Diagnóstico de variação de estilo entre modelos de IA e testes de consistência

Objetivo: investigar por que o mesmo prompt pode gerar estilos diferentes entre sessões ou versões de modelos de IA. Forneça um plano de diagnóstico prático para detectar se houve troca de modelo, limites de uso ou variação de modo. Instruções:
1) Perguntas de diagnóstico;
2) Configuração de teste (prompt-base, prompts de controle, condições de teste);
3) Métricas de estilo (tom, formalidade, vocabulário, extensão, coerência);
4) Procedimento de coleta de dados;
5) Modelo de relatório com seções de resultados, interpretações e recomendações;
6) Um exemplo com o prompt-base e duas saídas simuladas;
7) Recomendações de mitigação de drift.
Saída: apresente em formato de checklist, com sugestões de métricas simples e um exemplo de prompt-base: explique o conceito de IA de forma simples para leigos em 5 frases, seguido de duas saídas simuladas com estilos diferentes.
Observações: inclua também dicas para confirmar a versão do modelo e como reagir a limites de uso. Ética e uso responsável.