AI Screenr
产品演示

AI Screenr 如何运作

AI 面试软件如何运作:几分钟内配置职位描述,用 AI 语音面试自动完成候选人初筛。候选人异步完成面试,无需时间安排。几分钟拿到带转录文本的评分报告。由 AI Screenr 提供支持。赠送 3 场免费面试,无需信用卡。

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By AI Screenr 团队·

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从发布职位到短名单,只需三步

AI Screenr 流程概览——无需集成、无需排期。

1

配置职位

粘贴职位描述一键生成,或手动搭建约 5 分钟。AI Screenr 自动提取技能、淘汰规则、评分权重与最多 5 个结构化题模板。上线前均可编辑。

2

发出面试链接

把一条链接放进 ATS、邮件、短信或招聘网站。候选人用任意设备异步面试——无需排期、无需安装、无需账号。常见时长 15 至 25 分钟(可配置为 5 至 60)。

3

审核评分短名单

每场面试结束 2 分钟内,仪表盘收到评分报告,含 Strong Yes / Yes / Maybe / No 建议、维度分、证据摘录与排序短名单。

用不到 5 分钟看一遍直播演示,另送 3 场免费面试。

免费试用——无需信用卡

第 1 步示例——真实的职位配置

粘贴职位描述后一键生成的完整配置示例。上线前所有字段都可编辑。

Sample AI Screenr Job Configuration

高级产品经理(B2B SaaS)

Job Details

Basic information about the position. The AI reads all of this to calibrate questions and evaluate candidates.

Job Title

高级产品经理(B2B SaaS)

Job Family

产品

产品岗位强调优先级判断、用户洞察与跨部门协作逻辑——AI 的追问更关注判断与取舍,而非执行细节。

Interview Template

胜任力导向初筛

每题最多 4 次追问。重点考察取舍推理,并要求给出具体过往案例——能清楚区分资深 PM 与“PM 相关”候选人。

Job Description

我们在招聘一位高级产品经理,负责一条核心 B2B 工作流界面。你将与工程、设计和 GTM 团队合作,识别真实客户问题,做出果断优先级决策,并交付结果——而不仅是产出。

Normalized Role Brief

5 年以上 B2B SaaS 经验的高级产品经理,能完整负责一个端到端产品域,有在无清单指引下独立界定范围的判断力。以写作为先、有明确观点,能在不确定性中保持冷静。

Concise 2-3 sentence summary the AI uses instead of the full description for question generation.

Skills

Required skills are assessed with dedicated questions. Preferred skills earn bonus credit when demonstrated.

Required Skills

用户洞察:客户访谈、机会规模评估优先级框架(RICE、Kano 或等效方法的实际应用)写作——PRD、决策备忘录、评审叙述跨职能领导力(工程 + 设计 + GTM)量化直觉(漏斗、留存、激活)高阶干系人管理

The AI asks targeted questions about each required skill. 3-7 recommended.

Preferred Skills

B2B SaaS 工作流工具经验基于用量或自助式定价经验设计合作伙伴项目经验平台与 API 类产品工作的接触

Nice-to-have skills that help differentiate candidates who both pass the required bar.

Must-Have Competencies

Behavioral/functional capabilities evaluated pass/fail. The AI uses behavioral questions ('Tell me about a time when...').

优先级判断advanced

能用证据支撑取舍决定;不仅能说出交付了什么,更能解释砍掉了什么、为何砍

发现与验证纪律advanced

做真实的客户对话而非问卷;能区分表层抱怨与客户要完成的底层工作

跨职能领导力intermediate

无职权整合工程、设计与 GTM 的推进;以书面分析化解范围冲突

Levels: Basic = can do with guidance, Intermediate = independent, Advanced = can teach others, Expert = industry-leading.

Knockout Criteria

Automatic disqualifiers. If triggered, candidate receives 'No' recommendation regardless of other scores.

B2B 经验

Fail if: 无任何规模的 B2B SaaS 产品从业经验

本职位需要 B2B 特有判断——买方与用户分离、采购周期、席位经济性等

任职年限

Fail if: 产品管理经验少于 5 年

高级岗——入职即需独立负责区域,无需结构化带教

The AI asks about each criterion during a dedicated screening phase early in the interview.

