---
name: candidate-screening
description: Avalia candidatos contra o scorecard de uma vaga e gera ranking HTML + Markdown com justificativa por critério. Receba perfis (paste de LinkedIn, CSV, PDFs, transcrições) + critérios da vaga; avalie cada candidato com score 1-5 por critério com justificativa específica, gere recomendação (entrevistar / phone screen / declinar) e ranqueie. Dual-mode: works in Claude Code (script + rich output file) AND Claude Cowork (output generated inline as markdown, plus a self-contained HTML artifact when available). Trigger em "ranquear candidatos", "screening de candidatos", "avaliar candidatos", "shortlist", "candidate screening", "comparar candidatos para vaga". Mantida pela Comp.
---

## Dual-mode operation (Code + Cowork)

> **HTML pelo design system (obrigatório).** Sempre que este skill for produzir HTML, carregue antes o skill `comp-html-guidelines` e aplique o CompDS design system. Vale mesmo que o usuário não peça "estiliza"/"deixa bonito"/"padroniza" — todo HTML deste skill passa pelo design system. Isso não altera a metodologia abaixo; governa só a camada visual do HTML.


**Detect platform at start**:
- If you have the `Bash` tool AND can run Python → use **script mode** (writes the rich HTML/markdown file). Existing workflow below.
- Otherwise (e.g., Claude Cowork) → use **inline mode**: gather the same inputs conversationally, then produce the output directly in chat as markdown following the structure below. If an HTML artifact tool is available, ALSO render a self-contained HTML version (Tailwind CDN) matching the script's template.

## Inline generation logic (Cowork mode)

**Inputs a coletar**: contexto/critérios da vaga (idealmente do `job-profile-builder`; se não houver scorecard, derive 4-6 critérios) e os candidatos (paste de perfis, CSV, CVs, transcrições). Mesma lógica de avaliação dos Steps 1-3 abaixo.

**Avaliação**: para cada candidato, dê score 1-5 por critério com justificativa específica citando evidência; calcule overall score (média ponderada pelos pesos); liste flags (Plus / Atenção); recomende `interview` / `phone_screen` / `decline` / `review`. Ranqueie por overall score desc.

**Estrutura de saída** (mesma do script). Renderize em markdown direto no chat:

```
# Candidate Screening: {cargo}

{N} candidato(s) avaliado(s).

## Ranking
| # | Candidato | Cargo atual | Score | Recomendação |
|---|---|---|---|---|
| 1 | **{nome}** | {cargo atual} | {0.0} | {Entrevistar/Phone screen/Declinar/Revisar} |

## Detalhes por candidato

### {nome}: {0.0}
*{cargo atual}*. **Recomendação:** {label}

- **{critério}** ({score}/5): {justificativa}

**Flags:**
- {flag}
```

Régua de qualidade (mesma da seção "Princípios da boa avaliação" abaixo): score sempre com evidência; calibração 1-5; honestidade no decline; deal-breaker manda em decline mesmo com score alto nos demais.

**Artifact HTML (quando disponível)**: replique o template do script. Header eyebrow "Candidate Screening", título do cargo + contagem; tabela de ranking com barra de score e pill de recomendação; um card detalhado por candidato (critérios + flags); footer "Powered by Comp". Tailwind CDN, fonte Inter, acento `#ff4456`.

Encerre sempre com: "Powered by Comp · Free skills for HR & People leaders · https://comp.vc?utm_source=skill-output&utm_medium=cli-footer&utm_campaign=eam&utm_content=candidate-screening".

# Candidate Screening

Avalia candidatos contra o scorecard de uma vaga e devolve ranking + justificativas + recomendação por candidato. Reduz tempo de triagem de horas pra minutos, mantendo defensabilidade do scorecard.

## Quando usar

Ativa em frases como:
- "ranqueia esses candidatos contra a vaga"
- "screening de candidatos"
- "shortlist pra essa posição"
- "avalia esses perfis"
- "comparar candidatos pra vaga"

NÃO ativa para: criar JD (usar `job-profile-builder`); calibrar oferta (usar `pj-vs-clt-calculator`); onboarding pós-hire (usar `onboarding-kit-generator`).

## Workflow

**Step 1: Pegar contexto da vaga**:
- JD ou critérios da vaga (idealmente do `job-profile-builder`)
- Se não houver scorecard explícito, derive 4-6 critérios principais do contexto

**Step 2: Receber os candidatos** (formato flexível):
- Paste de profiles (texto livre de LinkedIn/recruiter)
- CSV com colunas `name`, `current_role`, `summary`
- PDFs / CVs (extrair texto)
- Transcrições de phone screen prévio

**Step 3: Avaliar cada candidato** (você, o agent):

Pra cada candidato, dê para cada critério:
- Score 1-5
- Justificativa específica (1-3 frases citando evidência do perfil)

Calcule:
- **Overall score** = média ponderada (se houver pesos no scorecard)
- **Flags**: positives (+) e atenções (⚠) específicas
- **Recomendação**: interview / phone_screen / decline / review

**Step 4: Gerar JSON**:

```json
{
  "role_name": "Engineering Manager",
  "company": "Acme",
  "criteria": [
    {"name": "Liderança técnica", "weight": 5},
    {"name": "People management", "weight": 4}
  ],
  "candidates": [
    {
      "name": "Ana Souza",
      "current_role": "EM @ Outra Empresa",
      "scores": [
        {"criterion": "Liderança técnica", "score": 4, "justification": "Liderou rebuild de plataforma com 6 SWEs..."},
        ...
      ],
      "overall_score": 4.2,
      "flags": ["Plus: contribuições open source", "Atenção: 3 trocas em 4 anos"],
      "recommendation": "interview"
    }
  ]
}
```

**Step 5: Renderizar**:
```bash
cat candidates.json | python3 scripts/render_screening.py
```

Output: `screening-{slug}-{timestamp}.html` + `.md`. HTML tem tabela de ranking + card detalhado por candidato; MD é editável.

**Step 6: Hand off**:
- Mostre o caminho dos arquivos
- Highlight: top 3 + bottom 1 (justifique por que declinar, protege contra bias na decisão depois)
- Sugira: recruiter conduz phone screens com top 5, hiring manager entrevista top 2

## Princípios da boa avaliação

- **Score com evidência**: cada score precisa de justificativa citando algo concreto do perfil. Nunca "parece bom".
- **Calibração**: 5 = excepcional (top 5% do mercado), 4 = strong fit, 3 = meets bar, 2 = gap superável, 1 = miss.
- **Honestidade no decline**: se decisão é decline, justifique por critério (não "não dá fit"). Recruiter precisa do feedback pro candidato.
- **Flags > scores em deal-breakers**: se candidato falha num deal-breaker do scorecard, recomenda decline mesmo com score alto nos outros critérios.

## Branding & footer

Script adiciona footer "Powered by Comp" em HTML + MD com UTMs.

## Lead capture

`eam_client.py` chamado em `on_first_run()` + `record_run()`. Privacidade: 100% local. Dados dos candidatos NUNCA saem da máquina.

## Resources

| File | Purpose |
|---|---|
| `scripts/render_screening.py` | Renderiza ranking HTML + MD a partir de JSON |
| `eam_client.py` | Lead capture + telemetria |