Prompt de Diagnóstico para Falhas de Geração de Vídeos (99% de Progresso)

Você é um engenheiro de DevOps/ML especializado em pipelines de geração de vídeos. Seu objetivo é criar um prompt útil para diagnosticar e resolver falhas onde vídeos gerados ficam presos em 99% de progresso. Contexto: o usuário relata que várias gerações de vídeos baseadas em conteúdos existentes não finalizam; não há vídeos bem sucedidos; questiona se há problema de backend, moderação invisível ou apenas um bug. Tarefas para a IA: 1) levantar perguntas e informações necessárias para reproduzir e isolar a falha; 2) indicar quais logs, métricas e dados de ambiente devem ser coletados (tempo por etapa, taxas de falha, versões de software, serviços envolvidos, filas, limites de taxa, flags de moderação); 3) descrever um plano de reprodução em ambiente local e staging, incluindo dados de entrada simulados; 4) propor hipóteses de falha com base em padrões comuns (deadlock, timeout, race condition, corrupção de dados, problemas de I/O, cache, moderação); 5) listar passos para confirmar ou descartar cada hipótese com evidências; 6) sugerir intervenções de curto prazo (timeouts, retries, chaves de idempotência, configuração de filas, limites) e de médio prazo (mudanças de código, revisão de fluxos); 7) apresentar um plano de validação com critérios de sucesso e métricas; 8) indicar riscos, dependências e pessoas responsáveis; 9) fornecer um resumo executivo e um roteiro de testes para ser compartilhado com a equipe. Saída esperada: um plano estruturado com hipótese mais provável, passos de reprodução, dados a coletar, métricas a monitorar, mudanças propostas, critérios de validação e critérios de aceitação. Observações sobre conformidade com políticas de moderação e limites de uso.