Prompt para Detecção e Mitigação de Drift em Diálogos de IA de Longa Duração

Prompt: Você tem acesso a várias conversas longas entre um humano e um modelo de IA. Seu objetivo é identificar padrões de drift (desalinhamento de tópico, repetição, esquecimento de constraints) dentro das próprias threads e comparar com o drift observado no modelo. Dados de entrada: uma coleção de chats longos com 40-90 mensagens cada. Para cada chat, marque os pivots de tópico quando o tema muda, registre quando o humano repete perguntas já respondidas, e identifique quando constraints definidas no início são esquecidas. Compare os momentos de drift do humano com os do modelo, destacando semelhanças e diferenças. Saídas desejadas: 1) mapa de pivôs de tópico com posição das mensagens; 2) contagem de repetições de perguntas; 3) lista de constraints esquecidas com referências de onde ocorreram; 4) análise das causas de drift: humano vs modelo, com exemplos; 5) recomendações para mitigar drift em threads longas; 6) casos de consistência que envolvem contradições. Formato de saída: JSON com campos de fácil parse, mantendo uma estrutura clara para consumo por ferramentas de IA.