Custom Interview Questions

Mandatory questions asked in order before general exploration. The AI follows up if answers are vague.

Q1

请讲述过去 12 个月中你做过的影响最重大的优先级决策。你砍掉了什么、保留了什么,如今回看有哪些当时不知道、现在知道的关键信息?

Q2

描述一次你的用户洞察工作让计划中的功能方向发生改变的经历。你听到了什么、如何验证,最终替代方案是什么?

Q3

谈一例你化解的跨部门分歧。分歧点是什么、你写下了哪些内容、团队最终如何决策?

Open-ended questions work best. The AI automatically follows up if answers are vague or incomplete.

Question Blueprints

Structured deep-dive questions with pre-written follow-ups ensuring consistent, fair evaluation across all candidates.

B1. 为我们的产品设计首版“基于用量计费”的升级提示。请说明目标用户分群、触发时机、文案与 CTA,以及成功指标。

Knowledge areas to assess:

用户分群与权限触发事件选择与时机文案与号召行动策略成功指标与护栏指标失败模式与回滚方案

Pre-written follow-ups:

F1. 如何避免已在续约沟通中的用户被提示?

F2. 你的护栏指标是什么,达到何阈值应停止提示?

F3. 如何在产品内提示、邮件与客户经理外呼之间做选择?

B2. 一位 Top-10 客户提出一个仅对其有益、需要 2 个工程师季度投入的企业功能。请讲述你的决策过程。

Knowledge areas to assess:

大客户价值 vs. 平台价值分心成本先例与升级管理替代方案(人工、服务、合同约定)干系人沟通

Pre-written follow-ups:

F1. 你会如何向客户团队沟通该决定?

F2. 如果客户威胁流失怎么办?

F3. 若该功能未来可泛化,你的答案会有何变化?

Unlike plain questions where the AI invents follow-ups, blueprints ensure every candidate gets the exact same follow-up questions for fair comparison.

Custom Scoring Rubric

Defines how candidates are scored. Each dimension has a weight that determines its impact on the total score.

DimensionWeightDescription
表达清晰度12%候选人是否结构化作答、提供具体案例、避免含糊其辞?
回答相关性12%是否直面所问情景,而非转移到更安全的话题?
专业知识18%对产品管理基本功的理解——洞察、优先级、指标、全生命周期
问题解决14%能在不确定情境下权衡取舍、被追问时能为结论辩护
岗位匹配度14%与高级 B2B PM 的实际要求匹配——写作优先、有观点、适应模糊性
自信与风范6%在追问下保持稳定;承认信息缺口而不失态
行为契合度10%协作信号——如何谈分歧、冲突与团队荣誉归属
回答完整度14%覆盖完整问题,而非只答易题;主动给出前提与反例

Default rubric: Communication, Relevance, Technical Knowledge, Problem-Solving, Role Fit, Confidence, Behavioral Fit, Completeness. Auto-adds Language Proficiency and Blueprint Question Depth dimensions when configured.

Interview Settings

Configure duration, language, tone, and additional instructions.

Duration

25 min

Language

English

Template

胜任力导向初筛

Video

Enabled

Tone / Personality

友好但有结构。AI 让对话持续推进,答案含糊时会礼貌追问细节。

Adjusts the AI's speaking style but never overrides fairness and neutrality rules.

Company Instructions

我们是一家中后期 B2B SaaS 公司,约有 80 位工程师。产品面向 RevOps 与销售团队。请注明该岗位向产品副总裁汇报,并与一位首席工程师和一位首席设计师协作。

Injected into the AI's context so it can reference your company naturally and tailor questions to your environment.

Evaluation Notes

将书面沟通信号视为加分项(是否结构化作答、是否引用具体指标、是否点名干系人)。对空泛表述与只有行业术语缺少细节的回答扣分。

Passed to the scoring engine as additional context when generating scores. Influences how the AI weighs evidence.

Banned Topics / Compliance

薪酬谈判、推荐人、期权包、薪酬结构——这些在评分轮之后单独处理。

The AI already avoids illegal/discriminatory questions by default. Use this for company-specific restrictions.

