Neue Skills, Referenzen & OpenWiki-Doku integriert
Umfangreiche Erweiterung der Skill-Bibliothek: Neue Skills für Humanisierung (Englisch/PT-BR), Design-Validierung, AI-SEO und Coolify-Deployment inkl. Regelwerke, Presets, Pattern-Referenzen, Testfälle und Automatisierungsskripte. Zusätzliche Skills für Revenue-Centric Design, Pier Cloud, OKF, Lebenslauf- und LinkedIn-Optimierung sowie zahlreiche Referenzdateien, Checklisten und YAML/JSON/Markdown-Templates. Einführung einer vollständigen OpenWiki-Dokumentation mit Architektur-, Domain- und Workflow-Beschreibungen, zentralem Index und automatisierten Updates. Modularer Aufbau, restriktive Lizenzen und umfassende Qualitäts- und Evaluationsmechanismen für alle neuen Inhalte.
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@@ -0,0 +1,480 @@
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name: resume-ats-beater
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description: Este skill deve ser usado para reescrever currículos com foco em compatibilidade ATS e impacto para recrutadores, e/ou auditar perfis LinkedIn para maximizar visibilidade e conversão profissional. Acionar em pedidos de otimização de currículo, melhoria para ATS, reescrita profissional do CV, adaptação para vaga-alvo, auditoria de compatibilidade ATS, aumento de taxa de entrevista, auditoria de perfil LinkedIn, otimização de headline/about/experiências LinkedIn, análise de SSI, ou alinhamento CV+LinkedIn.
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metadata:
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author: ft.ia.br
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version: "2.0"
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date: 2026-06-25
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repository: https://github.com/fabricioctelles/skills
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license: Apache 2.0
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language: pt-BR
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category: code-scaffolding-and-templates
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# Resume ATS Beater + LinkedIn Optimizer
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## Contexto ATS no Brasil
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Aplicar as orientações deste skill considerando o cenário brasileiro de ATS (Gupy, Vagas.com, PandaPé e Sólides), no qual o ranqueamento combina parsing do currículo, aderência semântica à vaga, requisitos eliminatórios, histórico de progressão e desempenho em testes da plataforma. Tratar o processo como otimização de score e ordenação, não como aprovação binária.
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Aplicar avaliação com perspectiva dupla: especialista técnico em ATS e recrutador experiente no `cargo_alvo` e `industria_alvo`. Conciliar as duas lentes para maximizar parse/ranqueamento ATS e impacto na leitura humana de 6 segundos.
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## Modos de execução
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Executar em um dos modos abaixo. Quando não especificado, adotar `modo_completo` como padrão e informar o usuário.
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1. `modo_diagnostico`: analisar currículo atual e apontar melhorias ATS sem reescrita integral.
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2. `modo_reescrita`: reescrever currículo completo sem entregar diagnóstico detalhado.
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3. `modo_completo`: executar diagnóstico estruturado e, em seguida, entregar reescrita final.
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4. `modo_linkedin`: auditoria completa do perfil LinkedIn com score, findings, fix prompts e mega-prompt de reescrita.
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5. `modo_unificado`: executa `modo_completo` (CV) + `modo_linkedin` em sequência, garantindo consistência entre ambos.
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## Parâmetros de entrada
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### Obrigatórios
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Coletar antes de qualquer outra ação. Se `curriculo_atual` estiver ausente em modos CV, solicitá-lo imediatamente e não prosseguir.
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- `curriculo_atual` (texto ou arquivo): conteúdo completo do currículo atual. Obrigatório em modos CV (diagnostico, reescrita, completo, unificado).
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- `cargo_alvo` (texto): cargo principal buscado.
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- `industria_alvo` (texto): segmento/mercado alvo.
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- `nivel_senioridade_alvo` (texto): júnior, pleno, sênior, liderança etc.
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- `idioma_curriculo` (texto): idioma final do currículo.
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- `requisitos_eliminatorios` (lista): critérios mandatórios da vaga (ex.: inglês fluente, cidade, certificação, disponibilidade).
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- `modo_execucao` (texto): `modo_diagnostico`, `modo_reescrita`, `modo_completo`, `modo_linkedin` ou `modo_unificado`.
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### Obrigatórios para modo LinkedIn / unificado
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- `perfil_linkedin` (texto ou URL): conteúdo do perfil LinkedIn (headline, about, experiências, skills, featured, configurações) ou URL para análise.
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### Recomendados
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- `descricao_vaga` (texto): descrição da vaga alvo para extração de palavras-chave.
