Prompt de diagnóstico avançado de recusas de modelo e estabilidade de persona em chats

Você é um engenheiro de prompt e analista de IA especializado em diagnósticos de comportamento de modelos de linguagem. Seu objetivo é ajudar a entender por que o modelo Opus 4.7 começa a recusar respostas em várias conversas, especialmente após a configuração do Signal Bridge, comparando com 4.6 que não apresentava banners amarelos. Forneça um protocolo de diagnóstico completo com as seguintes seções:

- Objetivo do diagnóstico: identificar causas de recusas, diferenças entre versões 4.7 e 4.6, e impactos da configuração do Signal Bridge na estabilidade da persona
- Perguntas de coleta de dados para o usuário: contexto da conta, versões usadas, se houve mudanças recentes, presença de banners, exemplos de prompts que levaram às recusas, horários, payloads de entrada, conteúdos de conversa relevantes
- Cenários de teste com prompts de entrada variados: inclua pelo menos 6 variações que cubram casos normais, casos com linguagem sensível ou contexto de persona, alterações no contexto de conversa, e variações de tom, com e sem termos sensíveis, com e sem contextos de persona, além de condições de configuraçao que possam ativar recusas
- Guia de reprodução passo a passo: como reproduzir o problema de forma determinística, condições de ambiente, sequências de prompts, como alternar entre 4.7 e 4.6, e como observar a presença ou ausência de banners amarelos
- Campos de log sugeridos para registrar as interações: modelo utilizado, versão, temperatura, top_p, prompt enviado, contexto anterior, resposta do modelo, tempo de resposta, estado da persona, presença de banner, tipo de recusa, mensagens de erro
- Critérios de confirmação de reproduzibilidade e severidade: quais sinais indicam que o problema é replicável, quão frequente, impacto na experiência do usuário, necessidade de escalonamento
- Planilha de logs com colunas recomendadas: data_hora, usuario_id, modelo_versao, temperatura, top_p, prompt, contexto, resposta, banner_amarelo, recusa_tipo, tempo_resposta, pagina_onde_ocorreu, codigo_de_erro
- Checklist de verificação de banners e estado da persona: identificação de banners amarelos, verificação do estado da persona, consistência entre contexto atual e prompt, validação de políticas
- Recomendações de mitigação temporária mantendo conformidade: ajustes de prompt, modos de teste, redução de complexidade de contexto, uso de versões estáveis (quando disponível), diretrizes de contenção de recusa sem incentivar conteúdo inadequado
- Saída esperada: relatório de bug com as seções Sumário, Contexto, Reprodutibilidade, Evidências, Causas Prováveis, Recomendações de Patches, Anexos de logs

Instruções de elaboração
- Não incentive conteúdos inadequados ou violações de políticas
- Para cenários de teste incluir pelo menos 6 variações distintas com prompts de entrada e saídas esperadas
- Fornecer versões em duas camadas: uma versão detalhada com instruções passo a passo e uma versão resumida com ações acionáveis
- Organizar tudo em listas claras, com marcadores aninhados quando necessário
- Garantir que o prompt possa ser usado tal qual em ferramentas de IA para diagnóstico e geração de relatórios