AI Screenr 如何筛出 100 人候选池的短名单

从投递到短名单:每一步都以证据为依据,而非直觉。下列数字适用于中等量级技术岗位的常见情况。

收到的投递

所有进入渠道的候选人都会进入流程——来自招聘网站、内推、ATS 自动回复及直邀。

100/100 candidates remaining

淘汰规则

你定义的硬性过滤项——最低年限、工作许可、地点、薪资范围、语言等。不合格会被标记,但不会自动拒绝。

必须具备的技能

对岗位不可妥协的技能进行通过/不通过判断(例如 Senior React Developer 需具备的 React 深度)。在面试过程中现场评估。

语言水平

可选的 CEFR 评估(A1–C2),使用你指定的语言并单设面试阶段。未配置则跳过。

打分面试

对 8 个默认打分维度(可自定义)按 0–100 评分,并附证据摘录、质量评级(Strong / Moderate / Weak / None)与各维度置信度。

排序短名单

高分候选人附 4 档用人建议、管理摘要、优势与风险、亮点引语及覆盖度汇总。可直接交给招聘经理。

收到的投递100
淘汰规则82
必须具备的技能55
语言水平46
打分面试22
排序短名单8
Stage 1 of 6100 / 100

第 3 步示例——真实的 AI 初筛报告

候选人说再见后 2 分钟内出现在你看板中的原样报告。每个分数都有转录证据、质量评级与置信度。

Sample AI Screening Report

Alex Morgan

81/100Yes

Confidence: 86%

Recommendation Rationale

资深 PM 信号强。Alex 能用具体细节阐述优先级取舍——精确指标、干系人姓名、砍与留的原因——且贯穿多个案例。洞察纪律扎实:在三次客户对话后推翻计划功能的案例结构清晰,并包含反叙事(预期会听到什么 vs 实际听到什么)。显性短板是分歧下的跨部门领导:Alex 往往先求共识再强力推进,这在不同团队氛围下可能是可接受的,也可能是风险。建议进入招聘经理面。

Summary

5 年以上 B2B SaaS 产品管理经验,清晰的领域所有权。在洞察与优先级上表现强——有指标、有取舍的具体案例。跨部门领导能胜任但倾向共识;当团队方向偏离时,候选人不够早地提出反对。回答结构展示了“写作优先”的直觉。在追问下保持冷静。

Knockout Criteria

B2B 经验Passed

两家公司超过五年的 B2B SaaS 经历且有清晰领域所有权。也举了具体的企业交易情景。

任职年限Passed

7 年产品管理经验。明显超过 5 年下限。

Must-Have Competencies

优先级判断Passed
87%

多个具体案例,点名指标、清楚取舍与砍点。在被质疑时能无保留地为决定辩护。

发现与验证纪律Passed
82%

真实的客户访谈案例——不是问卷,不是纯数据。两次在未被提示的情况下区分了底层客户工作与表层需求。

跨职能领导力Passed
68%

与工程、设计、GTM 协作良好,但倾向先建立共识再强力推进。对协作型团队问题不大;在需要强产品声音的环境中可能有风险。

Scoring Dimensions

表达清晰度strong
9/10 w:0.12

始终用“背景—决策—结果”的结构作答。无冗词。无需提示即点名具体指标与干系人。

我砍掉了第二阶段报表工作,因为第一阶段上线四周采用率只有 11%——低于我们 25% 的阈值。数据团队希望继续;取舍在于加倍提升采用率,还是去做一个还无人使用的功能。分析团队的 Anna 和我写了一页的决策备忘录;我们终止了它。

回答相关性strong
9/10 w:0.12

回答紧扣所问具体情景,而非转向安全话题。被追问时仍然不换题。

你问的是一个我后悔的优先级决定。坦率讲是客户成功看板——我们做了它,采用率很高,但高管从未使用我们同时上线的每周摘要。我本该在第二周就砍掉摘要,而不是第六周。

专业知识strong
8/10 w:0.18

在洞察、优先级框架与指标埋点方面基本功扎实。对激活与留存定义的小点曾有误差,但被追问后自我修正。

对升级提示我会用“用户在首周完成 3 次已保存报表”为激活定义,并以此作为触发,而不是按时间。我们从第三个月的分群分析知道,激活能预测留存。

问题解决strong
8/10 w:0.14

以取舍思维思考问题。面对 Top-10 客户情景,Alex 先讲了分心成本、先例风险与三种替代方案,再给出建议。

两个工程师季度不是唯一成本——还有先例成本、集成债务成本与机会成本。我会先看能否以服务交付 80% 的价值;如果不行,我会把它明确为一个有范围、写入路线图的付费项,定价要能反映机会成本。

