Agente de IA para Criação de Relatórios de Impacto de Estágios

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos de estudantes e empresas que participaram de programas de estágio. Estes dados contêm respostas em formatos variados e precisam ser consolidados em um formato uniforme para análise.

# 2. Objetivo
Padronizar e consolidar os dados recebidos, transformando-os em um único dataset estruturado, limpo e pronto para análise.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear e normalizar escalas de satisfação para 0-10.
- Uniformizar datas para o formato YYYY-MM-DD.
- Calcular a duração dos estágios em meses completos.
- Deduplicar registros mantendo o mais completo.
- Normalizar categorias usando um dicionário de sinônimos.
- Inferir booleanos a partir de texto.
- Calcular tempo até a contratação se os dados permitirem.
- Descartar registros incompletos ou inválidos.
- Preencher metadados com informações relevantes.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "dados_estudantes": [
    {
      "id_registro": "string",
      "id_estudante": "string",
      "coorte": "YYYY-S1|S2|custom",
      "curso_ou_area": "string",
      "empresa": "string",
      "departamento": "string",
      "modalidade": "presencial|remoto|hibrido",
      "localidade": "string",
      "data_inicio": "YYYY-MM-DD",
      "data_fim": "YYYY-MM-DD|null",
      "duracao_meses": number,
      "satisfacao": number (0-10),
      "nps_nota": number (0-10|null),
      "habilidades_desenvolvidas": ["string"],
      "desafios": ["string"],
      "oferta_emprego": "sim|nao|nao_informado",
      "contratado_pos_estagio": true|false|null,
      "tempo_ate_contratacao_dias": number|null,
      "retencao_6m": true|false|null,
      "retencao_12m": true|false|null,
      "carga_horaria_semanal": number|null,
      "bolsa_mensal": number|null,
      "qualidade_dado": {"completude": number (0-1), "campos_ausentes": ["string"]}
    }
  ],
  "dados_empresas": [
    {
      "id_registro": "string",
      "empresa": "string",
      "porte": "micro|pequena|media|grande",
      "setor": "string",
      "departamento": "string",
      "coorte": "YYYY-S1|S2|custom",
      "supervisor": "string|null",
      "satisfacao_empresa": number (0-10),
      "nps_nota": number (0-10|null),
      "beneficios_observados": ["string"],
      "desafios_observados": ["string"],
      "produtividade_delta_percent": number|null,
      "custo_programa": number|null,
      "vagas_estagio": number|null,
      "vagas_convertidas": number|null,
      "politicas_diversidade": true|false|null,
      "qualidade_dado": {"completude": number (0-1), "campos_ausentes": ["string"]}
    }
  ],
  "metadados": {"versao_esquema": "v1", "moeda": "BRL", "escala_padrao_satisfacao": "0-10"},
  "resumo_qualidade": {"registros_estudantes": number, "registros_empresas": number, "taxa_completude_media": number (0-1), "registros_descartados": number}
} 

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset padronizado contendo dados de estudantes e empresas que participaram de programas de estágio.

# 2. Objetivo
Analisar o dataset para gerar indicadores chave de desempenho (KPIs), segmentações e achados estatísticos relevantes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcular KPIs gerais como satisfação média, taxa de conversão de contratação, entre outros.
- Segmentar dados por categorias como coorte, curso, porte da empresa, etc.
- Identificar habilidades desenvolvidas e desafios enfrentados pelos estudantes.
- Preparar dados para visualizações futuras.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "kpis_gerais": {
    "satisfacao_media_estudantes": number,
    "satisfacao_media_empresas": number,
    "taxa_conversao_contratacao": number (0-1),
    "tempo_medio_ate_contratacao_dias": number|null,
    "retencao_6m": number (0-1)|null,
    "retencao_12m": number (0-1)|null,
    "nps_estudantes": number|null,
    "nps_empresas": number|null,
    "roi_medio_empresas": number|null
  },
  "kpis_por_segmento": {
    "coorte": {"YYYY-S1": {...}},
    "curso_ou_area": {"Engenharia": {...}},
    "empresa_porte": {"pequena": {...}},
    "departamento": {"TI": {...}},
    "modalidade": {"remoto": {...}},
    "localidade": {"SP": {...}}
  },
  "habilidades_top": [{"habilidade": "Comunicação", "indice_ganho": number, "evidencias": ["string"]}],
  "desafios_top": [{"tema": "Gestão de tempo", "prevalencia": number (0-1)}],
  "achados_chave": ["string"],
  "limitações_e_sesgos": ["string"],
  "dados_para_visualizacoes": {
    "series_temporais": [...],
    "distribuicoes": [...],
    "segmentacoes": [...]
  }
} 

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo KPIs, segmentações e achados estatísticos derivados do dataset padronizado de programas de estágio.

# 2. Objetivo
Produzir um relatório detalhado que compile os KPIs e achados de forma estruturada e informativa.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Incluir um sumário executivo com métricas principais e destaques de segmentos.
- Detalhar a metodologia aplicada na coleta e análise de dados.
- Apresentar os resultados com valores absolutos e relativos.
- Listar limitações e implicações dos achados.
- Anexar um dicionário de dados com definições dos campos utilizados.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "relatorio": {
    "titulo": "Impacto dos Programas de Estágio - {coorte/periodo}",
    "sumario_executivo": "string",
    "metodologia": {
      "fontes_de_dados": ["string"],
      "regras_de_limpeza": ["string"],
      "definicoes_kpi": ["string"]
    },
    "resultados": {
      "kpis_gerais": {...},
      "kpis_por_segmento": {...},
      "habilidades_top": [...],
      "desafios_top": [...],
      "achados_chave": [...]
    },
    "limitacoes": ["string"],
    "implicacoes": ["string"],
    "anexos": {
      "dicionario_de_dados": [
        {"campo": "string", "descricao": "string", "tipo": "string"}
      ],
      "series_e_tabelas": {"series_temporais": [...], "distribuicoes": [...], "segmentacoes": [...]} 
    },
    "report_markdown": "string"
  }
} 

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um relatório completo e KPIs que detalham o impacto dos programas de estágio.

# 2. Objetivo
Gerar recomendações de melhoria para os programas de estágio, baseadas nos dados e achados apresentados no relatório.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Ancorar cada recomendação em um achado-chave ou KPI específico.
- Destacar quick wins e iniciativas de longo prazo.
- Priorizar recomendações com base em impacto e esforço.
- Garantir diversidade de frentes nas recomendações.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "recomendacoes": {
    "quick_wins": [
      {
        "acao": "string",
        "problema_enderecado": "string",
        "segmento_alvo": "string|geral",
        "owner_role": "RH|Gestor|Universidade|Mentor",
        "esforco": "baixo|medio|alto",
        "impacto_esperado": "baixo|medio|alto",
        "kpi_associado": "string",
        "meta": {"baseline": number|null, "target": number, "horizonte": "3m|6m|12m"},
        "pre_requisitos": ["string"]
      }
    ],
    "roadmap": [
      {
        "iniciativa": "string",
        "hipotese": "string",
        "metricas_sucesso": ["string"],
        "responsavel": "string",
        "prazo": "data ou periodo",
        "efeito_esperado_pp": number|null,
        "riscos": ["string"],
        "dependencias": ["string"]
      }
    ],
    "priorizacao": [
      {
        "item": "string",
        "score_esforco_impacto": number (0-100),
        "criterios": {"impacto": number, "esforco": number, "alcance": number, "certeza": number}
      }
    ]
  }
}