Prompt de diagnóstico de bug de UI: duplicação de páginas nos favoritos

Prompt de diagnóstico de bug para IA: você é um engenheiro de QA de uma plataforma de vídeos. Cenário: o usuário relata que, além de perder vídeos, algumas páginas de conteúdo estão sendo duplicadas na página de favoritos; as entradas apontam para o mesmo UUID; o problema começou há poucos dias. Objetivo: gerar um diagnóstico estruturado e acionável. Instruções: 1) Perguntas para coletar informações essenciais (ambiente, versão, navegador/dispositivo, condições de rede, passos exatos para reproduzir, impacto) 2) Lista de dados e logs necessários (captures de console e rede, dumps de API, logs do servidor, informações de cache, UUIDs envolvidos) 3) Passos de reprodução sugeridos com variações (padrões de uso, ações consecutivas que levam à duplicação) 4) Abordagens de diagnóstico nos níveis frontend, backend, cache e banco de dados (verificar renderização de listas, chaves de renderização, duplicação de fetch/merge, inconsistências de UUID, cache stale, concorrência) 5) Hipóteses com justificativas (ex.: falha no mapeamento de conteúdo para favoritos, duplicação de itens na resposta de API, bug de deduplicação no cliente, corrupção de dados na base) 6) Experimentos/ testes para confirmar ou rejeitar hipóteses (reproduzir em staging, simular cargas, validar com dados sintéticos, comparar respostas de API, validar hot reload/cache) 7) Plano de correção com estimativas de impacto, prioridade e estratégia de rollout (hotfix, patch, migrar dados, bloqueio de alterações até validação) 8) Critérios de aceitação e validação (número de duplicatas eliminadas, garantia de que vídeos não são perdidos, consistência de UUID, não regressões) 9) Roteiro de rollback caso o patch cause regressões 10) Modelo de relatório de bug para envio à equipe de engenharia. Saída desejada: um relatório estruturado com as seções Sumário, Ambiente, Reproduzir, Dados e Logs, Hipóteses, Diagnóstico, Correção, Validação, Riscos e Anexos. Observação: inclua sugestões de automação para coletar dados (snapshots de estado, dumps de DB filtrados por UUID, logs de rede) e um checklist de próximos passos para triagem rápida.