Ficha técnica
| Tipo | Introdução + Demonstração + Atividade Prática + Desafio |
| Bloco | AI no RH · Última atividade prática da aula |
| Duração | 10 minutos |
| Ferramenta | Claude Code ou Claude Cowork (modelo Sonnet 4.6) |
| Pré-requisito | AP01 (vaga.md), AP02 (12 currículos lidos) e AP03 (rubrica e scores na pasta lumina-triagem/) |
| Entregável | Arquivo ranking.md com 12 candidatos ordenados do maior score pro menor, com recomendação por linha |
Esta é a AP que fecha a história. Você já tem o gabarito, os currículos lidos e o score de cada um. Falta uma coisa só: colocar em ordem e ver quem vai pra entrevista primeiro.
O momento da Marina: o currículo dela é o número 247 da pilha de chegada. O Rafael nunca chegou nele, parou no 40. Quando o Claude ordena por score, ela aparece em 1º lugar com 94 pontos. A simetria fecha a aula: o currículo que o humano nunca abriu é o que a triagem por score eleva ao topo.
AP01 desenhou o gabarito. AP02 leu os currículos. AP03 deu o score. Sozinhas, nenhuma delas resolve a vida do Rafael. Ranquear é o que transforma 12 scores soltos numa fila de trabalho.
Numa pilha de 12, dá pra mentalmente ordenar. Numa pilha de 380, não dá. É aqui que a triagem por score deixa de ser ginástica e vira processo. Você descreve o resultado: "me dá os melhores em ordem". O Claude faz o trabalho.
Os 380 currículos chegaram em ordem de chegada. A Marina caiu na posição 247 por coincidência (a hora que ela mandou). Sem uma etapa de ranqueamento, ordem de chegada vira critério. E ordem de chegada não tem nada a ver com competência.
A AP04 substitui essa coincidência por mérito. 5 minutos pra ordenar 12 candidatos. 1 contratação que não teria travado o time de produto da Lúmina por semanas.
O ponto da AP04 é simples: ordem de chegada não é critério. Os 380 currículos chegaram na hora que cada candidato mandou. Isso só conta histórias sobre quem tava no celular naquele dia, não sobre quem é mais qualificado.
Quando você ordena por score, o que move o candidato pra cima é o quanto ele bate com a vaga. Quem tem os 3 obrigatórios + 2 desejáveis fica acima de quem tem só os 3 obrigatórios. Quem tem os 3 obrigatórios fica acima de quem só tem 2.
Currículo nº 247 da pilha de chegada. O Rafael leu até o 40 e parou. Ela tava enterrada.
Score 94: tem 5 anos com React e Node (acima do mínimo de 3), passou 2 anos numa fintech, já integrou gateway de pagamento. Faltou só AWS, que é desejável, não eliminatório.
No ranking ordenado por score, ela aparece em 1º lugar. A pessoa que o método antigo nunca alcançaria é exatamente a pessoa que o novo método coloca na frente.
Ordenar uma planilha por uma coluna é trivial. Você faz no Excel em 1 clique. O ganho da AP04 não tá no ato de ordenar, tá no fato de que agora existe uma coluna de score pra ordenar.
Sem AP01, AP02 e AP03, ordenar não faria sentido. Com elas, ordenar é o fechamento natural: "me dá quem entrevistar primeiro".
Cada linha do ranking precisa de 3 informações pra ser útil. Score sozinho não decide nada. Score com recomendação e justificativa, decide.
Se você der pro Rafael uma planilha com 380 linhas e 1 coluna de score, ele vai gastar 1 hora interpretando. Se você der com a coluna recomendação, ele já sabe: entrevistar agora, talvez revisar, descartar e seguir em frente.
O score é insumo. A recomendação é o que vira agenda.
O professor abre o Claude na mesma pasta lumina-triagem/ das APs anteriores. Lá dentro já tem o vaga.md, a pasta curriculos/, a rubrica.md e o scores.md que a AP03 deixou.
