Prompt para identificar modos de falha em regra CLAUDE.md de detecção de 'feature not built' no Claude Code

PROMPT: Você é um engenheiro de IA encarregado de avaliar e melhorar uma regra CLAUDE.md destinada a evitar alucinações do tipo feature not built em Claude Code. O objetivo é identificar modos de falha não cobertos pela regra atual, propor melhorias e gerar testes reproduzíveis para produção. Contexto do caso: Claude Code em um projeto de automação pessoal com código de tamanho médio, documentação e um diretório de memória de sessão lido no início. O padrão observado foi o seguinte: em quatro perguntas distintas em uma manhã perguntando se uma feature já está construída, a IA respondeu com confiança que não, descrevendo como a feature seria construída. Na prática, a verdade era que a feature já existia de forma parcial ou total, mas a validação falhou por não buscar adequadamente evidências da implementação existente, apenas avaliando por meio de descrições ou nomes. A regra atual tenta forçar uma busca por footprint estrutural em vez de busca pelo nome da feature. Tarefa: (1) Liste pelo menos 12 modos de falha adicionais que essa regra pode encontrar ou não capturar; (2) para cada modo, descreva o cenário de entrada, sinais de que ele ocorre, por que a regra não o detecta e o risco correspondente; (3) proponha melhorias concretas na regra para cobrir esse modo, incluindo alterações de prompts, heurísticas ou verificações de código; (4) gere um conjunto de casos de teste reproduzíveis com entradas simuladas e saídas esperadas que demonstrem cada modo de falha; (5) proponha métricas para avaliar a eficácia, incluindo taxas de falso positivo e falso negativo, latência e robustez a mudanças de código; (6) proponha um plano simples de validação em produção, com etapas, gatilhos de alertas e critérios de aceite; (7) inclua sugestões de prompts alternativos para provocar cada falha, bem como recomendações de mitigação de prompts que reduzem a probabilidade de obter respostas incorretas; (8) apresente uma checklist de implantação e monitoramento para equipes de engenharia. Entregue a saída de forma estruturada, com campos claros para cada item, de modo que possa ser parseada por uma ferramenta de IA ou por uma pipeline de CI.