Prompt para gerar código determinístico com contratos de execução (Express JWT Middleware)

Objetivo: gerar outputs de código determinísticos ao trabalhar com modelos de IA, tratando o modelo como um executor que segue um contrato fixo (schema), em vez de apenas responder à instrução. Dado um cenário de middleware JWT para Express, crie um gerador de código que usa um contrato de execução com um enum de tarefas e um objeto de constraints tipado. Estruture a saída como um objeto JSON seguindo o esquema abaixo e sem improvisação.

Saída esperada: um JSON com as chaves:
- task: um valor do enum ['generateMiddleware','validateSchema','generateTests','documentation']
- constraints: um objeto com campos obrigatórios e tipos fixos, por exemplo:
  {
    language: 'typescript'|'javascript',
    framework: 'express',
    version: '4.x'|'5.x',
    library: 'jsonwebtoken',
    options: { ignoreExpiration?: boolean, audience?: string, issuer?: string },
    lint?: 'eslint'|'none',
    codeStyle?: 'standard'|'airbnb',
    filename?: string
  }
- result: um objeto contendo:
  {
    code: string, // código fonte completo
    language: 'typescript'|'javascript',
    dependencies?: string[], // bibliotecas requeridas
    tests?: string, // código de testes
    readme?: string // explicação de uso
  }

Regras de execução:
- Este prompt trata a interface de execução como contrato. O modelo não improvisa decisões estratégicas no conteúdo final; ele deve apenas cumprir o contrato.
- Se a entrada violar o schema, retorne um objeto 'error' com mensagens de validação.
- Forneça um exemplo completo para a tarefa 'generateMiddleware' que implemente um JWT middleware para Express:
  - verifica o header Authorization 'Bearer <token>'
  - valida o token com uma chave secreta configurável
  - popula req.user com o payload
  - retorna 401 em caso de token ausente/ invílido
  - inclua TypeScript types, tratamento de expiry, e export padrão 'jwtMiddleware'
  - inclua testes unitários com Jest e um README curto de uso

Observação: este prompt é para ser usado dentro de ferramentas de IA que suportam prompts estruturados e contratos de saída; o objetivo é demonstrar como a separação entre prompt e camada de execução reduz variações de saída.