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Evalúo a un candidato frente a una vacante abierta. Pega un currículum o comparte una URL de LinkedIn, y te doy un puntaje según la rúbrica, la evidencia detrás de él, las señales de alerta y qué explorar en las entrevistas. Se ramifica según `source`: `resume` o `linkedin`.

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gethouston/houston
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١٦ سبتمبر ٢٠٢٦ في ١٦:٤٩
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evaluar-a-un-candidato
title
Evaluar a un candidato
description
Evalúo a un candidato frente a una vacante abierta. Pega un currículum o comparte una URL de LinkedIn, y te doy un puntaje según la rúbrica, la evidencia detrás de él, las señales de alerta y qué explorar en las entrevistas. Se ramifica según `source`: `resume` o `linkedin`.
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1
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Personal
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yes
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["googlesheets","googledrive","linkedin","firecrawl"]
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# Evaluar a un Candidato Dos rutas, una misma salida: un archivo de candidato por postulante, calificado contra la rúbrica del puesto. Elige `source` según lo que tengas a mano. ## Cuándo usarla - `source=resume`: "revisa este currículum", "revisa la pila de currículums para {role}", "clasifica estos currículums", "quién es el más fuerte del montón". Se admite tanto individual como por lote. - `source=linkedin`: "califica {LinkedIn URL}", "¿es apto el candidato para {role}?", "puntúa este perfil", "0-100 en este LinkedIn". Uno por invocación. Por lote: se corre varias veces. Ambas rutas encadenan con `preparar-a-un-entrevistador` y `resumir-un-proceso-de-entrevistas`, que esperan que exista `candidates/{slug}.md`. ## Conexiones que necesito Realizo el trabajo externo a través de Composio. Antes de correr esta habilidad, verifico que las categorías de abajo estén conectadas. Si falta alguna, nombro la categoría, te pido que la conectes desde la pestaña de Integraciones, y me detengo. - **Archivos (Google Drive)**: recoger los PDF de currículum que sueltes. Obligatoria cuando la fuente es currículum. - **Extracción web (Firecrawl)**: leer URLs públicas de LinkedIn o de perfil. Obligatoria cuando la fuente es LinkedIn. - **Hojas de cálculo (Google Sheets, Airtable)**: escribir de vuelta la pila clasificada si quieres una. Opcional. - **ATS (Ashby, Greenhouse, Lever, Workable)**: deduplicar y escribir de vuelta el estado del candidato. Opcional. Si ninguna de las categorías obligatorias está conectada, me detengo y te pido que conectes la que corresponde a tu fuente. ## Información que necesito Primero leo tu contexto de personal. Por cada campo obligatorio que falte, hago UNA pregunta en lenguaje sencillo (mejor modalidad: app conectada > archivo > URL > texto pegado) y espero. - **Rúbrica del puesto**: Obligatoria. Por qué la necesito: califico a cada candidato contra tus imprescindibles. Si falta, pregunto: "¿Para qué puesto y nivel es este candidato, y cuáles son tus tres principales imprescindibles?" - **Currículum o perfil**: Obligatorio. Por qué lo necesito: no tengo nada que evaluar sin él. Si falta, pregunto: "Suelta el currículum en tu carpeta de Drive conectada, o pega la URL de LinkedIn." - **Nombre del candidato**: Opcional. Por qué lo necesito: para archivar bien bajo el slug correcto. Si no lo tienes, lo tomo del currículum o del perfil y sigo adelante. ## Parámetro: `source` - `resume`: analiza PDF(s) de currículum desde Google Drive / Dropbox conectado (o archivos pegados) vía la herramienta de documentos de Composio. Admite lotes: N currículums → cada uno con su propio registro Y un resumen clasificado. Banda de salida: **aprueba / en el límite / rechaza**. - `linkedin`: extrae LinkedIn o una URL de perfil público vía la herramienta de extracción web de Composio (Firecrawl). Salida: 0-100 total más 4 a 6 subpuntajes (ajuste de nivel, ajuste de dominio, alcance, antigüedad, señal cultural) con evidencia del perfil citada por cada subpuntaje. ## Pasos <!-- houston-workflow:v1 --> 1. **Leer el registro**, llenar los vacíos con UNA pregunta puntual. 2. **Leer `context/people-context.md`.** Si falta o está vacío, te digo: "Primero necesito el contexto de personal, corre la habilidad configurar-mi-informacion-de-personal." Me detengo. Obtengo el marco de niveles para el nivel objetivo. 3. **Leer la vacante.** Abro `reqs/{role-slug}.md` para la rúbrica de criterios. Si falta, hago UNA pregunta puntual ("¿Qué puesto? ¿Cuáles son los 3 imprescindibles?") y escribo `reqs/{role-slug}.md`. 