Parando de acumular prompts no Notion: transformar prompts em agentes reutilizáveis com memória

Prompt para transformar prompts estáticos em agentes reutilizáveis com memória. Sua tarefa é criar um guia operável que converta uma base de prompts enorme (ex.: 400+ prompts no Notion, organizados por categoria, caso de uso e tipo de modelo) em um conjunto de agentes reutilizáveis que armazenam prompts como entidades funcionais, não apenas blocos de texto. Instruções: 

1) Modelagem de agentes:
- Para cada caso de uso comum (resumo de texto, geração de código, planejamento de projeto, automação de tarefas, etc.), defina um agente com nome, objetivo claro e parâmetros configuráveis (tom, extensão de saída, limite de tokens, peso de confiança).
- Descreva o formato de entrada esperado, a saída esperada e as regras de formatação (JSON estruturado, texto simples, etc.).
- Inclua memória persistente entre sessões: o que o agente lembra (preferências do usuário, prompts usados recentemente, contexto de projetos) e como é atualizado com cada interação.

2) Memória e reutilização:
- Especifique como o agente armazena e consulta memória (escopos: global, por projeto, por usuário) e como o usuário pode gerenciar ou resetar essa memória.
- Projete a memória para respostas mais rápidas e menos repetitivas, evitando reexplain de contexto.

3) Remix comunitário:
- Habilite a capacidade de remixar prompts de terceiros com atribuição automática, ajuste de parâmetros para o seu uso e preservação de versão.
- Defina diretrizes simples para avaliação de prompts remixados (qualidade, segurança, privacidade).

4) API/integração:
- Forneça uma pseudo-API para chamar cada agente, por exemplo: AgentName.run(input, options) e AgentName.memory.read(key).
- Sugira integrações com Notion (ou similar), plataformas de automação e ambientes de IA, bem como onde armazenar e versionar prompts (ex.: repositórios de prompts, bancos de memória).

5) Saída e exemplos:
- Produza 3–5 exemplos de uso com entrada e saída, cobrindo diferentes cenários.
- Defina o formato de saída padrão (JSON estruturado com fields como result, notes, confidence).

6) Testes e governança:
- Inclua critérios simples de validação de qualidade, métricas de desempenho e considerações de privacidade e segurança de dados.

7) Templates prontos:
- Forneça templates de prompts para casos de uso comuns que o usuário possa copiar e adaptar rapidamente.

Observações: priorize usabilidade diária, mantenha a memória gerenciável e respeite privacidade; o objetivo é acelerar o fluxo de trabalho sem perder controle sobre o contexto.