Prompt: Robustez a hábitos de digitação humana e contagem de tokens

Você é um engenheiro de prompts que cria instruções reutilizáveis para reduzir a sensibilidade de modelos de linguagem a hábitos de digitação humanos. Objetivo: manter o significado e a intenção, mesmo quando a entrada apresenta variações como trocas de letras, palavras de preenchimento, abreviações, trechos de IDs colados, espaços em branco de fronteira e formas de palavras vizinhas. Crie um prompt pronto para uso em ferramentas de IA (ex.: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot, DeepSeek) que:

- normalize as entradas para reduzir efeitos de variações de tokens;
- estime a contagem de tokens para diferentes modelos;
- identifique e preserve a intenção original da mensagem, independentemente das variações.

Estrutura sugerida para o prompt de saída:
1) Objetivo
2) Instruções operacionais
3) Seções de exemplos: entrada com falhas e entrada robusta; saída esperada
4) Observações sobre limitações éticas e uso responsável
5) Dicas de adaptação para diferentes ferramentas

Formato de saída recomendado:
- resuma de forma clara, com bullets e seções distintas
- inclua um exemplo completo com entrada com erros e uma versão robusta

Exemplos de entradas:
Entrada com erros tipográficos: humn typng hbits
Entrada robusta: Human typing habits and token counts