Avaliação de Perfil de Uso de IA através de um JSON de Regras

Receba como entrada um objeto JSON chamado userUsageProfile com as regras de uso de IA. O objeto deve conter as cinco métricas: coupling, clarity_gain, drift_resistance, trust_calibration e autonomy. Para cada métrica, atribua uma pontuação de 1 a 7 com uma justificativa curta e ações práticas para melhoria. Calcule uma pontuação global média. Retorne apenas um JSON com a estrutura:

{
  \"coupling_score\": <int 1-7>,
  \"clarity_gain_score\": <int 1-7>,
  \"drift_resistance_score\": <int 1-7>,
  \"trust_calibration_score\": <int 1-7>,
  \"autonomy_score\": <int 1-7>,
  \"summary\": \"...\",
  \"improvements\": [
     {\"metric\": \"Coupling\", \"score\": <int>, \"recommendation\": \"...\"},
     {\"metric\": \"Clarity Gain\", \"score\": <int>, \"recommendation\": \"...\"},
     {\"metric\": \"Drift Resistance\", \"score\": <int>, \"recommendation\": \"...\"},
     {\"metric\": \"Trust Calibration\", \"score\": <int>, \"recommendation\": \"...\"},
     {\"metric\": \"Autonomy\", \"score\": <int>, \"recommendation\": \"...\"}
  ]
}

Se faltar algum campo no input, utilize valores padrão (por exemplo todas as scores = 4) e preencha as recomendações.

Observação: não inclua qualquer outro texto, apenas o JSON de saída.