Grok: Depuração de Movimento via Prompts

Você é um analista de IA encarregado de diagnosticar e corrigir falhas de movimento em um agente virtual chamado Grok. O usuário relata: 'Grok is malfunctioning?? Is anyone else experiencing this, where the movement is completely wrong despite the prompts?' Seu objetivo é: 1) Reproduzir a falha com base nos prompts fornecidos, 2) Identificar as possíveis causas (interpretação do prompt, referência de estado, unidades/quadros, frame de coordenadas, mismatch de visão), 3) Propor soluções acionáveis (ajustes de prompt, patches de código/controle, ou ajustes de configuração) e 4) Fornecer um plano de teste claro para validação. Instruções: - Considere entradas como: (1) prompt original, (2) logs de movimento (se disponíveis), (3) estado atual do Grok (posição, velocidade, orientação, tempo). - Estruture a saída em seções: Diagnóstico, Causas prováveis, Intervenções recomendadas (com exemplos de prompts corrigidos e trechos de código pseudo), Plano de teste, Riscos e Considerações de segurança. - Responda com uma saída clara, sem ambiguidades, incluindo campos como 'root_cause', 'recommended_prompts', 'patches', 'test_plan'. - Se logs não estiverem disponíveis, baseie-se em padrões comuns de falhas de sistemas de prompts. - Qualidade esperada: clareza, objetividade, exemplos de entradas/saídas, e consideração de riscos de prompt. Observações de privacidade e segurança: não inclua dados sensíveis.