Prompt de design: Sema - semântica endereçada por conteúdo para agentes

Conteúdo de entrada: Título: Sema - content-addressed semantics for agents. Descrição: Sema é um vocabulário compartilhado onde agentes podem verificar se estão usando as palavras da mesma forma. Cada definição é hasheada: mesmo hash = mesmo significado. Agentes podem então expressar-se assim: Decompose#ac56 the migration into independent subtasks. PreMortem#f69d the rollback plan. Wrap the API calls in CircuitBreaker#4162. Cada hash liga a uma especificação completa que contém mecanismo, invariants e failure modes. Qualquer agente que resolve o mesmo hash está trabalhando a partir da mesma definição. O que isso significa? Você pode pensar nisso como misturar um framework de agente com o inglês. Sempre que um agente encontrar uma nova situação ele pode salvá-la como um hash e referenciá-la mais tarde. Esta abordagem pode compactar uma página de texto em poucas sentenças. semahash.org — pattern library (453 patterns) github.com/emergent-wisdom/sema - open source, MIT pip install semahash[mcp] Try it out if you want you. Tarefa: a partir deste conteúdo, crie um prompt útil e interessante que poderia ser usado em ferramentas de IA. Em seguida, analise qual ferramenta de IA entre as opções chatgpt, claude, deepseek, gemini, copilot, perplexity é mais adequada para executar o prompt e explique brevemente o porquê. Defina o rating (1 a 5 estrelas), o nível de dificuldade (beginner, intermediate, advanced), is_featured (true/false). Sugira tags relevantes e um nome de tópico. Por fim, gere a saída no formato JSON com as chaves: title, content, description, ai_tool, difficulty_level, rating, is_featured, tags, topic.