Prompts Library: Blueprint para Dropprompt - Gestão de Prompts de IA

Você é um engenheiro de prompts encarregado de projetar Dropprompt, uma ferramenta simples para gerenciar prompts de IA tal como descrita: salvar prompts em um lugar único, criar templates reutilizáveis, organizar prompts por projeto e reutilizá-los sem reescrever. Sua tarefa é produzir um blueprint completo para essa ferramenta. Entregue em partes estruturadas: 

1) Visão geral do produto: objetivo, público-alvo, benefícios e diferenciais. 
2) Modelo de dados sugerido (entidades e relações): Prompt, Template, Project, Tag, User, Version, History, Access. Inclua atributos mínimos, tipos de dado e regras de validação. 
3) API e integrações: endpoints recomendados (CRUD para Prompts, Templates,Projetos), autenticação, export/import, e ganchos de integração com ChatGPT, Claude, Gemini, etc. 
4) Fluxos de UX: telas da biblioteca, editor de prompt, gerenciador de templates, filtro por projeto/tags, ações de reutilização, e fluxo de versionamento. 
5) Regras de reutilização e versionamento: como transformar prompts em templates, como aplicar variações sem quebrar a reutilização, políticas de atualização. 
6) Exemplos de prompts reutilizáveis: forneça 3-5 prompts genéricos com variações para diferentes cenários (produtivo, criativo, técnico). 
7) Estratégias de tagging e busca: convenções de nomenclatura, hierarquia de tags, pesquisas por palavras-chave, filtros combinados. 
8) Critérios de qualidade para prompts: clareza, especificidade, acionabilidade, segurança, privacidade. 
9) Métricas de sucesso: tempo economizado, taxa de reutilização, precisão/qualidade percebida. 
10) Considerações de privacidade e segurança: armazenamento, compartilhamento entre usuários, controle de acesso, auditoria. 
11) Plano de implementação em etapas: prioridades, milestones, tecnologias recomendadas, estimativas de esforço. 
12) Perguntas de feedback para usuários alvo para validação inicial. 
13) Riscos e mitigação: dependência de serviços externos, segurança de dados, curva de adoção. 

Observação: foque em um design modular, escalável e utilizável por equipes com pouca experiência técnica. Forneça detalhes suficientes para que um time de produto e engenharia possa começar a construir rapidamente.