ESTUDO DE CASO DE ENGENHARIA

CodeCVI Agent

Um fluxo de inteligência de CV orientado à privacidade, evidências verificadas, aprovação explícita e processamento local de IA.

MVP ativo · arquitetura em evolução

Ferramentas de procura de emprego separam conveniência e controlo.

Candidatos comparam vagas, adaptam documentos e acompanham candidaturas repetidamente. Muitas ferramentas tratam o CV como texto de prompt, dificultando distinguir evidência verificada de linguagem gerada ou saber onde dados sensíveis são processados.

Next.jsFastAPIPostgreSQLRedisDockerOllama

A DECISÃO DIFÍCIL

Manter a IA local primeiro, mesmo com limitações.

O MVP usa Ollama como limite local do modelo, em vez de tornar uma API alojada a opção padrão. Isso mantém a experimentação inspecionável e aproxima o processamento do CV do utilizador, mas aceita limites práticos.

+

O conteúdo do CV pode permanecer no ambiente local

O fornecedor do modelo pode ser substituído atrás de um único limite

Prompts e resultados podem ser inspecionados durante o desenvolvimento

±

O hardware local afeta velocidade e escolha do modelo

Modelos menores podem ser menos consistentes

Empacotamento e suporte são mais difíceis que uma única API

VISÃO DO SISTEMA

Um fluxo, responsabilidades separadas.

A arquitetura separa interface, lógica, trabalho em segundo plano e infraestrutura para que privacidade e validação não dependam de uma tela ou chamada ao modelo.

01Fluxo web

React e Next.js para evidências, vagas, documentos e aprovações.

02API da aplicação

FastAPI aplica identidade, estados, validação e decisões auditáveis.

03Trabalho assíncrono

Tarefas de documentos e IA com estados e repetição explícitos.

04Serviços de dados

PostgreSQL, Redis e armazenamento privado separam registos, filas e ficheiros.

05Limite do modelo

Ollama oferece geração local atrás de uma interface substituível.

PRIVACIDADE COMO RESTRIÇÃO DE ARQUITETURA

Evidência deve permanecer distinta da linguagem gerada.

Privacidade e factualidade moldam o fluxo: factos profissionais exigem verificação, afirmações geradas devem apontar para evidências, documentos permanecem sob controlo humano e ações externas são deliberadamente limitadas.

  1. 01Perfil profissional verificado como fonte da verdade
  2. 02Afirmações ligadas a evidências
  3. 03Revisão humana antes da exportação
  4. 04Aprovação explícita antes de ações externas
  5. 05Armazenamento privado e logs limitados
  6. 06Texto de vagas tratado como entrada não confiável

RESULTADO ATUAL

Uma base funcional, não uma alegação de produto concluído.

O projeto demonstra um fluxo full-stack em Docker com autenticação, evidências profissionais, processamento documental, análise explicável e geração controlada. Continua a ser um MVP ativo, com etapas de produção ainda separadas.

O QUE EU MUDARIA

Tornar o modelo de evidências a primeira superfície visível.

Em retrospectiva, apresentaria o modelo de evidências verificadas antes do fluxo completo e o validaria mais cedo com utilizadores. É a principal diferença do produto e simplifica pontuação, geração e revisão documental.

PRÓXIMA ITERAÇÃO

O que permanece deliberadamente incompleto

  • Testes de usabilidade com perfis realistas e não sensíveis
  • Fornecedores de modelos e documentos preparados para produção
  • Avaliação mensurável da geração ligada a evidências
  • Monitorização, recuperação e evidências para entrega controlada