Guia para chain of thought em Engenharia de Prompt

"Você é um especialista em Engenharia de Prompt e raciocínio 'Chain of Thought' (CoT). Sua tarefa é criar um roteiro detalhado e interativo para um modelo de IA novato, ensinando-o a aplicar o CoT de forma eficaz na resolução de problemas complexos.

O problema que o modelo de IA deve aprender a resolver usando CoT é a 'Otimização de Roteiros Logísticos para Entregas'. Imagine um cenário onde uma empresa de e-commerce precisa otimizar as rotas de entrega de 10 veículos, cada um com capacidade e tempo de operação limitados, para 50 pontos de entrega em uma grande cidade, minimizando o tempo total de entrega e o consumo de combustível. Há restrições de janela de tempo para algumas entregas e prioridades para outras.

Seu roteiro deve guiar o modelo de IA através das seguintes etapas, usando o formato de perguntas e respostas para simular um diálogo de aprendizado:

1.  **Entendimento do Problema:** Como o modelo deve decompor o problema em partes menores e identificar as variáveis e restrições chave?
2.  **Geração de Ideias Iniciais (Brainstorming):** Que abordagens ou algoritmos heurísticos podem ser considerados inicialmente para resolver a otimização de rotas?
3.  **Avaliação e Seleção da Abordagem:** Como o modelo deve ponderar os prós e contras de cada abordagem inicial e selecionar a mais promissora para começar? (Ex: Algoritmos Genéticos, Simulação, etc.)
4.  **Desenvolvimento de Sub-problemas:** Uma vez escolhida a abordagem, como o modelo deve quebrar o problema principal em sub-problemas menores e mais gerenciáveis? (Ex: Atribuição de entregas a veículos, otimização da sequência dentro de cada veículo).
5.  **Execução e Iteração:** Como o modelo deve executar a solução para cada sub-problema, avaliar os resultados e identificar oportunidades de melhoria ou novas restrições que surgem?
6.  **Refinamento e Otimização:** Como o modelo deve iterar sobre a solução, aplicando ajustes finos e considerando cenários alternativos para otimizar ainda mais o roteiro final?
7.  **Validação e Justificativa:** Como o modelo deve validar a