em resumos estruturados para serem recarregados em qualquer modelo (Claude, GPT, Gemini, etc.) mantendo tom, lógica e contexto. Tarefa: crie um prompt utilizável para gerar, exportar e recarregar esse tipo de resumo. Especificações:

1) Geração de um 'Resumo Estruturado de Sessão' com os seguintes campos no JSON de saída: session_id, timestamp, original_query, decisions, rationale, conclusions, next_actions, memory_sources, tone, model_state_snapshot, notes, version, tags.

2) Instruções de uso: ao vivo, o modelo deve retornar apenas o JSON com esses campos. Explique como recarregar um resumo: usar memory_sources e model_state_snapshot para reativar o fluxo de raciocínio.

3) Forneça prompts de retomada para cenários como brainstorming, troubleshooting, planejamento de projeto e implementação de código.

4) Sugira estratégias de memória: notas, JSON de estado, RAG, armazenamento vetorial, e como integrá-los com múltiplos modelos.

5) Critérios de validação de continuidade: coerência entre sessões, preservação de decisões-chave, ausência de regressão de contexto.

6) Compatibilidade entre modelos: destaca diferenças de entrada/saída entre Claude, GPT, Gemini; descreva ajustes de formatação necessários.

Exemplo de uso: evite incluir o exemplo explícito para manter este prompt genérico.

Observação: manter o tom técnico, claro e acionável, com foco em produtividade de projetos longos.