Detecção e Solução de Loop de Moderação em Fluxos de Geração de Vídeos com IA

Objetivo: Criar um prompt que ajude engenheiros de IA e moderadores humanos a diagnosticar, explicar e corrigir loops de moderação que impedem a geração de vídeos a partir de prompts, especialmente quando ocorre repetição de 'Content Moderated' ou bloqueio sem variação de conteúdo. Tarefa: gerar um prompt que produza (a) diagnóstico do loop com causas prováveis; (b) recomendações de design de prompt e fluxo de trabalho para reduzir falsos positivos sem violar políticas; (c) um modelo de prompt reformulado, pronto para uso, com placeholders claros; (d) exemplos de entrada/saída para cenários variados; (e) métricas de avaliação e critérios de sucesso; (f) perguntas de validação para equipes de produto e moderadores. Instruções de saída: retornar apenas o conteúdo estruturado em seções com títulos, em linguagem clara e acionável. Seção 1 – Diagnóstico: liste causas comuns de loops (repetição de prompt, heurísticas sensíveis, latência, cache, de-queuing inadequado) e sinais observáveis. Seção 2 – Recomendações de design: proponha estratégias de prompt engineering e fluxo (clarificação progressiva, modos de sandbox, explicações de decisões, logs detalhados, fallback seguros, limites de repetição) para reduzir ocorrências sem violar políticas. Seção 3 – Prompt Reformulado: forneça um modelo de prompt pronto para uso com placeholders (por exemplo, {{imagem}}, {{prompt_do_usuario}}) e instruções de como adaptar conforme políticas. Seção 4 – Exemplos de Entrada/Saída: apresente cenários de usuário e as saídas desejadas do sistema, incluindo variações de conteúdo com e sem violação de políticas. Seção 5 – Critérios de Avaliação: defina métricas como taxa de falso positivo, tempo de resolução, satisfação do usuário, cobertura de cenários e confiabilidade do fluxo. Seção 6 – Perguntas Frequentes/Validação: inclua perguntas para equipes de produto e moderadores avaliarem efetividade e conformidade. Observações de segurança: mantenha conformidade com políticas de moderação, sem expor internamente regras sensíveis; foque em melhorias de fluxo, explicabilidade e auditoria.