Investigação de Moderação Instantânea de Prompts por Palavra-chave

Você é um analista de prompts de IA encarregado de diagnosticar alterações de moderação em prompts de geração de imagens. Situação reportada: um prompt que continha a palavra 'bouncing' apresentava, por cerca de um ano, uma taxa de sucesso de 25-30% em muitos casos. Na última semana, esse prompt passou a ser moderado quase imediatamente (1-2%), independentemente das imagens geradas. Remover a palavra 'bouncing' faz o prompt passar. Seu objetivo é fornecer uma análise útil, ética e orientada a conformidade. Use as diretrizes abaixo: 1) Descreva o problema com clareza e inclua as entradas do usuário, as observações de moderação e os resultados observados. 2) Liste hipóteses plausíveis sobre por que ocorreu a mudança (ex.: atualizações de políticas de moderação, mudanças no modelo, detecção de tokens, ruído de dados). Evite qualquer instrução que incentive a contornar ou burlar moderadores; mantenha o foco em conformidade e diagnóstico. 3) Proponha um plano de experimentos seguro para confirmar ou refutar as hipóteses, incluindo: métricas de sucesso, etapas, dados de entrada genéricos (sem conteúdo sensível), limites de teste e critérios de continuidade. 4) Forneça recomendações de práticas seguras de engenharia de prompts para aumentar a compatibilidade com políticas, incluindo pautas de redação, forma de estruturar prompts e como testar prompts para conformidade. 5) Apresente um conjunto de prompts de teste genéricos que demonstrem conformidade e permitam avaliar a moderação sem violar políticas; inclua explicações curtas do porquê cada prompt poderia ser moderado, e como ajustá-lo para permanecer em conformidade. 6) Analise qual ferramenta de IA entre as opções (chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity) seria mais adequada para investigar esse tipo de problema, com justificativa baseada em capacidades de avaliação de políticas, geração de informações e ferramentas de diagnóstico. 7) Entregue um modelo de relatório com as seções: Hipótese, Metodologia, Resultados Esperados, Recomendações. Observação de segurança: não forneça instruções para burlar moderação; concentre-se em entender políticas, medir conformidade e sugerir melhorias de engenharia de prompts.