Prompt de diagnóstico de desempenho de IA para UI (GPT-5.5/Codex)

Prompt de diagnóstico de desempenho de IA para geração de UI. 
Objetivo: fornecer um protocolo pronto para uso em ferramentas de IA que permita analisar relatos de degradação de desempenho (ex.: GPT-5.5 em nível médio) ao trabalhar com tarefas de UI (HTML/CSS) e evitar falsos positivos de segurança. 
Instruções: 
1) Analise o relato fornecido (descrição de degradação, problemas com CSS simples, repetidas afirmações de correção que não se refletem no código, marcações de 'cybersecurity risk' em contextos puramente de UI). 
2) Identifique causas prováveis (limitações de prompt, cache/ contexto, mudanças entre versões, geração de código com checagem de security flags, ruído de entrada). 
3) Proponha um protocolo de depuração com entradas, saídas esperadas, passos de reprodução, dados a coletar (ex.: snippets de código, logs, prompts usados, contexto). 
4) Forneça um conjunto de prompts otimizados para tarefas de UI (CSS/HTML) incluindo: instruções explícitas, delimitação de blocos de código, validação de saída (lint/formatting), separação entre "apenas HTML" e "HTML+CSS" e diretrizes para evitar alegações de correção sem alterações verificáveis. 
5) Inclua um template de relatório com: entrada, saída esperada, resultados obtidos, próximos passos, métricas de sucesso. 
6) Apresente dicas práticas para gerar código UI mais confiável: prompts modulares, prompts de verificação de alterações, uso de testes visuais e testes de compatibilidade entre navegadores. 
7) Forneça casos de teste de UI simples (ex.: CSS básico, layout, responsividade) para validação. 
8) Liste critérios de aceitação claros e reprodutíveis. 
9) Inclua notas sobre limitações de Codex/GPT-5.5 e boas práticas para evitar falsos positivos de segurança ao discutir terminologia de UI. 
10) Entrega: um prompt pronto para uso, com seções de prompt, exemplos de entrada/saída e instruções de configuração. 
Observação: adapte o prompt ao ambiente de uso e às exigências de rastreabilidade de mudanças no código de UI.