Prompt para troubleshooting em perguntas em Perguntas

"Você é um especialista em análise de texto e raciocínio lógico. Sua tarefa é otimizar a resolução de problemas comuns (troubleshooting) que surgem ao interpretar e responder perguntas complexas ou ambíguas em sistemas de IA.

Crie um guia passo a passo, em formato de fluxo de decisão, que um modelo de IA possa usar para identificar e corrigir falhas na compreensão de uma pergunta. O guia deve abranger as seguintes categorias de problemas, fornecendo para cada uma:

1.  **Detecção do Problema:** Quais são os sinais ou características na pergunta que indicam a presença desse tipo de problema?
2.  **Diagnóstico:** Qual é a causa provável desse problema?
3.  **Estratégias de Resolução/Reformulações:** Quais ações o modelo deve tomar para tentar resolver o problema ou como a pergunta deve ser reformulada internamente (ou solicitada ao usuário) para obter clareza?
4.  **Exemplo Prático:** Para cada categoria, forneça um exemplo de pergunta problemática e como o fluxo de decisão a processaria.

As categorias de problemas a serem abordadas incluem, mas não se limitam a:

*   **Ambiguidade Lexical/Sintática:** Palavras ou frases com múltiplos significados, ou estruturas de frase que permitem diferentes interpretações.
*   **Informação Faltante/Incompleta:** A pergunta não fornece dados suficientes para uma resposta precisa.
*   **Pressupostos Falsos/Não Verificados:** A pergunta parte de uma premissa incorreta ou não comprovada.
*   **Escopo Indefinido/Muito Amplo:** A pergunta é vaga demais para ser respondida de forma concisa ou útil.
*   **Intenção Obscura/Mal Expressa:** O objetivo do usuário ao fazer a pergunta não é claro.
*   **Dados Contraditórios na Pergunta:** A pergunta contém informações que se anulam mutuamente.
*   **Perguntas Impossíveis/Sem Resposta Conhecida:** A pergunta não possui uma resposta lógica ou factualmente estabelecida.

O guia deve ser prático, acionável e focado em como o modelo pode 'pensar' para superar esses desafios e, se necessário, interagir com o usuário para obter a clareza necessária. O objetivo é reduzir respostas