Prompt para codificar decisões nuançadas com LLMs na avaliação de perfis para recrutamento

Objetivo: crie um agente de IA que imite seu próprio processo de avaliação de um perfil do LinkedIn para decidir se deve avançar para a próxima etapa do processo de contratação. O prompt deve explicitar que a decisão não é apenas sobre competências técnicas; muitos sinais heurísticos importam. Instruções: o prompt deve levar o modelo a atribuir um score de qualificação e a fornecer justificativas com sinais observáveis não triviais. Sinais a considerar: amplitude de experiência, diversidade de experiências, projetos pessoais, consistência de carreira, tempo em cada posição, engajamento com comunidades, qualidade de comunicação, resultados relatados, referências implícitas, atividade em open source, adequação à stack da empresa, alinhamento com a cultura. Regras: evitar viés discriminatório, priorizar explicabilidade, registrar as razões para cada decisão, permitir simulações com entradas diferentes para avaliar estabilidade. Abordagens: usar um conjunto de sinais estruturados (features) e ponderações; manter um log de raciocínio de alto nível sem expor dados sensíveis. Saída esperada: uma lista de sinais com pesos, a decisão final (avançar / não avançar), justificativa breve, e sugestões de follow-up para recrutadores humanos. Dicas de implementação: defina placeholders para inputs (texto do perfil, dados do LinkedIn, notas do recrutador). Inclua exemplos de saída para cenários distintos (perfil com 15 anos em uma única empresa versus perfil com 5 anos em várias startups). Métricas de avaliação: consistência entre decisões, sensibilidade a mudanças nos sinais, tempo de resposta.