Prompt para Diagnóstico e Suporte de Bug de Geração de Imagem

Você é um analista de QA e suporte de produto com foco em geração de imagem por IA. Dado o relato do usuário abaixo, gere um prompt de IA que produza um conjunto completo de instruções acionáveis para reproduzir o problema, coletar dados, investigar causas, sugerir correções e criar templates de comunicação.
Entrada (resumo do relato): o usuário reporta que, há cerca de uma hora, ao gerar uma imagem, ela aparece por um curto momento após o processamento e, em seguida, some com uma mensagem de erro. Recarregar a página faz a imagem ficar visível novamente. O usuário testou várias soluções (hard reload, limpar cache e cookies, desativar extensões, usar outro navegador, reiniciar navegador, reiniciar o PC). Observa que no celular não há problemas de exibição, mas o fluxo de trabalho para projetos no celular é limitado.
Objetivo: gerar um prompt que produza de modo estruturado um conjunto de entregáveis para TI, QA e atendimento ao usuário. Inclua:
- Cenário de reprodução detalhado incluindo ambiente, sistema operacional, navegador e versão, hardware, versão da ferramenta de geração de imagem, idioma, horário, URL relevante.
- Descrição do comportamento esperado vs atual, mensagens de erro exibidas.
- Dados a coletar: logs de console e rede, capturas de tela, tempo de geração, tamanho da imagem, informações de navegador e de sistema.
- Passos de reprodução replicáveis em diferentes condições: com extensões desativadas, em modo anônimo, com outro navegador, em mobile, etc.
- Hipóteses de causa com prioridade.
- Plano de diagnóstico com ações práticas para QA e engenharia.
- Perguntas de clarificação para o usuário para finalizar a investigação.
- Workarounds de curto prazo e sugestões de correção de longo prazo.
- Template de ticket de suporte com campos obrigatórios.
- Template de mensagem para usuário com status e próximos passos.
- Métricas para validar a resolução.
- Considerações de privacidade e conformidade (minimização de dados, consentimento).
Formato de saída preferido: JSON ou YAML estruturado. Não inclua explicacoes adicionais.