01Core pain point and demand
技术面试中难以客观评估候选人的 AI 使用能力，缺乏真实场景的考核方式与标准化评分依据。面试官往往只能凭主观印象判断，导致招聘决策偏差，同时无法有效筛选出真正善于利用 AI 工具提升效率的候选人。
02Product solution
构建一个 AI 驱动的面试考核平台，提供真实场景的 AI 协作任务（如代码调试、数据分析、提示词优化等），自动记录候选人的 AI 工具使用过程，并通过多维度评分模型（效率、准确性、创新性、伦理意识）生成标准化评估报告，帮助面试官客观比较候选人。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，按面试官席位或面试次数收费；同时提供企业定制化考核方案、AI 能力认证服务，以及向招聘平台收取 API 集成费用。
04Action steps
- 1Step 1:调研 50+ 技术面试官，明确考核维度与场景需求。
- 2Step 2:设计真实场景的 AI 协作任务库（如代码生成、调试、数据分析）。
- 3Step 3:开发 MVP 平台，集成 AI 工具使用追踪与自动化评分引擎。
- 4Step 4:邀请 10 家企业进行内测，收集反馈并迭代评分模型。
- 5Step 5:与招聘平台（如 LinkedIn、BOSS 直聘）建立 API 合作。
- 6Step 6:正式发布并启动内容营销（技术博客、 webinar、行业报告）。
- 7Step 7:扩展至非技术岗位的 AI 能力评估，形成标准化认证体系。
05Risk notice
主要风险包括：AI 工具快速迭代导致考核场景过时；企业客户对 AI 评分的信任度不足；数据隐私与候选人信息保护合规问题；以及来自传统招聘评估平台的竞争压力。