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- `especificacao_vaga_completa` (texto): vaga completa (requisitos, responsabilidades, habilidades, empresa, benefícios e contexto).
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- `metricas_por_experiencia` (lista): resultados por cargo (%, R$, tempo, volume, NPS, SLA etc.).
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- `localizacao_alvo` (texto): país/região/cidade para adaptar vocabulário e contexto.
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- `skills_prioritarias` (lista): competências estratégicas a enfatizar.
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- `plataforma_ats_alvo` (texto): Gupy, Vagas.com, PandaPé, Sólides ou "não informado". Quando informada, priorizar vocabulário e critérios específicos da plataforma.
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- `historico_linkedin` (objeto): datas/cargos/empresas para checagem de consistência com currículo.
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- `detalhes_educacao` (objeto): GPA/CR, honras, certificações, projetos acadêmicos.
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- `status_testes_plataforma` (objeto): testes exigidos e resultado atual (lógica, português, fit cultural etc.).
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- `secoes_prioritarias_cv` (lista): seções que exigem otimização imediata.
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- `ssi_scores` (objeto): pontuação SSI do LinkedIn (4 pilares + total). Opcional; quando fornecido, enriquece diagnóstico.
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- `mercado_alvo` (texto): `brasil`, `gringa` ou `ambos`. Afeta idioma, formato de headline e vocabulário.
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- `cargo_preset` (texto): preset de cargo para aplicar padrões específicos. Exemplos disponíveis em `references/presets-formatos.md`. O usuário pode definir qualquer cargo — presets são apenas atalhos.
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### Restrições de segurança factual
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- Não inventar conquistas, números, certificações ou responsabilidades.
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- Solicitar complementos quando faltarem métricas relevantes.
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- Preservar todos os cargos e formações existentes; alterar apenas quando correção factual for solicitada pelo usuário.
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- Para LinkedIn: não fabricar endorsements, recomendações ou métricas de engajamento.
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## Workflow operacional — CV (modos diagnostico, reescrita, completo)
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### Etapa 1 — Validar objetivo e contexto
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1. Confirmar `curriculo_atual`; solicitar imediatamente se ausente.
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2. Confirmar `cargo_alvo`, `industria_alvo`, `nivel_senioridade_alvo` e `idioma_curriculo`.
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3. Solicitar `descricao_vaga` se não fornecida; informar ao usuário que a análise será mais genérica sem ela.
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4. Coletar `requisitos_eliminatorios` e sinalizar riscos de eliminação prática.
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5. Identificar lacunas críticas de dados, especialmente métricas por experiência.
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6. Confirmar `modo_execucao`; adotar `modo_completo` se não especificado.
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7. Pausar e coletar dados mínimos antes de avançar.
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### Etapa 2 — Diagnosticar currículo e aderência ATS
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> Executar esta etapa em `modo_diagnostico` e `modo_completo`. Pular para Etapa 3 em `modo_reescrita`.
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1. Mapear estrutura atual (resumo, experiência, educação, skills).
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2. Medir aderência semântica com a vaga (competências, termos técnicos e contexto).
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3. Identificar hard skills, soft skills e palavras-chave ausentes de alta prioridade.
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4. Identificar bullets fracos (tarefa sem impacto), jargões vazios e habilidades obsoletas.
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5. Verificar sinais de progressão de carreira e lacunas temporais.
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6. Confirmar consistência com `historico_linkedin`, quando fornecido.
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7. Aplicar os quatro eixos de análise definidos em `references/diagnostico-ats.md`.
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8. Quando `descricao_vaga` ou `especificacao_vaga_completa` disponível, aplicar também o diagnóstico avançado definido em `references/diagnostico-avancado.md`.
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### Etapa 3 — Reescrever do zero com padrão ATS
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> Executar em `modo_reescrita` e `modo_completo`. Em `modo_diagnostico`, encerrar na Etapa 2.
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1. Reconstruir o currículo integralmente; não fazer edição superficial.
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2. Manter todos os cargos e entradas de educação existentes.
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3. Produzir `Resumo Profissional` em 3–4 linhas com identidade, anos de experiência, forças centrais e proposta de valor.
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4. Reescrever cada experiência com 4–6 bullets orientados a resultado.
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5. Priorizar verbos de ação e impacto mensurável.
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6. Inserir palavras-chave do alvo de forma natural.
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7. Escrever datas por extenso (ex.: "Janeiro de 2020 – Dezembro de 2021") para reduzir erro de cálculo de experiência.
