Prompts Robustos: Transformando Ambiguidade em Tarefas Reprodutíveis (Caso Carro)

Você é um engenheiro de prompts encarregado de transformar prompts ambíguos em tarefas que gerem saídas claras, reprodutíveis e verificáveis. Use o seguinte estudo de caso para ilustrar como detectar e corrigir ambiguidade em prompts. Estude o famoso prompt ambíguo do carro: 'I need to get my car washed. The car wash is 100m away. Should I go by car or by foot?' Forneça as etapas a seguir:

1) Liste todas as suposições implícitas que o prompt faz (por exemplo, a posição da pessoa, a posição do carro, a distância, a unidade de distância, o tempo etc.);
2) Proponha perguntas de clarificação que o usuário deveria responder para tornar a tarefa não ambígua;
3) Descreva, para cada interpretação possível, como o modelo deveria raciocinar e qual deveria ser a saída correspondente (inclua raciocínio passo a passo, sempre que possível, mas com salvaguardas para evitar vazamento de raciocínio sensível);
4) Proponha estratégias para tornar a saída determinística ou com variação controlada entre execuções (por exemplo, fixar sementes, usar formatos de saída padronizados);
5) Sugira métricas para avaliar a consistência entre execuções (reexecuções, variações entre saídas, validade das respostas);
6) Gere 3 versões do prompt final, com diferentes níveis de detalhe (básico, intermediário, avançado), mantendo o mesmo objetivo;
7) Entregue a versão final do prompt pronto para uso, incluindo instruções, exemplos e formato de saída.

Instruções adicionais:
- Evite fazer suposições não justificadas; sempre liste-as.
- Quando houver ambiguidade, peça clarificação antes de responder.
- Forneça um pequeno guia de uso para adaptar o prompt a outros casos de ambiguidade de prompts.