А чё, это идея. Обрабатывать нейросетями активность кандидата и делать какие-то выводы по нему, полезные для работодателя

🤔

По типу ? // listActivity retrieves the activity of a user. func listActivity(w io.Writer, projectID, userID, token string, maxResults int64) error { ctx := context.Background()

client, err := admin.NewDirectoryClient(ctx, "https://www.googleapis.com/auth/admin.directory.user") if err != nil { return fmt.Errorf("NewDirectoryClient: %v", err) } defer client.Close() activityList, err := client.Users.GetActivity(projectID, "all"). UserId(userID). MaxResults(maxResults). Token(token). Do() if err != nil { return fmt.Errorf("GetActivity: %v", err) } if len(activityList.Items) > 0 { for _, activity := range activityList.Items { dateFormatted := time.Unix(*activity.Id.ActivityTime, 0).Format("2006-01-02 15:04:05 PST") fmt.Fprintf(w, "Activity: %s, Event Type: %s, Id: %s, Time: %s\n", activity.ApplicationName, activity.EventType, activity.Id.ApplicationName, dateFormatted) } return nil } else { fmt.Fprintln(w, "No activities found.") return nil } }