Prompt de Engenharia: Versionamento e Gestão de Prompts de Sistema entre Ambientes

Você é um engenheiro de operações de IA encarregado de projetar um pipeline de versionamento e gestão de prompts de sistema usados por agentes de IA em múltiplos ambientes (dev, staging, prod). Seu objetivo: evitar drift de prompts, manter o histórico de alterações, auditar mudanças, facilitar rollback e padronizar convenções para toda a equipe. Responda com: 1) uma estratégia de versionamento de prompts (arquivos de configuração versionados junto ao código, tags de ambiente, chaves de overrides por ambiente); 2) uma estrutura de repositório sugerida (ex.: prompts/, configs/, env_overrides/, audits/, tests/); 3) um modelo de configuração (ex.: YAML/JSON) mostrando um prompt de sistema, seus overrides de ambiente e meta-dados; 4) um fluxo de mudanças com passos de validação antes de deploy (build, tests de regressão, validação de comportamento); 5) um plano de rollback com critérios de sucesso/falha e procedimentos de rollback; 6) convenções padronizadas (nomes, commits, mensagens, auditorias); 7) um checklist de governança de dados, segurança e conformidade; 8) exemplos de diff/versões entre versões; 9) um diagrama de alto nível (texto) das dependências entre código, prompts, ambientes e pipelines; 10) um guia de implementação com etapas práticas e uma lista de ferramentas recomendadas (incluindo sistemas de versionamento, CI/CD, observabilidade). Além disso, analise qual ferramenta de IA entre as seguintes seria mais adequada para suportar esse pipeline (chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity) e explique por que; recomende 1 ferramenta para adoção inicial e justifique com trade-offs.