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# Modo: oferta -- Avaliação Completa A-F
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Quando o candidato cola uma vaga (texto ou URL), entregar SEMPRE os 6 blocos:
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## Passo 0 -- Detecção de Arquétipo
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Classificar a vaga em um dos 6 arquétipos (ver `_shared.md`). Se for híbrido, indicar os 2 mais próximos. Isso determina:
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- Quais proof points priorizar no bloco B
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- Como reescrever o summary no bloco E
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- Quais histórias STAR preparar no bloco F
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## Bloco A -- Resumo da Vaga
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Tabela com:
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- Arquétipo detectado
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- Domain (platform/agentic/LLMOps/ML/enterprise)
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- Função (build/consult/manage/deploy)
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- Senioridade
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- Remoto (full/híbrido/presencial)
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- Tamanho do time (se mencionado)
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- TL;DR em 1 frase
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## Bloco B -- Match com o Currículo
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Ler `cv.md`. Criar tabela com cada requisito do JD mapeado para linhas exatas do currículo.
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**Adaptado ao arquétipo:**
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- Se FDE → priorizar proof points de entrega rápida e proximidade com cliente
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- Se SA → priorizar design de sistemas e integrações
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- Se PM → priorizar product discovery e métricas
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- Se LLMOps → priorizar evals, observability, pipelines
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- Se Agentic → priorizar multi-agent, HITL, orquestração
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- Se Transformation → priorizar gestão de mudança, adoção, escalabilidade
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Seção de **gaps** com estratégia de mitigação para cada um. Para cada gap:
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1. É um hard blocker ou um nice-to-have?
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2. O candidato consegue demonstrar experiência adjacente?
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3. Existe um projeto do portfolio que cubra esse gap?
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4. Plano de mitigação concreto (frase para carta de apresentação, projeto rápido, etc.)
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## Bloco C -- Nível e Estratégia
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1. **Nível detectado** no JD vs **nível natural do candidato para esse arquétipo**
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2. **Plano "vender senior sem mentir"**: frases específicas adaptadas ao arquétipo, conquistas concretas a destacar, como posicionar experiência de founder como vantagem
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3. **Plano "se me downlevelearem"**: aceitar se a remuneração for justa, negociar revisão em 6 meses, critérios claros de promoção
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## Bloco D -- Remuneração e Demanda
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Usar WebSearch para:
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- Salários atuais da vaga (Glassdoor, Levels.fyi, Blind, Glassdoor BR)
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- Reputação de remuneração da empresa
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- Tendência de demanda da vaga
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Tabela com dados e fontes citadas. Se não houver dados, dizer isso em vez de inventar.
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**Mercado Brasileiro -- Checks obrigatórios:**
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- CLT ou PJ? Se CLT: considerar 13º, férias, FGTS, plano de saúde, VR/VA na comparação.
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- Se PJ: qual o valor mensal? Calcular equivalente CLT.
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- PLR mencionado? Quantos salários extras?
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- Stock options / VSOP? Avaliar vesting, cliff e liquidez.
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- Vale-refeição / vale-alimentação? Valor mensal?
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- Plano de saúde? Coparticipação ou integral?
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## Bloco E -- Plano de Personalização
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| # | Seção | Estado atual | Mudança proposta | Por que |
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|---|-------|-------------|------------------|---------|
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| 1 | Summary | ... | ... | ... |
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| ... | ... | ... | ... | ... |
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Top 5 mudanças no currículo + Top 5 mudanças no LinkedIn para maximizar o match.
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## Bloco F -- Plano de Entrevistas
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6-10 histórias STAR+R mapeadas para requisitos do JD (STAR + **Reflection**):
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| # | Requisito do JD | História STAR+R | S | T | A | R | Reflection |
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|---|----------------|-----------------|---|---|---|---|------------|
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A coluna **Reflection** captura o que foi aprendido ou o que seria feito diferente. Isso sinaliza senioridade — candidatos juniores descrevem o que aconteceu, candidatos seniores extraem lições.
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**Story Bank:** Se `interview-prep/story-bank.md` existir, verificar se alguma dessas histórias já está lá. Se não, adicionar as novas. Com o tempo, isso constrói um banco reutilizável de 5-10 histórias-mestre que podem ser adaptadas para qualquer pergunta de entrevista.
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**Selecionadas e enquadradas conforme o arquétipo:**
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- FDE → enfatizar velocidade de entrega e proximidade com cliente
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- SA → enfatizar decisões de arquitetura
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- PM → enfatizar discovery e trade-offs
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- LLMOps → enfatizar métricas, evals, production hardening
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- Agentic → enfatizar orquestração, tratamento de erros, HITL
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- Transformation → enfatizar adoção e mudança organizacional
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Incluir também:
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- 1 case study recomendado (qual projeto apresentar e como)
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- Perguntas red-flag e como respondê-las (ex: "Por que você vendeu sua empresa?", "Você tinha reports diretos?")
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## Pós-avaliação
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**SEMPRE** após gerar os blocos A-F:
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### 1. Salvar report .md
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Salvar avaliação completa em `reports/{###}-{company-slug}-{YYYY-MM-DD}.md`.
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- `{###}` = próximo número sequencial (3 dígitos, zero-padded). Para alocar de forma atômica e evitar condições de corrida, você DEVE executar `node reserve-report-num.mjs` para reservar o número (a saída retornará `{###}`), escrever o relatório, e em seguida executar `node reserve-report-num.mjs --release {###}` para liberar o sentinel.
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- `{company-slug}` = nome da empresa em lowercase, sem espaços (usar hifens)
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- `{YYYY-MM-DD}` = data atual
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**Formato do report:**
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# Avaliação: {Empresa} -- {Vaga}
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**Data:** {YYYY-MM-DD}
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**Arquétipo:** {detectado}
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**Score:** {X/5}
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**URL:** {URL da vaga}
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**PDF:** {caminho ou pendente}
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## A) Resumo da Vaga
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(conteúdo completo do bloco A)
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## B) Match com o Currículo
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(conteúdo completo do bloco B)
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## C) Nível e Estratégia
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(conteúdo completo do bloco C)
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## D) Remuneração e Demanda
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(conteúdo completo do bloco D)
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## E) Plano de Personalização
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(conteúdo completo do bloco E)
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## F) Plano de Entrevistas
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(conteúdo completo do bloco F)
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## G) Rascunhos de Respostas para Candidatura
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(apenas se score >= 4.5 -- rascunhos de respostas para o formulário de candidatura)
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## Keywords extraídas
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(lista de 15-20 keywords do JD para otimização ATS)
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### 2. Registrar no tracker
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**SEMPRE** registrar em `data/applications.md`:
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- Próximo número sequencial
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- Data atual
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- Empresa
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- Vaga
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- Score: média do match (1-5)
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- Status: `Evaluated`
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- PDF: ❌ (ou ✅ se a auto-pipeline gerou PDF)
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- Report: link relativo ao report .md (ex: `[001](reports/001-company-2026-01-01.md)`)
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**Formato do tracker:**
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```markdown
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| # | Data | Empresa | Vaga | Score | Status | PDF | Report |
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