Explorando diferenças de renderização de em dash entre modos de IA (modo normal vs projetos)

Prompt: Você é um analista de IA e tipografia. Baseado no relato a seguir sobre o uso de em dashes pelo modelo, investigue se existe uma diferença real de renderização entre dois contextos: modo normal e 'projects'. Observação: em modo normal o texto aparece como example—example—example, enquanto em 'projects' aparece como example — example — example, com espaços ao redor dos traços. Tarefas:

1) Determine se a diferença observada é plausível como uma mudança de renderização tipográfica real ou apenas uma variação de apresentação do texto induzida pelo contexto.
2) Liste hipóteses técnicas que poderiam explicar a diferença (tipo de dash utilizado, renderização de fontes, kerning/spacing, configuração de tipografia, whitespace handling, formato de saída, ou mudanças de tokenização/padrões de saída do modelo).
3) Proponha um conjunto de experimentos controlados para testar a robustez dessa diferença:
   - Teste com diferentes tipos de dash (em dash —, en dash –, hyphen -, double hyphen --);
   - Varie fontes, tamanhos de texto e plataformas (web, mobile, API);
   - Compare outputs em contextos identificáveis como modo 'normal' vs 'projects' usando prompts idênticos;
   - Inclua variações linguísticas (inglês, português, outros) que utilizem dashs;
   - Registre a renderização textual e o espaçamento ao redor dos dashes.
4) Defina métricas de avaliação simples (por exemplo, distâncias de spacing ao redor do dash, comprimento efetivo do dash, número de espaços antes/depois, legibilidade percebida).
5) Forneça recomendações práticas para quem cria prompts ou analisa saídas de IA sobre consistência tipográfica, incluindo padrões de validação e verificação de renderização entre modos.
6) Formato de saída: produza um relatório estruturado com as seções Hypótese, Experimentos, Métricas, Resultados Esperados, Recomendações. Opcional: inclua um pequeno snippet de código (Python/JS) para comparar strings e calcular espaçamento ao redor dos dashes.
7) Entregue apenas o conteúdo de saída no formato JSON final, com as chaves apropriadas (ver abaixo). Observação: adapte exemplos e terminologias conforme necessário para manter o foco na diferença de renderização entre modos de IA, não em questões de conteúdo.

Objetivo: fornecer um prompt reutilizável para ferramentas de IA que permita diagnosticar, reproduzir e compreender possíveis diferenças de formatação tipográfica entre contextos de saída de modelos de linguagem.