PRACO
Aplikacja desktopowa, która przeprowadza wywiad i buduje CV dopasowane do oferty — bez formularzy, bez chmury, bez wycieku danych osobowych do zewnętrznych API.
PROBLEM
"Tworzenie CV to nie problem formatowania — to problem wydobycia z siebie właściwych informacji. Wartościowe rzeczy wychodzą dopiero w dłuższej rozmowie, nie przy wypełnianiu rubryk."
OBSERWACJA
LLM-y mają udokumentowaną właściwość: ludzie otwierają się przed nimi jak w rozmowie z człowiekiem. Praco to wykorzystuje — AI prowadzi wywiad, człowiek opowiada, system wyciąga co ważne.
CEL
CV dopasowane do konkretnej oferty, oparte na prawdziwych informacjach podanych przez użytkownika — nie na szablonach ani wymyślonych opisach.
PRYWATNOŚĆ
Aplikacja zbiera profil człowieka — imię, historia pracy, osiągnięcia. To nie są anonimowe dane — to czyjś życiorys.
Test jaki postawiłem sobie przy wyborze architektury: czy byłbym gotowy sam powiedzieć w tej aplikacji wszystko? Przy modelu SaaS z bazą w chmurze — nie. Przy lokalnym SQLite — tak.
Zamiast web app z Supabase wybrałem aplikację desktopową z lokalną bazą. Zero zewnętrznego serwera, zero odpowiedzialności za cudze dane. Dane użytkownika nigdy nie opuszczają jego urządzenia — z wyjątkiem treści wysyłanej do AI, i to po anonimizacji.
Najłatwiej zaprojektować prywatność na poziomie architektury — zanim powstanie pierwszy endpoint. Późniejsze "doklejanie" ochrony danych jest trudniejsze i mniej wiarygodne.
ARCHITEKTURA
WYWIAD
Standardowe CV-buildery prezentują formularz: firma, daty, zakres obowiązków. Efekt jest przewidywalny — ludzie wpisują "zarządzanie projektem".
W rozmowie ten sam człowiek opowiedziałby, że projekt był opóźniony o trzy tygodnie, że zebrał rozproszony zespół i dowieźli w dwa tygodnie dzięki codziennym stand-upom. To jest materiał na CV.
Model pyta, drąży, reaguje na odpowiedzi — zamiast czekać na wypełnienie pól. Formularz obsługuje tylko dane kontaktowe. Reszta wychodzi w rozmowie.
Aplikując na frontend deva — rekruter zobaczy projekty programistyczne. Aplikując na product managera — wysunie się doświadczenie w prowadzeniu zespołów. Ten sam profil, inne CV, na podstawie tych samych danych.
WYZWANIA
Przyspieszanie wpisywania danych kontaktowych na stronach rekrutacyjnych okazało się trudniejsze niż zakładałem. Wariantów layoutów jest bardzo dużo, a zachowanie skryptów w edge case'ach trudno opisać słownie bez wizualnego kontekstu.
Projekt powstawał pod presją "jak najszybciej zacząć szukać pracy". To doprowadziło do serii decyzji "byle działało", których suma dała CV nienadające się do użytku. Nauczyłem się z tego szacowania — teraz prowadzę tracker godzin i tematów.
REFLEKSJA
Pośpiech który miał przyspieszyć szukanie pracy, w efekcie opóźnił powstanie czegoś użytecznego. Lepiej oszacowałbym ile całość zajmie i nie pchał projektu na siłę pod presją czasu.
Z tego projektu pochodzi nawyk prowadzenia trackera godzin i tematów — ten plik który czytasz też jest jego efektem.
Outcome
CV generowane przez Praco nie odbiega od interpretacji człowieka — poziom halucynacji AI jest na tyle niski że wynik jest użyteczny. CV dopasowuje się do oferty na podstawie prawdziwych danych. Projekt w trakcie — autouzupełnianie formularzy rekrutacyjnych jako następny etap.