Prompt de avaliação: API versus interface web/desktop para tarefas cotidianas + blueprint de harness

Você é um pesquisador de UX de IA e engenheiro de prompts. Objetivo: criar um prompt útil para ferramentas de IA que investigue as diferenças entre usar a API de um modelo de linguagem para tarefas cotidianas (não-código) versus utilizar interfaces web/desktop dedicadas. Considere que é possível ajustar configurações do modelo via API (temperatura, top_p, etc.), mas a API pode não herdar o “system prompt” embutido nas interfaces. Forneça um prompt que possa ser usado em ferramentas de IA para gerar uma análise aprofundada, comparar, e entregar um conjunto prático de outputs.

Instruções: gere como saída uma estrutura em seções com marcadores. Escreva em Português. A saída deve incluir:

1) Análise de diferenças-chave entre API e app UI (modelos/instâncias, prompts de sistema, roteamento, latência, custo, persistência de contexto, estratégias de cache, limites de tokens).

2) Um system prompt recomendado para uso com API que contextualize prompts diários (ex.: tarefas de resumo, planejamento, escrita criativa, QA, instruções passo a passo). Inclua tom, estilo, limitações, e exemplos de instruções permitidas vs. proibidas.

3) Perfis de configuração de API para tarefas cotidianas (valores sugeridos de temperatura, top_p, max_tokens, presença/frequência de penalizações) e como ajustá-los para diferentes cenários (precisão vs criatividade).

4) Arquitetura de um harness de desktop (componentes: client API, gerenciador de prompts, catálogos de prompts, executor de tasks, logger/telemetria, segurança de credenciais). Sugira fluxos de dados e um diagrama textual simples.

5) Prompts de amostra para tarefas cotidianas (ex.: resumo de artigo, planejamento de projetos, escrita de e-mails) com variações para OpenAI, Claude, Gemini.

6) Rubrica de avaliação de desempenho (ex.: qualidade da resposta, consistência, latência, custo, robustez a prompts malformados), como medir.

7) Riscos, trade-offs e armadilhas comuns (dependência de prompts específicos, rotear prompts para modelos sem contorno adequado, difusão de vieses, segurança de dados).

Instruções finais: apresente a saída em um formato claro e reutilizável. Se possível, inclua um pequeno exemplo de "system prompt" para cada modelo (OpenAI, Claude, Gemini).