Fluxo da demo
O professor manda uma única mensagem: "lê os scores que a gente gerou na AP03 e me devolve um ranking ordenado do maior pro menor. Inclui posição, número de chegada, nome, score, recomendação e 1 frase de justificativa por linha. Salva como ranking.md".
O Claude lê, ordena, monta uma tabela markdown e salva o ranking.md na pasta. Em segundos aparece a lista com 12 linhas, da Marina (94) no topo até a Sandra (18) na base.
Depois, o professor abre o arquivo lado a lado com a pilha de chegada original e mostra a quebra: o currículo 247 virou 1º, o 53 virou 2º, o 119 virou 3º. A ordem de chegada não importa mais.
Markdown é texto puro, lê em qualquer editor, abre no Claude, dá pra colar no e-mail e dá pra copiar pra planilha. 1 arquivo serve pra 5 destinos.
Se o seu time prefere Excel, no Passo 03 a gente mostra como pedir um .xlsx em vez de .md. O método é o mesmo.
- A ordem de chegada virou irrelevante. O currículo 247 está em 1º, o 53 em 2º, o 119 em 3º. O número de chegada virou só metadado, não critério. A Marina, que ninguém abriu, lidera. Esse é o sinal mais alto de que a triagem por score funciona: o resultado não correlaciona com a hora que cada candidato mandou.
- Os recomendados batem com a vaga, não com a fofura do currículo. Os 3 do topo (Marina 94, Bruno 88, Letícia 81) marcaram entrevistar porque cumprem os 3 obrigatórios e têm pelo menos 1 desejável. Os 4 do meio (Diego 73, Patrícia 69, Thiago 61, Camila 55) ficaram em talvez porque falta 1 obrigatório ou são desejáveis fracos. Os 5 da base ficaram em descartar porque a stack não bate.
- A justificativa é específica, não genérica. Cada linha cita o que pesou no score daquele candidato: anos de stack, passagem por fintech, integração de pagamento. Não tem frase tipo "perfil interessante" ou "boa candidata". Se aparecer adjetivo solto sem dado, peça pro Claude reescrever citando o que viu no currículo.
Você está na mesma pasta lumina-triagem/ das APs anteriores. Lá dentro estão o vaga.md, os 12 currículos, a rubrica e os scores. Agora você fecha o ciclo: 1 prompt que ordena tudo e salva o ranking.md.
Na demo você assistiu. Aqui você faz. Roda o prompt de ranking, baixa o gabarito pra comparar e (opcionalmente) repete com a pasta cheia de 380 currículos pra ver a coisa em escala.
No fim, você tem o ranking.md da sua pasta e o gabarito da aula lado a lado. Se a Marina estiver em 1º com 94 nos 2 arquivos, você terminou a aula calibrado.
Você já está na pasta lumina-triagem/ com o scores.md da AP03. Agora é 1 prompt só: pede pro Claude ler os scores, ordenar do maior pro menor e salvar como ranking.md. Use o botão Copiar abaixo.
Detalhamento: o Claude lê o scores.md, ordena e devolve o ranking.md. Confere na pasta que apareceu o arquivo. Abre e olha a 1ª linha: tem que ser a Marina (nº 247) com score 94 e recomendação "entrevistar". Se aparecer, você fechou a aula.
Esses 3 nomes têm que sair em ordem. Se a sua lista bater, o resto bate também:
1º · Marina Souza (nº 247) · 94 · entrevistar. 5 anos com React e Node, 2 anos em fintech, integrou gateway de pagamento. Falta só AWS, que é desejável.
2º · Bruno Carvalho (nº 053) · 88 · entrevistar. 4 anos com React e Node, Postgres sólido, integrou Stripe. Nunca atuou em fintech, mas cumpre os 3 obrigatórios.
3º · Letícia Andrade (nº 119) · 81 · entrevistar. 3 anos de full stack, passou por fintech, integração de pagamentos só de raspão.
Pra você ter referência da resposta certa, baixe o ranking-gabarito.md da aula. Os 12 candidatos saem ordenados, com score e recomendação. Se a sua lista tiver a Marina em 1º com 94 e o Bruno em 2º com 88, você tá calibrado.
