Coomb - AI-Powered Resume Optimization Platform

Plataforma open source de otimização de currículos com Inteligência Artificial

Sobre o Projeto

Coomb é uma plataforma completa que utiliza IA para ajudar profissionais a otimizarem seus currículos. O sistema analisa experiências, habilidades e formações, oferecendo sugestões personalizadas e gerando currículos formatados profissionalmente.

Principais Funcionalidades

• Chat com IA para otimização de currículos
• Importação de PDF/DOCX com extração automática de dados
• Templates profissionais para exportação
• Análise de completude e score de qualidade
• RAG com Qdrant para enriquecimento de contexto
• Otimização adaptada para vagas específicas

Arquitetura

O projeto segue Arquitetura Hexagonal (Ports & Adapters) e Clean Architecture com princípios DDD:

coomb/
├── packages/
│   ├── api/                    # Backend NestJS
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── modules/
│   │   │   │   └── [module]/
│   │   │   │       ├── domain/          # Entidades e regras de negócio
│   │   │   │       ├── application/     # Casos de uso
│   │   │   │       └── infrastructure/  # Adaptadores (HTTP, DB)
│   │   │   └── common/
│   │   └── prisma/             # Schema e migrations
│   │
│   ├── web/                    # Frontend Next.js 15
│   │   ├── src/
│   │   │   ├── app/            # App Router (Next.js 15)
│   │   │   └── shared/
│   │   │       ├── components/ # Componentes globais + providers
│   │   │       ├── entities/   # Entidades de domínio
│   │   │       ├── schemas/    # Validação Zod
│   │   │       ├── services/   # Services com classes
│   │   │       └── hooks/      # React hooks customizados
│   │   └── package.json
│   │
│   └── pdf/                    # Serviço de IA Python/FastAPI
│       ├── services/           # Lógica de negócio
│       ├── layouts/            # Templates de currículo
│       └── main.py
│
└── infrastructure/
    ├── docker/                 # Docker Compose
    └── aws/                    # Terraform AWS (ECS, RDS, S3)

Princípios Arquiteturais

• Hexagonal Architecture: Separação clara entre domínio, aplicação e infraestrutura
• MVVM Pattern (Frontend): Model-View-ViewModel para componentes complexos
• Server-First Architecture: Server Actions e Components do Next.js 15
• Entity-Driven Design: Entidades como fonte única de verdade
• Schema Validation: Zod schemas com type inference (z.infer<typeof schema>)
• Service Classes: Métodos add, update, remove, list padronizados

Stack Tecnológica

Frontend

• Next.js 15.5 - App Router, Server Components, Server Actions
• React 19 - Componentes modernos
• TypeScript 5.9 - Tipagem estática
• Tailwind CSS - Estilização
• Shadcn/ui - Componentes UI
• Zod - Validação de schemas
• SWR - Cache e sincronização de dados

Backend

• NestJS 11 - Framework Node.js
• Prisma 7 - ORM com migrations
• PostgreSQL - Banco de dados (Supabase)
• OpenAI API - Integração com GPT-4
• Qdrant - Vector database para RAG

IA Service

• FastAPI 0.115 - Framework Python assíncrono
• OpenAI SDK - Integração com modelos de IA
• PyPDF2 & PDFPlumber - Extração de texto de PDFs
• python-docx - Processamento de documentos Word
• ReportLab - Geração de PDFs profissionais

Infraestrutura

• Docker & Docker Compose - Containerização
• AWS ECS - Orquestração de containers
• AWS RDS - PostgreSQL gerenciado
• AWS S3 - Armazenamento de arquivos
• Terraform - Infrastructure as Code

Início Rápido

Pré-requisitos

• Node.js 24.x ou superior
• Python 3.11+
• Docker & Docker Compose
• PostgreSQL (ou use Supabase)

Configuração do Ambiente

Clone o repositório:

git clone https://github.com/seu-usuario/coomb.git
cd coomb

Configure as variáveis de ambiente:

# Backend API (.env)
DATABASE_URL="postgresql://..."
DIRECT_URL="postgresql://..."
OPENAI_API_KEY="sk-..."
QDRANT_URL="http://localhost:6333"

# Frontend (.env.local)
NEXT_PUBLIC_API_URL="http://localhost:3001"
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL="https://..."
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY="..."

