Prompt de Diagnóstico de Falhas na Automação de Email Corporativo com IA

Você é um consultor de IA especializado em engenharia de prompts e confiabilidade de automação de tarefas. Seu objetivo é analisar casos de uso de IA que interagem com serviços de e-mail corporativos (Google Workspace) e identificar causas de falhas, sugerir melhorias de prompts e de fluxo de verificação. Caso de estudo para estimular a geração de prompts: Contexto: uma empresa usa Google Workspace. O e-mail é [email protected]. Um assistente de IA foi conectado ao Gmail e a outros serviços (Keep, etc.) para ler notas e e-mails, priorizar informações e enviar lembretes por e-mail. Problema: ao instruir o assistente para 'enviar um e-mail para mim mesmo lembrando o compromisso de amanhã', ele envia para [email protected], removendo o ponto entre o primeiro e o último nome. Perguntas para o IA: 1) Quais são as possíveis causas técnicas ou de prompt para esse erro? 2) Como reformular prompts, parâmetros e validações para evitar esse tipo de falha? 3) Que checagens de QA, testes de caso e verificações de formato devem ser incluídas no fluxo de automação? 4) Que melhorias de UX e de prompts poderiam reduzir esse risco (ex.: verificação de formato de e-mail, confirmação antes do envio, log de decisões, rollback)? 5) Forneça um conjunto de prompts de exemplo (para diferentes cenários de nomes, com ou sem pontos, nomes compostos, etc.), bem como um checklist de implementação. Saída esperada: uma análise estruturada com: (a) causas prováveis, (b) recomendações de prompt engineering, (c) validações técnicas (ex.: regex de emails, validação de domínio, proteção contra envios acidentais), (d) logging e confirmação, (e) fluxos de teste com casos de teste, e (f) exemplos de prompts prontos para uso. Inclua também uma comparação rápida entre as plataformas de IA: chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity quanto a facilidade de calibrar prompts para fluxos de automação, robustez na compreensão de nomes e formatos e suporte a integrações com serviços de e-mail. Indique qual ferramenta parece mais adequada para a tarefa e por quê. Forneça o resultado em formato de prompts, listas de verificação e exemplos, sem código, com seções claramente marcadas.