O ranking canônico da aula é este:
| # | Chegada | Nome | Score | Recomendação | Por que |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | nº 247 | Marina Souza | 94 | Entrevistar | React/Node 5 anos, 2 anos em fintech, integrou gateway. Falta AWS. |
| 2 | nº 053 | Bruno Carvalho | 88 | Entrevistar | React/Node 4 anos, Postgres, integrou Stripe. Nunca atuou em fintech. |
| 3 | nº 119 | Letícia Andrade | 81 | Entrevistar | Full stack 3 anos, passou por fintech, pagamentos de raspão. |
| 4 | nº 008 | Diego Martins | 73 | Talvez | React forte, Node ainda júnior, sem pagamentos. |
| 5 | nº 301 | Patrícia Nunes | 69 | Talvez | Node e Postgres sólidos, React fraco. |
| 6 | nº 014 | Thiago Moreira | 61 | Talvez | Full stack genérico, sem fintech, sem pagamentos. |
| 7 | nº 176 | Camila Rocha | 55 | Talvez | 2 anos (abaixo do mínimo), mas veio de fintech. |
| 8 | nº 022 | Anderson Pinto | 47 | Descartar | Backend Java, sem React e sem Node. |
| 9 | nº 205 | Juliana Prado | 40 | Descartar | Front Angular, sem Node, sem pagamentos. |
| 10 | nº 097 | Felipe Tavares | 33 | Descartar | Recém-formado, só estágio. |
| 11 | nº 260 | Gabriel Dias | 26 | Descartar | Perfil mobile (Flutter), fora do stack. |
| 12 | nº 041 | Sandra Mello | 18 | Descartar | Área de dados e BI, fora do perfil. |
Detalhamento: compara linha por linha. Variações de 1 ou 2 pontos no score são normais (modelo não é determinístico). O que precisa bater é a ordem dos 3 primeiros e a recomendação de cada faixa. Se a Marina sair em 2º ou o Bruno em 1º, abre o scores.md e checa se o score da AP03 saiu na mesma faixa do gabarito.
Até aqui você rodou a triagem com 12 currículos pra encurtar a aula. Na vida real, o Rafael tinha 380. O método é o mesmo: muda só o tamanho da pasta. Se sobrar tempo, vale ver o ranking rodar em escala.
Como fazer: coloca a pasta cheia com os 380 currículos dentro de lumina-triagem/curriculos-380/ e roda este prompt:
O que esperar: em uns 60 a 90 segundos o Claude devolve o ranking-380.md com a distribuição típica: poucos no topo (8 a 12 na faixa de "entrevistar"), o grosso no meio (50 a 80 em "talvez") e a maioria descartada de cara. É o que economiza as 3 semanas do Rafael.
O zip de 380 currículos não vem na aula (a pasta de 12 já cobre o método). Pra brincar com volume, copia os 12 currículos da AP02 várias vezes pra dentro de curriculos-380/ renomeando os arquivos (curriculo-001-...txt, curriculo-002-...txt...). O efeito de escala fica claro do mesmo jeito.
O ranking pronto é um ponto de partida, não uma sentença. A máquina ordena, a pessoa escolhe. Esse limite não é uma cortesia ao humano, é o jeito certo de usar a ferramenta. Triagem por score acelera a decisão, não substitui ela.
A ferramenta ranqueia. A pessoa decide.
O score do Claude lê o que está escrito no currículo. Ele não conversa com o candidato, não percebe motivação, não pesa contexto de carreira. Tudo isso continua sendo trabalho do recrutador, agora em 12 entrevistas em vez de 380 leituras.
Você descreve o resultado. O Claude faz o trabalho. Você decide quem contratar.
Onde o Claude para e o humano entra
- Viés do dado. Currículo enxuto pode ter um candidato excelente que não escreve bem. Currículo inflado pode esconder fragilidade técnica. O score lê o papel, não a pessoa. Use a entrevista pra confirmar o que o ranking sugere.
