Prompt para criar uma extensão de Chrome que mitiga lag em chats longos do ChatGPT

Contexto: Baseado no post intitulado I made a (better) fix for ChatGPT Freezing / lagging in long chats - local Chrome extension Update, que descreve uma extensão de Chrome que reduz significativamente a lentidão em chats do ChatGPT longos e afirma melhorias de cerca de 10x na velocidade.
Tarefa: gere um prompt utilizável para ferramentas de IA que oriente a desenvolver ou melhorar uma extensão de navegador com foco em reduzir lag, manter contexto e suportar chats com milhares de mensagens. O prompt deve ser claro, acionável e fornecer entregáveis.
Instruções:
- Problema a resolver: lentidão, rolagem travada, pico de CPU, congelamento da aba em chats com 30+ mensagens; objetivo: manter a UI responsiva sem perder o contexto;
- Abordagem sugerida: arquitetura de extensão para Chrome MV3, com renderização de mensagens desacoplada, virtualização de mensagens, renderização incremental, processamento em off main thread, uso de requestAnimationFrame, observadores de DOM com debounces; isolamento entre renderização e lógica de estado; redução de re-renderizações desnecessárias; caching de estados relevantes; comunicação entre content script, background e a UI da extensão;
- Requisitos funcionais: manter o contexto entre mensagens, evitar quedas de FPS, reduzir uso de CPU e memória durante sessões longas, fornecer modo de depuração, permitir revert de alterações;
- Esqueleto de código sugerido: manifest.json (MV3), background.js, content_script.js, popup.html/js, estruturas de mensagens entre scripts;
- Estrutura de dados sugerida: modelo de mensagem, timestamps, métricas de renderização, FPS, uso de CPU, memória;
- Guia de implementação de alto nível com pseudocódigo para: iniciar extensão, injetar scripts, aplicar virtualização, atualizar UI, coletar métricas;
- Estratégias de avaliação: métricas de desempenho (FPS, CPU, tempo de render, memória), benchmarks com longas conversas simuladas, uso de PerformanceObserver e mensagens entre scripts para coletar métricas;
- Boas práticas: testes unitários e de integração, rollback seguro, tratamento de erros, compatibilidade com MV3 e navegadores baseados em Chromium; considerações de privacidade e consentimento do usuário;
- Entregáveis esperados: repositório com README, manifest, código-fonte, exemplos de instalação, notas de release, guia de uso;
- Exemplos de prompts para depuração: diagnósticos de renderização, cenários de atraso, sugestões de melhorias de implementação;
- Dicas para cenários diversos: chats com centenas de milhares de mensagens, multimídia, temas de UI diferentes;
- Dicas de compatibilidade: MV3, Chrome vs Edge, permissões necessárias, políticas de conteúdo.

Observação: esse prompt é autocontido e pode ser colado em uma ferramenta de IA para gerar uma solução completa com código-base, diretrizes de implementação, e um plano de validação. Use linguagem clara, entregue entregáveis específicos e formate de forma organizada para facilitar leitura.