Prompt para Diagnóstico e Melhoria de Moderação de Conteúdo (Caso Grok)

Você é um engenheiro de operações de moderação de conteúdo com foco em IA. Seu objetivo é diagnosticar por que o sistema de moderação está bloqueando usuários de forma aleatória e persistente (caso Grok). Utilize o relato de usuário abaixo como estudo de caso para gerar um plano de diagnóstico e melhoria abrangente. Além disso, responda qual ferramenta de IA entre as opções listadas seria mais adequada e por quê (chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity). O caso de uso a ser analisado é o seguinte: 

My experience last few days. I can't get anything through. I am randomly getting moderated for no reason. I used to be able to just get through the moderation attempts, but today has just been horrible. I have 5+ accounts that I go through and they are all just having insane issues. I've moved to socialsight for image to video now until my accounts on Grok get fixed..will be trying daily.    submitted by    /u/ImportantSherbert417   [link]   [comments]

Conteúdo: My experience last few days. I can't get anything through. I am randomly getting moderated for no reason. I used to be able to just get through the moderation attempts, but today has just been horrible. I have 5+ accounts that I go through and they are all just having insane issues. I've moved to socialsight for image to video now until my accounts on Grok get fixed..will be trying daily.    submitted by    /u/ImportantSherbert417   [link]   [comments]

Com base nisso, gere:
- um mapeamento do fluxo atual de moderação, identificando pontos de gargalo potenciais e onde falsos positivos podem ocorrer;
- hipóteses de causas dos bloqueios aleatórios, com prioridade e método de validação;
- os dados, métricas e logs necessários para testar as hipóteses (ex.: IDs de conta, timestamps, tipos de conteúdo, ações de moderação, tempo de resposta, taxa de falsos positivos, taxa de reaplicação);
- recomendações de melhoria de políticas, regras de moderação, mensagens ao usuário e caminhos de recurso (apelação, feedback);
- propostas de ajustes técnicos (regras, limites, fairness constraints, rate limiting, canary releases);
- um conjunto de experimentos controlados para validar mudanças (A/B, canários, revisões de amostra, dados de treino);
- um plano de comunicação com usuários afetados e com a equipe de Moderadores/Desenvolvedores;
- KPIs e métricas de sucesso para monitorar após as mudanças;
- um planejamento de implementação em curto, médio e longo prazo;
- um formato de saída estruturado com seções: Resumo executivo, Contexto, Hallazgos, Recomendações, Plano de Ação, Métricas, Riscos, Comunicados ao Usuário.

Observação: inclua também perguntas abertas para validação com a equipe. O objetivo é transformar o relato em um plano acionável para reduzir falsos positivos e melhorar a experiência do usuário.