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processar-vaga

O que faz

Transforma uma URL de vaga em uma nota canônica de preparação de entrevista em 03-Dominios/Inglês/Entrevistas/Vagas/. A nota tem 10 seções estruturadas que cobrem:

Diagnóstico da vaga (empresa, stack, senioridade, sinais culturais).
Match analysis (pontos fortes do candidato + gaps com mitigação).
Pitch adaptado (Tell me about yourself + Why this role customizados pra vaga).
Prováveis perguntas em 6 fases (Recruiter, Hiring Manager, Tech Deep Dive, System Design, Cultural Fit, Logística), cada uma com estratégia de resposta.
Histórias do banco mapeadas (cenários típicos → história do candidato → BLUF de abertura).
Cheat sheet de vocabulário (power verbs, glossário pt/en, kill list).
Logística + Smart Questions pra cada persona da entrevista.

Padrão de referência: 03-Dominios/Inglês/Entrevistas/Vagas/<Plataforma> <ID> - <Posição>.md.

Quando usar

Slash command: /processar-vaga <url>
Linguagem natural: "processa essa vaga: <url>", "ficha essa vaga", "registra essa vaga", "preparação pra essa vaga: <url>"
Compartilhar URL de uma vaga + pedido de processamento.

Inputs aceitos

Forma	Exemplo	Comportamento
URL como argumento	`/processar-vaga https://...`	Usa direto
URL em mensagem livre	"processa essa vaga: https://..."	Extrai URL e processa
Sem URL	`/processar-vaga`	Pergunta a URL

Inputs esperados (do contexto)

URL pública da vaga (obrigatório). Páginas com paywall/login → falha graciosamente.
Template em 00-Meta/templates/Template - Vaga.md (obrigatório).
Dossiê do candidato (opcional mas crítico pra qualidade):
- 03-Dominios/Inglês/Entrevistas/Minha Narrativa Profissional.md (se existir)
- 03-Dominios/Inglês/GCA/Roadmap.md (campo ## Dossiê do Aluno traz perfil, cenário, gargalo, estratégia)
- Sessions GCA processadas em 03-Dominios/Inglês/GCA/Sessions/ (01-Foundation, 02-Manager of One, 03-BLUF, 04-Resilience, 05-AI Workflow)

Sem dossiê → seções de Pitch e Histórias do banco ficam mais genéricas, marcadas pra refinamento manual.

Steps

1. Obter URL

Se URL no argumento → usa.
Se sem argumento → pergunta: "Cole a URL da vaga, por favor."
Validar formato (https?://).

2. Fetch da URL

Usar WebFetch com prompt estruturado pedindo extração de:

Nome da empresa + breve descrição (missão, setor, tamanho).
Posição + senioridade.
Modalidade (remote/hybrid/onsite) + timezone.
Tipo de contrato (full-time/PJ/contractor) + restrições geográficas.
Faixa salarial (se divulgada).
Idioma requerido.
Stack técnica obrigatória.
Stack nice-to-have.
Responsabilidades.
Benefícios.
Deadline de aplicação.
Processo de entrevista.
Valores culturais.
Sinais sobre estágio/funding/tamanho do time.

Se URL falha (404, paywall, JS-heavy SPA sem SSR): reporta erro e pede ao usuário colar manualmente o texto da vaga. NÃO inventa dados.

3. Pesquisa complementar (best-effort)

Se o nome da empresa for público (não-anônimo), tentar enriquecer:

LinkedIn da empresa (página pública): estágio, tamanho do time, geografia da sede.
Site oficial: produto, missão real, casos de uso.
Glassdoor (se acessível sem login): faixa salarial real, reviews de cultura.

Empresas anônimas (marketplaces tipo Mappa.ai com disclosure só pós-Recruiter Call) → marcar empresa: Anônima e populizar ## Briefing da empresa com o pitch declarado no listing.

4. Inferir filename canônico

Formato base: <Plataforma|Empresa> [job_id] - <Posição curta>.md

Exemplos:

Com plataforma intermediária e ID: JobBoard 1234 - Senior Software Engineer.md
Sem ID, vaga direta: Codelitt - Senior Fullstack Java Engineer.md
ID na URL slug: Codelitt mByg2FsH0l - Senior Fullstack Java Engineer.md (opcional)

Slug rules:

Substituir / por - (problema em filenames).
Manter capitalização da posição.
Limitar a ~70 caracteres totais.

