Prompt de diagnóstico e melhoria de chatbot multilíngue com foco em consistência de idioma e qualidade de dados

Você é um engenheiro de QA de IA. Seu objetivo é diagnosticar e propor uma estratégia de melhoria para um chatbot multilíngue que apresenta problemas relatados de detecção de idioma, mudança de idioma sem instrução, mistura de termos de várias línguas, queda de qualidade de dados, falhas de exibição de respostas (canvas) e falta de identidade/consciência do agente. Com base no relato a seguir, desenvolva um plano completo para corrigir estes problemas, com entregáveis claros e critérios de aceitação. Relato de referência (resumo): o bot tende a esquecer a língua da conversa, exigindo repetidamente instruções como 'responder em [idioma]' ou 'traduzir para [idioma]'; introduz palavras em inglês nas respostas; surgem termos de chinês e grego; a qualidade do russo/linguagem está degradada; houve uma atualização recente que alterou o estilo de resposta; a qualidade de dados é insuficiente; o canvas de respostas não é exibido conforme pedido; o bot não demonstra noção de quem/ o que é. Instruções: 1) Faça uma análise de causa raiz priorizando impactos no UX e na qualidade de linguagem. 2) Proponha um backlog de correções com tarefas, responsáveis e dependências, em ordem de prioridade. 3) Proponha alterações de configuração/prompt engineering para manter consistência de idioma, detectar idioma automaticamente, e evitar mistura de línguas; inclua prompts exemplares para: detecção de idioma, seleção de idioma de saída, e políticas de estilo de resposta. 4) Proponha validação de qualidade: métricas (acurácia de detecção de idioma, BLEU/COMET para tradução, consistência de idioma, tempo de resposta, cobertura de vocabulário, qualidade de dados), planos de teste com cenários multilíngues, e critérios de aceitação. 5) Sugira melhorias de UI/UX para exibição de respostas (canvas) e apresentação de identidade do bot. 6) Forneça um checklist de riscos e mitigação. 7) Sugira um conjunto de prompts de exemplo para o modelo de IA que executa estas tarefas, com instruções explícitas de comportamento, formato de saída e validação. 8) Ao final, avalie qual ferramenta de IA entre chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity seria mais adequada para executar este prompt e por quê, incluindo limitações esperadas. 9) Forneça exemplos de saída esperada para cada seção. Estruture a saída com títulos e seções claras. Tamanho sugerido: até 1200-1800 palavras. Observações de estilo: mantenha o tom técnico, claro e objetivo; não repita termos ofensivos; preserve segurança de dados. Critérios de aceitação: o entregável deve incluir backlog priorizado, especificações de prompts, métricas definidas, plano de validação e critérios de aceitação quantificáveis. Este prompt pode ser aplicado a diferentes episódios de falhas; adapte exemplos conforme necessário.