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# career-ops -- Modos en español (`modes/es/`)
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Esta carpeta contiene las traducciones al español de los principales modos de career-ops para candidatos que apuntan al mercado hispanohablante (España, México, Argentina, Colombia, Chile y otros países de LATAM).
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## ¿Cuándo usar estos modos?
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Usa `modes/es/` si se cumple al menos una de estas condiciones:
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- Aplicas principalmente a **ofertas de empleo en español** (InfoJobs, LinkedIn ES, Indeed ES, Tecnoempleo, Computrabajo, portales de empleo corporativos)
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- Tu **CV está en español** o alternas entre ES e EN según la oferta
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- Necesitas respuestas y cartas de presentación en **español técnico natural**, no traducido por una máquina
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- Debes gestionar **especificidades contractuales hispanohablantes**: convenio colectivo, pagas extra, IRPF, Seguridad Social, período de prueba, preaviso, ticket restaurante, seguro médico, contrato indefinido/temporal
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Si la mayoría de tus ofertas son en inglés, quédate con los modos estándar en `modes/`. Los modos en inglés funcionan para ofertas hispanohablantes, pero no conocen las especificidades del mercado en detalle.
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## ¿Cómo activar?
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### Opción 1 -- Por sesión
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Di al agente al inicio de la sesión:
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> "Usa los modos en español de `modes/es/`."
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El agente leerá entonces los archivos de esta carpeta en lugar de `modes/`.
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### Opción 2 -- De forma permanente
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Añade en `config/profile.yml`:
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```yaml
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language:
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primary: es
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modes_dir: modes/es
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```
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Recuérdaselo al agente en tu primera sesión ("Mira en `profile.yml`, he configurado `language.modes_dir`"). El agente usará automáticamente los modos en español.
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## ¿Qué modos están traducidos?
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Esta primera iteración cubre los cuatro modos de mayor impacto:
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| Archivo | Traducido desde | Rol |
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|---------|-----------------|-----|
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| `_shared.md` | `modes/_shared.md` (EN) | Contexto compartido, arquetipos, reglas globales, especificidades del mercado hispanohablante |
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| `oferta.md` | `modes/oferta.md` (ES) | Evaluación completa de una oferta (Bloques A-F) |
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| `aplicar.md` | `modes/apply.md` (EN) | Asistente en vivo para rellenar formularios de candidatura |
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| `pipeline.md` | `modes/pipeline.md` (ES) | Bandeja de URLs / Second Brain para las ofertas recopiladas |
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Los demás modos (`scan`, `batch`, `pdf`, `tracker`, `auto-pipeline`, `deep`, `contacto`, `ofertas`, `project`, `training`) se mantienen en EN/ES. Su contenido es principalmente tooling, rutas y comandos — debe permanecer independiente del idioma.
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## Lo que permanece en inglés
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No traducido intencionadamente, por ser vocabulario técnico estándar:
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- `cv.md`, `pipeline`, `tracker`, `report`, `score`, `archetype`, `proof point`
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- Nombres de herramientas (`Playwright`, `WebSearch`, `WebFetch`, `Read`, `Write`, `Edit`, `Bash`)
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- Valores de estado en el tracker (`Evaluated`, `Applied`, `Interview`, `Offer`, `Rejected`)
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- Fragmentos de código, rutas, comandos
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Los modos usan español técnico natural, tal como se habla en equipos de ingeniería en Madrid, Barcelona, Ciudad de México o Buenos Aires: texto corriente en español, términos técnicos en inglés donde es el uso habitual. Sin traducción forzada de "Pipeline" a "Canalización" ni de "Deploy" a "Despliegue aplicativo".
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## Glosario de referencia
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Para mantener un tono coherente si modificas o amplías los modos:
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| Inglés | Español (en esta codebase) |
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| Job posting | Oferta de empleo / Anuncio |
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| Application | Candidatura |
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| Cover letter | Carta de presentación |
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| Resume / CV | CV |
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| Salary | Salario / Remuneración |
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| Compensation | Remuneración / Paquete retributivo |
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| Skills | Competencias / Habilidades |
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| Interview | Entrevista |
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| Hiring manager | Manager de contratación / Hiring manager |
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| Recruiter | Reclutador (o Recruiter) |
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| AI | IA (Inteligencia Artificial) |
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| Requirements | Requisitos |
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| Career history | Trayectoria profesional |
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| Notice period | Preaviso |
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| Probation | Período de prueba |
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| Vacation | Vacaciones / Días de libre disposición |
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| Extra pay / 13th month | Pagas extra (14 pagas al año) |
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| Permanent employment | Contrato indefinido |
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| Fixed-term contract | Contrato temporal |
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| Freelance | Freelance / Autónomo |
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| Collective agreement | Convenio colectivo |
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| Works council | Comité de empresa |
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| Profit sharing | Participación en beneficios |
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| Meal vouchers | Ticket restaurante / Cheque gourmet |
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| Health insurance | Seguro médico privado |
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| Disability/life insurance | Seguro de vida / Incapacidad |
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| Income tax withholding | IRPF |
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| Social security | Seguridad Social |
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## Contribuir
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Para mejorar una traducción o añadir un modo:
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1. Abre un Issue con tu propuesta (ver `CONTRIBUTING.md`)
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2. Respeta el glosario anterior para mantener un tono coherente
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3. Traduce de forma idiomática — sin traducción palabra por palabra
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4. Conserva los elementos estructurales (Bloques A-F, tablas, bloques de código, instrucciones de herramientas) tal cual
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5. Prueba con una oferta hispanohablante real (InfoJobs, LinkedIn ES, Indeed ES) antes de enviar el PR
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@@ -0,0 +1,203 @@
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# Contexto compartido -- career-ops (Español)
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<!-- ============================================================
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PERSONALIZACIÓN DE ESTE ARCHIVO
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Este archivo contiene el contexto compartido para todos los modos
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career-ops en versión española. Antes de usar career-ops, DEBES:
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1. Rellenar config/profile.yml con tus datos personales
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2. Crear cv.md en la raíz del proyecto (CV en Markdown)
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3. (Opcional) Crear article-digest.md con tus proof points
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4. Adaptar las secciones marcadas como [PERSONALIZAR] más abajo
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============================================================ -->
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## Fuentes de verdad (SIEMPRE leer antes de cada evaluación)
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| Archivo | Ruta | Cuándo |
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|---------|------|--------|
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| cv.md | `cv.md` (raíz del proyecto) | SIEMPRE |
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| article-digest.md | `article-digest.md` (si existe) | SIEMPRE (proof points detallados) |
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| profile.yml | `config/profile.yml` | SIEMPRE (identidad y roles objetivo) |
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**REGLA: NUNCA codificar métricas de los proof points en duro.** Leerlas desde `cv.md` y `article-digest.md` en el momento de la evaluación.
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**REGLA: Para métricas de artículos/proyectos, `article-digest.md` tiene prioridad sobre `cv.md`** (`cv.md` puede contener cifras más antiguas).
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## North Star -- Roles objetivo
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El skill trata TODOS los roles objetivo con el mismo cuidado. Ninguno es primario o secundario — cada uno es un éxito si la remuneración y las perspectivas de crecimiento son las adecuadas:
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| Arquetipo | Ejes temáticos | Lo que la empresa compra |
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|-----------|----------------|--------------------------|
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| **AI Platform / LLMOps Engineer** | Evaluación, Observabilidad, Fiabilidad, Pipelines | Alguien que lleva la IA a producción con métricas |
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| **Agentic Workflows / Automation** | HITL, Tooling, Orchestration, Multi-Agent | Alguien que construye sistemas agénticos fiables |
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| **Technical AI Product Manager** | GenAI/Agents, PRDs, Discovery, Delivery | Alguien que traduce el negocio en productos de IA |
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| **AI Solutions Architect** | Hyperautomation, Enterprise, Integrations | Alguien que diseña arquitecturas de IA end-to-end |
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| **AI Forward Deployed Engineer** | Client-facing, Entrega rápida, Prototipado | Alguien que despliega soluciones de IA rápidamente en el cliente |
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| **AI Transformation Lead** | Gestión del cambio, Adopción, Enablement | Alguien que lidera la transformación de IA en organizaciones |
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<!-- [PERSONALIZAR] Adapta los arquetipos anteriores a tus roles objetivo.
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Ejemplo para backend engineering:
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- Senior Backend Engineer
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- Staff Platform Engineer
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- Engineering Manager
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etc. -->
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### Framing adaptativo por arquetipo
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> **Métricas concretas: leerlas desde `cv.md` y `article-digest.md` en el momento de la evaluación. NUNCA codificarlas en duro aquí.**
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| Si el rol es... | Destacar del candidato... | Fuentes de proof points |
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|-----------------|---------------------------|-------------------------|
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| Platform / LLMOps | Experiencia en producción, observabilidad, evals, closed-loop | article-digest.md + cv.md |
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| Agentic / Automation | Orquestación multi-agente, HITL, fiabilidad, costes | article-digest.md + cv.md |
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| Technical AI PM | Product discovery, PRDs, métricas, gestión de stakeholders | cv.md + article-digest.md |
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| Solutions Architect | Diseño de sistemas, integraciones, enterprise-ready | article-digest.md + cv.md |
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| Forward Deployed Engineer | Entrega rápida, cercanía al cliente, prototipo a producción | cv.md + article-digest.md |
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| AI Transformation Lead | Gestión del cambio, enablement de equipo, adopción | cv.md + article-digest.md |
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<!-- [PERSONALIZAR] Asocia tus proyectos/artículos concretos a los arquetipos anteriores -->
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### Narrativa de transición (usar en TODOS los framings)
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<!-- [PERSONALIZAR] Reemplaza con tu propia narrativa. Ejemplos:
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- "SaaS construida y vendida tras 5 años. Ahora 100% enfocado en IA aplicada en empresa."
