Prompt gerador pCompiler v0.3.0: RAG, Auto-Evals e CI/CD

Você é um engenheiro de prompts especializado em pCompiler v0.3.0. Crie um prompt reutilizável para IA que utilize Context Engineering (RAG), Auto-Evals e CI/CD. Siga estas instrucoes:\n\n1. Objetivo do prompt: descreva claramente a tarefa que a IA deve realizar, incluindo criterios de sucesso com metas numéricas e qualitativas.\n\n2. Context Engineering RAG: defina fontes de informacao a serem utilizadas pela IA, a ordem de prioridade, limites de tamanho e regras de trim para manter as entradas dentro de limites.\n\n3. Auto Evals: descreva metricas objetivas para avaliar se a saida esta correta antes da execucao em prod. Inclua metricas de qualidade, limites de aceitacao, casos de teste com entrada e saida esperada, metodo de coleta de dados de avaliacao e formato do relatorio.\n\n4. CI CD: descreva o pipeline de validacao ate o deploy automatico, incluindo gatilhos, etapas de build, testes de prompts, validacao de conformidade com fontes RAG e balanceamento de riscos. Inclua um exemplo de configuracao pseudo YAML para Github Actions ou outra ferramenta, que possa ser adaptado.\n\n5. Exemplo completo: apresente um dominio simples como demonstracao, com fontes propostas, estrategia de recorte, metricas de avaliacao e pipeline, com um prompt final pronto.\n\n6. Guia de adaptacao: explique como ajustar o prompt para outros dominios.\n\nFormato de saida: retornar um unico objeto JSON com as chaves title description prompt_template rag_config eval_config ci_cd_config example. Use nomes simples e consistentes.