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8. Manter layout de coluna única e leitura linear.
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Formato por experiência:
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```
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Cargo
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Empresa | Local | Datas
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• Bullet orientado a impacto
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• Bullet orientado a impacto
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• Bullet orientado a impacto
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• Bullet orientado a impacto
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```
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### Etapa 4 — Otimizar educação e competências
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1. Manter grau, instituição e ano de conclusão.
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2. Melhorar clareza e padronização da seção de educação.
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3. Incluir honras, cursos relevantes, certificações e projetos apenas quando informados pelo usuário.
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4. Organizar competências por categorias (`Técnicas`, `Ferramentas`, `Interpessoais`, `Idiomas`).
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5. Remover competências desatualizadas ou desalinhadas com o `cargo_alvo`.
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### Etapa 5 — Validar conformidade ATS
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1. Usar cabeçalhos padrão: `Resumo Profissional`, `Experiência Profissional`, `Formação Acadêmica`, `Competências`. Evitar títulos criativos.
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2. Evitar tabelas, múltiplas colunas, gráficos, caixas de texto, ícones e fotos.
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3. Garantir legibilidade linear para parser ATS.
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4. Garantir consistência de datas, verbos e densidade de palavras-chave ao longo do documento.
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5. Usar termos exatos da vaga e, quando útil, variações com siglas e nomes completos.
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6. Confirmar formato de arquivo final: DOCX ou PDF textual, nunca imagem escaneada.
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### Etapa 6 — Entregar saída final CV
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Estruturar a entrega conforme `references/template-saida.md`, respeitando o escopo do `modo_execucao`:
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- **Todos os modos CV**: itens 1–5 (currículo reescrito, resumo de melhorias, palavras-chave, checklist eliminatórios, riscos de ranking).
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- **`modo_diagnostico` / `modo_completo`**: adicionar diagnóstico padrão (eixos I–V).
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- **Qualquer modo com vaga definida**: adicionar diagnóstico avançado (PARTES A, B e C).
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## Workflow operacional — LinkedIn (modo_linkedin, modo_unificado)
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### Etapa L1 — Coletar perfil e contexto
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1. Confirmar `perfil_linkedin` (conteúdo textual ou URL).
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2. Confirmar `cargo_alvo`, `industria_alvo`, `nivel_senioridade_alvo`.
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3. Identificar `mercado_alvo` (brasil/gringa/ambos) — afeta idioma e formato.
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4. Coletar `ssi_scores` se disponível; informar que enriquece a análise mas não é obrigatório.
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5. Verificar se há `cargo_preset` aplicável ou definir padrões genéricos.
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### Etapa L2 — Auditar por área
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Auditar cada área do perfil LinkedIn aplicando regras de severidade. Para cada finding, classificar como:
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| Severidade | Penalidade | Significado |
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|---|---|---|
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| `critical` | -15 pts | Problema grave que prejudica visibilidade ou causa impressão negativa imediata |
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| `warning` | -6 pts | Oportunidade perdida significativa |
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| `info` | -2 pts | Melhoria incremental recomendada |
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| `ok` | 0 pts | Área adequada, sem ação necessária |
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**Áreas auditadas:**
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1. **Foto e banner**: presença, qualidade profissional, alinhamento com área.
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2. **Headline**: formato, keywords, diferenciação — ver formato obrigatório abaixo.
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3. **About/Resumo**: estrutura, storytelling, CTA, keywords, comprimento.
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4. **Experiências**: bullets com impacto, métricas, verbos de ação, progressão.
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5. **Idioma do perfil**: coerência com `mercado_alvo`.
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6. **Skills & Endorsements**: quantidade, relevância, ordenação.
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7. **Featured/Destaques**: presença, qualidade, atualização.
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8. **Configurações de visibilidade**: Open to Work, Creator Mode, URL customizada.
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9. **Recomendações**: quantidade, diversidade (recebidas e dadas).
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10. **Atividade/Engajamento**: frequência de posts, comentários, artigos.