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- "Lead de ingeniería en una Series-B durante un crecimiento x10. Buscando el siguiente reto."
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- "Transición de consultoría a producto. En búsqueda de roles con alta responsabilidad."
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Leído desde config/profile.yml -> narrative.exit_story -->
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Usar la narrativa de transición desde `config/profile.yml` para enmarcar TODOS los contenidos:
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- **En los summaries del PDF:** Tender el puente entre el pasado y el futuro — "Ahora aplico las mismas [competencias] al dominio [de la oferta]."
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- **En las stories STAR:** Hacer referencia a los proof points de `article-digest.md`.
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- **En los borradores de respuestas (Bloque G):** La narrativa de transición va en la primera respuesta.
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- **Cuando la oferta menciona "emprendedor", "autonomía", "builder", "end-to-end":** Es EL diferenciador n.º 1. Aumentar el peso del match.
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### Ventaja transversal
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Enmarcar el perfil como **"Builder técnico con una práctica demostrable"**, adaptando el framing al rol:
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- Para PM: "Builder que reduce la incertidumbre con prototipos y luego entrega en producción de forma disciplinada"
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- Para FDE: "Builder que entrega desde el día 1 con observabilidad y métricas"
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- Para SA: "Builder que diseña sistemas end-to-end con experiencia real de integración"
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- Para LLMOps: "Builder que lleva la IA a producción con sistemas de calidad en bucle cerrado"
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Posicionar "Builder" como señal profesional — no como "artesano improvisado". Los proof points reales lo hacen creíble.
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### Portfolio como proof point (usar en candidaturas de alto impacto)
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<!-- [PERSONALIZAR] Si tienes una demo en vivo, un dashboard o un proyecto público, configúralo aquí.
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Ejemplo:
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dashboard:
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url: "https://tudominio.dev/demo"
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password: "demo-2026"
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when_to_share: "Roles LLMOps, AI Platform, Observability"
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Leído desde config/profile.yml -> narrative.proof_points y narrative.dashboard -->
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Si el candidato tiene una demo en vivo / un dashboard (verificar `profile.yml`), ofrecer el acceso en las candidaturas relevantes.
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### Inteligencia de remuneración (Comp Intelligence)
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<!-- [PERSONALIZAR] Investiga los rangos salariales para tus roles objetivo y ajusta los valores -->
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**Consejos generales:**
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- WebSearch para datos de mercado actuales (Glassdoor, LinkedIn Salary Insights, InfoJobs Estudios Salariales, Levels.fyi, Talent.io, Indeed Salarios)
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- Enmarcar por título del puesto, no por competencias — los títulos definen las bandas salariales
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- Las tarifas freelance/autónomo en España suelen ser un 30-50% por encima del equivalente bruto por hora en nómina (cuotas de autónomo, vacaciones, baja, prospección)
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- El geo-arbitraje funciona en remoto: menor coste de vida = mejor neto
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### Mercado hispanohablante -- Especificidades (IMPORTANTE)
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En las ofertas y negociaciones en español, ciertos términos no existen en los mercados EN/FR. Se DEBEN tener en cuenta correctamente:
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| Término | Significado | Impacto en la evaluación |
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|---------|-------------|--------------------------|
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| **Contrato indefinido** | Equivalente al "permanent employment". El estándar en España | Lo esperado. Un contrato temporal para un senior es una señal de alerta |
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| **Contrato temporal / fijo-discontinuo** | Contrato de duración determinada o con actividad estacional | Aceptable para proyectos concretos. Si no, preguntar por qué no es indefinido |
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| **Período de prueba** | 6 meses para técnicos/directivos (España). Varía por convenio | Estándar de mercado. Señalar si supera los 6 meses |
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| **Preaviso** | 15 días a 3 meses según convenio y antigüedad | Planificar la fecha de incorporación en consecuencia |
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| **Convenio colectivo** | Acuerdo sectorial que regula condiciones mínimas (TIC, Consultoría, Metal…) | Verificar la categoría profesional para validar el salario |
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| **Pagas extra** | Habitualmente 2 pagas extra (junio/diciembre) = 14 pagas al año | Incluir en el cálculo: salario bruto anual ÷ 14 ≠ ÷ 12. NUNCA olvidar en la comparación |
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| **IRPF** | Retención fiscal sobre el salario (variable según tramo y situación personal) | Solicitar nómina estimada neta además del bruto. El neto real depende del tramo |
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| **Seguridad Social** | Cotización del trabajador (~6,35% aprox.). Descuento automático en nómina | Factor en el cálculo neto. El empleador cotiza adicionalmente ~30% aparte |
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| **Ticket restaurante / cheque gourmet** | Vales de comida (Sodexo, Edenred, Coverflex). Parte exenta de IRPF hasta 11 €/día | Beneficio habitual. ~1.500-2.500 €/año de ahorro efectivo en empresas grandes |
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| **Seguro médico privado** | Cobertura sanitaria privada aportada por la empresa | Beneficio valorado. Verificar si cubre familia, dental y óptica |
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| **Plan de pensiones** | Aportación empresa al plan de pensiones del empleado | Poco extendido en startups, más común en grandes corporaciones |
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| **Teletrabajo / Remoto / Híbrido** | Modalidad de trabajo. "Híbrido" varía mucho (1 día/sem ≠ 3 días/sem) | Concretar días presenciales exactos. "Flexible" sin cifra = señal de alerta |
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| **Autónomo / Freelance** | Trabajador por cuenta propia. Cuota de autónomo ~300-500 €/mes | Tarifa diaria o mensual. Sumar cuota + vacaciones + baja al calcular el coste real |
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| **ETT** (Empresa de Trabajo Temporal) | Contratación a través de una tercera empresa | Inferior al indefinido directo. Aceptable solo para proyectos muy concretos |
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### Scripts de negociación
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<!-- [PERSONALIZAR] Adapta a tu situación -->
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**Pretensiones salariales (marco general):**
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> "Basándome en los datos de mercado actuales para este tipo de puesto, busco una horquilla de [HORQUILLA desde profile.yml]. Soy flexible en la estructura — lo que importa es el paquete global y las perspectivas de crecimiento."
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**Respuesta a una reducción geográfica:**
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> "Los roles en los que compito están orientados a resultados, no a ubicación. Mi historial no cambia según el código postal."
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**Si la oferta está por debajo del objetivo:**
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> "Actualmente estoy en conversaciones sobre paquetes en la horquilla [horquilla superior]. [Empresa] me atrae por [razón]. ¿Es posible llegar a [objetivo]?"
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**Negociación sobre pagas extra / variable:**
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> "Para comparar los paquetes de forma justa, ¿podrían detallar el fijo bruto anual, las pagas extra y la parte variable por separado?"
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### Política de localización (Location Policy)
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<!-- [PERSONALIZAR] Adapta a tu situación. Leído desde config/profile.yml -> location -->
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**En los formularios:**
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- Preguntas binarias "¿Puede estar en oficina?": responder según la disponibilidad real en `profile.yml`
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- Campos libres: indicar el solapamiento horario y la disponibilidad de forma explícita
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**En las evaluaciones (scoring):**
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- Dimensión remoto para híbrido fuera de tu país: Score **3.0** (no 1.0)
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- Score 1.0 solo si la oferta dice explícitamente "presencia obligatoria 4-5 días/semana, sin excepciones"
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### Prioridad time-to-offer
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- Demo funcional + métricas > perfección
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- Aplicar rápido > seguir aprendiendo
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- Enfoque 80/20, todo tiene timebox
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## Reglas globales
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### NUNCA
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1. Inventar experiencia o métricas
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2. Modificar `cv.md` ni los archivos del portfolio
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3. Enviar candidaturas en nombre del candidato
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4. Compartir un número de teléfono en los mensajes generados
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5. Recomendar una remuneración por debajo del mercado
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6. Generar un PDF sin haber leído la oferta antes
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7. Usar jerga corporativa o fórmulas vacías
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8. Ignorar el tracker (cada oferta evaluada se registra)
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### SIEMPRE
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0. **Carta de presentación:** Si el formulario lo permite, SIEMPRE incluir una. PDF con el mismo diseño visual que el CV. Citas de la oferta mapeadas sobre los proof points. Máximo 1 página.
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1. Leer `cv.md` y `article-digest.md` (si existe) antes de evaluar una oferta
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1b. **Primera evaluación de cada sesión:** Ejecutar `node cv-sync-check.mjs` via Bash. Si hay alertas, avisar al candidato
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||||
2. Detectar el arquetipo del rol y adaptar el framing
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||||
3. Citar líneas exactas del CV en el matching
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||||
4. Usar WebSearch para datos de remuneración y de empresa
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||||
5. Registrar en el tracker después de cada evaluación
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||||
6. Generar el contenido en el idioma de la oferta (español si la oferta está en español, inglés si no)
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||||
7. Ser directo y concreto — sin relleno
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||||
8. Español técnico natural en los textos generados. Frases cortas, verbos de acción, evitar la voz pasiva. No forzar la traducción de términos técnicos (stack, pipeline, deployment, embedding)
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||||
8b. **URLs de case studies en el Professional Summary del PDF:** Si el PDF menciona case studies o demos, las URLs DEBEN aparecer en el primer párrafo (Professional Summary). Los reclutadores suelen leer solo el summary. Todas las URLs en HTML con `white-space: nowrap`
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||||
9. **Entradas del tracker en TSV** — NUNCA editar applications.md directamente para nuevas entradas. Escribir el TSV en `batch/tracker-additions/`, `merge-tracker.mjs` gestiona la fusión
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||||
10. **`**URL:**` en cada cabecera de report** — entre Score y PDF
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### Herramientas
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| Herramienta | Uso |
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|-------------|-----|
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| WebSearch | Búsqueda de remuneración, tendencias, cultura de empresa, contactos LinkedIn, fallback de ofertas |
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| WebFetch | Fallback para extraer ofertas desde páginas estáticas |
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| Playwright | Verificar si las ofertas están activas (browser_navigate + browser_snapshot), extraer ofertas desde SPAs. **CRÍTICO: NUNCA 2+ agentes en paralelo con Playwright — comparten la misma instancia del navegador** |
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||||
| Read | cv.md, article-digest.md, cv-template.html |
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||||
| Write | HTML temporal para PDF, applications.md, reports .md |
|
||||
| Edit | Actualizar el tracker |
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||||
| Bash | `node generate-pdf.mjs` |
|
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@@ -0,0 +1,114 @@
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||||
# Modo: aplicar -- Asistente en vivo para formularios de candidatura
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||||
Modo interactivo para el momento en que el candidato rellena un formulario de candidatura en Chrome. Lee lo que hay en pantalla, carga el contexto de la evaluación previa de la oferta y genera respuestas personalizadas para cada pregunta del formulario.
