SkillCheck

Nowa baza aplikacji SkillCheck.

Stack

• Next.js 16
• TypeScript
• Vercel
• Supabase
• OpenAI API — kolejny etap

Supabase

Projekt zawiera klienta przeglądarkowego i serwerowego zgodnego z @supabase/ssr. Integracja Vercel ↔ Supabase dostarcza zmienne środowiskowe.

Endpoint diagnostyczny: /api/health/supabase

Oczekiwany wynik po poprawnym połączeniu: {"ok":true,"service":"supabase"}

Stara wersja projektu jest zachowana w gałęzi archive-old-version.

Etap 1 — model danych

Migracja SQL, zasady dostępu firm i przykłady użycia są opisane w docs/database.md. Kod obejmuje firmy, profile firm, stanowiska, rekrutacje, kandydatów, aplikacje i etapy oceny. Zawiera logowanie, panel, profil stanowiska, rekrutacje i ręczne dodawanie kandydatów. Import tekstu/PDF/DOCX i sprawdzanie anonimizacji zweryfikowano przed scaleniem na Preview — docs/e2e-2026-10-02.md. Funkcje te są obecnie na main i w produkcji. OCR/AI/voicebot pozostają do implementacji.

Migracje 20260930000100, 20261001000100, 20261001000200, 20261002000100, 20261002000200, 20261002000300 i 20261004000100 wykonano już w docelowym Supabase. Stan zweryfikowany 2026-10-04: 13 tabel, 40 polityk RLS oraz trzy widoki z security_invoker. Nie uruchamiać ponownie. PR #1 i PR #22 są scalone do main; commit e517d9e został pomyślnie wdrożony na Production 2026-10-04.

Sprawdzenie: npm ci, npm run typecheck, npm run test:db, npm run build.

Konfiguracja i test rzeczywistego Supabase

Skopiuj .env.example do ignorowanego .env.local i uzupełnij publiczny klucz projektu. Nie używaj klucza service_role. Na Vercel sprawdź konfigurację osobno dla Preview i Production; Site URL powinien wskazywać właściwą domenę HTTPS.

npm run test:live sprawdza logowanie dwóch potwierdzonych kont, odczyt własnych rekordów i odmowę odczytu obcej firmy w 13 tabelach i trzech widokach. W .env.local wymagane są SKILLCHECK_TEST_EMAIL_A, SKILLCHECK_TEST_PASSWORD_A oraz analogiczne wartości B. Konta muszą mieć rozłączne firmy i widoczne dane testowe w każdej relacji. Brak danych daje wynik niepełny/błąd, nigdy PASS na pustej tabeli. Przygotowanie: docs/live-testing.md. Test nie zmienia danych, nie wysyła e-maili i kończy się błędem przy braku konfiguracji. Nie zastępuje testu formularzy w przeglądarce ani odzyskiwania hasła. Nigdy nie zapisuj haseł w repozytorium.

Przy zgłoszeniu do rekrutacji dostępne jest przygotowanie preselekcji: wymagania stanowiska i najnowsze zatwierdzone CV. Integracja AI nie jest uruchomiona; nie generujemy ocen ani decyzji. Kontrakt danych, ograniczenia i pozostałe kroki: docs/screening.md.

Etapy oceny: rekruter dodaje plan etapów w rekrutacji i zapisuje status oraz notatki osobno dla każdego zgłoszenia. Konflikty edycji są wykrywane. Nie jest to automatyczne ocenianie, voicebot ani decyzja o zatrudnieniu.

Oceny z dowodami: osiem ocen człowieka przy zgłoszeniu, wymagane uzasadnienie, niezmienne wersje i kopia profilu stanowiska z chwili zapisu. Historia pokazuje autora i poprzednie wymagania; zmiana profilu albo konflikt edycji blokuje nieaktualny zapis. Szczegóły i testy: docs/behavior-assessments.md, npm run test:behavior-assessments.

Przewodnik rozmowy: przy rekrutacji dostępnych jest osiem obszarów zachowania i 16 pytań z wymaganym poziomem stanowiska oraz wskazówkami do zebrania dowodów. Brakujące lub sprzeczne wymagania są jawnie oznaczane. Rozmowę prowadzi człowiek; odpowiedzi można opisać w istniejących notatkach etapów. Zakres: docs/interview-guide.md.