岗位匹配度strong
9/10 w:0.14

写作优先、有观点、敢于具体。点名了三份决策备忘录。无套话——全部是团队语境下的例子。

做硬决定时我会写一页纸:决策本身、取舍、谁不同意以及原因、是否可逆。在会前发给团队。大家进会是为了决定,不是为了做展示。

自信与风范moderate
8/10 w:0.06

在追问下保持稳定。坦诚谈及两个后悔点且无防御性。谈“与管理层分歧”时略有犹疑。

我没有和 CPO 级别完全对立过——大多是与 GTM 负责人。我可以给你讲一个那类例子,如果有帮助的话。

行为契合度moderate
7/10 w:0.10

协作信号为正但偏向共识。多处案例显示 Alex 常在方向已偏移后才开始反推,而非更早。

我在第四次优先级会议上提出了担忧。事后看,第二次会议就应该提——那时我们已进入第 3 周,沉没成本的心态已经在形成。

回答完整度strong
8/10 w:0.14

未被要求也会主动给出前提与反例。对合题会同时回答“做得好”与“做得不好”的两面。

升级提示实验在转化上成功,但下游的支持工单增加了,因为有用户在未理解权限情况下升级。这是我们本该预判到的遗漏。

Blueprint Question Coverage

B1. 基于用量计费的升级提示

用户分群与权限覆盖基于激活的触发选择文案与号召行动策略成功指标与护栏指标配对回滚方案与停止提示阈值

+ 用具体行为标准定义激活而非时间

+ 将转化指标与支持量护栏成对设置

- 未说明何阈值触发停止提示

B2. Top-10 客户提出不可泛化的功能

分心成本与先例风险的框定替代方案探索(服务交付、限定承诺)干系人沟通计划若功能可后续泛化,结论如何变化

+ 成本框定超越人力——涵盖先例与集成债务

+ 在拒绝前提出一个有范围的付费替代

- 未覆盖功能可泛化时的应对

Interview Coverage

%

Overall Coverage

Strengths

  • 写作优先的直觉——决策备忘录是默认工具而非仪式
  • 优先级取舍有据可依——点名指标与具体日期
  • 洞察纪律强——能区分底层客户工作与表层诉求
  • 会主动给出反例与遗憾,无需提示

Risks

  • 分歧下偏向共识——更像在偏离后才反推,而非提前制动
  • 缺少与 CPO 级冲突的证据;案例多面向 GTM

Notable Quotes

大家进会是为了决定,不是为了做展示。
两个工程师季度不是唯一成本——还有先例成本、集成债务成本与机会成本。
坦白讲是客户成功看板——我们做了它,采用率很高,但高管从未使用我们上线的每周摘要。

Suggested Next Step

推进到 60 分钟的招聘经理面,聚焦一个“与管理层分歧”的场景与一个“为砍范围做辩护”的案例。重点探查 Alex 会在流程更早的节点何时与如何发起反对,而非仅在共识已偏移后。

AI Screenr 用四步把职位描述转化为带分数的短名单。此页带你从头到尾了解 AI 面试流程,让你清楚地知道从点击“创建职位”到打开第一份排序报告之间发生了什么。

  • 关键步骤 1:配置职位(一步到位或约 5 分钟手动)
  • 关键步骤 2:候选人异步完成语音面试(通常 15 至 25 分钟)
  • 关键步骤 3:AI 打分与总结(每位候选人不到 2 分钟)
  • 关键步骤 4:你审核排序短名单

无需接入 ATS。适配你现有的招聘流程。

用 3 场免费面试完整体验 AI 面试流程 →

第 1 步——配置职位

拿到可用的面试链接有两条路径。大多数团队选择 AI 一键生成。

方案 A——一键 AI 配置

粘贴职位描述(内外部均可,10,000 字符以内)。AI Screenr 会自动解析并填充:

