System Prompts

# System Prompts — Arquitetura Absoluta de Injeção Lexical (IA Core)

> 🤖 **Disclaimer**: Documentação gerada por IA e rigorosamente auditada. [📋 Reportar erro no Módulo Chat](https://github.com/TouchRefletz/maia.api/issues/new?title=Erro+na+doc:+chat-system-prompts&labels=docs)

## 1. Visão Geral e Contexto Histórico

O arquivo `chat-system-prompt.js` (`js/chat/prompts/chat-system-prompt.js`) configura a fundação epistemológica de todas as Interações de Chat na Maia EDU. Nas primeiras versões da plataforma, toda vez que o modelo Google Generative AI (Vertex) recebia um prompt de um professor (ex: "Me dê 5 questões de física"), a IA respondia em Markdown cru. Isso requeria regex assustadores no Front-end para adivinhar o que era um título, o que era uma tabela e o que era uma alternativa. Se o modelo errasse um `\n`, a UI quebrava.

A arquitetura V2 adotou os *System Prompts* de coerção JSON. Agora, o Maia EDU não pede por um texto livre. Ele coage violentamente o LLM a retornar Árvores Genéricas de Layouts (`Layout Slots`) e blocos construtores. O arquivo em si contém as Mega-Strings estáticas (Template Literals) despachadas no array inicial `messages: [{ role: 'system' }]`, garantindo que um Gemini se comporte como o tutor "Maia", independente se o Chat está rodando no modo **Rápido**, **Raciocínio Profundo** ou **Scaffolding Adaptativo**. 

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## 2. Arquitetura de Variáveis e State Management

Diferente de Módulos Reativos, Prompts de Sistema não gerenciam state. Eles *geram os escopos cognitivos* estaticamente para o Classificador de Complexidade (`Router`) usar adequadamente.

| Função Exportadora | Injetado Em | Escopo / Natureza | Função Explícita |
|--------------------|-------------|-------------------|------------------|
| `getSystemPromptRapido()` | `pipelines.js` (Fast Thread) | String Literal Constante | O Prompt "Corredor". Ordena ao modelo resposibilitar a carga cognitiva, ser conciso, sem delongas, e NUNCA inventar "Tipos" alienígenas na Árvore JSON de blocos. Tende a falhar menos em timeout. |
| `getSystemPromptRaciocinio()` | `pipelines.js` (Thinking Thread)| String Literal Constante | O "Professor Titular de Doutorado". Força a emissão de cadeias CoT (Chain of Thought), demandando explicar porquê a alternativa A é correta e refutar a B. |
| `getSystemPromptScaffolding()` | `scaffolding-service.js` | Objeto de Treino Cognitivo | A grande joia da pedagogia de Skinner. O prompt ensina o LLM a NÃO dar a resposta direta, e sim guiar o aluno via método Socrático usando Blocos Booleanos V/F (`verdadeiro_ou_falso`). |
| `getLayoutsDescription()` | Interpolações Múltiplas | Helper Method Interno | Puxa o arquivo de Schema estrito de blocos e compila uma string legível para a IA entender que ela possui "Peças de LEGO" `['titulo', 'destaque', 'equação']` ao seu dispor. |

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## 3. Diagrama: O Ciclo de Injeção de Identidade no LLM

O System Prompt não viaja sozinho. Ele vai empacotado junto com o Schema Strict (Onde o Google Gemini enjaula suas abstrações verbais).