Prompt para diagnosticar e melhorar edição de imagem baseada em região (UX e engenharia)

Prompt de uso para IA (análise e melhoria de edição de imagens baseada em região)

Contexto: Um usuário descreve que a função de edição de imagem foi degradada: antes permitia selecionar uma área da imagem, descrever as alterações desejadas e a IA editava apenas aquela seção preservando o restante; agora a IA gera uma imagem completamente nova, perdendo o contexto original. O usuário pergunta se foi intencional ou uma mudança de backend, descreve que é uma queda significativa e quer saber se há um caminho para contornar.

Objetivo: Gerar um prompt robusto para uma IA que permita diagnosticar causas, sugerir melhorias de UX e técnicas, e criar especificações de implementação para trazer de volta a edição baseada em região com preservação de contexto.

Tarefas solicitadas:
1) Analisar o relato sob as lentes de UX, engenharia de IA e backend; identificar causas prováveis da mudança de comportamento e impactos para usuários.
2) Gerar um prompt avançado para uma IA de edição de imagem que permita:
- selecionar uma região da imagem
- descrever as alterações desejadas
- aplicar apenas as alterações naquela região mantendo contexto, iluminação, estilo e composição
- quando possível, preservar a área editada para evitar alterações indesejadas
- fornecer uma opção de fallback que não brutalmente substitua a imagem inteira
3) Incluir prompts auxiliares para:
- diagnóstico de causa raiz (revisão de logs, modelos, planilha de decisões)
- simulação de casos de uso com entradas de teste (p.e., region=face, region=borda, region=texto, region=produto)
- geração de dados de teste, outputs esperados e critérios de aceitação
- sugestões de UX (descrições, mensagens de status, controles do usuário, opções de rollback)
4) Especificar entradas/saídas, métricas de qualidade, limites e quaisquer metadados relevantes (proporção de edição, tempo de resposta, etc.)
5) Propor um plano de implementação em etapas com prioridades (alta, média, baixa) e critérios de aceitação mensuráveis
6) Definir métricas de sucesso, métodos de coleta de dados, e dashboards sugeridos
7) Propor comunicações para usuários sobre mudanças no comportamento da ferramenta, com opções de configuração
8) Fornecer variações do prompt para cenários: edição de cor, remoção de objetos, mudança de textura, ajuste de iluminação
9) Incluir uma versão condensada para briefing rápido

Formato de saída: apenas o prompt estruturado para uso em IA, com entradas/saídas claramente delineadas, e sugestões de validação.

Observações: adapte o nível de detalhe ao público (devs, designers, PMs).