- LGPD e dados pessoais. Nome, foto, endereço, idade não devem entrar no critério de score. Se a sua rubrica usar só skills, experiência e formação, o ranking fica defensável. Se entrar nome ou foto, vira risco de viés.
- A máquina não descarta sozinha. "Descartar" no ranking é uma recomendação, não uma exclusão automática. Antes de mandar um e-mail de não, o recrutador olha a linha. Em volumes grandes, faz amostragem.
- Exceções existem e são bem-vindas. O 5º colocado pode ter um histórico que o currículo não conta. Se você abrir a linha e tiver razão pra subir ele, sobe. O ranking organiza o seu tempo, não dita quem vai pra entrevista.
Quem usa ranking como veredito perde a Marina seguinte. Score de 47 não é sinônimo de "ruim", é sinônimo de "não bate com esta vaga". O mesmo candidato pode ser perfeito pra próxima vaga que entrar.
Mantém o currículo. Mantém a chance.
Você sai desta atividade com
- O arquivo
ranking.mddentro delumina-triagem/, com 12 candidatos ordenados do maior score pro menor e recomendação por linha. - A Marina em 1º lugar com 94: o currículo nº 247, que o Rafael nunca teria alcançado, agora abre a fila de entrevistas.
- O topo da lista batendo com o gabarito da aula (Marina 94, Bruno 88, Letícia 81 nas 3 primeiras posições, todos em "entrevistar").
- A régua do humano calibrada: você sabe onde o Claude para (lê o papel, ranqueia, recomenda) e onde você entra (decide, entrevista, contrata).
- Um processo reproduzível que cabe em 1 prompt e funciona pra 12 ou 380 currículos. O mesmo método.
Você descreve o resultado. O Claude faz o trabalho.
AP01 você descreveu o gabarito. AP02 você descreveu como ler. AP03 você descreveu como pontuar. AP04 você descreveu o ranking. Em todas, o trabalho de ler 380 currículos foi do Claude. O trabalho de decidir continua seu.
É essa repartição que devolve as 3 semanas e destrava o time de produto da Lúmina.
Você rodou a triagem ponta a ponta numa vaga fictícia. O próximo passo é institucionalizar: deixar o método rodando toda semana no seu RH, com responsável claro, gabarito vivo e régua de uso clara pro time.
O que fazer nas próximas 2 semanas:
- Escolha 1 vaga real em aberto hoje e roda o fluxo completo das 4 APs com ela. Use o seu
vaga.md, os currículos que chegaram, a sua rubrica e gera oranking.mdda vaga real. - Compara o ranking do Claude com a fila que o seu time já tinha em mente. Marca os 3 candidatos que subiram (estavam baixos, ranquearam alto) e os 3 que caíram (estavam altos, ranquearam baixo). Esses 6 nomes são onde a discussão acontece.
- Define o responsável. Quem roda a triagem por score? Quem revisa antes de marcar entrevista? Em time pequeno, 1 pessoa só. Em time grande, defina o par recrutador + revisor.
- Escreve a régua de uso interna em 1 página: o que o Claude pontua, o que ele não pontua, como tratar a faixa "talvez", o que entra e o que não entra na rubrica (LGPD), em quanto tempo o ranking é revisado.
- Roda nas próximas 3 vagas em sequência. Ajusta a rubrica entre 1 vaga e outra. Não tenta acertar a régua na primeira, ajusta em ciclo.
- Mede o que mudou. Tempo médio do briefing à entrevista, número de entrevistas por contratação, taxa de aprovação da área que pediu a vaga. Compara com o trimestre anterior.
O currículo nº 247 nunca seria lido. Não porque a Marina é ruim, e sim porque o método antigo escalava com tempo, não com critério. Quando o tempo acaba, a leitura para. Quando a leitura para, candidato bom no fim da pilha vira candidato perdido.
Ranqueamento por score é o que desacopla a triagem do relógio. A pilha pode ter 12, 380 ou 3.000. O critério é o mesmo, o tempo é o mesmo. A Marina sempre sobe.