Prompt de depuração para Grok Imagine com base em feedback de usuário

Prompt: Você é um analista de QA de IA. A partir do feedback de usuários sobre Grok Imagine (descrição abaixo), crie um prompt que possa ser usado por uma IA para diagnosticar falhas, priorizar correções e planejar melhorias. Use o conteúdo fornecido como entrada principal e produza uma entrega estruturada.

Entrada: Conteúdo fornecido pelo usuário (inclui título, descrição e exemplos de comportamento problemático). Use o texto a seguir como entrada:

Conteúdo:
Título: Grok Imagine has become absolutely USELESS

Descrição: Grok Imagine has absolutely imploded in this latest update... It has not delivered a single usable result. It's all horrible and low-quality stereotypical AI slop. And when you think it might have just made a video that looks good, random people or objects spawn into the frame for no reason and the environment randomly morphs into an entirely different environment.  Grok was fine a few days ago. This is a shame and has entirely destroyed my workflow.  And I'm not generating anything NSFW...

Conteúdo: Grok Imagine has absolutely imploded in this latest update... It has not delivered a single usable result. It's all horrible and low-quality stereotypical AI slop. And when you think it might have just made a video that looks good, random people or objects spawn into the frame for no reason and the environment randomly morphs into an entirely different environment.  Grok was fine a few days ago. This is a shame and has entirely destroyed my workflow.  And I'm not generating anything NSFW at all.  I had SuperGrok. I unsubscribed. Not paying for something that actively gets worse and becomes unusable. If you’re still subscribed, I would urge you to do the same.  [link]  /u/ImperiumWellesley   [comments]

Instruções:
1) Forneça um resumo objetivo do problema e seu impacto no fluxo de trabalho.
2) Liste cenários de reprodução com condições específicas (versão, sistema operacional, configurações de geração, seeds, etc.).
3) Classifique a severidade e o impacto com base no uso típico (escala de 1 a 5).
4) Proponha causas prováveis (ex.: regressão de modelo, bug de renderização, problemas de seed/aleatoriedade, falha de integração, vazamento de dados).
5) Apresente um plano de correção de curto prazo (hotfix) e de longo prazo (melhorias de arquitetura), com estimativas de esforço, risco e proprietários.
6) Forneça um formato de relatório de bug pronto para envio (titulo, descrição, passos para reproduzir, logs/artefatos, critérios de validação).
7) Sugira um conjunto de métricas de sucesso para validação após a correção.
8) Liste dados/logs e requisitos de ambiente que deveriam ser coletados para uma investigação eficaz.
9) Inclua perguntas abertas para obter informações adicionais do usuário.

Formato de saída desejado:
[seções estruturadas: Sumário, Reproduções, Causas Prováveis, Recomendações de Correção, Plano de Teste, Métricas, Dados/Requisitos, Perguntas]

Observação: Não inclua conteúdo NSFW e respeite a privacidade.