AI · 招聘评估副驾驶
面试官的副驾驶，不替你做决定
出题、转写、追问提示、证据化报告、经验沉淀，面试前中后串成一条线，帮你少漏问、把面评建在能复核的证据上。AI 给建议、列原话出处，最终录不录你说了算。
你压测时发现库存扣减有超卖，先跟我讲讲这套秒杀的库存到底怎么扣的？
WHAT IT IS
它帮你准备得更快、面试里少漏问、面试后写出能复核的面评，还把你的好题好追问沉淀成下次能复用的资产。说清它不做什么，同样重要：
WHAT YOU GET
不是概念图，是系统真会吐给你的东西。一份简历进来，到一份能交付的面评，中间这四步 AI 都搭好了脚手架，你只管判断。
每题一句口语主问，配一条由浅到深的追问线（实现 → 取舍 → 边界），再加一条「答得虚才抛」的戳穿问，帮你分辨是真懂还是背过。
浏览器同时采候选人和你麦克两路音频，边面边转写落库；你点一下「给我建议」，AI 就基于刚说的这段给追问方向和证据提醒。没人在听时自动不生成，不烧额度。
逐维度评分 + 结论 + 面评要点，每条引用都对着转写做逐字和相似度两级核对，对不上就标告警，防 AI 编候选人原话；面评自由文本再过一遍反歧视/隐私扫描并打码。
报告出来后，AI 自动从这场真实对话里提炼考察方法、引导技巧和可复用题目，一键存进你的资料库，下次直接拿来用。
REAL CASE
深度不靠主问写多长，靠一层层追下去。主问一句话开口，把空间留给候选人；AI 在旁边给你备好三层追问——能背原理只过第一层，真用过才答得上第二层，说得清这方案什么情况下会崩才到第三层。每层都带一句旁注，告诉你到位长什么样、包装长什么样。
你压测时发现库存扣减有超卖，先跟我讲讲这套秒杀的库存到底怎么扣的？
一句口语短问，先让人开口，把空间留给候选人。
库存放 Redis 还是 DB？扣的那一下怎么保证原子？
原理本身，能背出来只说明准备过。到位的会点名 Lua / Decr 把「判断 + 扣减」做成一个原子操作。
Redis 扣成功、落 DB 失败了，库存对得上吗？怎么对账兜底？
真用过才答得出。背题的想不到这个中间态，真做过的能讲清异步落库、对账和幂等。
高峰热 key 单点扛不住，你支撑过多大 QPS？再翻一倍哪先崩、怎么扛？
资深判别。给得出真实数字、说得清热 key 单点瓶颈与分桶/削峰的才是真扛过线上。
并发两个请求同时读到只剩 1，各自减一，是不是卖了两份？你这一下到底怎么挡住的？
只在讲不出落地、给不出数字、全是「我们」时才抛——换个项目也绕不开这个技术核心。
AI PIPELINE
同一场面试、同一份资料，从准备一路串到沉淀，你不用在几个工具间来回倒数据。
传简历，AI 解析画像、推荐应聘方向，按职级和考核目标生成题目清单；可一键出 JD，题目随手收藏、替换、追加。
开实时面试，两路音频转写落库；你掌控节奏，需要时点「给我建议」拿追问方向和证据提醒，少被临场带偏。
基于题目和完整转写生成证据化报告，你复核认可或改判（六档评级 + 结论 + 面评要点），定稿即得可交付短评，方法和好题顺手入库。
WHY TRUST IT
这是公司内部新工具，没有刷出来的口碑可秀。下面每条都是系统真有的机制，你能在产品里验证。
FOR TASTIEN
系统知道塔斯汀是中式现烤手擀汉堡的万店连锁。出题以候选人简历为主，但全场最多安排 3 道「迁移能力」题，把他原来的本事放到我们的真实业务场景里，看还接不接得住。候选人业务和我们差得远时，题面会先用一句话把场景交代清楚，不让人对着陌生业务发懵。
FAQ
START
传一份简历，一分钟就能拿到题单和分层追问。