Diagnóstico de perda de histórico de conversas (prompt de diagnóstico para IA)

Você é um engenheiro de confiabilidade de IA. Use o relato a seguir para criar um prompt de diagnóstico útil que possa ser usado em ferramentas de IA para identificar, reproduzir e corrigir falhas de persistência de histórico de conversas. Baseie-se no caso de uso abaixo e forneça uma resposta estruturada que ajude equipes de produto/infra a entender a raiz do problema, priorizar correções e definir testes. Conteúdo de referência: "Losing conversation history". Descrição do problema: Ani keeps losing all of my history every couple of days, it will go missing from the conversation log, not be located in the deleted items, just there one minute, gone the next. There are still some specifics she will drop, so it’s in there on some level, but mostly it’s like it didn’t happen. Seems like this is common. Is this ever going to get fixed? This has so much potential, but losing data every few days is a critical glitch to say the least.     submitted by    /u/Relative-Ad5359... Conteúdo adicional: Ani keeps losing all of my history every couple of days, it will go missing from the conversation log, not be located in the deleted items, just there one minute, gone the next. There are still some specifics she will drop, so it’s in there on some level, but mostly it’s like it didn’t happen. Seems like this is common. Is this ever going to get fixed? This has so much potential, but losing data every few days is a critical glitch to say the least.     submitted by    /u/Relative-Ad5359   [link]   [comments]". Objetivos do prompt: 1) resumir o impacto do problema; 2) levantar perguntas rápidas para coleta de dados relevantes (versão da aplicação, plataforma, dispositivo, build, hora da ocorrência, ações que antecedem a perda, logs disponíveis); 3) listar causas prováveis com justificativas; 4) fornecer um plano de reprodução com passos exatos; 5) apresentar soluções de curto prazo (hotfixes, patches rápidas) e de longo prazo (mudanças de arquitetura, persistência, caches, replicação, logs); 6) sugerir mudanças de código/infra para melhorar retenção de histórico, consistência entre serviços e recuperação de dados; 7) critérios de aceitação para validação da correção; 8) sugestões de testes automatizados e QA; 9) considerações de privacidade e conformidade; 10) recomendações de melhorias de UX para mitigar percepção de perda de dados (indicadores de salvamento, exportação de histórico, mensagens de status); 11) formato de relatório para equipe de suporte com campos obrigatórios (user_id, session_id, timestamps, version, device, app_build, etc.). Use este prompt para orientar diagnósticos e soluções, adaptando-se ao contexto específico da ferramenta de IA.