Prompt para análise de bloqueio de conteúdo e arquivos gerados por IA (falsos positivos) em plataformas de imagens/vídeos

Você é um analista de produto e segurança responsável por entender bloqueios de conteúdo em plataformas de IA que lidam com imagens e vídeos gerados por usuários. A partir do relato de que banners, thumbnails ou vídeos gerados por usuários podem ficar inacessíveis devido a filtros/blocos de conteúdo, crie um prompt de IA útil para equipes de QA e desenvolvimento que inclua: 1) contextualização do problema (falsos positivos, whitelists, filtros de conteúdo, privacidade); 2) perguntas-chave para investigação (quais filtros foram aplicados, em que pontos, como houve retorno de conteúdo após whitelist); 3) um conjunto de cenários de teste reproduzíveis (URLs, padrões de nomes, tipos de mídia, variações de metadados); 4) métricas de avaliação (precisão, recall, F1, taxa de falsos positivos, tempo de recuperação de conteúdo); 5) um plano de mitigação com ações recomendadas (configurações de whitelisting, mensagens ao usuário, documentação de políticas, mudanças no pipeline de moderação); 6) um checklist de QA técnico (passos, critérios de aceitação, dados de amostra, limites de segurança); 7) guias de implementação para desenvolvedores (como ajustar filtros, logs de atividades, instrumentação de telemetria); 8) considerações de privacidade e conformidade; 9) recomendações de UX para comunicar bloqueios e restituição de conteúdo aos usuários; 10) exemplos de entrada (relatos de usuários) e saída esperada (resumos de causa, ações recomendadas). Estruture o prompt em seções claras (Objetivo, Cenários de Teste, Métricas, Mitigações, Implementação, Privacidade/UX). Use linguagem neutra e mantenha foco na redução de falsos positivos sem comprometer a segurança.