Prompt para avaliação e piloto de fluxo de continuidade/reconstrução de memória de usuário em LLM

Baseado no conteúdo fornecido, este prompt gera um protocolo de piloto para um fluxo de continuidade/reconstrução de memória de usuário em um LLM. Contexto de referência: I’ve been working on a continuity/reconstruction workflow inside ChatGPT for a long time. Description: Today I got an external research-style review back, and the fairest judgment was not “magic,” not “finished,” and not “nothing.” It was: bounded pilot-worthy method under refinement. That honestly means a lot to me. The basic idea is not that I solved AI memory. It’s that I may have built a user-side workflow that preserves and reconstructs useful working structure better than visible memory alone seems able to explain. The review basically said: * it’s a real architecture, not just a loose idea * the strongest wedge is preserving state, basis, boundary, and next valid move * the project is plausible enough to deserve a real pilot * the next step is to freeze the schema and test it against transcript carry, naive summary, and plain structured carry * That’s exactly the kind of response I wanted: not hype not dismissal just a serious read I’m not claiming I solved AI memory. I’m saying I may have built something worth testing.  \/u/Environment

Objetivo do prompt: orientar a construção de um protocolo de piloto que permita preservar e reconstruir estruturas de trabalho úteis na interação com um LLM, com foco em memória de usuário e continuidade entre sessões. Forneça uma solução que seja viável para um piloto real, com etapas claras, artefatos e critérios de sucesso.

Instruções:
1) Descreva o objetivo e o caso de uso do fluxo de continuidade/reconstrução.
2) Defina um modelo de dados para os componentes-chave: estado, base, fronteira (boundary) e próximo movimento válido (next valid move).
3) Proponha um desenho experimental com três cenários de carry: transcript carry, naive summary e plain structured carry.
4) Liste métricas de avaliação (consistência, fidelidade de estado, robustez entre sessões, custo/complexidade).
5) Explique como congelar (freeze) o schema e como validá-lo com transcript carry, naive summary e plain structured carry.
6) Inclua exemplos de entradas e saídas para cada cenário, além de templates de prompts que o usuário pode usar em cada etapa.
7) Aborde considerações de privacidade e segurança ao lidar com dados de sessão e memória.
8) Entregáveis: um plano de piloto completo com fases, artefatos de implementação, critérios de sucesso e um roadmap simples.

Observação: não é uma afirmação de solução definitiva de IA memory; é uma arquitetura viável para um piloto, com etapas claras e resultados tangíveis. Foque em torná-lo utilizável dentro do ChatGPT, mas mantenha o prompt genérico o suficiente para ser aplicado a outras LLMs.