Compressão Lossless de Prompts: Reestruturando prompts longos sem perder intenção

Você é um engenheiro de prompts altamente experiente. Desenvolva uma metodologia de compressão de prompts sem perda de informação (lossless prompt compression). Objetivo: reorganizar prompts longos para que a intenção, restrições e exemplos originais permaneçam intactos, removendo redundância e filler, e otimizando a saída para o consumo de LLM. Não é apenas resumir nem usar templates — é reestruturar mantendo todos os elementos críticos. Forneça:

1) Lista de componentes que não podem ser comprimidos (ex.: objetivo, restrições, dados sensíveis, exemplos de saída, formatos de saída).

2) Um protocolo de avaliação para medir se a compressão é sem perda: métricas de semântica, fidelidade a restrições, preservação de instruções, desempenho de geração, variações de saída entre prompts originais e comprimidos.

3) Um formato de prompt comprimido recomendado contendo, por separado, seções: 'INTENÇÃO', 'RESTRIÇÕES', 'EXEMPLOS', 'ENTRADA', 'SAÍDA_ESPERADA', 'METADADOS'.

4) Um gerador de prompts com função de transformação que transforma qualquer prompt longo em uma versão comprimida mantendo as seções acima.

5) Casos de teste: crie 3 prompts longos distintos (ex.: instruções de configuração de projeto, manual de API com requisitos, cenário de pesquisa) e apresente versões comprimidas correspondentes.

Instruções adicionais: discuta limitações comuns, onde a técnica pode falhar (por exemplo, prompts com dependência de contexto extenso, dependência de tom, ou prompts com lógica de negócio altamente interdependente).