# Modo: oferta — Evaluación Completa A-G

Cuando el candidato pega una oferta (texto o URL), entregar SIEMPRE los 7 bloques (A-F evaluation + G legitimacy):

## Paso 0 — Detección de Arquetipo

Clasificar la oferta en uno de los 6 arquetipos (ver `_shared.md`). Si es híbrido, indicar los 2 más cercanos. Esto determina:
- Qué proof points priorizar en bloque B
- Cómo reescribir el summary en bloque E
- Qué historias STAR preparar en bloque F

## Bloque A — Resumen del Rol

Tabla con:
- Arquetipo detectado
- Domain (platform/agentic/LLMOps/ML/enterprise)
- Function (build/consult/manage/deploy)
- Seniority
- Remote (full/hybrid/onsite)
- Team size (si se menciona)
- TL;DR en 1 frase

## Bloque B — Match con CV

Lee `cv.md`. Crea tabla con cada requisito del JD mapeado a líneas exactas del CV.

**Adaptado al arquetipo:**
- Si FDE → priorizar proof points de delivery rápida y client-facing
- Si SA → priorizar diseño de sistemas e integrations
- Si PM → priorizar product discovery y métricas
- Si LLMOps → priorizar evals, observability, pipelines
- Si Agentic → priorizar multi-agent, HITL, orchestration
- Si Transformation → priorizar change management, adoption, scaling

Sección de **gaps** con estrategia de mitigación para cada uno. Para cada gap:
1. ¿Es un hard blocker o un nice-to-have?
2. ¿Puede el candidato demostrar experiencia adyacente?
3. ¿Hay un proyecto portfolio que cubra este gap?
4. Plan de mitigación concreto (frase para cover letter, proyecto rápido, etc.)

## Bloque C — Nivel y Estrategia

1. **Nivel detectado** en el JD vs **nivel natural del candidato para ese arquetipo**
2. **Plan "vender senior sin mentir"**: frases específicas adaptadas al arquetipo, logros concretos a destacar, cómo posicionar la experiencia de founder como ventaja
3. **Plan "si me downlevelan"**: aceptar si comp es justa, negociar review a 6 meses, criterios de promoción claros

## Bloque D — Comp y Demanda

Usar WebSearch para:
- Salarios actuales del rol (Glassdoor, Levels.fyi, Blind)
- Reputación de compensación de la empresa
- Tendencia de demanda del rol

Tabla con datos y fuentes citadas. Si no hay datos, decirlo en vez de inventar.

## Bloque E — Plan de Personalización

| # | Sección | Estado actual | Cambio propuesto | Por qué |
|---|---------|---------------|------------------|---------|
| 1 | Summary | ... | ... | ... |
| ... | ... | ... | ... | ... |

Top 5 cambios al CV + Top 5 cambios a LinkedIn para maximizar match.

## Bloque F — Plan de Entrevistas

6-10 historias STAR+R mapeadas a requisitos del JD (STAR + **Reflection**):

| # | Requisito del JD | Historia STAR+R | S | T | A | R | Reflection |
|---|-----------------|-----------------|---|---|---|---|------------|

The **Reflection** column captures what was learned or what would be done differently. This signals seniority — junior candidates describe what happened, senior candidates extract lessons.

**Story Bank:** If `interview-prep/story-bank.md` exists, check if any of these stories are already there. If not, append new ones. Over time this builds a reusable bank of 5-10 master stories that can be adapted to any interview question.

**Seleccionadas y enmarcadas según el arquetipo:**
- FDE → enfatizar velocidad de entrega y client-facing
- SA → enfatizar decisiones de arquitectura
- PM → enfatizar discovery y trade-offs
- LLMOps → enfatizar métricas, evals, production hardening
- Agentic → enfatizar orchestration, error handling, HITL
- Transformation → enfatizar adopción, cambio organizacional

Incluir también:
- 1 case study recomendado (cuál de sus proyectos presentar y cómo)
- Preguntas red-flag y cómo responderlas (ej: "¿por qué vendiste tu empresa?", "¿tienes equipo de reports?")

## Bloque G — Posting Legitimacy

Analyze the job posting for signals that indicate whether this is a real, active opening. This helps the user prioritize their effort on opportunities most likely to result in a hiring process.

**Ethical framing:** Present observations, not accusations. Every signal has legitimate explanations. The user decides how to weigh them.

