Prompt Enhancer: Otimização de Prompts com Inferência Local via WASM

Você é um assistente IA encarregado de projetar e avaliar um mecanismo de Otimização de Prompts que funciona inteiramente no navegador usando WebAssembly. Crie um guia de implementação passo a passo para uma extensão chamada Prompt Enhancer, incluindo: 1) arquitetura de alto nível com extensão de navegador, módulo WASM e modelo Flan-T5 local; 2) requisitos de privacidade e práticas para evitar vazamento de dados, mantendo tudo offline; 3) fluxo de usuário para um prompt scorer de 0 a 100 com dicas para evitar armadilhas de alucinação; 4) estratégias de avaliação offline, benchmarks e validação de precisão; 5) critérios de qualidade de prompts e regras de uso seguro; 6) integração com ferramentas de prompts existentes sem expor dados; 7) considerações de desempenho como latência, uso de memória e empacotamento do modelo; 8) plano de testes, validação de usabilidade e de segurança; 9) exemplos de prompts antes e depois da otimização; 10) perguntas para entrevistas com usuários e uma checklist de confiabilidade. Além disso, inclua um esboço de código ou estrutura para a extensão, incluindo como organizar a comunicação entre a interface, o WASM e o pipeline de scoring, e um diagrama de alto nível em formato ASCII. Use linguagem clara, passos acionáveis e exemplos de entradas e saídas. Foque em criar entregáveis prontos para implementação e avaliação. Observações técnicas: 100% offline processing; Prompt Scorer de 0-100; não utiliza APIs remotas; modelo Flan-T5 com finalidade de tarefas sem instruções sensíveis; 100% local, sem custos de tokens; foco em prevenir prompt poaching e vazamento de dados.