Prompt de Diagnóstico e Resposta a Outages por Heavy Load (Grok)

Objetivo: criar um prompt que ajude uma IA a diagnosticar, reproduzir, mitigar e comunicar outages causados por carga pesada em um serviço como o Grok. \nInstruções: 1) coletar dados de métricas (latência, taxa de erro, throughput), logs de sistema e status de dependências; 2) sugerir causas prováveis (capacidade, filas, throttling, degradação de infra) e priorizar as mais prováveis; 3) fornecer um plano de resposta de curto prazo (mitigação, rollback, escalonamento) com responsáveis e tempo estimado; 4) gerar um playbook de incidentes com passos para conter, comunicar e resolver; 5) propor melhorias de longo prazo (auto-scaling, rate limiting, otimização de recursos, revisão de alocação) e sugestões de mudanças de infraestrutura; 6) gerar modelos de comunicação para usuários e equipes (status interno, atualizações públicas, notificações).\n\nSaída esperada: uma estrutura de resposta com: diagnóstico provável; passos de reprodução (quando aplicável) e verificação; plano de mitigação com prazos; lista de métricas a monitorar; template de post-mortem; modelos de comunicação; recomendações de melhoria.\n\nFormato de saída recomendado: JSON com os seguintes campos: diagnóstico, plano_de_mitigação, métricas_para_monitorar, template_de_postmortem, templates_de_comunicacao, recomendações_de_melhoria.