CV Shortlist: um SaaS .NET 10 com IA virou open-source, e a stack vale a pena estudar

Um post de C# que salvei hoje não é “mais um app de demonstração”. É um SaaS completo e opinativo que foi construído como produto comercial e depois aberto como referência educativa: CV Shortlist.

Fonte: CV Shortlist repo e o post original em r/csharp.

A parte útil é a fronteira de integração, não a UI

A maioria dos apps de exemplo com IA para em “chamar uma LLM”. Este documenta a fronteira real que faz ou quebra recursos em produção:

• Azure Document Intelligence extrai dados estruturados de CVs em PDF (incluindo tabelas e layouts em múltiplas colunas).
• OpenAI GPT-5 analisa os dados extraídos, faz o match com uma vaga e produz a shortlist.

Esse pareamento é o que continuo recomendando quando os times perguntam “como fazemos RAG para documentos?” sem construir um pipeline de OCR frágil do zero: use um serviço de extração especializado e depois raciocine sobre texto e campos limpos.

Uma stack moderna de .NET 10, listada explicitamente

O README é refrescantemente concreto sobre versões e infraestrutura:

• .NET 10, ASP.NET Core 10, Blazor 10, EF Core 10
• Azure Web App, SQL Database, Blob Storage, Application Insights
• Azure Document Intelligence e um modelo do Azure AI Foundry (o README cita um modelo Foundry gpt-5-mini)
• Uma variante self-hosted que ainda depende dos dois recursos de IA

Mesmo que você nunca se importe com o domínio de recrutamento, esta é uma referência do mundo real para “quantas peças móveis aparecem assim que IA deixa de ser um recurso de brinquedo”.

Disciplina de configuração: user secrets localmente, variáveis de ambiente em produção

O repo destaca as duas práticas que quero que todo time de .NET 10 padronize:

• Debug local: armazenar segredos em user secrets
• Implantações em produção: usar variáveis de ambiente

Aqui está o padrão que espero ver em Program.cs em projetos como este:

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Local debugging: dotnet user-secrets
if (builder.Environment.IsDevelopment())
{
    builder.Configuration.AddUserSecrets<Program>(optional: true);
}

builder.Services
    .AddOptions<AiSettings>()
    .Bind(builder.Configuration.GetSection("Ai"))
    .ValidateDataAnnotations()
    .ValidateOnStart();

var app = builder.Build();
app.Run();

public sealed class AiSettings
{
    public required string DocumentIntelligenceEndpoint { get; init; }
    public required string DocumentIntelligenceKey { get; init; }
    public required string FoundryModel { get; init; } // example: gpt-5-mini
}

O ponto não são esses nomes exatos de propriedades. O ponto é: trate a fronteira de IA como qualquer outra dependência externa no ASP.NET Core 10, e faça com que configuração e validação sejam entediantes.

Por que isso importa (mesmo que você nunca construa software de RH)

Se você está tentando entregar recursos de IA em .NET 10, precisa de exemplos funcionais que incluam:

• ingestão de PDF que não quebra com layouts reais
• processamento em múltiplos passos (extrair, normalizar, raciocinar, persistir)
• recursos de cloud com chaves, rotação, telemetria e controle de custos

CV Shortlist é uma referência compacta de “é assim que parece quando você constrói de verdade”. Leia o README, dê uma olhada no Program.cs e roube o design da fronteira para o seu próprio domínio.