5. Verificar conflito

Arquivo já existe → confirmação simples: "Nota da vaga já existe. Sobrescrever (perde edições manuais)?"
Usuário disse não → aborta limpo.

6. Ler dossiê do candidato

Em paralelo:

Minha Narrativa Profissional.md (extrair: timeline, projetos canônicos, métricas, posicionamento).
Roadmap.md do GCA (extrair: perfil do aluno, gargalo atual, ancoragem salarial, estratégia).
Sessions GCA processadas (extrair: princípios BLUF, regras Kill List, defesa do gap, narração da IA).

Se algum arquivo ausente → segue com placeholders nas seções que dependeriam dele, marcados explicitamente.

7. Compor frontmatter

Resolver placeholders Templater do Template - Vaga.md:

title: <auto do filename>
created, updated: <data atual>
type: vaga
status: seedling
empresa: <nome ou "Anônima (oculta na listagem)">
plataforma: <nome plataforma intermediária ou empresa direta>
url: <URL original>
job_id: <ID se houver>
posicao: <título da vaga>
senioridade: junior | pleno | senior | staff | lead | principal
modalidade: remote | hybrid | onsite
contrato: full-time | contractor | pj | eor
salario_min: <número ou vazio>
salario_max: <número ou vazio>
moeda: USD | BRL | EUR | etc.
idioma_requisito: en-advanced | en-fluent | en-intermediate | pt-br
dominio: <setor: healthcare, fintech, wealth tech, devtools, etc.>
stack: [Java, Spring, etc.]
fase_aplicacao: prospeccao | aplicado | recruiter | hiring-manager | tech | system-design | offer | nao-aprovado
prioridade: alta | media | baixa
data_aplicacao: <vazio ou data>
deadline: <vazio ou data se divulgado>
data_publicacao: <data de publicação se divulgada>
tags: [entrevista, vaga, <stack>, <dominio>, remoto-internacional se aplicável]
publish: false

8. Compor seções do corpo (10 seções do padrão Mappa)

Seção 0 — BLUF (callout `> [!info] BLUF — Por que esta vaga`)

Uma frase: match principal + faixa salarial + alavanca de carreira (por que esta vaga vale o esforço de preparação).

Seção 1 — Briefing da empresa

> [!abstract] O que sabemos — lista do extraído (empresa, setor, modelo de trabalho, stack confirmada, banda salarial, skills listadas, pitch da empresa).
> [!warning] Sinais de alerta da listagem — observações sobre vagueness, anonimato, título ambíguo, escopo expandido, etc.
> [!question] Perguntas obrigatórias para o Recruiter Call — bullets com perguntas críticas pra qualificar a vaga.
> [!note] Sinais culturais detectados — pistas no texto da vaga (jargão, valores expressos, missão, tom).

Seção 2 — Briefing da vaga

### Stack confirmada — bullet do que está textualmente na descrição.
### Stack provável (inferida) — o que toda empresa nesse setor/stack costuma usar (frameworks, DB, cloud, mensageria, CI/CD, compliance — citando o motivo da inferência).
### Responsabilidades inferidas — em vagas vagas, inferir do título + setor + senioridade.
### Sinais de senioridade — o que o título sugere sobre escopo (IC vs gestão, ownership).

Seção 3 — Match Analysis

Tabela ### Pontos fortes (onde brilho): Requisito da vaga × Minha experiência × História/Case do banco.
Tabela ### Gaps (onde tenho que posicionar bem): Gap × Mitigação/Como enquadrar.
Posicionamento estratégico: 1-2 frases em estilo executivo de como o candidato se apresenta nesta vaga especificamente.

Seção 4 — Pitch adaptado

### Tell me about yourself (60-90s) — versão customizada: callout > [!quote] Draft v1 (a refinar com [[Coaching]]) com pitch customizado pra stack + setor da vaga.
Lista Aplicar: Session 02 (Manager of One), Session 03 (BLUF), Power verbs, Kill list, Cadência.
### Why this role / why this company (30-45s): callout > [!quote] com 2 razões concretas (domínio + escopo).