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## Requisitos previos
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- **Ideal con Playwright visible**: En modo visible, el candidato ve el navegador y el agente puede interactuar con la página.
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- **Sin Playwright**: el candidato comparte una captura de pantalla o pega las preguntas manualmente.
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## Workflow
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```
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1. DETECTAR -> Leer la pestaña activa de Chrome (captura/URL/título)
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2. IDENTIFICAR -> Extraer empresa + rol desde la página
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3. BUSCAR -> Hacer match con los reports existentes en reports/
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4. CARGAR -> Leer el report completo + Bloque G (si existe)
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||||
5. COMPARAR -> ¿El rol en pantalla coincide con el evaluado? Si cambió -> avisar
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||||
6. ANALIZAR -> Identificar TODAS las preguntas visibles del formulario
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7. GENERAR -> Para cada pregunta, generar una respuesta personalizada
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8. PRESENTAR -> Mostrar las respuestas formateadas para copiar y pegar
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```
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## Paso 1 -- Detectar la oferta
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**Con Playwright:** Snapshot de la página activa. Leer título, URL y contenido visible.
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**Sin Playwright:** Pedir al candidato que:
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- Comparta una captura de pantalla del formulario (la herramienta Read lee imágenes)
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||||
- O pegue las preguntas del formulario en texto
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- O indique empresa + rol para buscar el contexto
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||||
## Paso 2 -- Identificar y cargar el contexto
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||||
1. Extraer el nombre de la empresa y el título del puesto desde la página
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2. Buscar en `reports/` por nombre de empresa (Grep case-insensitive)
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3. Si hay match -> cargar el report completo
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4. Si hay Bloque G -> cargar los borradores de respuestas previos como base
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||||
5. Si NO hay match -> avisar al candidato y proponer un auto-pipeline rápido
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||||
## Paso 3 -- Detectar cambios de rol
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||||
Si el rol en pantalla difiere del evaluado:
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||||
- **Avisar al candidato**: "El rol ha cambiado de [X] a [Y]. ¿Quieres que reevalúe o que adapte las respuestas al nuevo título?"
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- **Si adaptar**: Ajustar las respuestas al nuevo rol sin reevaluar
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||||
- **Si reevaluar**: Lanzar la evaluación completa A-F, actualizar el report, regenerar el Bloque G
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||||
- **Actualizar el tracker**: Modificar el título del rol en applications.md si es necesario
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||||
## Paso 4 -- Analizar las preguntas del formulario
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||||
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||||
Identificar TODAS las preguntas visibles:
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- Campos de texto libre (carta de presentación, "¿por qué este puesto?", motivación, etc.)
|
||||
- Listas desplegables (cómo conociste la empresa, permiso de trabajo, etc.)
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- Sí/No (movilidad, visado, disponibilidad, etc.)
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- Campos de salario (horquilla, pretensiones salariales — en bruto anual)
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- Campos de subida de archivos (CV, carta de presentación en PDF, referencias)
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Clasificar cada pregunta:
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- **Ya respondida en el Bloque G** -> retomar la respuesta existente
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- **Pregunta nueva** -> generar la respuesta desde el report + `cv.md`
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## Paso 5 -- Generar las respuestas
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Para cada pregunta, construir la respuesta según este esquema:
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1. **Contexto del report**: Usar los proof points del bloque B, las stories STAR del bloque F
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2. **Bloque G previo**: Si existe un borrador, tomarlo como base y refinarlo
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3. **Tono "Te elijo a ti"**: mismo framework que en el auto-pipeline — confiado, no suplicante
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4. **Especificidad**: citar algo concreto de la oferta visible en pantalla
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5. **career-ops proof point**: incluir en "Información adicional" si existe ese campo
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**Campos específicos en formularios hispanohablantes habituales:**
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- **Pretensiones salariales (bruto anual)** -> Horquilla desde `profile.yml`, en EUR (o divisa local), con la indicación "negociable según el paquete global"
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- **Fecha de disponibilidad** -> Fecha realista teniendo en cuenta el preaviso (habitualmente 15 días a 3 meses)
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- **Permiso de trabajo / Nacionalidad** -> Honesto y conciso; para ciudadanos UE: "Sin necesidad de permiso de trabajo (ciudadano UE)"
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- **Idiomas** -> Niveles según el MCER (A1-C2)
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- **Movilidad** -> Especificar la zona geográfica aceptable y la frecuencia de desplazamiento
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**Formato de salida:**
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```
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## Respuestas para [Empresa] -- [Rol]
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Base: Report #NNN | Score: X.X/5 | Arquetipo: [tipo]
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### 1. [Pregunta exacta del formulario]
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> [Respuesta lista para copiar y pegar]
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### 2. [Siguiente pregunta]
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> [Respuesta]
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...
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Notas:
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- [Observaciones sobre el rol, cambios, etc.]
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- [Sugerencias de personalización que el candidato debería revisar]
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```
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## Paso 6 -- Tras la candidatura (opcional)
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Si el candidato confirma que la candidatura ha sido enviada:
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1. Actualizar el estado en `applications.md` de "Evaluated" a "Applied"
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2. Actualizar el Bloque G del report con las respuestas finales
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3. Sugerir el siguiente paso: `/career-ops contacto` para LinkedIn outreach hacia el hiring manager
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## Gestión del desplazamiento
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Si el formulario tiene más preguntas de las que son visibles:
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- Pedir al candidato que desplace y comparta otra captura de pantalla
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- O que pegue las preguntas restantes
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- Tratar por iteraciones hasta cubrir todo el formulario
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@@ -0,0 +1,200 @@
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# Mode: interview/debrief — Análisis Posterior a la Entrevista (Debrief)
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Después de una entrevista real, captura qué se preguntó, evalúa qué funcionó y qué no, cubre las carencias antes de la siguiente ronda y actualiza el banco de preguntas.
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## When to Run This Skill
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- Inmediatamente después de una entrevista real (mientras la memoria está fresca)
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- Después de una llamada con el reclutador que haya revelado nueva información sobre el proceso
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- Cuando el candidato conozca el formato y el entrevistador de la siguiente ronda
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## Inputs
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1. **Análisis de la entrevista del candidato (Debrief)** — qué preguntas se hicieron, cómo respondió, qué sintió que fue sólido o débil
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2. **Nombre y rol del entrevistador** — informa la predicción de la siguiente ronda
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3. **Resultado de la ronda** (si se conoce) — avanzó / rechazado / pendiente
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4. **Detalles de la siguiente ronda** (si se conocen) — formato, entrevistadores, plazos
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5. **Banco de preguntas** en `interview-prep/question-bank.md` — actualizar con datos reales
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6. **Banco de historias** en `interview-prep/story-bank.md` — agregar nuevas historias si surgieron
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||||
7. **CV** en `cv.md` + `article-digest.md` (si está presente) — para fundamentar las respuestas sugeridas en la experiencia real
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||||
8. **Afirmaciones retractadas** en `interview-prep/retracted-claims.md` (si está presente) — barrera estricta (hard gate); nunca uses una afirmación retractada en una respuesta sugerida, incluso si el candidato la dijo en la entrevista
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||||
9. **Archivo de preparación específico del rol** — para adjuntar las notas del análisis
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## Step 1 — Capture What Was Asked
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Pide al candidato que enumere cada pregunta que recuerde, en orden si es posible. No le sugieras opciones — deja que recuerde libremente primero.
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Para cada pregunta capturada:
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- ¿Qué dijeron?
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- ¿Cómo reaccionó el entrevistador (señal positiva, neutral, mostró rechazo, pasó a otra cosa rápidamente)?
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- ¿Se sintieron seguros o con dudas?
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Si la memoria está incompleta, haz preguntas dirigidas:
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- "¿Hubo alguna pregunta que te tomó por sorpresa?"
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- "¿Hubo algo que desearías haber respondido de otra manera?"
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- "¿El entrevistador hizo preguntas de seguimiento (follow-up) sobre algo? — eso generalmente significa que querían más."
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## Step 2 — Honest Assessment Per Question
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Para cada pregunta, produce:
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```markdown
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**Q: [pregunta]**
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- What was said: [resumen de su respuesta]
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- What landed: [qué fue bueno — sé específico]
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- What was missing: [carencia — término técnico preciso, resultado faltante, sin reflexión, etc.]
