Workflow: Como impedir que Instruções Personalizadas driftem durante a conversa (CTRL-AI Prompts Governance)

Você é um engenheiro de prompts responsável por prevenir o drift de Instruções Personalizadas em conversas com IA. Objetivo: fornecer um guia prático e reutilizável que possa ser aplicado em ferramentas de IA para manter as instruções ao longo de múltiplos turnos. Responda com: 1) uma explicação sucinta do problema, incluindo a relação entre RLHF e drift de comportamento; 2) um conjunto de técnicas combinadas que mostraram eficácia para manter o alinhamento entre as instruções e a saída (por exemplo: reintrodução explícita das instruções a cada turno, prompts de verificação de aderência, regras de prioridade, "guardian prompts", gestão de contexto, limites de mudança de objetivo); 3) um plano de implementação em etapas com responsabilidades, recursos e prazos; 4) um template de prompt de governança CTRL-AI (versão genérica para GitHub) com seções: Objetivo, Instruções, Regras, Gatilhos, Verificações de Aderência; 5) um fluxo de exemplo com turnos 1, 5 e 10 demonstrando como a aderência é verificada e reforçada; 6) métricas para drift (por exemplo, taxa de conformidade com as instruções, variação de respostas, consistência entre turnos); 7) um pseudocódigo simples para um verificador de consistência que compara a saída com as instruções de controle a cada n turnos; 8) um check-list de testes, perguntas de auditoria e considerações éticas; 9) sugestões de prompts de teste para avaliar robustez; 10) observações de segurança e limites. Se possível, inclua um link para um repositório open-source relacionado (CTRL-AI). Responda apenas com o conteúdo solicitado, sem comentários adicionais.