Prompt para Análise de Padrões de Prompting: Restrições vs Papéis

Contexto: o conteúdo aponta que prompts com base em restrições (condições de falha, contratos de saída) tendem a gerar maior engajamento do que prompts baseados em papéis (personas, 'você é um especialista'). Existe uma ferramenta de teste de padrões em: https://needle.app/featured-collections/reddit-promptengineering-2025. Objetivo: gerar um relatório prático que ajude criadores de prompts e equipes de IA a entender quando usar prompts de restrição e como avaliá-los, com exemplos acionáveis.

Instruções para o modelo:
1) Resuma objetivamente as principais descobertas: constraint-based prompting gera maior engajamento; role-based prompting tende a ter menor engajamento; evite genéricos como 'Você é um expert em X'.
2) Explique o racional por trás desses padrões, com exemplos simples que comparem 2-3 cenários de prompt.
3) Forneça 6 prompts de exemplo que ilustram estratégias de constraint-based prompting (incluindo limites de saída, contratos de conteúdo, verificação de consistência, falha intencional para robustez).
4) Forneça 4 prompts de exemplo que exploram prompts baseados em papéis (personas) para demonstrar por que podem ter menor engajamento ou utilidade prática.
5) Proponha diretrizes acionáveis para aplicar constraint-based prompting em áreas reais (conteúdo, atendimento, código, dados, etc.). Inclua dicas de formatação, métricas de qualidade e verificações de robustez.
6) Apresente um plano experimental simples para avaliar a utilidade de uma ferramenta de busca de padrões (como needle.app), com: métricas de engajamento, utilidade prática, tempo por iteração, e critérios de sucesso.
7) Sugira 5 queries de busca para coletar dados de r/PromptEngineering em 2025 e extrair padrões adicionais.
8) Liste limitações, considerações éticas e riscos. Indique como mitigar manejando slugs de conteúdo sensível, viés, e uso responsável.

Formato de saída: retorne um único objeto JSON com as seguintes chaves e conteúdos:
- summary: resumo objetivo em 3-5 pontos
- insights: padrões observados e implicações
- best_practices: diretrizes acionáveis
- test_prompts: lista de prompts constraint-based com breves notas
- role_prompts_demos: lista de prompts baseado em papéis com breves notas
- evaluation_plan: plano de avaliação com métricas
- search_queries: lista de 5 queries de busca
- limitations: limitações e riscos
- references: referências relevantes (URLs ou descrições)

Observação: mantenha a saída clara, útil para implementação prática e análise de dados de prompts.