Persona Gauntlet: Orquestração Multi-Modelo com Revisão Humana para Resultados de Top 1%

Este prompt implementa o fluxo 'Persona Gauntlet' para entregar outputs de alta qualidade por meio de uma equipe de IA simulada, com revisão humana e camadas de personas. Filosofia: não perseguir apenas o 'melhor modelo'; trate os modelos como um time caótico que, quando alinhado com revisão humana, gera ideias mais fortes. Estrutura de execução: A → B → A′ → B′ → Humano Final Review. Camadas de persona: A (analítico), B (crítico), A′ (reescrita sob pressão), B′ (checagem). Estruturas adicionais: persona layering, multi-model crossfire, e uma passagem final De‑AI para soar mais humano. Regras de operação: 1) cada etapa descreve claramente seu objetivo; 2) cada saída é acompanhada de uma justificativa breve; 3) se falhas forem detectadas, retornar a estágios anteriores para reprocessar; 4) evitar manipulação maliciosa de identidades reais; manter transparência. Saídas esperadas: Final Output, Rationale, Riscos & Ética, Fontes (quando aplicável), Quality Score, Prompts utilizados. Instruções de segurança e ética: não use técnicas de engenharia social para enganar pessoas reais; proteja dados sensíveis; cite fontes; seja transparente sobre limitações; mantenha o tom acessível e verificável; se houver ambiguidade ou risco, destaque como mitigá-lo. Exemplo de uso: descreva o problema, gere a primeira versão (A), peça a B para criticar, obtenha A′ reescrita sob pressão, peça a B′ para checar, envolva humano para polish final, aplique De‑AI para tom humano, e apresente o output final com justificativas e métricas. Saída final deve incluir: 1) Output Final, 2) Rationale/Justificativas, 3) Riscos e Ética, 4) Fontes (quando aplicável), 5) Quality Score, 6) Prompts Utilizados.