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#### Formato obrigatório de headline
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```
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Posição | Áreas fortes | Competências-chave (separadas por ·)
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```
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**Exemplos por área:**
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- Marketing: `Head de Growth | Aquisição · CRO · Dados | Google Ads · HubSpot · SQL`
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- Finanças: `Controller Sênior | FP&A · Tesouraria · M&A | SAP · Power BI · IFRS`
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- Engenharia Civil: `Gerente de Obras | Infraestrutura · Orçamento · Planejamento | MS Project · AutoCAD · BIM`
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- Dados: `Data Engineer Sênior | Pipelines · Lakehouse · MLOps | Spark · dbt · Airflow`
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- Jurídico: `Advogado Tributarista | Planejamento Fiscal · Contencioso · M&A | Thomson Reuters · SPED`
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- Dev: `Staff Engineer | Backend · Plataforma · Observabilidade | Go · K8s · Terraform`
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**Regras da headline:**
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- Máximo 220 caracteres (limite LinkedIn).
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- Sem buzzwords genéricas (ver constantes abaixo).
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- Posição deve refletir o cargo almejado, não necessariamente o atual.
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- Áreas fortes: 2–3 domínios de especialização.
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- Competências-chave: 3–5 termos técnicos/ferramentas separados por `·`.
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### Etapa L3 — Calcular score
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Score punitivo: inicia em 100 e subtrai penalidades.
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```
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score_final = 100 - (qtd_critical × 15) - (qtd_warning × 6) - (qtd_info × 2)
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```
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**Classificação:**
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| Faixa | Status |
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|---|---|
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| 90–100 | Excelente — perfil competitivo |
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| 75–89 | Bom — ajustes pontuais |
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| 60–74 | Regular — melhorias necessárias |
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| 40–59 | Fraco — reescrita recomendada |
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| < 40 | Crítico — perfil prejudica candidatura |
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### Etapa L4 — Análise SSI (quando `ssi_scores` fornecido)
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#### Como auxiliar o usuário a obter o SSI
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Quando o usuário não informar `ssi_scores`, instruí-lo com:
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> **Para consultar seu SSI:**
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> 1. Acesse [linkedin.com/sales/ssi](https://www.linkedin.com/sales/ssi) (precisa estar logado no LinkedIn).
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> 2. A página mostra 4 scores (cada um de 0 a 25) e o total:
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> - **Establish your professional brand** (Laranja)
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> - **Find the right people** (Roxo)
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> - **Engage with insights** (Verde)
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> - **Build relationships** (Verde-água)
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> 3. Me informe os 4 valores com decimais. Exemplo: `17.42, 10.01, 11.00, 15.60`
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>
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> Não precisa ter Sales Navigator — o link funciona com qualquer conta LinkedIn.
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**Se o usuário não conseguir acessar:** informar que a análise continua sem SSI, mas perde a camada de diagnóstico comportamental (rede, engajamento, relacionamentos). Prosseguir normalmente com as demais etapas.
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**Formato aceito para `ssi_scores`:**
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- 4 números separados por vírgula na ordem: marca profissional, encontrar pessoas, engajar insights, construir relacionamentos
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- Ou objeto com as 4 chaves nomeadas
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- Aceitar decimais com ponto ou vírgula (ex: `17.42` ou `17,42`)
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O Social Selling Index mede 4 pilares (0–25 cada, total 0–100):
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| Pilar | Descrição |
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|---|---|
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| Marca Profissional | Completude do perfil, publicações, engajamento recebido |
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| Encontrar Pessoas | Uso de busca, visualização de perfis, conexões estratégicas |
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| Engajar com Insights | Compartilhamento, comentários, artigos publicados |
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| Construir Relacionamentos | Conexões de decisores, taxa de aceitação, InMail |
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**Classificação por pilar:**
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| Pontuação | Status | Ação |
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|---|---|---|
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| 20–25 | Excelente | Manter cadência |
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| 15–19 | Bom | Otimizações pontuais |
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| 10–14 | Regular | Plano de ação semanal |
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| 0–9 | Fraco | Intervenção urgente |
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Para cada pilar abaixo de 15, gerar 2–3 tips acionáveis específicos.
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### Etapa L5 — Gerar relatório + fix prompts + mega-prompt
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**Relatório de auditoria:**
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1. Score final com breakdown de penalidades.
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2. Findings organizados por severidade (critical primeiro).
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3. Para cada finding: área, severidade, problema detectado, impacto.
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||||
4. Classificação SSI (quando disponível).
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**Fix prompts individuais:**
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Para cada finding critical ou warning, gerar um prompt autônomo que o usuário pode usar em qualquer LLM para corrigir aquele item específico. Formato:
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```
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## Fix: [Área] — [Problema resumido]
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Severidade: critical|warning
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### Contexto
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[O que está errado e por que importa]
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### Prompt para correção
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"Reescreva minha [seção] do LinkedIn considerando que sou [cargo_alvo] com experiência em [áreas].
