Prompt de Investigação: Compactação de Contexto em Sessões de IA (Claude)

Objetivo: criar um prompt utilizável para ferramentas de IA que investiguem a compactação automática da memória de contexto em sessões longas de conversa, com foco na experiência com Claude, para entender impactos, padrões e melhores práticas.

Instruções:
- Explique o que é a compactação de contexto e como ela pode aparecer em sessões longas (incluindo a criação de um knowledge file e a injeção de texto no início do histórico).
- Descreva cenários de teste: diferentes durações de sessão, tipos de tarefas (buscas web, pesquisas profundas, múltiplas interações), e como medir overhead de tokens, latência e qualidade das respostas.
- Proponha uma estrutura de saída clara: objetivos, metodologia, entradas simuladas, métricas, limitações, e recomendações.
- Inclua seções sobre knowledge files gerados pela compactação: como são criados, conteúdo típico, como consultá-los, riscos de desinformação, estratégias de validação.
- Gere uma lista de prompts de exemplo para diagnóstico, validação, comparação entre versões e coleta de logs.
- Sugira qual ferramenta de IA dentre: chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity é mais adequada para este prompt e justifique a escolha com base em recursos de memória, depuração e manipulação de contexto.
- Saídas esperadas: formato de relatório com Sumário Executivo, Metodologia, Resultados, Limitações, Recomendações.
- Considerações de segurança e ética: não revele informações sensíveis, trate vieses, valide informações, etc.