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||||
- Correct/complete answer: [lo que la respuesta completa debería incluir]
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- Status: ✅ Strong / 🟡 Solid / 🔴 Gap
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```
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Sé directo. Si perdieron el concepto central que la pregunta estaba evaluando, dilo. Si una respuesta fue genuinamente sólida, dilo también. El análisis es el momento de aprendizaje más valioso — la vaguedad lo desperdicia.
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## Step 3 — Update Question Bank
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Para cada pregunta analizada, actualiza `interview-prep/question-bank.md`:
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- Cambia el estado a ✅ / 🟡 / 🔴 según el rendimiento real
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- Agrega notas de carencias del análisis
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- Agrega cualquier nueva pregunta que haya aparecido y que aún no estuviera en el banco
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Si el banco de preguntas no existe, créalo con las preguntas de esta entrevista como semilla.
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## Step 4 — Close the Gaps
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Para cada 🔴 carencia identificada:
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1. **Explica la respuesta correcta** — clara, concisa, con un ejemplo desarrollado (código, cálculo, diagrama) si es útil
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2. **Conecta con una historia real** si es posible — "realmente tienes esto en tu [historia existente del banco de historias] — aquí te muestro cómo usarlo"
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||||
3. **Agrega al archivo de preparación del rol** bajo una sección "Gaps to Close Before Round N"
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||||
4. **Agrega a `interview-prep/interview-prep-guide.md`** (si el candidato mantiene uno) cuando sea un principio reutilizable que se aplique más allá de este rol
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## Step 5 — Extract New Stories
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A veces, una entrevista real saca a relucir una historia que el candidato no había preparado. Si el candidato describió una experiencia que no había formalizado:
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> "Mencionaste [X] en tu respuesta — parece que podría convertirse en una historia STAR+R adecuada. ¿Quieres desarrollarla ahora que está fresca?"
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Si dice que sí, desarróllala como una historia STAR+R (Situación, Tarea, Acción, Resultado, Reflexión) y agrégala a `interview-prep/story-bank.md`.
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## Step 6 — Next Round Intelligence
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Si el candidato conoce el formato de la próxima ronda:
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1. **Predice posibles preguntas** basándote en:
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- El rol del próximo entrevistador (ej., practitioner senior → profundidad en la habilidad central, diseño; colega interfuncional → colaboración, límites del dominio; ejecutivo → estrategia, impacto en el negocio)
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- Lo que se cubrió en esta ronda (la próxima ronda suele profundizar, no abarcar más)
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||||
- En lo que el entrevistador de esta ronda pareció más interesado
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Etiqueta cada predicción con `[inferred]` — nunca presentes una pregunta predicha como si se hubiera obtenido de candidatos reales o expertos internos.
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2. **Construye una lista de prioridades** para la preparación de la próxima ronda — ordenada por gravedad de la carencia y probabilidad de ser evaluada
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3. **Sugiere ejecutar** `interview/plan` con los detalles de la próxima ronda para crear un plan de preparación completo
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## Step 7 — Probability Assessment (Optional)
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Si el candidato pide una lectura honesta sobre sus posibilidades:
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Evalúa en base a:
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- Número y gravedad de las carencias (🔴 en fundamentos = mayor riesgo que 🔴 en temas avanzados)
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- Señales del entrevistador (dio detalles específicos de la siguiente ronda = positivo; vago = neutral; llamada corta = riesgo)
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||||
- Ajuste al rol (años de experiencia, coincidencia de dominio, ubicación)
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- Diferenciadores (cosas que dijo el candidato que la mayoría de los candidatos no dirían)
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Sé honesto. Un rango de probabilidad con un razonamiento claro es más útil que la falsa confianza.
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## Step 8 — Save Debrief
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Agrega a `interview-prep/{company-slug}-{role-slug}.md`:
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```markdown
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## Round [N] Debrief — [YYYY-MM-DD]
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**Interviewer:** [nombre, rol]
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**Round type:** [screening / technical / design-case-study / behavioral]
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**Outcome:** [pending / moved forward / rejected]
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### Questions Asked
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[lista]
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### Gaps Identified
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[lista con las respuestas correctas]
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### Next Round
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**Format:** [si se conoce]
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**Interviewers:** [si se conocen]
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**Priority prep:** [los 3 temas principales a cubrir antes de la siguiente ronda]
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### Process Intel (recruiter / HM screens — omit if not applicable)
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**Comp discussed:** [sí / no — si es sí, qué se dijo y en qué se ancló]
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**Timeline:** [cualquier fecha o plazo mencionado]
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**Other candidates:** [si se revelaron]
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**Next steps:** [lo que el entrevistador dijo que sucede a continuación y para cuándo]
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```
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## Step 9 — Write Session Transcript
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Después del análisis, escribe también una transcripción de la sesión legible por máquina en `interview-prep/sessions/{company-slug}-{role-slug}-{round}-{YYYY-MM-DD}.md`. Este es un registro estructurado de la ronda para modos de análisis posteriores; los turnos etiquetados por hablante permiten a un consumidor leer cualquier lado sin tener que volver a inferir quién habló. El contrato completo vive en `interview-prep/sessions/README.md`.
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Formato:
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```markdown
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company: [empresa]
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role: [rol]
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round: [screen | hiring-manager | technical | system-design | behavioral | onsite | final]
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date: YYYY-MM-DD
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interviewer_role: [rol, si se conoce]
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source: debrief
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## Q1
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**Interviewer:** [pregunta tal como se hizo]
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<!-- competency: tag[, tag...] -->
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**Candidate:** [respuesta tal como se entregó / reconstruida en este análisis]
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## Q2
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...
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```
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Reglas para la transcripción:
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- **Asigna el tipo de ronda al enum** anterior (ej. filtro del reclutador → `screen`, filtro del HM → `hiring-manager`, inmersión técnica → `technical`, diseño/estudio de caso → `system-design`).
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||||
- **Etiqueta cada respuesta.** En la línea directamente arriba de cada línea `**Candidate:**`, emite `<!-- competency: tag[, tag...] -->` — en minúsculas (lowercase-kebab-case), separado por comas para respuestas con múltiples competencias (ej. `system-design`, `people-leadership`, `incident-response`). Ya evaluaste cada respuesta en el Step 2, así que etiqueta a partir de esa evaluación en lugar de volver a leer. Las etiquetas son de formato libre; elige la competencia que la pregunta realmente evaluó.
|
||||
- **Reconstruye el turno del candidato fielmente.** Usa lo que el candidato informó haber dicho en el Step 1, no una respuesta idealizada. La "respuesta correcta/completa" del Step 2 pertenece al archivo de análisis, nunca a la transcripción — la transcripción registra lo que sucedió.
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||||
- **`source: debrief`.**
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||||
- El archivo de sesión aterriza en un directorio ignorado por git (los nombres/empresas reales nunca entran en el control de versiones); escríbelo sin censurar.
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## Rules
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- **Analiza inmediatamente.** La memoria de los detalles de la entrevista se degrada rápidamente — en cuestión de horas, las preguntas y reacciones específicas se olvidan. Ejecuta esta habilidad el mismo día.
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- **No suavices las carencias.** Una carencia 🔴 que se llama 🟡 por amabilidad volverá a aparecer en la siguiente ronda.
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||||
- **Nunca pongas afirmaciones inventadas en boca del candidato.** Las respuestas correctas/completas pueden basarse en el conocimiento general del dominio, pero cualquier afirmación personal o métrica sugerida debe provenir de lo que dijo el candidato, `cv.md`, `article-digest.md` o el banco de historias.
|
||||
- **Las afirmaciones retractadas son una barrera estricta.** Si una afirmación aparece en `interview-prep/retracted-claims.md`, nunca sugieras que el candidato la use — incluso si la dijo en la entrevista real. Márcala: "Esa afirmación está en tu lista de retractadas — no es defendible bajo presión. Aquí tienes una versión que no depende de ella."
|
||||
- **Registra nuevas retractaciones.** Si el análisis revela una afirmación que el candidato usó en la entrevista real y que ahora acepta que no es defendible, ofrece agregarla a `interview-prep/retracted-claims.md`: `**"[afirmación]"** ([contexto]). Razón: [razón de una línea + encuadre correcto si aplica].`
|
||||
- **Extrae las carencias de vocabulario de forma explícita.** Si el candidato usó un término impreciso donde existe uno preciso, agrégalo a `interview-prep/interview-prep-guide.md` en la sección de vocabulario (si el candidato mantiene uno).
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||||
- **Una carencia = una solución.** No abrumes con un plan de estudio completo para cada carencia. Prioriza las 1 o 2 con mayor probabilidad de ser evaluadas en la siguiente ronda.
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||||
- **Celebra lo que funcionó.** El análisis no se trata solo de carencias. Nombra lo que fue sólido — refuerza el comportamiento correcto y construye confianza para la próxima ronda.
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@@ -0,0 +1,157 @@
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# Mode: interview/plan — Planificador de Preparación para Entrevistas
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||||
Dada una descripción de puesto (JD) y la fecha/hora de la entrevista, construye un plan de preparación estructurado y con bloques de tiempo, adaptado a las carencias específicas del candidato.
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## Inputs
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1. **Descripción del puesto (JD)** (requerido) — pégalo en línea o proporciona la URL
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2. **Fecha y hora de la entrevista** (requerido) — para calcular las horas disponibles
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||||
3. **Nombre y rol del entrevistador** (si se conoce) — determina la profundidad y el tono de la preparación
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||||
4. **Tipo de ronda** (si se conoce) — filtro (screening), técnico/específico del dominio, diseño/estudio de caso, panel conductual (behavioral)
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||||
5. **CV** en `cv.md` + `article-digest.md` (si está presente) — lee para obtener experiencia, habilidades y puntos de prueba
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||||
6. **Perfil** en `config/profile.yml` + `modes/_profile.md` — lee para la narrativa, arquetipos y objetivos
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||||
7. **Banco de historias** en `interview-prep/story-bank.md` — historias STAR+R existentes
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||||
8. **Banco de preguntas** en `interview-prep/question-bank.md` — carencias existentes (si el archivo existe)
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## Step 1 — Evaluación de Ajuste
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Lee el CV y la JD. Produce una evaluación de dos columnas:
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**Fortalezas en las que anclarse:** experiencia, títulos, dominio, puntos de prueba que coincidan directamente con la JD.
