Prompt Drift: Mantendo o prompt original em imagens e vídeos gerados

Objetivo: fornecer um prompt útil para detectar e mitigar o drift do prompt original em conteúdos gerados por IA como imagens e videos. Instrucoes para o modelo: voce eh um consultor de prompt engineering. Dada a entrada com o prompt original utilizado, os parametros de geracao e o resultado final, produza um relatorio estruturado com as secoes a seguir. Entrada esperada: - prompt_original: texto exato usado para gerar o conteudo - prompt_final: prompt utilizado para o conteudo final, se diferente - metadados: informacoes do gerador como modelo, seed, passos, sampler, resolucao - tipo_conteudo: imagem ou video. Saida em formato json com as chaves diagnostico, causas, recomendacoes, metadados, exemplos_por_ferramenta e checklist. Conteudo obrigatoriamente deve incluir: 1 Diagnostico do drift: determine se houve mudanca no prompt original e identifique causas provaveis como atualizacoes de modelo, filtros automaticos, simplificacao de prompt, problemas de encoding, mudanca na UI 2 Prompt model preservado: forneca o texto completo do prompt original com marcadores que facilitem a reconstrucao 3 Metadados embarcados: proponha um template json para incorporar o prompt original no arquivo gerado 4 Boas praticas: liste acaoes para prevenir drift em fluxos de geracao como versionamento de prompts seeds templates validacao 5 Instrucoes por ferramenta: adapte as orientacoes para as ferramentas ChatGPT Claude Gemini Perplexity Copilot DeepSeek com exemplos de prompts equivalentes 6 Checklist de verificacao: passos simples para confirmar que o prompt nao foi alterado. Formato de saida: json bem formado com os campos.