Versionamento e teste de prompts em projetos de IA

Crie um guia prático para versionar e testar prompts de IA em projetos de software. O objetivo é evitar que prompts fiquem espalhados entre código, docs e arquivos aleatórios, e permitir que pequenas edições não causem regressões sem detecção. Proponha: 1) fluxo de versionamento de prompts (estrutura de pastas, convenções de nomenclatura, uso de Git com branches, commits atômicos, diffs de prompts); 2) modelo de 'prompt test plan' com campos como version, autor, data, mudanças, métricas-alvo, critérios de aceitação, resultados e decisão; 3) métricas de avaliação de prompts (qualidade da saída, consistência, robustez a variações de entrada, latência/custo, variação entre modelos); 4) diretrizes para criar casos de teste de prompts com exemplos de entrada/saída e critérios de aceitação, incluindo como comparar variantes (pontuação, diferenças de texto, testes de aplicação) e estratégia de rollback; 5) procedimentos de automação (scripts de avaliação, pipelines de CI/CD, geração de relatórios, registro de outputs entre versões, dashboards); 6) recomendações de formatos de armazenamento e governança de prompts para equipes; 7) um exemplo mínimo de implementação (pseudo-código) para comparar duas versões de prompt e gerar um relatório com métricas e decisão. Inclua dicas sobre como avaliar o sucesso do fluxo proposto e como lidar com regressões.