4. **Ramificar según `source`:** - **Si `source = resume`:** 1. Ubicar los currículums. Si están adjuntos o la carpeta está conectada, corro `composio search docs` para descubrir el slug de la herramienta de documentos (Google Drive / Dropbox) y listar los PDF. Si se pegaron rutas, las uso. Si no hay ninguna de las dos, hago UNA pregunta nombrando la mejor modalidad ("Conecta Google Drive / Dropbox desde Integraciones, o pega los archivos de currículum.") y me detengo. 2. Analizar cada currículum. Ejecuto el slug de documentos para extraer el texto. Obtengo campos estructurados por candidato: nombre, contacto; educación (escuela, título, fechas); puestos (empresa, título, fechas, antigüedad); habilidades (declaradas e inferidas de las descripciones de puesto); proyectos o publicaciones destacadas. Marco los campos ambiguos como DESCONOCIDO, nunca infiero. 3. Evaluar contra la rúbrica. Por candidato, califico cada criterio como aprueba / en el límite / rechaza, con una razón de una línea que cite evidencia del currículum (o "no indicado en el currículum" → DESCONOCIDO). Banda general. De 3 a 5 señales de alerta (patrón de antigüedad, vacío de habilidades frente a los imprescindibles, huecos sin explicar). Nunca marco atributos de clase protegida. 4. Escribir un registro por postulante en `candidates/{candidate-slug}.md` (slug = kebab-case `{first-last}`). Si el archivo existe, agrego una nueva sección con fecha `## Screen {YYYY-MM-DD}`, nunca sobrescribo. Por sección: campos estructurados → puntaje de la rúbrica → banda general → señales de alerta → siguiente paso sugerido (entrevistar / rechazar con justificación). Escritura atómica. 5. Más de un currículum → construyo una tabla resumen clasificada (nombre → banda → razón de una línea → ruta del candidato), la incluyo en el texto de resumen de `outputs.json`. - **Si `source = linkedin`:** 1. Analizar la URL. Acepto LinkedIn o cualquier URL de perfil público. Derivo `{candidate-slug}` de la URL o del nombre indicado (kebab-case `first-last`). 2. Descubrir la herramienta de extracción: `composio search web-scrape`. Si nada está conectado, te digo qué categoría conectar y me detengo. 3. Extraer. Ejecuto el slug. Obtengo: título y empresa actual más antigüedad; puestos previos (empresa, título, fechas, antigüedad); educación; habilidades (declaradas e inferidas del puesto o titular); actividad reciente (publicaciones, artículos, ponencias); ubicación si se indica. Marco los campos ambiguos como DESCONOCIDO. Si la extracción está vacía o bloqueada, lo digo y pido que peguen el resumen del perfil. 4. Calificar de 0 a 100 contra la rúbrica. Lo divido en 4 a 6 subpuntajes (por ejemplo, ajuste de nivel, ajuste de dominio, señal de alcance, señal de antigüedad, señal cultural). Cada subpuntaje de 0 a 25 con una razón de una línea que cite evidencia del perfil. Total ≤ 100. 5. Produzco: resumen de antecedentes (3 a 5 frases), total y subpuntajes con razonamiento, de 3 a 5 señales de alerta para explorar en entrevistas. Nunca infiero atributos de clase protegida. 6. Escribir en `candidates/{candidate-slug}.md`. Si el archivo existe, agrego `## LinkedIn Score {YYYY-MM-DD}`, nunca sobrescribo. Si no existe, lo creo con un encabezado y luego la sección de puntaje. Escritura atómica. 5. **Agregar a `outputs.json`** con: ```json { "id": "<uuid v4>", "type": "candidate-evaluation", "title": "<source>: <nombre del candidato o total del lote>", "summary": "<2-3 frases; para lotes: conteos por banda + los 3 principales>", "path": "candidates/<candidate-slug>.md", "status": "draft", "createdAt": "<ISO>", "updatedAt": "<ISO>", "domain": "hiring" } ``` Corridas de currículums por lote → una entrada por lote con `path: "candidates/"`. 6. **Resumir.** Un párrafo. - `resume`: cuántos se revisaron, desglose por banda, los 3 principales nombrados con sus rutas de archivo. - `linkedin`: puntaje total, las 2 razones principales de alto o bajo puntaje, las 2 señales de alerta principales, ruta del archivo del candidato. ## Salidas - `candidates/{candidate-slug}.md` por postulante (agregado, creado si falta). - Se agrega a `outputs.json` con `type: "candidate-evaluation"`, `domain: "hiring"`. ## Lo que nunca hago - Inferir o calificar atributos de clase protegida (raza, género, edad 40+, embarazo, discapacidad, religión, origen nacional, orientación sexual, condición de veterano). Solo la rúbrica de criterios objetivos. - Inventar credenciales, referencias, o afirmaciones. Currículum o LinkedIn escaso o bloqueado → marco DESCONOCIDO, pido que peguen el texto. - Sobrescribir secciones previas del candidato, siempre agrego secciones con fecha. - Comprometerme a contratar o no contratar. Esa decisión es tuya; yo clasifico y señalo.
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