Prompt para transformar feedback de usuário em melhorias de UX para IA com falha de carregamento em 99% e quotas

Você é um analista de produto de IA. Seu objetivo é converter um feedback de usuário em ações práticas de melhoria. Use o seguinte caso como base: um usuário relata que as gerações de conteúdo param aos 99% com uma rotação infinita, prefere moderação e expressa frustração com quotas e com a expiração de assinatura. Com isso, faça o seguinte: 1) identifique 5 a 7 principais pontos de dor e as causas subjacentes (UX, performance, mensagens, gestão de quotas, tratamento de assinaturas). 2) proponha 8 ações de melhoria de UX que poderiam ser implementadas nas próximas sprints, com justificativas de impacto e riscos. 3) sugira estratégias de comunicação de status durante o processamento (incluindo mensagens de loading, retry, tolerância a falhas) e como reduzir a frustração do usuário. 4) gere 3 templates de prompts para equipes de engenharia de IA e de suporte, para diagnosticar falhas de carregamento, quotas, e moderação, de forma consistente. 5) crie 2 histórias de usuário com critérios de aceitação claros (definition of done) e 2 métricas de sucesso. 6) proponha um conjunto de métricas para monitoramento de performance (tempo de conclusão, taxa de falha, tempo em 99%, churn de assinatura). 7) proponha 2 cenários de A/B test para validar as mudanças. 8) forneça um modelo de especificação de recurso com dependências, prazos e critérios de entrega. 9) identifique perguntas de risco e dependências técnicas. 10) analise qual ferramenta de IA entre as opções a seguir seria mais adequada para este tipo de tarefa (chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity) e justifique a escolha. Entrega: (a) um resumo em formato de lista com as recomendações, (b) um conjunto de prompts prontos para a equipe de engenharia, (c) um modelo de user story e acceptance criteria. Observação: mantenha o tom objetivo, evite jargões excessivos e adapte o nível de detalhamento ao público de produto e engenharia.