TalentFlow V1

เจ้าของผลงานเล่าไว้แบบนี้

https://talentflow-web-production.up.railway.app # TalentFlow V1 Recruiting Pipeline Tool สำหรับทีม HR ตั้งแต่ Candidate Discovery, AI Resume Screening, Applicant Tracking ไปจนถึง Interview Scheduling ระบบนี้เป็น take-home assignment ที่ออกแบบและพัฒนาด้วยแนวคิด Modular Monolith โดยใช้ Next.js, TypeScript และ Supabase PostgreSQL ## เริ่มต้นใช้งาน ### สิ่งที่ต้องมี - Node.js รุ่นที่ระบุใน `package.json` - npm - Supabase CLI หากต้องการรันฐานข้อมูล local หรือ integration test ### ติดตั้งและรันระบบ ```bash npm ci cp .env.example .env.local npm run dev ``` เปิด `http://localhost:3000` สำหรับการทดลองโดยไม่ใช้ API key ให้ตั้งค่า: ```env AI_PROVIDER=fixture ``` หากใช้ AI จริง ให้เลือก `anthropic` หรือ `openrouter` และตั้งค่า API key ฝั่ง server เท่านั้น ระบบไม่เรียก AI provider จาก browser โดยตรง ### ตั้งค่าฐานข้อมูล local ```bash supabase start npm run test:integration ``` คำสั่ง integration จะ reset เฉพาะ local Supabase ของ repository นี้ แล้วรัน migration, seed และ assertions สำหรับ constraint, pipeline event และ RLS สำหรับ Cloud test project ให้ใช้ `SUPABASE_DB_URL` ของ project ทดสอบเท่านั้น: ```bash npm run test:cloud-db ``` คำสั่งนี้เป็น forward-only และไม่ใช้ `db reset` กับ Cloud หรือ production ## Architecture decisions ### 1. เลือก Modular Monolith ผมเลือก Modular Monolith เพราะ assignment ต้องการหลาย module ที่มี workflow เชื่อมโยงกัน เช่น candidate, resume, application และ interview การอยู่ใน codebase เดียวทำให้ transaction, authorization และการเปลี่ยน stage ทำงานร่วมกันได้ชัดเจน โดยยังแยกขอบเขตของ mod

โดย bugkerb · ดูโพสต์ต้นทาง