tobby168/resume-pipeline

Use após um currículo personalizado ter sido criado ou alterado, antes de considerá-lo finalizado — ou quando solicitado para pontuar/revisar um currículo com base em uma descrição de vaga. Executa três revisores cegos (recrutador, engenheiro sênior, gerente de contratação) em paralelo e compõe um veredito de funil.

O que é resume-pipeline?

Esta skill implementa uma verificação de qualidade independente e robusta para currículos gerados por IA, garantindo que estejam prontos para envio antes de serem considerados finalizados. Ela executa três revisores cegos em paralelo — recrutador, engenheiro sênior e gerente de contratação — cada um com uma rubrica isolada, simulando o processo real de triagem de candidaturas. A skill carrega configurações de `config/scoring_panel.yaml`, extrai o texto do documento `.docx` gerado, confirma que não está vazio e despacha as três análises em uma única mensagem paralela. O veredito final é determinado pela pior nota (tier) no portão mais cedo a falhar, evitando médias enganosas. Útil para desenvolvedores e usuários de agentes de IA que precisam validar curríveis de forma objetiva antes de submetê-los a processos seletivos. A skill suporta plataformas como Claude Code e Cursor, e seu design modular permite integração fácil com pipelines de automação de recrutamento.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/tobby168/resume-pipeline/tree/HEAD/.claude/skills/scoring-resumes

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Documentação

Pontuação de currículos (funil de 3 portões)

Um currículo não está pronto até ter passado por um funil independente de 3 portões e o scorecard ter sido registrado. Os portões espelham a contratação: recrutador -> engenheiro sênior -> gerente de contratação. Cada um é um olhar diferente que julga apenas o que consegue perceber. Todas as personas, rubricas, pesos e limites estão em config/scoring_panel.yaml — use-o textualmente; não os codifique aqui.

Princípios

  • Uma página em branco, a cada vez. Um subagente por portão, cada um em um contexto novo: nunca viu este candidato e o encontra pela primeira vez apenas pelo currículo. Recebe SOMENTE a JD, o texto do currículo e sua própria read_mode/rubrica. Nunca passe nossa análise de adequação, notas de decisão ou uma pontuação anterior (ancoragem).
  • Olhares diferentes, rubricas diferentes. Não entregue uma rubrica compartilhada aos três portões.
  • Não faça média. O veredito é a pior categoria, marcada no primeiro portão que falhar; o número de rastreamento é a menor pontuação do portão. A nota 65 de um recrutador e 82 de um gerente de contratação fazem uma média confortável de 73,5 — mas o currículo morreu no primeiro portão e o gerente nunca o vê.
  • Julgue o que é legível, não o que é verdadeiro. Um revisor que encontra o currículo de um estranho não tem a verdade real, então ele pontua o quão convincente o documento é — uma alegação inflada simplesmente não convence. A veracidade é responsabilidade do autor: é por isso que este repositório nunca inventa experiência (veja a skill de construção).
  • Pontue o documento real. Extraia o texto do .docx gerado uma vez, verifique que não está vazio, e passe-o inline para todos os três portões (um portão recebendo uma leitura vazia alucinará e pontuará lixo).
  • Descobertas não são edições. Agir sobre uma descoberta nunca deve fabricar. Uma palavra-chave da JD precisa de um bullet de suporte de experiência real; caso contrário, é uma lacuna honesta.

Processo

  1. Carregue config/scoring_panel.yaml.
  2. Reúna as entradas: a JD (do registro), o texto extraído do currículo, confirme que é uma página.
  3. Dispache os três portões em uma única mensagem (paralelo), cada um construído a partir de reviewer-prompt-template.md.
  4. Componha: categorize cada portão a partir de seu próprio pass / borderline; veredito = pior categoria no portão mais cedo (NO@recruiter, BORDERLINE@hiring_manager ou PASS); número de rastreamento = min(pontuações totais dos portões); consenso = o que >= 2 portões sinalizam independentemente; classifique cada dedução como corrigível vs inerente.
  5. Escreva uma seção ## Scorecard no registro da candidatura (formato abaixo) e uma linha em seu log.

Formato do Scorecard

## Scorecard — AAAA-MM-DD  (currículo: <output>.pdf)
**Funil: Recrutador ✅ NN → Staff ⚠️ NN → HM ❌ NN → NO@hiring_manager**
**Portão mais fraco: NN/100**

| Portão | Pontuação | Sub-pontuações | Veredito |
|---|---|---|---|
| Recrutador | NN/100 | stack NN/45, senioridade NN/30, varredura NN/25 | ✅ |
| Staff eng | NN/100 | tech NN/35, projetos NN/30, jd NN/35 | ⚠️ |
| HM        | NN/100 | trabalho NN/65, nível NN/35 | ❌ |

**Lista de sondagens (staff):** 1) … 2) … 3) …      **Memorando de risco (HM):** …
**Consenso (>=2 portões):** …
**Deduções:** corrigíveis: … · inerentes (narrativa de entrevista): …
**Próximas edições ranqueadas:** 1) … 2) … 3) …

Erros comuns

  • Ancorar os portões com nossa própria análise ou uma pontuação anterior.
  • Fazer a média das três pontuações.
  • Pedir a um revisor que avalie a veracidade (ele só pode avaliar a capacidade de persuasão).
  • Deixar um portão deduzir por coisas que o formulário de candidatura pergunta separadamente (veja out_of_scope na configuração).
  • Tratar uma lacuna inerente como corrigível por reformulação.
  • Aumentar a pontuação fabricando.

Individual skills in this repo

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