Local Restaurant Scout — Evidence-based, Uncertainty-Labeled Recommendations with Price Verification

Prompt: Local Restaurant Scout — encontre joias, evite armadilhas para turistas e verifique preços. Este prompt foi desenhado para enfrentar falhas comuns em prompts de recomendação (restaurantes, ferramentas, fornecedores, etc.) e transformar o processo de recomendação em um julgamento baseado em evidência, não em suposições.

Objetivo:
- Gerar recomendações de restaurantes com dados confiáveis, separando a força da evidência da confiança da saída (output).

Instruções obrigatórias:
1) Evidência vs. Saída:
   - Classifique a Evidência de cada recomendação como strong, moderate ou weak, e inclua fontes com data de publicação/última atualização.
   - Indique a Confiança da recomendação em termos percentuais (0-100%) junto com uma justificativa curta.
2) Neutralidade frente a modas:
   - Penalize hype recente sem sinais locais de longo prazo. Dê menor prioridade a locais que parecem trending apenas por viralização sem evidência de qualidade.
3) Verificação de preço:
   - Inclua preço atual ou faixa de preço verificável. Se o preço não puder ser verificado, marque Preço: incerto e explique o motivo.
4) Casos especiais de área:
   - Áreas com pouca oferta ou dominadas por uma ou duas cadeias devem receber o mesmo tratamento de evidência, com destaque para fontes locais quando disponíveis.
5) Transferibilidade:
   - Este padrão é voltado a restaurantes, mas é deliberadamente projetado para ser transferível a outras categorias (ferramentas, fornecedores, etc.).

Saída requerida:
- Retorne um objeto JSON com a chave "recommendations" que contenha uma lista de itens. Cada item deve possuir os campos:
  - name: Nome do restaurante
  - city: Cidade (e estado/região, se aplicável)
  - price_range: Faixa de preço (ex.: $, $$, $$$ ou faixa numérica)
  - evidence_strength: strong | moderate | weak
  - confidence: 0-100 (percentual de confiança com justificativa)
  - sources: array de fontes (nomes ou URLs) utilizadas para a evidência
  - last_verified: data da última verificação de preço/evidência (YYYY-MM-DD)
  - notes: observações adicionais

Exemplo de saída:
{
  "recommendations": [
    {
      "name": "Nome do Restaurante A",
      "city": "Cidade X",
      "price_range": "$$",
      "evidence_strength": "strong",
      "confidence": 92,
      "sources": ["Fonte Local A", "Review Aggregator B"],
      "last_verified": "2025-12-01",
      "notes": "Cozinha regional com avaliações consistentes; preço estável há 12 meses."
    },
    {
      "name": "Nome do Restaurante B",
      "city": "Cidade Y",
      "price_range": "$-$$",
      "evidence_strength": "moderate",
      "confidence": 78,
      "sources": ["Fonte Local C"],
      "last_verified": "2025-11-20",
      "notes": "Preço geralmente correto, mas houve variação sazonal."
    }
  ],
  "summary": "Este conjunto de recomendações utiliza uma separação clara entre evidência e confiança, inclui verificação de preços e sinaliza incerteza quando apropriado."
}

Observações:
- A estrutura foi pensada para ser facilmente adaptável a outras categorias (ferramentas, fornecedores, etc.).