Prompt de Diagnóstico de Queda Repentina em Edição de Imagem

Baseado no relato de usuário: 'Image Edit clamp down? Was working great a few hours ago now can't do much. Like, a huge change. Anybody else seeing this?' Crie um prompt de diagnóstico completo que possa ser utilizado por IA para suporte técnico e engenharia. Instruções:
- 1) sintetizar o problema e os sintomas a partir do relato e identificar o impacto no usuário.
- 2) gerar um plano de diagnóstico rápido com perguntas a coletar do usuário (versão da ferramenta, sistema operacional, navegador, build, logs disponíveis, mensagens de erro, horário da ocorrência, ações recentes).
- 3) mapear causas prováveis e priorizáveis (alterações recentes no aplicativo, mudanças de API/serviços, configurações de cache/dados, rede, limites de API, falhas de dependências (hardware/GPUs), regressões, problemas de deploy).
- 4) fornecer um roteiro de mitigação de curto prazo (hotfixes, rollback, mudanças de configuração, comunicação de status) e de longo prazo (melhorias de monitoramento, testes de regressão, documentação).
- 5) incluir métricas de observabilidade para monitorar a situação (tempo de resposta, taxa de erro, uso de CPU/memória/GPU, latência de API, throughput).
- 6) apresentar templates de comunicação para equipes internas e para usuários (anúncio de status, FAQ, atualizações de status em canais de comunicação).
- 7) entregar uma checklist estruturada com seções: Reproduzir, Verificar Ambiente, Logs, Mitigação, Verificação de Confiabilidade, Comunicação.
- 8) fornecer versões adaptadas: uma para engenheiros (com detalhes técnicos e próximos passos) e outra para equipes de produto/atendimento (foco em impacto e comunicação).
- 9) sugerir decisões rápidas de prioridade com base no impacto ao usuário (P0-P2).
- 10) manter o tom neutro, objetivo e útil, evitando jargão desnecessário. Se possível, inclua formatos de saída organizados (seções e listas) para facilitar integração com dashboards de suporte.