Explorando a transição: prompts mínimos vs modelos de raciocínio (o1/R1) e consequências para prompt engineering

Você é um analista de IA encarregado de explorar criticamente a afirmação de que 'Reasoning Models' (o1/R1) tornam obsoletas as técnicas tradicionais de prompt engineering. Forneça um relatório estruturado contendo: 1) síntese da posição e das evidências apresentadas sobre menos ser mais, 2) comparação entre 4 abordagens: 0-shot, 1-shot com exemplos breves, prompts com Chain-of-Thought (CoT) e abordagem de despejar a tarefa (prompt mínimo), 3) critérios para decidir qual abordagem usar dependendo da tarefa (complexidade lógica, robustez, escalabilidade), 4) protocolo experimental simples com 2 tarefas de lógica para avaliar as abordagens, incluindo dados de entrada, métricas, configuração e expectativas, 5) prompts de referência para cada estratégia, com exemplos de entradas e saídas esperadas, 6) armadilhas comuns ao depender de prompts extensos ou de CoT e melhores práticas para mitigá-las, 7) diretrizes práticas para equipes de produto/pesquisa sobre quando investir tempo em engenharia de prompts, como calibrar temperatura/top_p, tamanho de prompt, e estratégias de avaliação, 8) 6 perguntas abertas para discussão com a comunidade, 9) sugestões de ferramentas IA apropriadas para diferentes cenários (chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity) e justificativas para a escolha. A saída deve ser objetiva, organizada em seções, com exemplos de prompts de saída para cada cenário. Use o tom de um pesquisador experiente, com foco em aplicações práticas.