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||||
Meu perfil atual diz: [conteúdo atual].
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||||
Reescreva para: [critérios específicos da regra violada]."
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||||
### Onde editar no LinkedIn
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||||
[Caminho exato: Perfil → Editar → Seção → Campo]
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```
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||||
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||||
**Mega-prompt de reescrita completa:**
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||||
Gerar um prompt único e consolidado para reescrever o perfil inteiro de uma vez, incorporando:
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||||
- Cargo alvo e mercado
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||||
- Formato de headline obrigatório
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||||
- Estrutura de about (storytelling + keywords + CTA)
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- Padrão de bullets de experiência
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- Skills priorizadas
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- Idioma adequado ao `mercado_alvo`
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### Etapa L6 — Mapa de edição no LinkedIn
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Fornecer instruções de navegação para cada correção:
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| Seção | Caminho no LinkedIn |
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|---|---|
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| Foto/Banner | Perfil → ícone de câmera |
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||||
| Headline | Perfil → ícone de lápis (intro) → Título |
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||||
| About | Perfil → Sobre → ícone de lápis |
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||||
| Experiência | Perfil → Experiência → + ou lápis |
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||||
| Skills | Perfil → Competências → + ou reordenar |
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||||
| Featured | Perfil → Destaques → + |
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||||
| URL customizada | Configurações → Visibilidade → Editar perfil público → URL |
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| Open to Work | Perfil → botão "Disponível para" |
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||||
| Idioma | Perfil → lápis (intro) → "Nome do perfil em outro idioma" |
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## Workflow — Modo unificado
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||||
No `modo_unificado`, executar sequencialmente:
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||||
1. Workflow CV completo (Etapas 1–6).
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||||
2. Workflow LinkedIn completo (Etapas L1–L6).
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||||
3. **Etapa de consistência**: verificar alinhamento entre CV e LinkedIn:
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||||
- Cargos e datas idênticos.
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||||
- Headline LinkedIn coerente com resumo profissional do CV.
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||||
- Keywords presentes em ambos.
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- Sem contradições factuais.
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||||
4. Reportar divergências encontradas com sugestão de correção.
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## Integração com skill `humanizar`
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Quando a skill `humanizar` estiver disponível, aplicá-la **após a geração de conteúdo** e **antes da validação final**, com escopo restrito:
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### Seções onde rodar `humanizar`
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- About / Resumo do LinkedIn
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- Resumo Profissional do CV
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- Carta de apresentação (se houver)
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### Seções onde NÃO rodar `humanizar`
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- Headline LinkedIn (formato rígido 3 blocos)
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- Bullets de experiência (formato ATS: verbo + métrica + ferramenta + impacto)
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||||
- Seção de competências / skills
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- Educação e certificações
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||||
- Configurações (Open to Work, idioma, URL)
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||||
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||||
### Fluxo com `humanizar`
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||||
1. `resume-ats-beater` gera o conteúdo (reescrita/auditoria)
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||||
2. `humanizar` roda nas seções permitidas (preset sugerido: `corporativo-informal` ou `crônica` conforme tom do mercado)
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||||
3. `resume-ats-beater` valida pós-humanização:
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||||
- Keywords do cargo-alvo ainda presentes?
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||||
- Métricas/números intactos?
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- Comprimento dentro do range (About: 1000-2000 chars)?
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||||
- Nenhuma informação factual removida?
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||||
4. Se validação falhar → restaurar trecho afetado da versão pré-humanização
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||||
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||||
### Quando NÃO invocar `humanizar`
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||||
- `modo_diagnostico` (não há reescrita)
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||||
- Quando o usuário pedir explicitamente tom formal/acadêmico
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||||
- Textos jurídicos ou regulatórios
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||||
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## Constantes
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### Buzzwords rejeitadas (não usar em headline, about ou bullets)
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||||
```
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proativo, dinâmico, resiliente, apaixonado, entusiasta, inovador,
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||||
criativo, visionário, guru, ninja, rockstar, evangelista,
|
||||
pensador estratégico, orientado a resultados (sem dados),
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profissional comprometido, busco novos desafios, em busca de recolocação
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### Verbos de ação preferidos (usar em bullets de experiência)
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Liderou, Implementou, Reduziu, Aumentou, Otimizou, Automatizou,
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Negociou, Estruturou, Escalou, Desenvolveu, Migrou, Consolidou,
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Projetou, Integrou, Reestruturou, Capacitou, Mensurou, Viabilizou,
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Orquestrou, Acelerou, Recuperou, Transformou, Padronizou
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```
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### Regex de métricas (validar presença em bullets)
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\d+%|\d+x|R\$[\d.,]+|US\$[\d.,]+|\d+\s*(pessoas|clientes|usuários|projetos|contratos|unidades|obras|operações)
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```
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Bullets sem match neste regex em pelo menos 50% das experiências geram warning `métricas_insuficientes`.
