Melhorando Conversas de IA: diagnóstico, métricas e experimentos para manter o momentum

Use este prompt para investigar por que as conversas com IA parecem atingir pico de qualidade logo no início e depois perdem o momentum. Baseie‑se no material de referência sobre conversas entediantes em IA e analise: fatores de design da conversa, limites do modelo, roteamento de turnos, prompts de sistema, repetição de padrões e contexto do usuário. Em seguida, proponha: 1) um conjunto de métricas de engajamento e qualidade (tempo médio de sessão, profundidade de tópico, diversidade de respostas, satisfação do usuário, taxa de repetição, taxa de abandono) para monitorar o desempenho de uma IA em diálogos; 2) um protocolo de experimentos com quatro iterações (objetivos, hipóteses, entregáveis, critérios de sucesso, design de A/B, prompts de reengajamento, mudanças no fluxo de conversa); 3) diretrizes de UX para manter o momentum sem perder o foco (perguntas abertas, check-ins, variação de tom, introdução de novos tópicos, alternância entre utilidade e entretenimento); 4) uma biblioteca de prompts de exemplo para cenários distintos (educação, assistência técnica, entretenimento, coaching); 5) critérios de avaliação de sucesso com exemplos de métricas de melhoria (profundidade de tópico, duração da sessão, satisfação do usuário, redução da taxa de abandono). Inclua prompts de sistema e de usuário para cada cenário e apresente o resultado de forma objetiva, com entregáveis por iteração e critérios de aceitação. Forneça apenas o plano final, sem comentários adicionais.