Requisitos, scores, confiança e risco

Estados de requisito

O estado canônico de um requisito é met, partial, missing, unknown ou not_applicable.

• unknown significa informação insuficiente. Ele reduz confiança, não o fit conhecido.
• not_applicable significa que o requisito/dimensão não pertence ao contexto profissional e é excluído do denominador.
• missing só é usado quando o requisito foi entendido e a evidência analisável realmente não o sustenta.
• licenças e registros profissionais obrigatórios conhecidos continuam bloqueadores explícitos; ausência confirmada pode limitar recomendação e score, enquanto licença não especificada fica unknown até revisão.

Métricas independentes

As métricas não são aliases entre si:

Métrica	Pergunta respondida
Match	requisitos profissionais conhecidos atendidos pela evidência
ATS	alinhamento textual/estrutural do currículo com a vaga
Readiness	preparação do material e das informações para candidatar
Opportunity fit	preferências, local, contrato e objetivo da pessoa
Evidence coverage	proporção de evidências revisadas/confirmadas
Requirement coverage	proporção met/partial entre requisitos aplicáveis e conhecidos
Confidence	suficiência e qualidade do material usado para calcular
Risk	gaps obrigatórios, claims sem suporte e condições de bloqueio

Não se salva coverage com o nome de Match ou ATS. Quando nenhum requisito é conhecido, assessed_match_score e requirement_coverage são null e o status é insufficient; o campo numérico legado permanece apenas para compatibilidade até a retirada versionada. Readiness expõe valores canônicos anuláveis em paralelo aos campos legados persistidos.

Fórmulas e denominadores

Requirement coverage usa met=1, partial=0,5, missing=0; unknown e not_applicable não entram no denominador. Inserir um requisito unknown não pode alterar o fit calculado sobre fatos conhecidos, mas reduz a confiança. Dimensões not_applicable, como GitHub fora de áreas relevantes, são removidas também do peso total de readiness.

Evidence coverage conta confirmação humana, nunca a simples presença de source_ref. Scores determinísticos continuam produzidos por código; IA pode explicar ou sugerir revisão, mas não reescreve score, status, denominador, confidence ou risk.