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## Presets de cargo
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Presets são atalhos opcionais com padrões de headline, skills priorizadas e vocabulário técnico. Disponíveis em `references/presets-formatos.md`.
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O usuário pode definir qualquer cargo — presets apenas aceleram a configuração.
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**Exemplos de presets disponíveis:**
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| Preset | Área |
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|---|---|
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| `marketing_growth` | Marketing Digital / Growth |
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| `dados_engenharia` | Engenharia de Dados |
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| `dados_analytics` | Analytics / BI |
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| `financas_controller` | Controladoria / FP&A |
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| `financas_tesouraria` | Tesouraria / Cash Management |
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| `engcivil_obras` | Gerência de Obras |
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| `engcivil_projetos` | Projetos e Orçamento |
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| `juridico_tributario` | Direito Tributário |
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| `juridico_compliance` | Compliance / LGPD |
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| `dev_backend` | Desenvolvimento Backend |
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| `dev_fullstack` | Desenvolvimento Full Stack |
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| `dev_platform` | Platform / SRE / DevOps |
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| `produto_pm` | Product Manager |
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| `produto_design` | Product Design / UX |
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| `vendas_enterprise` | Vendas Enterprise / Key Account |
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| `vendas_sdrbdr` | SDR / BDR |
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| `rh_hrbp` | HR Business Partner |
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| `rh_ta` | Talent Acquisition |
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## Checklist de qualidade
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Verificar antes de entregar:
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### CV
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- [ ] Resumo profissional objetivo, específico e alinhado ao `cargo_alvo`.
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- [ ] Experiências com foco em resultado e impacto; métricas incluídas quando disponíveis.
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- [ ] Nenhuma invenção factual; fatos preservados do currículo original.
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- [ ] Estrutura ATS-safe: coluna única, cabeçalhos padrão, sem elementos gráficos.
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- [ ] Alinhamento explícito com cargo, indústria e senioridade alvo.
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- [ ] Requisitos eliminatórios mapeados e confrontados com status claro.
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- [ ] Datas por extenso, coerentes e sem lacunas inexplicadas.
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- [ ] Consistência com LinkedIn validada quando dados fornecidos.
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- [ ] Equilíbrio entre ranqueamento ATS e poder de convencimento em leitura humana rápida.
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### LinkedIn
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- [ ] Headline segue formato obrigatório `Posição | Áreas | Competências·`.
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- [ ] About com storytelling + keywords + CTA (não muro de texto genérico).
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- [ ] Experiências com bullets de impacto (não descrição de cargo).
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- [ ] Sem buzzwords rejeitadas em nenhuma seção.
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- [ ] Regex de métricas aprovado em ≥50% dos bullets.
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- [ ] Score calculado e classificado corretamente.
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- [ ] Fix prompts gerados para todo finding critical/warning.
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- [ ] Mega-prompt coerente com cargo_alvo e mercado_alvo.
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- [ ] Mapa de edição fornecido com caminhos corretos.
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- [ ] Idioma do perfil coerente com mercado_alvo.
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### Modo unificado (adicional)
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- [ ] Cargos e datas idênticos entre CV e LinkedIn.
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- [ ] Keywords presentes em ambos os documentos.
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- [ ] Sem contradições factuais entre perfil e currículo.
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- [ ] Headline LinkedIn coerente com resumo profissional do CV.
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## Referências
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| Arquivo | Conteúdo |
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|---|---|
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| `references/diagnostico-ats.md` | Eixos de análise ATS (parsing, aderência, eliminatórios, progressão) |
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| `references/diagnostico-avancado.md` | Diagnóstico avançado com vaga definida (PARTES A, B, C) |
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||||
| `references/template-saida.md` | Template de entrega final do CV |
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||||
| `references/auditoria-linkedin.md` | Regras detalhadas de auditoria LinkedIn por área, severidades, exemplos por cargo |
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||||
| `references/ssi.md` | Guia SSI: pilares, benchmarks por indústria, tips acionáveis por faixa |
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| `references/presets-formatos.md` | Presets de cargo com headline, skills, vocabulário técnico por área |
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