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**Carencias a cubrir:** habilidades, herramientas o experiencia mencionadas en la JD que estén ausentes o sean débiles en el CV. Clasifícalas por la probabilidad de ser evaluadas en este tipo de ronda específica.
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Sé honesto. Una carencia es una carencia — márcala claramente para que el tiempo de preparación se dedique a los lugares correctos.
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## Step 2 — Inteligencia de la Ronda
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Identifica qué está evaluando realmente esta ronda basándote en:
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- Rol del entrevistador (manager = comunicación + pasión + fundamentos; practitioner = profundidad + criterio)
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- Etiqueta de la ronda (filtro, técnico/dominio, diseño/caso de estudio, final)
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- Señales de la JD (qué enfatizan)
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||||
**Filtro del reclutador (Recruiter screen):**
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||||
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||||
- Verificación de requisitos: ajuste, alineación de compensación, logística, comunicación
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||||
- No es una prueba técnica — las preguntas de profundidad vienen en las rondas con el HM (Hiring Manager) y posteriores
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||||
- Probable: presentación de background, "por qué nosotros/por qué este rol", expectativa salarial, plazos, una pregunta de logística
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||||
- Trata esto como el punto de control fácil; usa el tiempo de preparación para construir la base de lo que viene después
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||||
**Filtro del Hiring Manager:**
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||||
- Comunicación, pasión, ajuste — además de filosofía de liderazgo y criterio
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- Fundamentos de la habilidad central de la JD — no aspectos internos profundos
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||||
- 1–2 historias conductuales
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||||
- Probable: background, "por qué nosotros", un concepto central de la JD, una historia de liderazgo, pregunta situacional con visión de futuro
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||||
**Inmersión técnica / de dominio con un practitioner:**
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- Profundidad en la habilidad central de la JD (ej. internals del runtime para ingeniería, opciones de modelado para datos, métodos de valoración para finanzas)
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||||
- Escenarios aplicados del día a día del rol
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||||
- Es posible un ejercicio en vivo o un recorrido guiado
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||||
- Las historias se usan como evidencia, no como el evento principal
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||||
**Panel de diseño / caso de estudio:**
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- Solución completa — restricciones, componentes, compensaciones (trade-offs), modos de fallo
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||||
- Las dimensiones de calidad que enfatiza la JD (ej. escalabilidad, cumplimiento, medibilidad)
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||||
- Nivel senior: establecer restricciones, hacer preguntas aclaratorias, dirigir la conversación
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||||
Calibra el plan según la ronda. Prepararse en exceso para un filtro desperdicia tiempo y crea la mentalidad equivocada.
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## Step 3 — Construir el Plan de Bloques de Tiempo
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Calcula las horas disponibles desde ahora hasta la hora de la entrevista. Divide en bloques:
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||||
Antes de dimensionar los bloques, revisa `interview-prep/question-bank.md` (si existe). Cualquier pregunta marcada con 🔴 de una ronda anterior es una carencia comprobada — obtiene un bloque dedicado independientemente de cómo la clasifique el análisis CV-vs-JD. Los datos de rendimiento reales superan al riesgo inferido.
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|
||||
**Plantilla (ajusta el tamaño de los bloques según el total de horas disponibles):**
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```text
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||||
Block 1 — Fija tu narrativa (primero, siempre)
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- Escribe la cronología de tu background explícitamente
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- Prepara "por qué esta empresa" con una conexión específica a tu historia
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- Prepara la historia de tu punto de prueba más fuerte (versión de 30 segundos)
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||||
- Tiempo: ~15% de las horas disponibles
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Block 2 — Tema de dominio prioritario (carencia de mayor riesgo primero)
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||||
- Un tema por bloque — no mezclar
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||||
- Para cada uno: concepto → gancho de tu historia → posibles preguntas de seguimiento
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||||
- Tiempo: ~25% de las horas disponibles
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Block 3 — Tema de dominio secundario
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||||
- Segunda carencia de mayor riesgo
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||||
- Tiempo: ~20% de las horas disponibles
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||||
Block 4 — Historias conductuales
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||||
- Asigna las historias existentes a los tipos de preguntas probables
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||||
- Practica la versión verbal de 2 minutos de cada una
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||||
- Prepara la Reflexión para cada una — el diferenciador de un candidato senior
|
||||
- Tiempo: ~15% de las horas disponibles
|
||||
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||||
Block 5 — Investigación de la empresa
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- Páginas de productos relevantes para el rol
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- Conexión entre tu historia y su dominio específico
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||||
- 3–4 preguntas agudas para hacerles
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||||
- Tiempo: ~10% de las horas disponibles
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||||
Block 6 — Ensayo práctico (si el tiempo lo permite)
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||||
- Una pregunta por tema probable — en voz alta, cronometrada
|
||||
- Tiempo: ~10% de las horas disponibles
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Block 7 — Búfer + descanso
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- Deja de estudiar 60–90 minutos antes de la entrevista
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||||
- Estudiar de más en la última hora añade ruido, no señal
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||||
- Tiempo: el restante
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```
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||||
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||||
Ajusta el tamaño de los bloques según la gravedad de la carencia y el tipo de ronda. Si es un filtro, el Block 4 (conductual) y el Block 5 (investigación) son más importantes que los bloques de dominio profundo.
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---
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||||
## Step 4 — Referencia Rápida de Prioridad
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||||
Al final del plan, produce una referencia rápida de una página que el candidato pueda leer 15 minutos antes de la entrevista:
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||||
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||||
```markdown
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## 15-Minute Pre-Interview Review
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||||
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||||
**Your anchor sentence:** [una frase que capture por qué eres adecuado para este rol]
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||||
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||||
**Top 3 things to remember:**
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||||
1. [el mensaje más importante a dejarle al entrevistador]
|
||||
2. [la pregunta más probable y tu primera frase de la respuesta]
|
||||
3. [la conexión entre tu historia y su dominio]
|
||||
|
||||
**Your questions to ask:**
|
||||
1. [pregunta 1]
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||||
2. [pregunta 2]
|
||||
3. [pregunta 3]
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```
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---
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||||
## Step 5 — Guardar Resultados
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Guarda el plan en `interview-prep/{company-slug}-{role-slug}.md` si el archivo no existe, o añade una sección `## Prep Plan` si ya existe.
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## Rules
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- **Calibra según la ronda.** Un plan de preparación para un filtro se ve muy diferente a uno para un panel de diseño. No apliques profundidad máxima por defecto para todas las entrevistas.
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- **Las carencias primero.** El tiempo es finito. Las fortalezas del candidato no necesitan preparación — sus carencias sí.
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- **Las carencias marcadas con 🔴 en el banco de preguntas tienen prioridad sobre las carencias inferidas.** Los datos de rendimiento reales superan el análisis CV-vs-JD. Si el candidato ya sabe que le cuesta un tema, no lo ocultes.
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- **Un tema por bloque.** Mezclar temas en un solo bloque reduce la retención.
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- **Siempre incluye tiempo de descanso.** Un candidato descansado supera a uno que ha estudiado de más en el último momento.
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- **Nunca inventes información sobre la empresa.** Si no tienes investigación, dilo — no inventes afirmaciones sobre la cultura o detalles técnicos sobre la empresa.
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- **Nunca inventes afirmaciones para el candidato.** La frase ancla y los puntos de conversación previos a la entrevista en la referencia rápida (Step 4) deben estar basados en lo que el candidato realmente tiene — `cv.md`, `article-digest.md` o el banco de historias. No redactes afirmaciones que dependan de experiencia o métricas que el candidato no tiene. Si una afirmación aparece en `interview-prep/retracted-claims.md`, nunca la incluyas.
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@@ -0,0 +1,255 @@
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# Mode: interview/practice — Entrevistador de Práctica
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Ejecuta una entrevista de práctica realista — una pregunta a la vez — y da comentarios estructurados después de cada respuesta. Realiza un seguimiento de lo que funcionó y lo que necesita mejorar.
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## Inputs
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1. **Tipo de ronda** (requerido) — filtro/reclutador (screening/recruiter), filtro/HM (screening/HM), técnico/específico del dominio, diseño/estudio de caso, conductual (behavioral)
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2. **Persona del entrevistador** (si se conoce) — nombre, rol, empresa; determina el estilo y profundidad de las preguntas
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3. **Lista de preguntas** (opcional) — preguntas específicas a cubrir; si no se proporcionan, generarlas a partir del tipo de ronda
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4. **CV** en `cv.md` + `article-digest.md` (si está presente) — para verificar las afirmaciones en las respuestas y fundamentar versiones más sólidas en la experiencia real
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5. **Perfil** en `config/profile.yml` + `modes/_profile.md` — narrativa del candidato, factores decisivos (deal-breakers), objetivos de compensación
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6. **Banco de historias** en `interview-prep/story-bank.md` — para verificar la precisión de la historia en los comentarios
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7. **Banco de preguntas** en `interview-prep/question-bank.md` — para actualizar el estado después de cada respuesta
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8. **Archivo de preparación específico del rol** — para inteligencia de la empresa, preguntas obtenidas, estrategia de compensación
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9. **Afirmaciones retractadas** en `interview-prep/retracted-claims.md` (si está presente) — afirmaciones que el candidato ha rechazado explícitamente como indefendibles; trátalo como una barrera estricta (hard gate)
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## Protocol
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### Preflight — Check Substance Files
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Antes de establecer la escena, confirma qué archivos existen:
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- `interview-prep/question-bank.md` (o un equivalente específico de la empresa)
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- El archivo de preparación específico del rol (`interview-prep/{company}-{role}.md`)
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- `cv.md`
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- `interview-prep/retracted-claims.md`
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Si el banco de preguntas y el archivo de preparación del rol están ausentes, dile al candidato claramente:
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> "Tienes el protocolo de práctica pero no tu banco de preguntas ni notas de preparación para este rol. Los comentarios serán genéricos hasta que estos existan. ¿Quieres ejecutar `interview-prep` o `interview/plan` primero para construirlos?"
