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Rodrigo Arraes LinkedIn (abre em nova aba)

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JobHuntr

Como automatizar a busca de vagas, a triagem pelo meu perfil e a preparação de materiais personalizados, mantendo os critérios e a revisão comigo?

Meu papel
Etapas, critérios de triagem, estrutura dos arquivos e revisão
Construção
Fluxo e scripts com Claude Code, ajustados a cada rodada
Tecnologia
Python, Markdown, Chrome headless para PDF, DOCX
Operação
Busca, triagem e materiais em sequência; revisão humana no fim
Ideia

O problema

Procurar emprego exige repetir as mesmas etapas a cada vaga: encontrar oportunidades, avaliar se fazem sentido para o meu perfil e adaptar o currículo. Idealizei o JobHuntr para automatizar esse processo completo. Ele busca as vagas, faz a triagem seguindo critérios que eu defini, registra o motivo de cada decisão e gera os materiais das vagas selecionadas. O que é repetível fica em script; o que exige interpretar um anúncio fica com a IA, sob regras escritas. Ao final, reviso os materiais antes de me candidatar.

Demonstração

Da busca por vagas ao material personalizado.

O JobHuntr busca vagas, analisa a compatibilidade com meu perfil e gera materiais personalizados para as oportunidades selecionadas, seguindo critérios definidos por mim. Ao final, reviso os materiais antes de me candidatar. Fluxo real, com empresas e vagas fictícias.

Descrição do fluxo em texto
  1. Busca: o JobHuntr procura vagas nas fontes suportadas e encontra três oportunidades diferentes.
  2. Triagem: a IA, seguindo critérios que eu defini, avalia cada vaga pelo meu perfil e registra o motivo: Especialista em Atendimento I é selecionada (PREPARAR); Suporte Técnico N1 é selecionada com ressalva (DISTANTE), por estar mais distante do perfil principal; Assistente Administrativo é descartada, porque exige CNH.
  3. Materiais: para a vaga selecionada, o currículo é gerado automaticamente a partir da minha base profissional, destacando o que importa para aquela vaga, em PDF e DOCX.
  4. Materiais preparados. Revisão e candidatura ficam comigo; o JobHuntr não envia candidaturas.

Empresas e vagas são fictícias.

O mesmo exemplo, por escrito

Busca

Vagas encontradas

Portal A · Atendimento I
  Empresa Exemplo · RJ
Portal B · Suporte Técnico N1
  Empresa Modelo · RJ
Portal C · Assist. Administrativo
  Empresa Fictícia · Niterói
Triagem

Decisão com motivo

Atendimento I   PREPARAR
  atendimento bilíngue; inglês C2
  confirmado na base
Suporte N1      DISTANTE
  coerente com a formação técnica,
  mais distante do perfil principal
Administrativo  DESCARTAR
  exige CNH (critério objetivo)
Materiais

Gerados para a selecionada

Rodrigo_Arraes_CV_EMPRESA_EXEMPLO_
  ATENDIMENTO.pdf  e  .docx
só fatos da base profissional
revisão e candidatura: comigo

Exemplo fictício: empresas e vagas inventadas; nenhuma informação vem das minhas candidaturas.

Aprofundamento

Como as partes se conectam

Quem faz o quê

Scripts

  • Buscam vagas em páginas públicas das fontes suportadas
  • Padronizam campos e removem duplicadas (por ID, link e empresa + cargo + local)
  • Geram PDF e DOCX a partir do Markdown
  • Conferem número de páginas, texto extraível e ordem de leitura

IA, sob regras

  • Lê o anúncio e classifica pelos critérios escritos
  • Registra o motivo de cada decisão
  • Gera o currículo das vagas selecionadas usando só fatos da base

Eu

  • Defino critérios e regras
  • Reviso as saídas; erro vira correção ou regra nova
  • Reviso os materiais preparados e faço a candidatura

Classificações da triagem

  • PREPARAR

    Atividades coerentes com uma trilha e aderência direta.

  • DISTANTE

    Coerente com a trilha, mas mais distante do perfil.

  • VERIFICAR

    Falta um dado factual meu para escrever o currículo.

  • FORA_TRILHA

    Atividades sem coerência com as trilhas definidas.

  • DESCARTAR

    Só por critérios objetivos listados, como localização ou CNH obrigatória.

  • ENCERRADA

    Vaga fechada: sai da fila e fica no histórico.

Uma regra que nasceu da revisão

Título não decide sozinho: título ambíguo leva à leitura da descrição, nunca ao descarte direto (“especialista”/“I” de cargo de entrada […]). Correção de filtro vale também para o acervo já coletado.

Trecho do arquivo de regras lido em cada sessão do Claude Code, resumido.

Lendo só o título

“Especialista” parece indicar um cargo sênior.

Resultado: descartada

Lendo a descrição

A descrição mostra atendimento ao público em cargo de entrada.

Resultado: PREPARAR

Exemplo fictício: empresa e vaga inventadas para ilustrar a regra.

Base de fatos

Experiência, formação e competências ficam em um único arquivo. Todo currículo parte dele, e um fato novo só entra depois da minha confirmação. Posicionamento para uma vaga nunca vira experiência que não tive.

Limites

  • O fluxo não envia candidaturas, não preenche formulários e não conversa com recrutadores.
  • Testes, provas e avaliações são sempre feitos por mim.
  • A IA interpreta anúncios e pode errar; por isso cada decisão guarda o motivo e passa pela minha revisão.