Pengembang web Bradley Matera meluncurkan ProjectHub, sebuah widget obrolan yang dapat ditanamkan ke dalam situs portofolio dengan hanya satu baris tag script. Asisten bernama Scout ini dirancang untuk menjawab pertanyaan rekruter tentang proyek, pengalaman magang AWS, keterampilan teknis, serta preferensi peran dan gaji kandidat — tanpa memerlukan biaya operasional untuk lalu lintas AI.
Arsitektur sistem dibagi menjadi tiga lapisan: frontend vanilla JavaScript yang di-hosting di GitHub Pages, backend Node.js yang berjalan pada VM Google Cloud e2-micro (gratis), dan basis pengetahuan berformat JSON yang disinkronkan dari repositori GitHub. Keunikan utamanya terletak pada jaringan penyedia LLM gratis — Groq, Cloudflare Workers AI, GitHub Models, Google Gemini, xAI Grok, serta endpoint kompatibel OpenAI opsional — yang berfungsi sebagai fallback bertingkat. Jika seluruh penyedia AI gagal, Scout tetap mampu menjawab dari basis pengetahuan lokal, menjadikan fallback bukan sekadar pesan maaf melainkan jawaban fungsional.
Pemilihan vanilla JavaScript tanpa langkah build merupakan keputusan strategis. Widget dibagi ke empat modul — data.js, utils.js, logic.js, ui.js — yang digabungkan via concatenasi sederhana (`cat data.js utils.js logic.js ui.js > ProjectHub.js`). Pendekatan IIFE dan variabel global memastikan berkas tunggal berjalan langsung di browser apa pun, cocok untuk situs HTML statis, WordPress, atau platform lain tanpa dependensi npm atau bundler.
Manajemen sesi dirancang dengan privasi sebagai prioritas. Setiap tab browser mendapat ID sesi sendiri, menyimpan sepuluh putaran percakapan terbaru dan mengirimkan lima terakhir ke server. Nama pengunjung diminta sekali per tab dan disimpan di sessionStorage, tanpa basis data percakapan permanen di backend. Memori berada di proses server dan hilang saat restart — desain sengaja untuk menjaga VM tetap ringan dan menghindari jejak surveilans.
Pengalaman mobile dioptimalkan dengan membuat chip saran (suggestion chips) dapat di-scroll horizontal di semua ukuran layar, menampilkan enam chip pertama di layar sempit, serta menambah tombol Sembunyikan/Tampilkan Saran. Antarmuka obrolan tetap terbaca di ponsel tanpa kehilangan pertanyaan pembuka.
Endpoint backend utama mencakup `/api/chat` dan `/api/think`. Respons tidak hanya berisi teks jawaban, melainkan metadata lengkap: penyedia (`grounded`, `groq`, `gemini`, dll), model, status grounding, cache, serta pipeline yang mencatat alur produksi jawaban — dari `cache-miss`, `knowledge-loaded`, `learned-check:miss`, `mustStayGrounded:true`, hingga `shaped`. Transparansi pipeline ini memungkinkan pengembang men-debug apakah jawaban berasal dari basis pengetahuan terverifikasi atau halusinasi model.
Basis pengetahuan `recruiter-knowledge.json` mencakup identitas, kontak, pendidikan, sertifikasi, pengalaman magang AWS, proyek, keterampilan, peran target, kekuatan, keterbatasan jujur, FAQ rekruter, aturan perilaku, serta jawaban terpelajari (learned answers) yang diperbarui melalui loop perbaikan mandiri. Sinkronisasi otomatis dari GitHub memastikan data selalu segar tanpa intervensi manual.
Proyek ini dilengkapi enam suite pengujian, dashboard analitik, pemeriksaan keamanan, dan dokumentasi yang komprehensif. Aturan emas Matera: sistem harus tetap berguna tanpa ia membayar biaya inferensi AI. ProjectHub membuktikan bahwa asisten AI berkualitas produksi dapat dibangun sepenuhnya di atas tier gratis, membuka peluang bagi pengembang individu, mahasiswa, dan startup kecil untuk menampilkan keahlian mereka secara interaktif tanpa beban biaya cloud yang membengkak.