Como construímos um agente de IA de personalização de currículo com Gemini e Lovable
Fala, comunidade tech!
No sábado, eu e o Bruno Lima fizemos algo que há 10 anos teria levado um hackathon inteiro de dois dias para acontecer: construímos do zero, ao vivo, uma aplicação web funcional com IA. Em menos de duas horas de live.
O problema que a gente resolveu: o filtro que rejeita currículo antes de qualquer humano ler
Se você já mandou currículo para uma vaga, esperou dias, e não recebeu nem uma resposta automática, há uma chance real de que o problema não era você. Era o ATS.
ATS é a sigla de Applicant Tracking System. É o software que empresas como Gupy e outras grandes plataformas usam para processar candidaturas em volume antes de qualquer recrutador abrir um arquivo. O sistema lê o currículo buscando palavras-chave específicas da vaga, consistência de estrutura e dados objetivos bem posicionados. Currículo em colunas, currículo formatado em Markdown, informações fora do padrão. O filtro derruba na entrada e ninguém da empresa chega a ver.
O Bruno chegou na live com uma solução pronta para isso. O nome é "Match ou Ghost".
Match ou Ghost: cole a vaga, cole o currículo, descubra o score
A mecânica é simples: você cola a descrição da vaga e o seu currículo na ferramenta. A IA analisa o nível de compatibilidade, aponta as lacunas, destaca as palavras-chave ausentes e gera uma versão do currículo otimizada para ATS, editável por bloco, exportável em PDF. Disponível em português, inglês, espanhol e outros idiomas.
O Bruno construiu o "Match ou Ghost" usando o Lovable. Front-end completo, lógica de análise com IA, suporte a múltiplos idiomas, exportação em PDF. Custou cerca de 150 créditos de Lovable, o equivalente a aproximadamente 5 dólares em tokens. O Bruno deixou o projeto disponível gratuitamente no LinkedIn.
O que a gente construiu ao vivo: o adaptador de currículo para ATS
Durante a live, o Bruno foi mostrando o processo de construção ao vivo no Lovable, parte por parte. A gente foi do prompt inicial até a aplicação respondendo, com análise de compatibilidade funcionando em tempo real.
O detalhe que mais chamou atenção da galera: o sistema não só pontua o match. Ele edita. Você vê o currículo gerado por bloco, pode pedir ajustes diretamente pela interface, e o texto já sai estruturado no padrão que os sistemas ATS conseguem ler sem perder informação.
Para quem tá mandando currículo agora e não entende por que não está sendo chamado, essa live foi bem direta sobre o que costuma dar errado.
O que o Bruno também mostrou: uma startup real construída no Lovable
Além do "Match ou Ghost", o Bruno mostrou a startup que ele está desenvolvendo de verdade. O Ant Scam (antscam.com.br) é um sistema que monitora a caixa de e-mail da empresa buscando boletos fraudulentos antes de alguém pagar por engano.
Em um mês rodando, com cerca de 10 clientes, a ferramenta já analisou mais de 1.200 e-mails e gerou mais de 24.000 alertas de fraude potencial. O front-end inteiro foi feito no Lovable. O back-end em JavaScript.
O que você pode aprender com isso
Há 10 anos, o Bruno contou que participava de hackathons de dois dias, entrando na sexta à noite e saindo no domingo com algo para apresentar. Hoje, a mesma entrega acontece em uma manhã.
Não porque ficou mais fácil de qualquer jeito. Porque as ferramentas mudaram o que é possível fazer sozinho em pouco tempo. Mas saber usar ferramenta é diferente de saber construir produto. A diferença está em entender como estruturar a ideia, validar antes de codar, e organizar o fluxo de trabalho de forma que o Lovable consiga executar o que você quer de verdade.
Isso é exatamente o que o Bruno ensina na formação AI Builder com Lovable aqui na DIO PRO. É a experiência de produto real, de quem construiu startups, validou ideias, perdeu tempo no lugar errado e aprendeu onde o tempo realmente vale.
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Até a próxima.