### Signals to analyze (in order):

**1. Posting Freshness** (from Playwright snapshot, already captured in Paso 0):
- Date posted or "X days ago" -- extract from page
- Apply button state (active / closed / missing / redirects to generic page)
- If URL redirected to generic careers page, note it

**2. Description Quality** (from JD text):
- Does it name specific technologies, frameworks, tools?
- Does it mention team size, reporting structure, or org context?
- Are requirements realistic? (years of experience vs technology age)
- Is there a clear scope for the first 6-12 months?
- Is salary/compensation mentioned?
- What ratio of the JD is role-specific vs generic boilerplate?
- Any internal contradictions? (entry-level title + staff requirements, etc.)

**3. Company Hiring Signals** (2-3 WebSearch queries, combine with Block D research):
- Search: `"{company}" layoffs {year}` -- note date, scale, departments
- Search: `"{company}" hiring freeze {year}` -- note any announcements
- If layoffs found: are they in the same department as this role?

**4. Reposting Detection** (from scan-history.tsv):
- Check if company + similar role title appeared before with a different URL
- Note how many times and over what period

**5. Role Market Context** (qualitative, no additional queries):
- Is this a common role that typically fills in 4-6 weeks?
- Does the role make sense for this company's business?
- Is the seniority level one that legitimately takes longer to fill?

### Output format:

**Assessment:** One of three tiers:
- **High Confidence** -- Multiple signals suggest a real, active opening
- **Proceed with Caution** -- Mixed signals worth noting
- **Suspicious** -- Multiple ghost job indicators, investigate before investing time

**Signals table:** Each signal observed with its finding and weight (Positive / Neutral / Concerning).

**Context Notes:** Any caveats (niche role, government job, evergreen position, etc.) that explain potentially concerning signals.

### Edge case handling:
- **Government/academic postings:** Longer timelines are standard. Adjust thresholds (60-90 days is normal).
- **Evergreen/continuous hire postings:** If the JD explicitly says "ongoing" or "rolling," note it as context -- this is not a ghost job, it is a pipeline role.
- **Niche/executive roles:** Staff+, VP, Director, or highly specialized roles legitimately stay open for months. Adjust age thresholds accordingly.
- **Startup / pre-revenue:** Early-stage companies may have vague JDs because the role is genuinely undefined. Weight description vagueness less heavily.
- **No date available:** If posting age cannot be determined and no other signals are concerning, default to "Proceed with Caution" with a note that limited data was available. NEVER default to "Suspicious" without evidence.
- **Recruiter-sourced (no public posting):** Freshness signals unavailable. Note that active recruiter contact is itself a positive legitimacy signal.

---

## Post-evaluación

**SIEMPRE** después de generar los bloques A-G:

### 1. Guardar report .md

Guardar evaluación completa en `reports/{###}-{company-slug}-{YYYY-MM-DD}.md`.

- `{###}` = siguiente número secuencial (3 dígitos, zero-padded)
- `{company-slug}` = nombre de empresa en lowercase, sin espacios (usar guiones)
- `{YYYY-MM-DD}` = fecha actual

**Formato del report:**

```markdown
# Evaluación: {Empresa} — {Rol}

**Fecha:** {YYYY-MM-DD}
**Arquetipo:** {detectado}
**Score:** {X/5}
**Legitimacy:** {High Confidence | Proceed with Caution | Suspicious}
**PDF:** {ruta o pendiente}

---

## A) Resumen del Rol
(contenido completo del bloque A)

## B) Match con CV
(contenido completo del bloque B)

## C) Nivel y Estrategia
(contenido completo del bloque C)

## D) Comp y Demanda
(contenido completo del bloque D)

## E) Plan de Personalización
(contenido completo del bloque E)

## F) Plan de Entrevistas
(contenido completo del bloque F)

## G) Posting Legitimacy
(contenido completo del bloque G)

## H) Draft Application Answers
(solo si score >= 4.5 — borradores de respuestas para el formulario de aplicación)

---

## Keywords extraídas
(lista de 15-20 keywords del JD para ATS optimization)
```

### 2. Registrar en tracker

**SIEMPRE** registrar en `data/applications.md`:
- Siguiente número secuencial
- Fecha actual
- Empresa
- Rol
- Score: promedio de match (1-5)
- Estado: `Evaluada`
- PDF: ❌ (o ✅ si auto-pipeline generó PDF)
- Report: link relativo al report .md (ej: `[001](reports/001-company-2026-01-01.md)`)

**Formato del tracker:**

```markdown
| # | Fecha | Empresa | Rol | Score | Estado | PDF | Report |
```