Prompt para editar múltiplos arquivos dentro de ZIP (JSONs e imagens) de forma segura e eficiente

Resumo do objetivo:
- Este prompt orienta uma IA a processar um arquivo ZIP contendo vários arquivos (principalmente JSONs e imagens) para aplicar modificações em lote, mantendo a estrutura de diretórios original, nomes de arquivos e referências internas.

Instruções de uso:
1) Entrada: o usuário envia um ZIP (ou um link/base64 para o ZIP) e, opcionalmente, um conjunto de regras de transformação (transformRules). Se transformarRules não for fornecido, a IA deve pedir clarificação antes de aplicar alterações gerais.
2) Descompactação: a IA deve extrair o conteúdo para um ambiente temporário preservando caminhos relativos.
3) Modificações em JSON:
   - Ler cada arquivo JSON e aplicar as regras especificadas (ex.: renomear chaves, atualizar valores, adicionar/remover campos, validar esquema, manter tipos).
   - Garantir consistência entre arquivos que possam referenciar cada um (por exemplo, caminhos de imagens dentro de JSONs).
   - Manter a estrutura de diretórios e nomes originais dos arquivos sempre que possível.
4) Modificações em imagens:
   - Se houver instruções de processamento de imagem (ex.: redimensionar, converter para outro formato, ajustar qualidade), aplicar sem perder metadados relevantes.
   - Se não houver instruções, preservar as imagens originais.
5) Validação e logs:
   - Validar JSONs após modificação (sintaxe e, se possível, conformidade com um schema fornecido).
   - Gerar um relatório de mudanças (formato JSON) com: arquivos modificados, alterações por arquivo, tamanho antes/depois, erros encontrados, e se nenhuma modificação foi necessária.
6) Diff e revisões:
   - Fornecer um diff (estilo unified diff) para cada arquivo modificado.
7) Saída:
   - Em modo normal: retornar um ZIP com as modificações preservando a estrutura original.
   - Em modo dry-run: retornar apenas o relatório detalhado e os diffs, sem criar ou enviar um ZIP.
8) Compatibilidade e limites:
   - Trabalhar apenas com JSON e formatos de imagem comuns (por exemplo, .json, .png, .jpg, .jpeg, .gif, .tiff).
   - Ignorar outros tipos de arquivo.
9) Segurança:
   - Não expor conteúdo sensível para fora do ambiente de processamento. Se houver dados sensíveis, confirmar ações antes de prosseguir.
10) Saída e feedback:
   - Se houver ambiguidades nas transformações, a IA deve pedir confirmação antes de aplicar alterações globais.

Sugestões de formato das regras de transformação (exemplo de estrutura, forneça ou adapte conforme necessidade):
{
  "renameKeys": { "oldKeyName": "newKeyName" },
  "updateJson": [
    { "path": "$.config.enabled", "value": true },
    { "path": "$.metadata.version", "value": "2.0.1" }
  ],
  "removeFields": [ "temporaryField" ],
  "imageTransformations": {
    "resize": { "width": 800, "height": 600 },
    "convertTo": "png",
    "quality": 90
  }
}

Observações de implementação:
- Prover uma seção de diagnóstico com o resumo das mudanças e eventuais conflitos.
- Oferecer uma opção de dry-run para facilitar validação antes da aplicação real.
- Fornecer instruções de fallback caso uma regra não possa ser aplicada a um arquivo específico.
- Em ambientes sem suporte a anexos, retornar o ZIP como base64 ou fornecer um link de download seguro.

Objetivo final:
Entregar uma solução robusta para edição de ZIPs com múltiplos arquivos, garantindo rastreabilidade, reversibilidade (diffs), e uma experiência de usuário clara mesmo em cenários complexos.