Seção 5 — Prováveis perguntas

Subseções por fase, cada > [!question] com Strategy explicando a abordagem:

Fase 1 — Recruiter Screen: Tell me about yourself; Why looking; Salary expectation (ancorar acima da banda); English level (responder com evidência de uso, não nível); Currently employed; Other interviews; Defesa do gap (Session 04 - Resilience Architecture).
Fase 2 — Hiring Manager Fit: BLUF drills com casos de plataforma owned, technical disagreement, debt vs feature delivery, domínio do setor.
Fase 3 — Technical Deep Dive: stack-specific (Java migration, event-driven, data quality, quality engineering, ferramentas-chave da vaga, AI workflow).
Fase 4 — System Design: Think Aloud Protocol — clarifying questions → high-level → trade-offs → edge cases → compliance.
Fase 5 — Cultural Fit: liderança sem hierarquia, async, conflito com peer, handle being wrong, why this company.
Fase 6 — Logística / Closing: quando pode começar, smart questions.

Seção 6 — Histórias do banco mapeadas para esta vaga

Tabela: Cenário típico × História a usar × Primeira frase BLUF (rascunho).

Cenários canônicos (~9):

Legacy modernization
Tight deadline delivery
Technical disagreement
Production incident
Translating tech to non-tech
Mentoring / leading
Proactive optimization
Manager of One
AI workflow

Cada linha popular usando histórias do dossiê do candidato (ex.: legacy modernization project, módulo de curso, CI/CD pipeline, agentes IA, etc.).

Seção 7 — Cheat sheet de vocabulário

### Power verbs prioritários para esta vaga (categorizados: Plataforma / Modernização / Qualidade / Liderança / Domínio-específico).
### Vocabulário do domínio (en) — tabela pt-BR ↔ en pra termos críticos do setor (ex: prontuário eletrônico → EHR; conformidade → compliance).
### Kill list para esta entrevista — vícios pessoais a evitar (basically, I think, like/you know, I helped to, sort of, kind of, a little bit of, stuff).

Seção 8 — Logística & checklist

### Antes do Recruiter Call: aplicar, salvar PDF, pesquisar empresa, gravar pitch, lista de perguntas, setup técnico, disponibilidade.
### Logo após o Recruiter Call: nome da empresa, stack completa, processo, Glassdoor, produto, refinar este documento.
### Perguntas para fazer no final de cada etapa (Smart Questions): bullets por persona (Recruiter, Hiring Manager, Tech Panel, C-Level).

Seção 9 — Próximas ações

Checklist concreto: aplicar, estudar stack-specific, refinar pitch com /coaching, gravar e medir WPM, ensaiar defesa do gap, adaptar CV.

Seção 10 — Histórico

Tabela: Data × Etapa × Notas × Próximo passo. Primeira linha já preenchida com data de descoberta da vaga.

9. Veja também

Lista de wikilinks:

[[Minha Narrativa Profissional]] — pitch base
[[03-Dominios/Inglês/GCA/Roadmap|Roadmap GCA]]
[[Session 01 - Foundation]] — STAR + Power Verbs
[[Session 02 - Manager of One]] — Pitch + cadência
[[Session 03 - BLUF Framework]] — Kill list + drills
[[Session 04 - Resilience Architecture]] — Defesa do gap
[[Session 05 - Narrating the AI Workflow]] — IA executiva

10. Validação final

Buscar <% ou %> no output — qualquer residual = bug de mapeamento → aborta antes de salvar.

11. Salvar

Em 03-Dominios/Inglês/Entrevistas/Vagas/<filename>.md.

12. Reportar

Processado: <Empresa> [<id>] - <Posição>
Arquivo: 03-Dominios/Inglês/Entrevistas/Vagas/<filename>.md

Dados extraídos:
  • Empresa: <nome ou "Anônima">
  • Modalidade: <remote/hybrid/onsite>
  • Banda salarial: <range ou "Não divulgada">
  • Stack: <lista>
  • Idioma: <nível>

Match analysis:
  • Pontos fortes mapeados: <N> requisitos
  • Gaps identificados: <M>

Cross-links GCA: <K> Sessions referenciadas.

