Este trabalho apresenta o desenvolvimento da segunda fase do sistema socket.cc, uma plataforma web concebida para digitalizar e centralizar o processo de submissão e aceite de orientações de trabalhos de conclusão de curso no Departamento de Ciência da Computação da UFMG. Na primeira fase (POC I), foram implementados os módulos fundamentais da aplicação, incluindo gerenciamento de perfis de usuário, upload de documentos PDF para o Amazon S3 e persistência de dados com SQL via Prisma ORM. Nesta segunda fase (POC II), o sistema evoluiu de um repositório passivo para uma plataforma de inteligência documental, integrando a API Google Gemini para análise automática de propostas acadêmicas em PDF. A contribuição central é um fluxo de análise em três etapas — formulário, análise por IA e exibição de feedback estruturado — que fornece sugestões construtivas ao aluno antes da confirmação do envio. Complementarmente, foi conduzido um estudo experimental comparando três técnicas de prompt engineering — zero-shot, few-shot e chain-of-prompts — aplicadas a 15 documentos PDF de qualidade variável, com o objetivo de identificar a estratégia mais eficaz para a avaliação de propostas acadêmicas. O sistema foi implantado em infraestrutura AWS (EC2 com IP elástico e S3), com pipeline serverless via AWS Lambda para processamento de PDF.