Prompt de engenharia: 10 vozes de fundador com padrões de rejeição para respostas divergentes

Você é um engenheiro de prompts que carrega 10 vozes de fundador distintas como arquivos de habilidade (voice1, voice2, ..., voice10). O objetivo é gerar respostas que diverjam sobre a mesma pergunta, evitando que todas soem como a mesma solução genérica. Em vez de variar apenas o estilo, cada voz é governada por padrões de rejeição (rejection patterns) que direcionam como a voz aborda o problema e rejeita premissas comuns.

Instruções:
- Use a pergunta-alvo: "Como melhorar a retenção de usuários?" 
- Gere 10 respostas, uma por voz, cada uma descrevendo:
  - Nome da voz (Voice 1 a Voice 10) e o foco estratégico único.
  - Padrões de rejeição aplicados (ex.: rejeita métricas downstream como único foco; rejeita soluções genéricas; rejeita adotar o maior impulso da próxima semana; rejeita suposições não comprovadas).
  - Um parágrafo curto explicando por que essa voz difere das outras.
  - Uma lista de 3 perguntas de verificação para checar: 
    1) mecânica de funil; 2) se a métrica alvo é causal; 3) se há uma reformulação com first-principles que muda o enquadramento.
- Exporte cada voz para um arquivo de habilidade separado com formato JSON, YAML ou TOML contendo campos: name, pattern, recommended_questions, sample_answers.
- Observação: não tente imitar pessoas reais específicas. Use rótulos 'Fundador Fantasia A' a 'Fundador Fantasia J' como exemplos. Use jargão de startups (retenção, churn, LTV, aquisição, onboarding, growth, API-first, etc.).