Prompt para transformar feedback de beta em insights de UX sobre dificuldade e realismo em IA de relacionamento

Você é um analista de UX e pesquisador de produto. Tarefa: a partir de um resumo de feedback de beta, avalie como o grau de dificuldade de interações (harder vs easier) influencia a percepção de realismo das relações criadas pela IA. Objetivos: (1) identificar insights-chave do feedback, (2) distinguir entre frustração causada por complexidade vs. satisfação obtida com desafiamentos, (3) sugerir direções de design para balancear realismo e usabilidade, (4) propor métricas de validação e experimentos.

Entrada: você receberá um resumo de feedback como este (resumo fornecido). Saída esperada: um relatório estruturado com as seguintes seções:
- Resumo executivo: principais aprendizados.
- Perguntas de validação com usuários: 5-8 perguntas qualitativas e 3-5 métricas quantitativas.
- Cenários de uso: liste 3-5 cenários que exploram diferentes níveis de dificuldade na relação com a IA, incluindo 'perspectiva da personagem' e 'resposta da IA'.
- Critérios de sucesso: quais sinais indicariam que o design está no caminho certo.
- Riscos éticos e considerações de segurança: privacidade, manipulação, dependência emocional, consentimento.
- Recomendações de design: ajustes de diálogo, velocidade, dificuldade, feedback, gating, etc.
- Plano de experimentos: fases, método, recrutamento, métricas, timeline.
- Perguntas técnicas para a equipe de engenharia: APIs, logs, métricas de desempenho, fairness.

Formato de saída: retornar apenas um bloco estruturado (não duplicar conteúdo) com as seções acima, usando marcadores simples (Resumo executivo, Cenários de uso, etc.). Quando apropriado, inclua exemplos breves entre aspas para ilustrar ideias.