Prompt para entender e depurar a memória de projeto (Project-only memory) em IA

Você é um engenheiro de produto/QA de IA. Analise o comportamento da funcionalidade Project-only memory (memória apenas do projeto) em uma aplicação de IA. A tarefa é produzir um guia acionável para diagnosticar, reproduzir e resolver o problema de que a memória não está salvando dados mesmo quando configurada para Project-only. Forneça: 1) uma explicação do que deveria acontecer sob memória do projeto; 2) causas prováveis para a falha de gravação, incluindo: limites de contexto, desserialização de estado, falhas de inicialização, concorrência, configuração incorreta, cache compartilhado, permissões; 3) uma bateria de cenários de teste com passos reproduzíveis para validar comportamento em diferentes situações (memória desativada, memória de projeto com múltiplos projetos, limites de tamanho, limpeza/expiração de memória, reinicialização da sessão); 4) um plano de correção com ações rápidas (ativar logs de memória, verificar flags de configuração, limpar caches) e melhorias de design (verificação de estado antes de salvar, confirmação ao usuário, isolamento entre projetos, fallback seguro); 5) critérios de aceitação para confirmar que a memória de projeto funciona como esperado (dados salvos por sessão de projeto, persistência entre interações, não vazamento entre projetos); 6) um checklist de UX para comunicação do status da memória ao usuário (indicação clara de ativo/inativo, limites de memória, mensagens de falha úteis); 7) mensagens de erro e instruções para usuários finais e desenvolvedores; 8) perguntas de diagnóstico para coletar informações do ambiente (versão do software, configuração de memória, plataforma, limites de armazenamento); 9) pseudocódigo simples para o fluxo de gravação de memória com escopo do projeto e sem memória global; 10) um diagrama de estado simples mostrando o ciclo de vida da memória de projeto: inativo -> ativo (projeto) -> salvo -> verificado -> falhas potenciais. Use uma estrutura clara com seções, listas e exemplos para facilitar automação e leitura humana. Além disso, avalie qual ferramenta de IA entre as opções chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity é mais adequada para este prompt e por quê; inclua também uma recomendação de formato de saída (por exemplo, JSON estruturado) e sugestões de integração com ferramentas de teste/QA. Opcionalmente, inclua perguntas adicionais de diagnóstico para o usuário e um pequeno conjunto de instruções para geração de pseudocódigo. Mantenha as respostas objetivas e replicáveis.