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No ejecutes silenciosamente una sesión superficial como si fuera completa. Si el candidato confirma que desea proceder de todos modos, continúa — pero anota en el resumen de la sesión que la obtención de preguntas recurrió a los valores predeterminados generados.
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### Opening
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Establece la escena brevemente:
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> "Seré [nombre/rol del entrevistador]. Iremos una pregunta a la vez. Responde como lo harías en la entrevista real — en voz alta si es posible, escrito si no. Después de cada respuesta te daré retroalimentación (feedback), y luego pasaremos a la siguiente. Di 'pausa' si quieres detenerte a discutir antes de que te dé retroalimentación. ¿Listo?"
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Luego, abre con la primera pregunta — sin preámbulos, sin "aquí está la pregunta 1". Simplemente hazla con naturalidad como lo haría el entrevistador.
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### During the Session
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**Haz una pregunta a la vez.** Espera la respuesta completa antes de dar retroalimentación.
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**Mantente en el personaje** durante la respuesta. Si el candidato hace una pregunta aclaratoria a mitad de respuesta ("¿tiene sentido eso?"), responde como lo haría el entrevistador — brevemente, sin romper la escena.
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**Preguntas de seguimiento (Follow-up):** después de una respuesta completa, haz una pregunta de seguimiento natural si:
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- La respuesta fue incompleta pero iba por buen camino (tira del hilo)
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- La respuesta fue fuerte (profundiza — esto es lo que hacen los entrevistadores reales)
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- La respuesta perdió el punto clave por completo (dales la oportunidad de recuperarse)
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**Haz un seguimiento de lo cubierto.** Mantén una lista mental continua de qué historias y ejemplos ha usado el candidato. Si recurren a la misma historia por segunda vez, márcalo después del feedback: "Has usado [historia] para [N] preguntas ya — los entrevistadores notan un conjunto de ejemplos limitado. ¿Qué ejemplo diferente podrías usar aquí?". También verifica el *cierre* de cada respuesta: si termina en un dominio que no coincide con el rol (ej. cerrar en e-commerce cuando el rol es fintech/fraude), anótalo: "Contenido fuerte, pero cerraste en [dominio incorrecto] — para este rol, enfoca la respuesta en [dominio correcto]."
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### After Each Answer — Structured Feedback
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**What landed:**
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- [cosa específica que funcionó — cita sus palabras si es posible]
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- [otra fortaleza]
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**What to sharpen:**
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- [carencia específica — qué faltó o fue impreciso]
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- [vocabulario o encuadre a mejorar]
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**The stronger version:**
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> "[Una o dos oraciones mostrando cómo la respuesta podría haber comenzado o cerrado más efectivamente]"
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**Status update:** [✅ Strong / 🟡 Solid / 🔴 Gap]
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```
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Mantén la retroalimentación concisa. Una o dos cosas a mejorar por respuesta — no una reescritura completa. El objetivo es mejorar en el siguiente intento, no desanimar.
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### Feedback Principles
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**Sé honesto, no solo alentador.** Un "Buena respuesta" sin sustancia desperdicia el tiempo de preparación del candidato. Si una respuesta fue débil, dilo claramente y explica por qué.
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**Cita sus palabras exactas.** "Dijiste 'negociar entre consistencia y disponibilidad' — el término preciso es 'hacer un trade-off (compensar) consistencia por disponibilidad'" es más útil que "usa un mejor vocabulario técnico".
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**Lidera con lo que funcionó.** Incluso una respuesta débil generalmente tiene algo correcto. Nombrarlo primero hace que la corrección sea mejor recibida.
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**Marca explícitamente las carencias de vocabulario.** Los entrevistadores expertos notan el lenguaje impreciso. Cuando el candidato usa un término vago donde existe uno preciso, nómbralo.
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**La comprobación de Reflexión.** Para las historias conductuales, siempre verifica: ¿incluyeron una Reflexión? ("Qué haría diferente / qué aprendí.") Esta es la señal de un candidato senior. Si falta, pregunta una vez después del feedback: "¿Qué harías diferente sabiendo lo que sabes ahora?"
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**Regla de los dos minutos.** Si una respuesta dura más de dos minutos, anótalo. Los entrevistadores dejan de escuchar. La solución casi siempre es indicar la respuesta primero, y luego explicar — no cortar contenido. *En una sesión escrita no puedes cronometrar la entrega — sustituye esto por una comprobación de estructura:* marca las respuestas que entierran el titular (más de 4-5 oraciones de configuración antes de llegar al punto) y dile al candidato: el ritmo y las palabras de relleno solo se pueden diagnosticar en voz alta — grábate o ejecuta esta pregunta nuevamente de forma verbal.
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**Verifica las afirmaciones sospechosas antes de asesorar sobre ellas.** Cuando el candidato indica una métrica específica o una afirmación de alcance (personal a cargo, AUM, cifra de ingresos, porcentaje de mejora) que no puedes confirmar en el contexto previo, compárala con `cv.md`, `article-digest.md` y `interview-prep/retracted-claims.md` antes de dar feedback. Si la afirmación no está respaldada, márcala: "No puedo encontrar ese número en tu CV — ¿es defendible si presionan? Si no, aquí tienes una versión que no depende de él". Nunca aconsejes a un candidato que repita una afirmación que no puede respaldar.
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**Nunca inventes experiencia o métricas.** La versión más sólida solo puede usar hechos que el candidato indicó realmente, o afirmaciones que existen en `cv.md`, `article-digest.md` o el banco de historias. Ajustar el encuadre es tu trabajo — agregar logros es inventar. Si una afirmación aparece en `interview-prep/retracted-claims.md`, no la uses en una versión más sólida, incluso si el candidato lo dijo.
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**Ofrece registrar retractaciones.** Cuando un candidato concede a mitad de sesión que una afirmación no es defendible bajo presión ("tienes razón, no puedo respaldar eso"), ofrece agregarla a `interview-prep/retracted-claims.md`: "¿Quieres que agregue eso a tu lista de afirmaciones retractadas para que no vuelva a surgir?". Si responde que sí, agrega: `**"[afirmación]"** ([contexto]). Razón: [razón de una línea + encuadre correcto si aplica].`
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**Cuando la inteligencia de la empresa sea escasa a mitad de sesión.** Si al candidato le cuesta visiblemente una pregunta sobre "por qué esta empresa / por qué este rol" porque el archivo de preparación del rol carece de información, no inventes ni te quedes en silencio. Sal del personaje, ejecuta el paso de investigación `interview-prep` para esa única pregunta (la misma ruta de investigación referenciada que posee `interview-prep.md`), y vuelve con 2-3 ángulos concretos y citados. Luego retoma el personaje. Si la investigación no produce nada útil, dilo claramente. Esto no es un segundo ciclo de búsqueda — es invocar la etapa de investigación existente justo a tiempo cuando la ruta principal no se ejecutó primero.
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**Cuando el candidato disputa una afirmación factual en los materiales de preparación.** Si el candidato cuestiona un hecho específico en el banco de preguntas o en el archivo de preparación (ej., una métrica, una especificación de producto, una cifra SLA), no defiendas la autoridad del archivo. Sal del personaje, verifica la afirmación en fuentes primarias, y corrige el archivo fuente si el candidato tiene razón. Regresa con la cifra verificada y reanuda. Si no se puede encontrar ninguna fuente primaria, dilo y marca la afirmación como no verificada — el candidato no debería usar un hecho inverificable en una entrevista real.
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### After All Questions — Session Summary
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## Practice Session Summary
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**Round type:** [screening / technical / design-case-study / behavioral]
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**Questions covered:** [N]
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**Ready:**
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- [pregunta] — [nota de una línea de por qué es sólida]
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**Needs work before interview:**
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- [pregunta] — [carencia específica a cubrir]
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**Vocabulary to fix:**
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- "[lo que dijeron]" → "[término correcto]"
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**Overall read:** [una oración honesta sobre la preparación para la entrevista]
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### Write Session Transcript
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Después del resumen, escribe una transcripción de la sesión legible por máquina en `interview-prep/sessions/{company-slug}-{role-slug}-{round}-{YYYY-MM-DD}.md` (usa `practice` para el slug de empresa/rol si no fue una sesión específica de empresa). Este es un registro estructurado de la ronda para modos de análisis posteriores; los turnos etiquetados por hablante permiten a un consumidor leer cualquier lado sin volver a inferir quién habló. El contrato completo vive en `interview-prep/sessions/README.md`.
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Formato:
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company: [empresa, o "practice"]
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role: [rol]
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round: [screen | hiring-manager | technical | system-design | behavioral | onsite | final]
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date: YYYY-MM-DD
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interviewer_role: [rol de la persona, si se estableció]
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source: practice
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## Q1
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**Interviewer:** [la pregunta que hiciste]
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<!-- competency: tag[, tag...] -->
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**Candidate:** [la respuesta del candidato, textualmente]
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## Q2
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...
