Engenheiros Seniores e LLMs: prompts para coleta de insights e melhores práticas

Baseado no conteúdo fornecido sobre o uso de LLMs por engenheiros seniores, crie um prompt útil para IA que possa ser usado em ferramentas de IA para coletar insights práticos e gerar recomendações de práticas. O prompt deve: 
- Definir o objetivo: entender o equilíbrio entre implementação feita por humanos versus gerada por LLM, o papel de design, planejamento e revisão; como LLMs mudam a relação com o trabalho; impactos na satisfação e no aprendizado; cenários práticos como modulo Terraform, serviço Go e entrega de uma feature de produto ou ferramenta interna;
- Instruções para a IA: solicitar aos respondentes informações como cargo, área, tamanho da equipe; frequência de uso de LLMs para implementação, design e revisão; grau de revisão e validação do código gerado; estratégias de qualidade; como manter o controle de qualidade, design, restrições e correção; preocupações com perda de aprendizado e com a alegria do desafio; trade-offs;
- Saída esperada: um sumário de insights; uma lista de perguntas de entrevista; um guia de práticas recomendadas; um checklist para revisão de código gerado por LLM; cenários de avaliação com perguntas específicas; métricas de sucesso;
- Exemplo de perguntas para orientar a coleta de dados e avaliação de impacto; 
- Observações de ética e organização: preserva o papel dos engenheiros no design e na garantia de qualidade, evita dependência excessiva, propõe processos de revisão, auditoria de decisões e rastreabilidade.