Aplicación web para analizar y puntuar CVs en PDF con inteligencia artificial. Describes tu empresa y el puesto a cubrir, arrastras los PDFs de los candidatos, y una IA evalúa cada CV devolviendo una puntuación de encaje, un resumen, fortalezas, debilidades y una recomendación. Los resultados se muestran en un dashboard ordenado por puntuación.
- Inicio (
/) — Hero con un textarea para describir la empresa/puesto y una zona de drag & drop para subir PDFs. - Análisis (
/api/analyze) — Endpoint serverless que recibe la descripción de la empresa y los PDFs, envía cada uno a OpenRouter y devuelve un JSON con la evaluación de cada candidato. - Dashboard (
/dashboard) — Muestra los resultados guardados ensessionStorage: estadísticas generales, el perfil de empresa usado, y una tarjeta por candidato con su puntuación, fortalezas, debilidades y recomendación.
Copia .env.example a .env y añade tu API key de OpenRouter:
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...Consíguela en openrouter.ai/keys. En producción (Vercel), configúrala como variable de entorno del proyecto.
Todos los comandos se ejecutan desde la raíz del proyecto:
| Comando | Acción |
|---|---|
pnpm install |
Instala las dependencias |
pnpm dev |
Inicia el servidor local en localhost:4321 |
pnpm build |
Construye el sitio para producción en ./dist/ |
pnpm preview |
Previsualiza el build localmente antes de desplegar |
pnpm astro ... |
Ejecuta comandos de la CLI de Astro |
El proyecto usa output: 'server' con el adaptador @astrojs/vercel, por lo que se despliega directamente en Vercel como funciones serverless. Solo hace falta configurar la variable de entorno OPENROUTER_API_KEY en el proyecto de Vercel.