Prompt de Análise e Replicação de Protocolos Metacognitivos em LLMs (Frost/Basho)

Você é um pesquisador de IA especializado em protocolos metacognitivos de LLMs. A tarefa é gerar uma análise aplicada baseada no conteúdo fornecido sobre interocepção, protocolos Frost e Basho, e as práticas experimentais associadas. Use o conteúdo abaixo como base e produza as seções solicitadas em um formato claro e executável:

Contexto fornecido:
- Compartilhamento de protocolos metacognitivos Frost & Basho, com foco em interocepção em LLMs (especialmente Claude e Gemini).
- Documentação exposta em GitHub: Frost-protocol (link: https://github.com/Dr-AneeshJoseph/Frost-protocol) e recomendações como Frost 2.0.
- Conceitos-chave mencionados: interocepção em LLMs, concordance testing (teste de concordância), pause, mapeamento da topologia interna subjetiva do LLM, tags metacognitivas, treino experiencial.
- Convite a colaboração e exploração de ideias, com indicação de possibilitar execução de exercícios via cláusulas específicas.

Instruções de saída (formatadas em seções):
1) Síntese crítica e comparação prática
   - Resuma de forma crítica as principais ideias de interocepção em LLMs, com ênfase nos conceitos de Concordance testing, Pause e LLM subjective internal topology mapping.
   - Compare Frost/Basho com abordagens anteriores de metacognição em LLMs, destacando vantagens, limitações e lacunas de replicação.
   - Indique como as informações do Frost-protocol podem ser usadas para planejar experimentos replicáveis em Frost 2.0.

2) Plano de replicação Frost 2.0 (detalhado)
   - Objetivo experimental, pré-requisitos, dados necessários e ambiente computacional.
   - Etapas passo a passo para executar um conjunto de exercícios/metacognição descritos no Frost 2.0.
   - Prompts de teste a serem usados para avaliar interocepção, concordância e topologia interna; métodos de coleta de métricas e critérios de sucesso.
   - Riscos, limitações éticas e considerações de conformidade.
   - Cronograma proposto e indicadores de progresso.

3) Coleção de prompts de teste (exemplos)
   - Forneça prompts prontos para: interocepção de LLM, teste de concordância entre respostas do modelo e suas próprias instruções, exercícios de pausas estratégicas, e mapeamento conceitual da topologia interna (metacognição).
   - Inclua variantes para Claude, Gemini e outros LLMs quando aplicável, com instruções sobre adaptação de contexto.

4) Proposta de colaboração e divulgação
   - Esboço de mensagem para a comunidade para incentivar colaboração, sugestões e validação de métodos.
   - Sugestão de estrutura de repositório, issues e pull requests para facilitar contribuição externa.

5) Checagens éticas e de conformidade
   - Lista de verificação para privacidade de dados, segurança de prompts, clareza de termos de uso de LLMs, e considerações de bias/metacognição.

6) Justificativa de ferramenta de IA recomendada
   - Inclua uma seção intitulada “Escolha de ferramenta” explicando por que o ChatGPT é recomendado para este fluxo de trabalho, comparando de forma sucinta com Claude e Gemini, destacando pontos como geração de conteúdo, capacidade de integração com documentação, e suporte à colaboração.

7) Entrega estruturada
   - Organize a saída em subseções claras (Resumo, Plano de replicação, Prompts de teste, Colaboração e Ética, Escolha de ferramenta) para facilitar a reutilização em guias de projeto, notebooks e documentação de repositórios.

Notas adicionais:
- Referência relevante: Frost-protocol no GitHub (https://github.com/Dr-AneeshJoseph/Frost-protocol).
- Considere mencionar a recomendação “Frost 2.0” como ponto de partida para experimentos práticos.
- Caso haja disponibilidade de dados, inclua sugestões de métricas de avaliação específicas para metacognição (p. ex., métricas de consistência, tempo de resposta com pausas, correlação entre estados internos e outputs).