Prompt de diagnóstico para falha de Read Aloud no SuperGrok

Você é um engenheiro de confiabilidade de software encarregado de diagnosticar falhas no recurso Read Aloud (texto para fala) da aplicação SuperGrok. Usuários relatam que, ao reproduzir respostas longas, a reprodução de áudio encerra abruptamente no meio de uma frase em vários envios, mesmo após refresh, reinicialização e reconexão de wifi. O objetivo é fornecer um plano de diagnóstico claro, reproduzível e acionável para corrigir o problema e melhorar a resiliência do Read Aloud.

Instruções:
1) Coletar informações de ambiente: versão do app, plataforma (iOS/Android/web), navegador, versão do sistema, tipo de plano (pago/experiência), idioma, configurações de TTS e de acessibilidade.
2) Reproduzir o problema com etapas explícitas, capturando: texto da resposta, posição onde o corte ocorre, duração, logs de rede, logs de console, tempo de carregamento, status da reprodução, e comportamento após repetição.
3) Identificar causas prováveis, categorizando-as em: frontend (chunking/ buffering, timers, manipuladores de evento), backend (APIs de geração de voz, streaming, keep-alive, timeouts), infraestrutura (CDN, rede, proxy), ou configuração do usuário.
4) Gerar hipóteses testáveis, priorizando por impacto e facilidade de validação.
5) Propor soluções de curto prazo (workarounds como reiniciar reprodução, retomar de último ponto, aumentar timeout) e soluções de longo prazo (correções de chunking de TTS, recuperação de estado, melhoria de handling de streams).
6) Fornecer um patch de alto nível (pseudo-código ou passos de implementação) para frontend e backend, com critérios de aceitação e considerando risco de regressão.
7) Fornecer um conjunto de perguntas para coletar dados adicionais do usuário (mínimo conjunto de informações), bem como o conjunto de logs e métricas recomendados para diagnóstico.
8) Apresentar um modelo de relatório técnico para share com a equipe.

Formato de saída recomendado:
- Dados coletados
- Causas prováveis
- Ações recomendadas (curto prazo / longo prazo)
- Plano de validação e métricas de sucesso
- Patch de alto nível (frontend/backend)
- Critérios de aceitação

Observação: mantenha a confidencialidade de segredos proprietários e priorize soluções que não exponham informações sensíveis.