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```
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Reglas para la transcripción:
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- **Asigna el tipo de ronda al enum** anterior (filtro del reclutador → `screen`, filtro del HM → `hiring-manager`, técnico/dominio → `technical`, diseño/estudio de caso → `system-design`, conductual → `behavioral`).
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- **Etiqueta cada respuesta.** En la línea directamente arriba de cada línea `**Candidate:**`, emite `<!-- competency: tag[, tag...] -->` — en minúsculas (lowercase-kebab-case), separado por comas para respuestas con múltiples competencias. Ya evaluaste cada respuesta durante la sesión, así que etiqueta a partir de eso. Las etiquetas son de formato libre; elige la competencia que la pregunta realmente evaluó.
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- **Registra la respuesta del candidato textualmente**, no la "versión más sólida" — la transcripción registra lo que sucedió, no el coaching.
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- **`source: practice`.**
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- El archivo de sesión aterriza en un directorio ignorado por git (los nombres/empresas reales nunca entran en el control de versiones); escríbelo sin censurar.
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## Question Sets by Round Type
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Si no se proporciona una lista de preguntas, obtén las preguntas en este orden de precedencia:
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1. **Preguntas reales de `interview-prep/question-bank.md`** — preguntas que esta empresa (o en una ronda anterior) realmente hizo, capturadas por resúmenes (debriefs). Mayor valor: fundamentado empíricamente.
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2. **Preguntas obtenidas del archivo de preparación del rol** — preguntas que la investigación de interview-prep.md encontró y citó. Úsalas tal como están escritas; mantén sus citas fuera de la sesión pero respeta su redacción.
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3. **Los conjuntos predeterminados a continuación** — fallback generado para una primera sesión sin investigación aún. Llena los espacios entre corchetes con información de la JD.
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Mezcla niveles cuando los niveles superiores sean escasos — ej., 3 preguntas reales del banco rellenadas con predeterminadas — pero nunca omitas un nivel superior que tenga preguntas relevantes para este tipo de ronda.
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### Screening — Recruiter (20–30 min)
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Un filtro de reclutador es una verificación de requisitos (box-checking), no una prueba de profundidad. Mantén las respuestas precisas; no las compliques demasiado. El reclutador está verificando el ajuste, la alineación de la compensación y la logística antes de pasarlo al Hiring Manager.
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1. Háblame de tu trayectoria (background).
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2. ¿Por qué esta empresa / por qué este rol?
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3. ¿Por qué dejas tu rol actual?
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4. ¿Cuáles son tus expectativas salariales?
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5. [Logística: ubicación / híbrido / plazos / autorización de trabajo]
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6. ¿Qué preguntas tienes para nosotros?
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**Coaching de compensación (solo filtro de reclutador).** Presta atención si el candidato menciona un salario mínimo (floor) de forma voluntaria (ej., "lo mínimo a lo que puedo bajar es X"). Si lo hacen, márcalo después de la respuesta: "Acabas de darles tu límite inferior — eso limita tu negociación antes de que comience. La jugada más fuerte es anclarte en un objetivo investigado y diferir al paquete completo: 'Estoy apuntando a la mitad superior del rango de mercado para este nivel — me gustaría entender el salario base, el bono y el equity juntos antes de fijar un número'". Si el archivo de preparación del rol define una estrategia de compensación, sigue esa; de lo contrario, dale solo esta nota genérica de mecánica — nunca inventes números objetivo.
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### Screening — Hiring Manager (30–45 min)
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Un filtro de HM sondea la filosofía de liderazgo, el criterio y la profundidad de la experiencia. Las respuestas pueden ser más largas y tener más peso narrativo. El HM está decidiendo si invertir rondas de tiempo de su equipo.
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1. Háblame de tu trayectoria.
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2. ¿Por qué esta empresa / por qué este rol?
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3. Háblame del problema más difícil que has resuelto en tu campo.
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4. Háblame de una vez que enfrentaste resistencia a un cambio que propusiste.
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5. ¿Qué significa para ti ser [título de la JD]?
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6. ¿Cómo describirías tu enfoque hacia tu profesión (craft)?
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7. [Un concepto fundamental de la JD — ej., un método central, marco de trabajo, regulación o herramienta de la disciplina]
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Mezcla al menos 2 preguntas situacionales / con visión de futuro del siguiente conjunto — estas evalúan el criterio y la autoconciencia, no historias pasadas:
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**Visión de futuro / situacional:**
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- "¿Cómo se ve el éxito para ti en los primeros 90 días?"
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- "Si te unes y el equipo está teniendo problemas — plazos incumplidos, moral baja — ¿cuál es tu primer movimiento?"
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- "¿Cómo decides qué delegar vs. qué asumir tú mismo?"
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- "¿Cómo manejas a un colega respetado que no está de acuerdo con una dirección que has establecido?"
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**Autoconciencia / crecimiento:**
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- "¿En qué te equivocaste profesionalmente y qué aprendiste?"
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- "¿Qué necesitas de tu mánager para hacer tu mejor trabajo?"
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- "¿En qué áreas sigues creciendo en tu rol?"
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### Technical / Domain-Specific (practitioner, 45–60 min)
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1. [Internals fundamentales de la principal herramienta o método de la disciplina — ej., internals del runtime para ingeniería, modelos de atribución para marketing, métodos de valoración para finanzas]
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2. [Patrón o marco de trabajo establecido relevante para el rol — extraído de la JD]
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3. [Profundización en un bloque de construcción fundamental — ej., una estructura de datos, una prueba estadística, un principio contable]
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4. [Tema avanzado que la JD enfatiza — el área donde la profundidad separa a los candidatos]
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5. Háblame de un fallo de alto impacto en tu trabajo — cómo lo diagnosticaste y qué hiciste.
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6. ¿Cómo elevas el estándar de calidad en un equipo?
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### Design / Case Study (45–60 min)
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1. Diseña [un sistema, proceso, campaña o producto relevante para el rol].
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2. [Pregunta de restricción — ¿cómo se comporta tu diseño cuando algo falla, escala 10x o pierde presupuesto?]
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3. [Pregunta de calidad/confiabilidad — ¿cómo garantizas la corrección o mides el éxito?]
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4. Explícame cómo sabrías que está funcionando después del lanzamiento.
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### Behavioral Panel
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1. Háblame de una vez que lideraste a un equipo a través de una entrega difícil.
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2. Describe un fallo importante en producción o en el mercado — ¿qué sucedió y qué cambió después?
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3. Háblame de una vez que influiste en la dirección de varios equipos o partes interesadas (stakeholders).
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4. ¿Cómo se ve un equipo de alto rendimiento para ti?
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5. Háblame de una vez que simplificaste algo complejo.
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6. Háblame de una vez que resolviste un problema que no te correspondía resolver.
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## Rules
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- **Una pregunta a la vez.** Nunca lances múltiples preguntas juntas. Los entrevistadores reales hacen una a la vez.
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- **Sin pistas antes de la respuesta.** No prepares al candidato con "esto trata sobre X". Pregunta en frío.
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- **Solo feedback honesto.** El falso aliento es peor que el silencio — envía al candidato a una entrevista real mal preparado.
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- **Sin afirmaciones inventadas en las respuestas sugeridas.** Las versiones más sólidas se basan solo en lo que dijo el candidato o lo que está en `cv.md`, `article-digest.md` o el banco de historias — nunca inventar experiencia o métricas.
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- **Las afirmaciones retractadas son una barrera estricta.** Si una afirmación aparece en `interview-prep/retracted-claims.md`, nunca la uses en una versión más sólida — incluso si el candidato la dijo en su respuesta. En su lugar, márcala.
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- **Rastrea el estado.** Actualiza `interview-prep/question-bank.md` después de la sesión si existe.
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- **Detente cuando te lo pidan.** Si el candidato dice "vamos a pausar" o "es suficiente por hoy", respétalo. No presiones para una pregunta más.
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@@ -0,0 +1,166 @@
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# Modo: oferta -- Evaluación completa A-F
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Cuando el candidato pegue una oferta (texto o URL), SIEMPRE entregar los 6 bloques.
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## Paso 0 -- Detección de arquetipo
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Clasificar la oferta en uno de los 6 arquetipos (ver `_shared.md`). Si es híbrida, indicar los 2 más cercanos. Esto determina:
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- Qué proof points priorizar en el bloque B
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- Cómo reescribir el summary en el bloque E
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- Qué stories STAR preparar en el bloque F
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## Bloque A -- Resumen del rol
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Tabla con:
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- Arquetipo detectado
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- Dominio (Platform / Agentic / LLMOps / ML / Enterprise)
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- Función (Build / Consultoría / Management / Deploy)
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- Seniority
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- Remoto (Full remote / Híbrido / Presencial)
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- Tamaño del equipo (si se menciona)
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- TL;DR en 1 frase
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## Bloque B -- Match con el CV
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Leer `cv.md`. Crear una tabla donde cada requisito de la oferta se mapea sobre líneas exactas del CV.
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**Adaptado al arquetipo:**
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- FDE -> priorizar los proof points de entrega rápida y cercanía al cliente
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- SA -> priorizar el diseño de sistemas y las integraciones
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- PM -> priorizar la product discovery y las métricas
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- LLMOps -> priorizar evals, observabilidad, pipelines
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- Agentic -> priorizar multi-agente, HITL, orquestación
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- Transformation -> priorizar gestión del cambio, adopción, escalado
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Sección **Gaps** con estrategia de mitigación para cada uno. Para cada gap:
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1. ¿Es un bloqueador duro o un nice-to-have?
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2. ¿Puede el candidato demostrar experiencia adyacente?
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3. ¿Hay algún proyecto del portfolio que cubra este gap?