Próximos passos sugeridos no documento:
  • Aplicar à vaga (registrar data no frontmatter)
  • Pesquisar empresa em LinkedIn/Glassdoor
  • Refinar pitch com /coaching
  • Gravar pitch e medir WPM

Tratamento de erros

Cenário	Comportamento
URL inválida (não-https/http)	Erro com exemplo de formato esperado
WebFetch falha (paywall, 404, JS-only SPA)	Reporta limitação; pede ao usuário colar texto da vaga manualmente
Template `Template - Vaga.md` ausente	Aborta com path explícito
Pasta `Vagas/` ausente	Cria automaticamente
Arquivo já existe	Confirmação reforçada (perde edições manuais)
Dossiê do candidato ausente	Segue, marca seções dependentes com placeholder "(refinar manualmente — dossiê não encontrado)"
Sintaxe Templater (`<% %>`) restando no output	Aborta antes de salvar
Empresa anônima (marketplace tipo Mappa)	Marca `empresa: Anônima`; popula com pitch declarado; adiciona perguntas obrigatórias pra revelar nome no Recruiter Call

Não fazer

Não inventar dados de empresa — Glassdoor/LinkedIn só se realmente acessíveis. Onde faltar, marcar "(a pesquisar)" ou "(a confirmar no Recruiter Call)".
Não fingir conhecer stack além do que a vaga declara — usar "Stack provável (inferida)" pra projeções, sempre com motivo da inferência.
Não fabricar histórias do banco que não estão no dossiê do candidato — se não houver dossiê, marcar tabela como "refinar manualmente".
Não copiar verbatim textos longos da descrição da vaga — parafrasear pros sumários.
Não substituir o trabalho cognitivo do candidato — pitch é DRAFT v1 explicitamente marcado pra refinar com /coaching.
Não modificar vagas já existentes sem confirmação reforçada.
Não vazar info sensível — se a vaga revela nome em "after-login" e o candidato compartilhou, OK; senão, respeitar opacidade da plataforma.

Convenções de output

Filename: <Plataforma|Empresa> [job_id] - <Posição>.md (capitalização da posição preservada, / substituído por -).
Frontmatter completo conforme template; campos sem dado = vazio (não invenção).
Conteúdo em PT-BR para meta-instruções (Strategy, comentários), EN para drafts de pitch/respostas (idioma de entrevista).
Wikilinks padrão pras Sessions GCA, Narrativa Profissional, Roadmap.
Callouts Obsidian apropriados:
- > [!info] BLUF
- > [!abstract] o que sabemos sobre a empresa
- > [!warning] sinais de alerta
- > [!question] perguntas pra fazer / perguntas prováveis
- > [!note] sinais culturais
- > [!quote] drafts de pitch (sempre marcados "Draft v1")
Tabelas Markdown pras matrizes (Pontos fortes, Gaps, Histórias, Vocabulário, Histórico).
Power verbs prioritários sempre customizados pra stack + setor da vaga (não copy-paste genérico).

Notas técnicas

Pra empresas anônimas (Mappa, marketplaces de talento)

Mappa.ai (e marketplaces similares) escondem o nome da contratante até o Recruiter Call. Nesses casos:

Marcar empresa: Anônima (oculta na listagem da Mappa) no frontmatter.
Usar plataforma: Mappa (ou nome da plataforma intermediária).
Na ## 1. Briefing da empresa, focar no pitch declarado pelo marketplace + skills listadas + faixa salarial.
Adicionar > [!question] com perguntas pra revelar nome no Recruiter Call ("Qual o nome da empresa contratante e onde fica a sede?").
Após Recruiter Call, atualizar o documento com nome real + pesquisa LinkedIn/Glassdoor.

Pra empresas com vaga rica em detalhe

Quando a descrição já traz responsabilidades + stack expandida + processo de entrevista:

Reduzir ## Stack provável (inferida) a só o que NÃO está declarado.
Expandir ## 5. Prováveis perguntas com cases stack-specific declarados na vaga.
## 8. Logística lista o processo declarado em vez de inferido.

Pra vagas onde o candidato já tem cases diretos

Quando o dossiê (Narrativa Profissional + Sessions GCA) contém múltiplos cases relevantes pro domínio da vaga:

Tabela ## 6. Histórias do banco pesada (>9 linhas se aplicável).
Pitch adaptado com 3-4 frases de impacto concreto em vez de 2.
Match analysis com 7-8 linhas de pontos fortes em vez de 3-4.

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