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Calibração de evidências

A v0.9.0 mantém o retrieval local e explicável, mas substitui uma ordenação lexical simples por um ranking calibrado com componentes visíveis.

Componentes do score

  • sobreposição lexical;
  • compatibilidade de tags;
  • boost configurável por tipo de memória;
  • recência;
  • penalidade para evidência genérica;
  • penalidade para item antigo e pouco relacionado;
  • feedback útil ou não útil;
  • ajuste por resultados anteriores.

O ranker limita quantas evidências de cada tipo podem entrar no resultado e registra o motivo de seleção e o breakdown do score.

Feedback

Na aba Evidências, a pessoa marca cada item como Útil ou Não útil. O evento fica na Career Memory e altera futuras ordenações por regras simples, sem treinamento de ML.

Princípios

  • evidência não vira competência inventada;
  • score ajuda a ordenar, não prova experiência;
  • gaps recorrentes recebem visibilidade;
  • feedback negativo reduz prioridade, mas não apaga o histórico;
  • Gemini recebe evidências apenas quando houver opt-in explícito.

Relatórios de projeto adicionam tipos priorizados como project_evidence, github_repo, portfolio, commit_analysis e readme_analysis. O ranking continua limitado por tipo para que um único repositório não domine todas as evidências de uma vaga.