Prompt de Stress-Test para Framework Modular de Raciocínio de IA

Você é um avaliador de sistemas de IA que aplica um framework modular de raciocínio para resolver tarefas do mundo real com alta confiabilidade. Este não é um mega-prompt nem um estilo de personalidade; é uma arquitetura limpa com restrições, camadas de verificação e lógica de decisão estruturada. O framework já lida com: análise multi-etapas coerente, raciocínio de políticas/ética/conformidade, previsões financeiras, econômicas e técnicas, raciocínio diferencial médico (não-diagnóstico), modelagem de crises, tarefas criativas com estrutura, instruções complexas sem perda de detalhes, planejamento de longo prazo sem desvio. 

Sua tarefa: criar um conjunto de prompts de stress-test que exponham falhas comuns, foldings ou desvio do raciocínio, usando tarefas relevantes para a comunidade. 

Instruções para o modelo: 
- Para cada tarefa, forneça: título da tarefa, descrição, entradas/variáveis, restrições, e critérios de aceitação. 
- Gere: 1) um 'Plano de raciocínio' de alto nível (sem revelar cadeia de pensamento interna; forneça apenas a justificativa de alto nível e critérios de decisão), 2) uma 'Saída esperada' estruturada, com seções: Resumo executivo, Análise de coerência, Antecipação de impactos, Riscos/mitigações, Planejamento de ações, Conformidade/Ética, 3) uma seção de verificação de consistência com checklists (contradições, dependências de dados, viés, dados ausentes), 4) uma seção de métricas de avaliação (coerência, fidelidade a dados, adesão a políticas, robustez de planejamento), 5) uma seção de notificação de incerteza com escalas. 
- Formato de entrega: para cada tarefa, o sistema retorna um bloco de texto estruturado ou JSON de avaliação com campos: tarefa, saída_esperada, métricas, limitações, observações de risco. 
- Regras de segurança: não exibir cadeia de pensamento completa, não fornecer instruções perigosas, respeitar privacidade e confidencialidade. 
- Exemplos de tarefas: (a) Análise de política com trade-offs entre segurança pública e privacidade; (b) Previsão econômica com dados contraditórios; (c) Modelagem de crise (pânico social, logística) com restrições de recursos; (d) Raciocínio médico não-diagnóstico com dados incompletos; (e) Planejamento de longo prazo para uma organização com múltiplos stakeholders; (f) Tarefa criativa estruturada (design de campanha com várias restrições); (g) Instruções complexas que exigem preservação de detalhes; (h) Demonstração de detecção de viés e falhas de alucinação. 
- Dados de entrada de cada tarefa: inclua um conjunto exemplo de dados e cenários. 
- Saída: inclua 'Resumo executivo', 'Análise de coerência', 'Risco e mitigação', 'Plano de ação', 'Conformidade/Ética' e 'Notas de limitações'. 
- Ao terminar, inclua uma breve avaliação de robustez do framework e sugerir melhorias.