{"id":48726519,"url":"https://github.com/adalbertobrant/linkadiskai","last_synced_at":"2026-04-11T23:00:58.477Z","repository":{"id":342362313,"uuid":"1173732944","full_name":"adalbertobrant/linkaDiskai","owner":"adalbertobrant","description":"Prova de conceito analisador de perfil via IA gemini ","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2026-03-05T18:44:37.000Z","size":49,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"main","last_synced_at":"2026-03-05T20:26:23.278Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/adalbertobrant.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2026-03-05T17:33:07.000Z","updated_at":"2026-03-05T18:44:41.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/adalbertobrant/linkaDiskai","commit_stats":null,"previous_names":["adalbertobrant/linkadiskai"],"tags_count":null,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/adalbertobrant/linkaDiskai","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2FlinkaDiskai","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2FlinkaDiskai/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2FlinkaDiskai/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2FlinkaDiskai/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/adalbertobrant","download_url":"https://codeload.github.com/adalbertobrant/linkaDiskai/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/adalbertobrant%2FlinkaDiskai/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":31698152,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-04-11T21:17:31.016Z","status":"ssl_error","status_checked_at":"2026-04-11T21:17:24.556Z","response_time":54,"last_error":"SSL_read: unexpected eof while reading","robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":false,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2026-04-11T23:00:21.169Z","updated_at":"2026-04-11T23:00:58.453Z","avatar_url":"https://github.com/adalbertobrant.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# 💼 LinkedIn Analyzer Pro\n\nUm analisador inteligente de perfis do LinkedIn construído com **Python, Streamlit e Google Gemini 1.5 Pro**. Esta aplicação permite que os utilizadores façam o upload do seu perfil do LinkedIn em formato PDF e recebam uma análise detalhada gerada por Inteligência Artificial, atuando como um Tech Recruiter Sénior.\n\nO objetivo do projeto é ajudar profissionais a otimizarem os seus perfis para conseguirem melhores colocações no mercado, recebendo feedback sobre pontos fortes, pontos de melhoria e recomendações de vagas ideais.\n\n## ✨ Funcionalidades\n\n* **Extração de Texto Offline:** Leitura do perfil exportado em PDF do LinkedIn, contornando bloqueios de scraping e captchas de forma legal e gratuita.\n* **Análise com IA Avançada:** Integração com a API do Google Gemini 1.5 Pro para processamento de linguagem natural e geração de insights estruturados.\n* **Segurança e Autenticação:** Sistema de login protegido por criptografia de hash **SHA-256**, garantindo que apenas utilizadores autorizados acedam à ferramenta.\n* **Proteção de Prompts:** Arquitetura que isola o prompt do sistema e as chaves de API em variáveis de ambiente (`.env`), seguindo as melhores práticas de cibersegurança e desenvolvimento.\n* **Interface Interativa:** UI limpa e responsiva construída com Streamlit.\n\n## 🛠️ Tecnologias Utilizadas\n\n* **Linguagem:** Python 3\n* **Interface:** Streamlit\n* **IA e LLM:** `google-generativeai` (Gemini 1.5 Pro)\n* **Processamento de PDF:** `PyPDF2`\n* **Segurança \u0026 Configuração:** `hashlib` (SHA-256) e `python-dotenv`\n\n## 🚀 Como Executar o Projeto Localmente\n\n### 1. Clonar o repositório\n```bash\ngit clone [https://github.com/adalbertobrant/nome-do-seu-repositorio.git](https://github.com/adalbertobrant/nome-do-seu-repositorio.git)\ncd nome-do-seu-repositorio\n\n```\n\n### 2. Criar e ativar um ambiente virtual (Recomendado)\n\n```bash\npython -m venv venv\n# No Windows:\nvenv\\Scripts\\activate\n# No Linux/Mac:\nsource venv/bin/activate\n\n```\n\n### 3. Instalar as dependências\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n\n```\n\n### 4. Configurar as Variáveis de Ambiente\n\nCrie um ficheiro chamado `.env` na raiz do projeto. **Não faça commit deste ficheiro** (certifique-se de que ele está no seu `.gitignore`). Adicione as seguintes chaves:\n\n```env\nSENHA_HASH_SHA256=adicione_o_seu_hash_sha256_aqui\nPROMPT_ANALISE_LINKEDIN=\"Atue como um Tech Recruiter Sénior. Analise as informações do perfil a seguir e forneça: 1. Uma nota de 0 a 100 para a força do perfil. 2. Três pontos fortes. 3. Três pontos de melhoria. 4. Três vagas ideais para o perfil. Retorne os dados formatados em Markdown para fácil leitura.\"\nGEMINI_API_KEY=sua_chave_api_do_google_aqui\n\n```\n\n*Dica: Para gerar o hash SHA-256 da sua senha, pode rodar o seguinte comando em Python:*\n`import hashlib; print(hashlib.sha256(\"sua_senha\".encode()).hexdigest())`\n\n### 5. Executar a aplicação\n\n```bash\nstreamlit run app.py\n\n```\n\n*(Substitua `app.py` pelo nome do ficheiro principal do seu código).*\n\n## 💡 Como Usar\n\n1. Aceda à aplicação no seu navegador (geralmente em `http://localhost:8501`).\n2. Digite a palavra-passe de acesso.\n3. Vá ao seu perfil do LinkedIn, clique em **Mais...** e depois em **Guardar como PDF**.\n4. Faça o upload desse PDF na aplicação.\n5. Clique em \"Analisar Perfil com IA\" e aguarde os resultados!\n\n---\n\n**Desenvolvido por [Adalberto Caldeira Brant Filho**](https://github.com/adalbertobrant) 🌐 Visite o meu site: [ilhadev.com.br](https://ilhadev.com.br/)\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fadalbertobrant%2Flinkadiskai","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fadalbertobrant%2Flinkadiskai","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fadalbertobrant%2Flinkadiskai/lists"}