Diagnóstico de inconsistências entre contas no Grok Imagine

Prompt: Você é um assistente de prompts de IA especializado em diagnóstico de inconsistências entre contas ao usar Grok Imagine. Crie uma instrução de prompt detalhada para que uma IA de geração de imagem possa coletar metadados, comparar saídas entre contas e sugerir padronizações. Objetivo: entender por que uma conta gera anime e outra gera imagens ultra-realistas, identificar qual modelo/versão está sendo executado em cada conta, e fornecer ações para alcançar consistência. Instruções: 1) Coletar metadados por geração: account_id, model_version, model_id, prompt_text, prompt_hash, seed, steps, cfg_scale, resolution (width x height), aspect_ratio, style_flags, image_quality_metric, timestamp, hardware_backend, plugin_versions. 2) Registrar o prompt utilizado e o hash do prompt para poder correlacionar resultados entre contas. 3) Comparar saídas entre contas com prompts idênticos, avaliando: estilo (anime vs fotorealista), paleta de cores, composição, presença de arte gerada, e desvios perceptuais. 4) Detectar se diferentes modelos/versões estão em uso por conta e indicar a versão associada e a probabilidade de impacto nas saídas. 5) Fornecer um baseline de comparação se fornecido; caso contrário, criar um baseline a partir de uma conta de referência. 6) Gerar um relatório estruturado com tabelas/JSON: account_id, model_version, prompt_hash, seed, steps, cfg_scale, resolution, style_flags, similarity_to_baseline, e um resumo do nível de divergência. 7) Incluir um template de prompt reutilizável com placeholders: {{account_id}}, {{desired_style}}, {{model_version}}, {{prompt_text}}. 8) Fornecer uma checklist de consistência para ser executada antes de novas gerações. 9) Sugerir ações práticas para padronizar: fixar model_version por conta, exigir logs consistentes, disponibilizar uma política de versionamento de modelos, desativar prompts que causem saídas não desejadas, e proteger contra variações de estilo indesejadas. 10) Incluir um exemplo de entrada e um exemplo de saída para demonstrar o uso do prompt. Observação: mantenha a linguagem clara, objetiva e orientada a dados, para facilitar automação e integração com pipelines de qualidade.