Pitch: Construí um simulador de entrevista técnica que te dá nota por competência (feedback grátis, quero crítica)

Fazia um tempo que eu reparava numa coisa: você faz uma entrevista técnica, não passa, e ninguém te explica o motivo de verdade. Recebe um "vamos seguir com outros candidatos" e fica tentando adivinhar se foi a resposta, o nervosismo ou alguma coisa que disse errado.

Resolvi tentar resolver isso pra mim mesmo e acabou virando um projeto: o Prepara AI.

A ideia é simples. Você cola o texto de uma vaga (pode ser do LinkedIn, Gupy, onde for). O sistema extrai stack, senioridade e requisitos daquele texto, monta um roteiro de perguntas em cima disso e conduz uma entrevista simulada. No fim você recebe uma avaliação por competência: comunicação, raciocínio, conhecimento técnico, trade-offs de arquitetura, confiança na resposta. Não é só "boa resposta, nota 8", vem com o porquê.

Algumas decisões técnicas que valem comentar aqui:

• Stack: Next.js, TypeScript, Prisma com SQLite (sim, SQLite em produção, decisão consciente pra manter o app simples de operar numa VPS pequena, sem depender de um Postgres gerenciado).

• IA como texto, não como matemática: a nota, o nível de XP, o índice de prontidão, tudo isso é calculado em função pura no TypeScript. A IA só entra pra gerar o comentário explicativo em cima de um número que ela não decide. Foi uma escolha deliberada depois de ver quanto uma nota "flutuante" de LLM incomoda quem está usando pra se preparar de verdade.

• Multi-provedor por design: a camada de IA fica atrás de uma interface comum, o que deixa aberto rodar com Ollama local numa versão desktop futura, sem reescrever a lógica de prompt. Hoje a versão web roda só em nuvem (Anthropic/OpenAI).

O maior perrengue até agora foi descobrir que o Cloudflare engolia erro 5xx dos meus próprios endpoints e devolvia uma página HTML genérica no lugar da mensagem real. Resolvi forçando erro de aplicação (Stripe, IA) a sempre responder 4xx.
Recentemente terminei uma parte que curto bastante: um dashboard de evolução. Cada simulado alimenta um histórico, e o usuário vê um radar de competências, um índice de prontidão de 0 a 100, e evolução ao longo do tempo. A ideia é que treinar entrevista pare de ser repetição no vácuo e vire progresso visível.

Está no ar, tem plano gratuito funcional (é o que mostra o dashboard inteiro). Ainda estou nos primeiros usuários reais, então qualquer crítica de arquitetura, UX ou até de a ideia em si não fazer sentido é bem-vinda.