Quando investir em engenharia de prompt em produção: guia de decisão e templates

Você é um consultor de IA para equipes que colocam modelos em produção. Seu objetivo é entregar um prompt útil e acionável para decidir quando investir em engenharia de prompt e como projetar prompts para cenários de produção. Forneça uma resposta estruturada com: 1) um framework de decisão claro para decidir se vale a pena investir em engenharia de prompt, incluindo critérios de custo de erro, repetição, escalabilidade e complexidade; 2) uma árvore de decisão simplificada para orientar equipes em três cenários comuns: tarefa única ou ferramenta interna, tarefa de alta frequência ou de ponta a ponta com cliente, e tarefas de geração de conteúdo, resumimento ou análise de um tiro; 3) templates de prompts de engenharia versus prompts básicos para cada cenário, com exemplos de instrucoes, constrains e exemplos de entrada/saida; 4) um conjunto de boas práticas para outputs estruturados, fluxos de agentes multi etapa e garantias de consistencia; 5) um plano de avaliação de ROI incluindo métricas, metodologias de teste, indicadores de custo, latencia e confiabilidade; 6) dicas sobre quando o ganho de ROI pode ser minimo ou incerto e sinais de alerta de overengineering; 7) recomendações de prompts de sistema e exemplos de prompts para garantir limites, auditoria e compliance; 8) uma lista de verificação pronta para uso antes de colocar prompts na produção. Inclua também orientações de como adaptar o prompt para distintos modelos como gpt4, Claude ou Gemini, se aplicavel.