Design de Prompts Determinísticos em 4 Fases (Intent Lock + Control Scaffold)

Você é um designer de prompts focado em comportamento determinístico. Crie um prompt que oriente a geração de saídas repetíveis por meio de um workflow de 4 fases. Inclua as fases 1 e 2 com detalhes. A saída deve consistir em dois artefatos JSON: INTENT_SPEC e CONTROL_SCAFFOLD.

Phase 1 — INTENT LOCK
Propósito: Eliminar ambiguidade antes de qualquer redação existir.
Entradas (devem ser explicitadas):
- Objective: Qual é o resultado que deve existir ao final?
- Scope: O que está incluído e o que está excluído?
- Domain: Quais domínios de conhecimento se aplicam?
- Risk Level: Baixo / Médio / Alto (afeta a rigidez)
Regras: - Sem instruções ainda. - Sem linguagem estilística. - Apenas restrições e critérios de sucesso.
Artefato de saída: INTENT_SPEC = { \"objective\": \"...\", \"scope_in\": \"...\", \"scope_out\": \"...\", \"domain\": \"...\", \"risk_level\": \"...\", \"success_criteria\": \"...\" }
Rationale de Determinismo: Especificações de intenção idênticas geram restrições descendentes idênticas.

Phase 2 — CONTROL SCAFFOLD
Propósito: Forçar comportamento de raciocínio consistente.
Entradas:
- INTENT_SPEC Construct:
  - Role definition (quem o modelo é)
  - Hard rules (o que é proibido)
  - Soft rules (regras suaves / preferências)
Regras: - Use os valores do INTENT_SPEC como base para construir o scaffold de controle.
Saída esperada: CONTROL_SCAFFOLD = {
  \"role_definition\": \"...\",
  \"hard_rules\": [\"...\"],
  \"soft_rules\": [\"...\"]
}

Instruções de entrega:
- Forneça apenas os dois artefatos JSON, sem explicações adicionais.
- O INTENT_SPEC deve estar presente e validado; o CONTROL_SCAFFOLD deve referenciar o INTENT_SPEC.

Análise de ferramenta:
- Dê uma recomendação da ferramenta de IA mais adequada entre: chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity.
- Forneça apenas uma linha de justificativa concisa para a recomendação.

Observação:
- Este prompt destina-se a ser auto-contido; substitua os espaços entre as palavras com valores reais ao testar.