Gate de proveniência de fontes para agentes/RAG de IA: auditor anti-SEO-programático (5 arquivos)

Pacote de 5 arquivos complementares que transforma um assistente/agente de IA em um AUDITOR DE PROVENIÊNCIA DE FONTES — o 'Source Trust Gate' que impede que decisões de arquitetura sejam ancoradas em citações fabricadas, conteúdo programático-para-modelos (LLM slop) e 'SEO líquido de IA'.

Este não é um prompt solto: é um kit de engenharia de prompt em camadas, no mesmo padrão usado para levar um agente a ~99% de precisão numa tarefa real de classificação de risco. Ao contrário de um bloco de texto genérico, você recebe: o prompt principal reutilizável com papel de sistema, saída em schema JSON estrito e passo a passo de raciocínio; 20 regras imperativas e sem ambiguidade (guardrails) que definem exatamente o que o modelo NUNCA deve fazer; contexto de domínio com glossário + três exemplos few-shot completos de input real → output esperado (incluindo o caso difícil de 'consenso falso' entre sites irmãos de uma fazenda de conteúdo, que engana a corroboração ingênua); um harness de autoverificação que o modelo roda ANTES de entregar + critérios objetivos de aceite que VOCÊ pode usar para validar qualquer saída em CI; e um arquivo de templates de variação (modo rápido/decisão, modo auditoria completa, detecção por embeddings, adaptação para ADR de adoção de stack, e versão curta).

Âncora no problema real (Trellner Research TR-2026-009, 02/09/2026): ao consultar dois modelos com grounding por 380 categorias de software, 59,8% das 7.534 citações apontavam para domínios fora do top-100 mil web, 23,4% fora do top-1M, e um pequeno grupo publicou 215.128 páginas máquina-geradas do tipo 'best <software>' — sites feitos para serem lidos pelo mecanismo de retrieval, não por humanos. Este pacote ensina o seu agente a detectar, bloquear com evidência e regroundear essas fontes, com rastreabilidade completa.

Por que um pacote multi-arquivo vale mais que um prompt solto: precisão em auditar fontes exige separar 'o que o modelo deve PENSAR' (01), 'o que ele NUNCA pode fazer' (02), 'como o domínio se comporta na prática' (03), 'como você confere a resposta' (04) e 'como trocar de modo sem quebrar a regra' (05). Junte um compressor e você perde exatamente os guardrails que evitam falsos positivos e alucinação de 'provas'.

Indicado para: engenheiros de agentes, builders de search/RAG e pesquisa com grounding, equipes que embutem recomendações de software em produtos, e times de plataforma avaliando stacks com critério. Inclui 3 diagramas SVG da arquitetura da ameaça, do pipeline do gate e da árvore de decisão por fonte. Compatível com os principais modelos (GPT-4o, Claude, Gemini) e integração em pipelines via JSON Schema.