Integre avaliações validadas no seu produto.

Ela expõe o mecanismo de avaliação JobCannon como um serviço programável que seu produto pode chamar. Seus usuários fazem uma avaliação validada — RIASEC, Big Five, EQ, Skills Audit ou qualquer um dos mais de 127+ instrumentos — dentro do seu próprio aplicativo, e você recebe um resultado pontuado. O loop completo é de três chamadas REST: POST /api/v1/assessments inicia uma sessão e retorna o conjunto de questões; GET /api/v1/assessments/{session_id}/questions refetch essas questões se precisar delas novamente; POST /api/v1/assessments/{session_id}/complete submete as respostas, as pontua no servidor e retorna o resultado. O mesmo caminho de código de pontuação que o produto para consumidor usa (lib/scoring/compute.ts) é executado atrás da API, portanto um resultado de API é idêntico ao realizado em jobcannon.io.

Toda solicitação traz um cabeçalho X-API-Key. Sua chave se parece com jck_live_… e é emitida por organização com escopos — assessments:send permite iniciar e concluir sessões, assessments:read permite refetch de questões. As chaves têm hash SHA-256 em repouso e nunca são armazenadas em texto simples. Não há dança OAuth e nem troca de segredo do cliente: um cabeçalho, com escopo, revogável. Uma sessão é um token assinado com vida curta retornado pela chamada de início, portanto não há tabela de sessão para gerenciar no seu lado e nenhuma consulta.

POST /api/v1/assessments — corpo { test, locale?, external_user_id?, pool? }; retorna { session_id, test, locale, question_pool, total_questions, questions[] }. GET /api/v1/assessments/{session_id}/questions — redireciona o payload de questões para uma sessão em andamento (escopo assessments:read). POST /api/v1/assessments/{session_id}/complete — corpo { answers: number[], external_user_id? } onde as respostas são índices de opção na ordem em que as questões foram fornecidas; retorna { result_id, test, top_result, scores, question_pool }. As respostas são validadas quanto ao comprimento e vetores degenerados/não tocados antes da pontuação. Os instrumentos agrupados (por exemplo, a bateria de IQ) encadeiam o pool de questões fornecido através da chave de pontuação certa.

Cada avaliação concluída é persistida na sua organização — a linha de resultado é escrita com seu api_org_id, portanto é atribuída a você, não a uma sessão de navegador anônima ou uma conta de consumidor JobCannon. A chamada completa retorna o result_id, o top_result (o arquétipo/tipo/código de manchete para esse instrumento) e as pontuações completas por dimensão. Você armazena o result_id e renderiza o resultado dentro do seu produto como desejar. A v1 atual retorna o resultado pontuado; a narrativa de Guia de Carreira IA mais rica (recomendações de cursos, mapeamento de 2.536-carreira) é uma superfície de consumidor separada e é escopo por parceiro, não uma resposta v1 padrão.

As solicitações são limitadas por taxa por chave de API (a identidade da chave, não o IP do chamador), portanto uma integração barulhenta nunca priva outra. Acima do limite você recebe um HTTP 429 com um timestamp resetAt no corpo — sem limitação silenciosa, sem solicitações descartadas. Cada chamada de início e conclusão é medida para que sua contagem mensal de avaliação seja precisa para faturamento.

As equipes que constroem avaliação de carreira internamente geralmente subestimam dois custos. (1) Bancos de itens validados e pontuação — os frameworks RIASEC, Big Five e EQ são públicos, mas pools de itens validados e algoritmos de pontuação direcional não são; construir e validar o seu próprio leva anos e dezenas de milhares de administrações. (2) Manutenção — instrumentos derivam e bancos de itens precisam de atualização. A API é o atalho: você chama três endpoints, mantemos a psicometria atual. Está ativa no plano Scale ($199/mo), que inclui uma cota mensal de avaliação, depois $2 por avaliação acima do limite. Parceiros com rótulo branco que revendem nossas avaliações podem migrar para um compartilhamento de receita.