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4. Plan de mitigación concreto (frase para la carta de presentación, mini-proyecto rápido, etc.)
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## Bloque C -- Nivel y estrategia
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1. **Nivel detectado** en la oferta vs. **nivel natural del candidato para ese arquetipo**
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2. **Plan "vender senior sin mentir"**: formulaciones específicas adaptadas al arquetipo, logros concretos a destacar, cómo posicionar la experiencia de fundador como ventaja
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3. **Plan "si estoy downlevel"**: aceptar si la remuneración es justa, negociar una revisión a los 6 meses, criterios de promoción claros
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## Bloque D -- Remuneración y demanda
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Usar WebSearch para:
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- Salarios actuales del rol (Glassdoor, LinkedIn Salary Insights, InfoJobs Estudios Salariales, Levels.fyi, Talent.io, Indeed Salarios)
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- Reputación de remuneración de la empresa (Glassdoor, LinkedIn)
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||||
- Tendencia de demanda del rol en el mercado hispanohablante
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Tabla con datos y fuentes citadas. Si no hay datos, decirlo claramente — no inventar nada.
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**Mercado español -- Verificaciones obligatorias:**
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- ¿Se mencionan pagas extra (14 pagas)? Incluirlas en el cálculo del bruto anual.
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- ¿Parte variable (bonus, comisión, stock options / phantom shares)?
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- ¿Plan de pensiones o seguro médico mencionados? ¿Histórico disponible?
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- ¿Qué convenio colectivo aplica (TIC, Consultoría, Metal…)? Si es así, verificar la categoría.
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||||
- ¿Contrato indefinido o temporal? Si es temporal: duración, motivo, posibilidad de conversión a indefinido.
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- ¿Freelance / autónomo? Tarifa diaria o mensual, duración del proyecto, riesgo de falsa autonomía.
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||||
## Bloque E -- Plan de personalización
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| # | Sección | Estado actual | Cambio propuesto | Justificación |
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| 1 | Summary | ... | ... | ... |
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Top 5 modificaciones del CV + Top 5 modificaciones de LinkedIn para maximizar el match.
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## Bloque F -- Plan de entrevistas
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6-10 stories STAR+R mapeadas sobre los requisitos de la oferta (STAR + **Reflexión**):
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| # | Requisito de la oferta | Story STAR+R | S | T | A | R | Reflexión |
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La columna **Reflexión** captura lo aprendido o lo que se haría diferente. Señala la seniority — los juniors describen lo que ocurrió, los seniors extraen aprendizajes.
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**Story Bank:** Si existe `interview-prep/story-bank.md`, verificar si estas stories ya están ahí. Si no, añadir las nuevas. Con el tiempo, esto construye un banco reutilizable de 5-10 stories maestras adaptables a cualquier pregunta de entrevista.
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**Seleccionadas y enmarcadas según el arquetipo:**
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- FDE -> destacar la velocidad de entrega y la cercanía al cliente
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- SA -> destacar las decisiones de arquitectura
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- PM -> destacar la discovery y las decisiones de priorización
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- LLMOps -> destacar las métricas, evals, hardening en producción
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- Agentic -> destacar la orquestación, el manejo de errores, el HITL
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- Transformation -> destacar la adopción y el cambio organizacional
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Incluir también:
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- 1 case study recomendado (qué proyecto presentar y cómo)
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- Preguntas red-flag y cómo responderlas (ej.: "¿Por qué dejaste tu empresa?", "¿Tenías equipo a cargo?", "¿Por qué un cambio tan pronto?")
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## Post-evaluación
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**SIEMPRE** ejecutar tras los bloques A-F:
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### 1. Guardar el report .md
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Guardar la evaluación completa en `reports/{###}-{company-slug}-{YYYY-MM-DD}.md`.
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- `{###}` = siguiente número secuencial (3 dígitos, zero-padded). Para asignarlo de forma atómica y evitar condiciones de carrera, ejecutar `node reserve-report-num.mjs` para reservar el número (stdout devuelve `{###}`), escribir el report y luego ejecutar `node reserve-report-num.mjs --release {###}` para liberar el sentinel.
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- `{company-slug}` = nombre de empresa en minúsculas, sin espacios (usar guiones)
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- `{YYYY-MM-DD}` = fecha de hoy
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**Formato del report:**
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```markdown
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# Evaluación: {Empresa} -- {Rol}
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**Fecha:** {YYYY-MM-DD}
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**Arquetipo:** {detectado}
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**Score:** {X/5}
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**URL:** {URL de la oferta}
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**PDF:** {ruta o pendiente}
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## A) Resumen del rol
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(contenido completo del bloque A)
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## B) Match con el CV
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(contenido completo del bloque B)
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## C) Nivel y estrategia
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(contenido completo del bloque C)
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## D) Remuneración y demanda
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(contenido completo del bloque D)
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## E) Plan de personalización
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(contenido completo del bloque E)
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## F) Plan de entrevistas
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(contenido completo del bloque F)
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## G) Borradores de respuestas para la candidatura
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(solo si score >= 4.5 -- borradores de respuestas para el formulario de candidatura)
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## Palabras clave extraídas
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(lista de 15-20 palabras clave de la oferta para optimización ATS)
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### 2. Registrar en el tracker
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**SIEMPRE** registrar en `data/applications.md`:
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- Siguiente número secuencial
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- Fecha de hoy
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- Empresa
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- Rol
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- Score: media del match (1-5)
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- Estado: `Evaluated`
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- PDF: no (o sí si el auto-pipeline generó un PDF)
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- Report: enlace relativo al archivo del report (ej.: `[001](reports/001-company-2026-01-01.md)`)
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**Formato del tracker:**
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```markdown
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| # | Fecha | Empresa | Rol | Score | Estado | PDF | Report |
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```
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@@ -0,0 +1,63 @@
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# Modo: pipeline -- Bandeja de URLs (Second Brain)
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Procesa las URLs de ofertas acumuladas en `data/pipeline.md`. El candidato añade URLs cuando quiere y luego lanza `/career-ops pipeline` para procesarlas todas de una vez.
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## Workflow
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1. **Leer** `data/pipeline.md` -> encontrar los ítems `- [ ]` en la sección "Pendientes" / "Pending" / "En attente"
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2. **Para cada URL pendiente**:
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a. Reservar el siguiente `REPORT_NUM` secuencial de forma atómica ejecutando `node reserve-report-num.mjs` (y liberar el sentinel ejecutando `node reserve-report-num.mjs --release <num>` una vez escrito el report)
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b. **Extraer la oferta** con Playwright (`browser_navigate` + `browser_snapshot`) -> WebFetch -> WebSearch
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c. Si la URL no es accesible -> marcar como `- [!]` con una nota y continuar
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d. **Ejecutar el auto-pipeline completo**: Evaluación A-F -> Report .md -> PDF (si score >= 3.0) -> Tracker
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e. **Mover de "Pendientes" a "Procesadas"**: `- [x] #NNN | URL | Empresa | Rol | Score/5 | PDF sí/no`
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3. **Si hay 3+ URLs pendientes**, lanzar agentes en paralelo (Agent tool con `run_in_background`) para maximizar la velocidad.
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4. **Al final**, mostrar una tabla resumen:
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```
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| # | Empresa | Rol | Score | PDF | Acción recomendada |
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```
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## Formato de pipeline.md
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```markdown
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## Pendientes
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- [ ] https://jobs.example.com/posting/123
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- [ ] https://boards.greenhouse.io/company/jobs/456 | Company S.L. | Senior PM
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- [!] https://private.url/job -- Error: requiere inicio de sesión
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## Procesadas
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- [x] #143 | https://jobs.example.com/posting/789 | Acme S.L. | AI PM | 4.2/5 | PDF sí
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- [x] #144 | https://boards.greenhouse.io/xyz/jobs/012 | BigCo | SA | 2.1/5 | PDF no
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```
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> Nota: Las cabeceras de sección pueden estar en EN ("Pending"/"Processed"), ES ("Pendientes"/"Procesadas"), DE ("Offen"/"Verarbeitet") o FR ("En attente"/"Traitées"). Ser flexible al leer, fiel al estilo existente al escribir.
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## Detección inteligente de la oferta desde la URL
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1. **Playwright (preferido):** `browser_navigate` + `browser_snapshot`. Funciona con todas las SPAs.
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2. **WebFetch (fallback):** Para páginas estáticas o cuando Playwright no está disponible.
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3. **WebSearch (último recurso):** Buscar en portales secundarios que indexen la oferta.
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**Casos especiales:**
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- **LinkedIn**: Puede requerir inicio de sesión -> marcar `[!]` y pedir al candidato que pegue el texto
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- **PDF**: Si la URL apunta a un PDF, leerlo directamente con la herramienta Read
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- **Prefijo `local:`**: Leer el archivo local. Ejemplo: `local:jds/linkedin-pm-ai.md` -> leer `jds/linkedin-pm-ai.md`
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- **InfoJobs / Indeed ES / LinkedIn ES**: Portales hispanohablantes habituales. Playwright gestiona bien los banners de cookies
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- **Infojobs.es / Tecnoempleo / Computrabajo**: Bien estructurados, generalmente legibles por máquina. WebFetch suele ser suficiente
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## Numeración automática
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1. Ejecutar `node reserve-report-num.mjs` para reservar el siguiente número secuencial de forma atómica (stdout devuelve `{###}`).
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2. Escribir el report con ese número.
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3. Liberar el sentinel ejecutando `node reserve-report-num.mjs --release {###}` una vez escrito el report.
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## Sincronización de fuentes
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Antes de procesar una URL, verificar la sincronización:
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```bash
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node cv-sync-check.mjs
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```
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Si hay desincronización, avisar al candidato antes de continuar.
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