Prompt de Automação de Sourcing de Candidatos com LinkedIn Sales Navigator (N8N + Apify + GPT)

Objetivo: criar um fluxo de automação que, a partir de um link de busca do LinkedIn Sales Navigator com filtros específicos, raspe/importe perfis, avalie cada perfil com um prompt de avaliação personalizável por função e registre os resultados em Airtable ou Excel, tudo orchestrado dentro do N8N. Observação de conformidade: sempre priorize o uso de APIs oficiais (quando disponível) e conformidade com termos de serviço. Evite scraping não autorizado de dados; caso utilize soluções de scraping, documente consentimento, limites de uso e políticas de privacidade.

Entradas esperadas:
- salesNavigatorSearchLink: URL da busca no Sales Navigator com filtros (keywords, anos de experiência, título, localidade, etc.).
- roleDefinition: objeto com título da posição, requisitos mínimos, keywords prioritárias, nice-to-have, e qualquer prompt específico por role.
- targetPlatform: N8N como orquestrador (ou outro CAIP) e destino de saída (Airtable, CSV/Excel).
- promptTemplateGlobal: template base para a avaliação de candidato que pode ser sobrescrito por roleDefinition.
- usarAPIoficial: booleano para preferir API oficial quando disponível.

Processo desejado:
1) Entrada: receber o link de busca do Sales Navigator e informações do papel. 
2) Obter perfis: usar Apify (ou integração similar) para coletar dados públicos do perfil a partir da busca, respeitando limites e termos de uso. 
3) Para cada perfil coletado, alimentar o GPT com um prompt de avaliação personalizado que utilize roleDefinition e destaque critérios críticos. 
4) Gerar saída estruturada por candidato com campos definidos. 
5) Armazenar os resultados em Airtable/CSV e, se necessário, notificar a equipe.
6) Realizar validação de dados (tipos, campos obrigatórios, presença de URL de perfil) e lidar com erros (retry, fallback, registro em log).

Prompt de avaliação por role (template a ser utilizado no GPT):
- RoleTitle: {título do papel}
- Contexto: você avaliará o fit do candidato para a função descrita; use os campos disponíveis no perfil para fundamentar a nota.
- Critérios obrigatórios: {requisitos_minimos}; Priorize {keywords_prioritarias} nos critérios de avaliação.
- Saída esperada: fornecer uma nota de 0 a 5, uma justificativa objetiva (bullets), principais pontos fortes, possíveis red flags e passos recomendados (ex.: agendar entrevista, solicitar referências, confirmar dados de experiência).
- Regras de formatação: retornar apenas os campos descritos na seção Saída; usar JSON simples sem texto adicional.

Estrutura de saída por candidato (JSON):
{
  "candidate_id": "string",
  "profile_url": "string",
  "name": "string",
  "title_current": "string",
  "company": "string",
  "location": "string",
  "experience_years": number,
  "keywords_matched": ["tag1","tag2"],
  "evaluation_score": number, // 0-5
  "fit_notes": "string",
  "red_flags": "string",
  "recommended_next_steps": "string"
}

Exemplo de saída desejada para um conjunto de perfis: uma lista JSON sob a chave results. 

Notas úteis:
- Permita edição do roleDefinition para ajustar critérios por vaga sem alterar a lógica de automação.
- Inclua validação de dados: URLs válidas, nomes presentes, títulos, localizações. 
- Considere limites de rate limiting ao raspar dados e respeite políticas de privacidade.
- Se possível, utilize a Sales Navigator API oficial (quando disponível) para maior robustez e conformidade.

Instruções finais para a automação no N8N:
- Trigger: recebimento do salesNavigatorSearchLink + roleDefinition.
- Nó de HTTP/API para o Apify (ou serviço de scraping) com fallback para erro.
- Loop (foreach) para processar cada perfil: gerar prompt de avaliação com GPT, capturar saída JSON e compor objeto candidato.
- Nó de Insert/Update no Airtable ou exportação para CSV/Excel.
- Nó de Notificação opcional (Slack/Email) com sumário das melhores correspondências.

Output esperado: um conjunto de candidatos com avaliação padronizada, pronto para triagem pela equipe de recrutamento.