# AI Service (.env)
OPENAI_API_KEY="sk-..."

Desenvolvimento com Docker (Recomendado)

# Subir todos os serviços
docker compose up -d --build

# Ver logs
docker compose logs -f

# Parar serviços
docker compose down

Acessar:

• Frontend: http://localhost:3000
• Backend API: http://localhost:3001
• AI Service: http://localhost:8001
• Qdrant Dashboard: http://localhost:6333/dashboard

Desenvolvimento Local (sem Docker)

Backend (NestJS)

cd packages/api

# Instalar dependências
npm install

# Gerar Prisma Client
npx prisma generate

# Rodar migrations
npx prisma migrate dev

# Iniciar em modo desenvolvimento
npm run start:dev

Frontend (Next.js)

cd packages/web

# Instalar dependências
npm install

# Iniciar em modo desenvolvimento
npm run dev

# Build de produção
npm run build

AI Service (Python)

cd packages/pdf

# Criar ambiente virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou
venv\Scripts\activate  # Windows

# Instalar dependências
pip install -r requirements.txt

# Iniciar servidor
python main.py

Scripts Úteis

Backend

npm run start:dev        # Desenvolvimento
npm run build            # Build de produção
npm run test             # Testes unitários
npx prisma studio        # Interface visual do banco
npx prisma migrate dev   # Criar migration

Frontend

npm run dev              # Desenvolvimento
npm run build            # Build de produção
npm run lint             # Linter
npm run type-check       # Verificação de tipos

Banco de Dados

O projeto utiliza Prisma 7 com PostgreSQL. Principais features:

• Enums: MessageRole, MessageContentType
• Relations: User -> Resume -> Experiences/Skills/etc
• Soft Delete: Campo deletedAt em registros relevantes
• Timestamps: createdAt e updatedAt automáticos
• UUIDs: Chaves primárias com gen_random_uuid()

Migrations

# Criar nova migration
npx prisma migrate dev --name nome_da_migration

# Aplicar migrations em produção
npx prisma migrate deploy

# Reset do banco (cuidado!)
npx prisma migrate reset

Integração com IA

OpenAI GPT-4

• Análise e otimização de currículos
• Sugestões personalizadas de melhorias
• Extração estruturada de dados de PDFs

RAG com Qdrant

• Armazenamento de embeddings
• Busca semântica de contexto
• Enriquecimento de respostas da IA

Pipeline de Otimização

1. Análise - Score de completude e qualidade
2. Enriquecimento - RAG com contexto relevante
3. Otimização - Sugestões da IA
4. Formatação - Geração de PDF profissional

Segurança

• Autenticação: JWT com Supabase Auth
• Validação: Zod schemas em toda aplicação
• Rate Limiting: Throttling no NestJS
• CORS: Configurado para ambientes específicos
• Sanitização: Inputs validados e sanitizados

Testes

# Backend
cd packages/api
npm run test              # Unit tests
npm run test:e2e          # E2E tests
npm run test:cov          # Coverage

# Frontend
cd packages/web
npm run test              # Jest tests
npm run test:watch        # Watch mode

Deploy

AWS com Terraform

cd infrastructure/aws

# Inicializar Terraform
terraform init

# Planejar mudanças
terraform plan

# Aplicar infraestrutura
terraform apply

# Destruir (cuidado!)
terraform destroy

Docker em Produção

# Build de imagens
docker compose -f docker-compose.prod.yml build

# Deploy
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Por favor:

1. Fork o projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

Convenções de Código

• TypeScript: camelCase para variáveis/funções, PascalCase para classes/componentes
• Commits: Conventional Commits (feat:, fix:, refactor:, etc.)
• Imports: Ordenados (React -> libs -> local)
• Componentes: Um componente por arquivo
• Schemas: Zod para validação, inferência de tipos

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

Autor

Yan Castro

• GitHub: @cplx
• LinkedIn: Yan Castro

Agradecimentos

• OpenAI pela API GPT-4
• Comunidade Next.js e NestJS
• Supabase pelo excelente BaaS
• Shadcn/ui pelos componentes

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