AI Interviewer
6.2/ 10
每项要求按0到10分评分，并根据您设定的重要性加权。总分为加权平均值。
每项要求按0至10分评分，然后根据其重要性加权。
支持专员
示例示例。修改权重或拖动分数。
客户沟通4.0 / 10
处理愤怒的客户6.0 / 10
灵活排班9.0 / 10
CRM 经验10.0 / 10
综合加权平均分 / 10
仅对4个分数取平均值的话，结果将是7.3。
(16.0 + 18.0 + 18.0 + 10.0) ÷ (4 + 3 + 2 + 1) = 6.2
从面试到评分报告
在做出录用决定前，请阅读每项评分的依据。
- 01
您的筛选条件
您团队设定的要求和重要性。
- 02
AI 评分
根据每个要求评估面试证据。
- 03
综合加权评分
评分乘以重要性，再取平均值。
- 04
您的评价
查看录制内容、推理过程及各项评分。
这些数字的含义
需求评分0 致 10
根据该职位的标准进行的评分。
此部分总结了你设定的要求。 这会让你标记为最重要的方面更具影响力。
6.2 并不代表 62% 的成功率，也不代表录用建议。 查看各项评分及评估依据。
比较同一职位和同一标准下的候选人，才能确保分数对比有意义。
各项评估的评分方式
AI面试官、角色扮演和简历评估使用上述加权总分。其余部分则以各自的方式报告结果。
Role-Play
7.6/ 10
根据您设定的标准，按重要性加权，从对话转录中评分，分数范围为0到10。
简历评估
8.4/ 10
每项要求都会按您的标准从0到10分进行评分，总体得分则根据重要程度加权计算。AI对每项要求的书面评审意见也会一并展示。
测试
85%
每道题标记为正确或错误，无倒扣分。结果以正确率百分比表示，例如20题中答对17题为85%。未作答的题目视为错误。
技术测试
13/ 13
您的代码将根据测试用例运行。每个问题根据通过的用例按比例计分，以分数和通过的用例数显示，例如13/13。 技术测试的运作方式
展示
AI 评分无
您的团队可对录制内容进行0.5至10星的评分，并可添加备注。AI仅生成中立摘要，不涉及评分。
打开示例报告查看每一项。
你的优先事项决定权重
必备项的权重是加分项的四倍。
必备×4您的最高优先级要求。
非常重要×3比重要要求更具影响力。
重要提示×2默认值，用于无法识别重要性的情况。
加分项×1优先级最低的要求。
总体评分 = Σ(各项评分 × 权重) ÷ Σ权重
样本从6.2开始。将全部4项要求赋予相同权重，结果为7.3，保留1位小数。
权重会影响计算结果。将某项要求标记为“必须满足”并不会自动生成拒绝规则。
当证据不足时
未评估的要求会单独记录，不会计入常规评分。
- 部分要求无法评估
- 无法评估的标记存储为 11。在部分评估的面试中，该标记以完整权重贡献 3.0 分。 3.0
- 缺少或无效的评分
- 当其他要求有可用结果时，它们也贡献3.0分。它们不被视为候选人能力的证据。
- 所有要求均被标记为无法评估
- 总体结果无法评估，因此不包含在适配评分中。11是一个状态，而不是11分（满分10分）。
- 加权计算无法运行
- 如果没有任何要求或没有可用的匹配结果，引擎将保留模型的整体结果作为后备。该来源会被记录。
在入围前检查缺失的证据。未满足的要求可能需要后续面试。
查看分数背后的答案
分开的答题评分可帮助你在记录中找到相关片段。
示例文字记录
"We had a customer whose order was 3 weeks late. I called her before she called us, explained the delay, and refunded the delivery fee."
"应聘者总体而言对客户较为主动。"
只有当内容与原文完全一致时，才会以高亮形式显示为引用。改写内容不视为引用。
- 相关或具体细节不足
- 回答得分 1-3
- 相关，但较为笼统
- 回答得分 4-6
- 具体且相关的示例
- 回答得分 7-8
- 出色，量化细节详尽
- 回答得分 9-10
回答得分与要求评分是分开计算的，不纳入加权总分。空白或未转写的回答不计回答得分。
