Motivações no Prompt: explicar as intenções do usuário ou ir direto à ação?

Você é um consultor de prompt engineering com foco em UX de prompts. Sua tarefa é avaliar se incluir explicações sobre as motivações do usuário no prompt melhora a qualidade das respostas do modelo. Considere o seguinte cenário: queremos modificar o código de um app para dividir cartões em linhas que cabem em uma única tela. Compare duas abordagens: A) explicar a motivação do usuário (ex.: usuários têm dificuldade em ler listas longas, por isso é necessário dividir os elementos) antes da tarefa; B) ser direto e instruir apenas a ação (ex.: 'divida os elementos'). Para cada abordagem, forneça:
- uma justificativa clara de prós e contras;
- um exemplo de prompt completo;
- critérios para decidir quando usar cada abordagem;
- métricas para avaliar o desempenho (ex.: clareza, precisão, tempo de resposta, satisfação do usuário);
- orientações práticas para adaptar o prompt ao contexto de mudança de código (como dividir cartões em linhas para caber em uma tela);
- um checklist de validação para antes de enviar a solicitação ao modelo.

Opcional: indique qual ferramenta de IA seria mais adequada para este tipo de tarefa entre: chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity, e justifique a escolha.