  • 标题、描述、岗位简介、职位家族、面试模板
  • 必备技能与加分技能
  • 必须具备的技能及要求级别(basic、intermediate、advanced、expert)
  • 淘汰规则(最低年限、工作许可、薪资范围、语言,以及 JD 中的其他条件)
  • 定制化面试问题
  • 最多 5 个结构化题模板——每题包含必考要点、追问,以及强弱答案指示,让 AI 知道该岗位的“高质量回答”是什么样

你只需审核草稿,按实际标准微调并保存。通常用时:30 秒至 1 分钟。

方案 B——手动配置

想从零开始?表单会逐项引导。新职位约 5 分钟即可完成,有模板后会更快。

配置产出包含

无论哪条路径,产出一致:

  • 核心面试问题——通常 6 至 10 个主域,对应评分维度
  • 问题模板——每题的必考要点、追问与答案指示
  • 追问力度——AI 对浅答的追问强度,可按维度配置
  • 淘汰规则——仅标记,不自动拒绝。下一步由你决定
  • 评分维度——8 个默认维度(可完全自定义),非英语面试会加第 9 个语言维度
  • 语言与 CEFR 目标——面试语言(支持 57 种),以及是否评估语言能力(A1 至 C2)
  • 面试时长——5 至 60 分钟,通常 15 至 25 分钟
  • 视频录制——可选,按职位开启
  • 链接有效期——候选人可使用的时间长度

想看具体岗位示例,请查看 React DeveloperBackend DeveloperSales Manager。每页都有已填好的配置与样例报告。

第 2 步——候选人完成语音面试

这是唯一涉及候选人的一步。之前是招聘侧配置,之后全部自动化。

候选人所见

  1. 链接。一条 URL,通过你的常用渠道发送——ATS 自动回复、邮件、短信、招聘网站私信。无需账号、无需安装、无需排期。
  2. 同意与麦克风检查。开始录音前,候选人会看到知情同意页、授权麦克风,并完成 10 秒麦克风检查。
  3. 问候。AI 自我介绍、说明面试流程、确认岗位,并用通俗语言解答“这段录音会如何使用?”。
  4. 对话。AI 提问、倾听并自适应。强答案会被肯定并深入追问;浅答案会收到针对性追问。候选人可要求重复问题、短暂停顿或在对话中提出澄清问题。
  5. 结束。AI 收尾,给予候选人提问机会,并确认后续安排。

面试公平性的来源

同一职位的候选人享有一致的评分标准。AI 会根据每位候选人的具体回答调整追问,因此 transcript 不会完全相同,但评分标准完全一致。候选人从面试过程中无法判断自己发挥好坏,从而减少焦虑,信号更真实。

时长与完成度

  • 常见时长:15 至 25 分钟(可按职位配置为 5 至 60 分钟)。
  • 完成率:80–90%——显著高于单向录制视频,因为这是有互动的对话。
  • 若候选人断线:可在 24 小时内用同一链接继续,面试从中断处恢复。部分完成会在报告中标注。

想进一步了解异步流程,请查看 异步面试软件

第 3 步——AI 打分并生成报告

候选人说再见后 2 分钟内,你的看板就会出现一份结构化报告。报告包含:

报告抬头

  • 总分——0 至 100,跨所有维度的加权结果
  • 4 档用人建议——Strong Yes / Yes / Maybe / No
  • 总体置信度——0.0 至 1.0,反映 AI 可用证据的充足度
  • 管理摘要——2–3 句话,方便只看抬头的招聘经理

维度打分

每个评分维度展示:

  • 分数(0 至 10,随后加权)与 1–2 句打分理由
  • 质量评级:Strong / Moderate / Weak / None
  • 该维度的置信度(0.0 至 1.0)
  • 证据摘录——直接引用 transcript 以支撑分数
  • 关联问题——对应产生证据的面试问题
  • 缺失证据提醒——标准期望但 transcript 未体现的点

淘汰与必备技能结果

若你在第 1 步配置了它们:

  • 淘汰规则结果——触发与评估标记,并附每条规则的证据
  • 必备技能结果——通过/不通过与相应证据

摘要区块

  • 优势——3–5 条亮点
  • 风险——3–5 条关注点
  • 亮点引语——AI 在 transcript 中识别的精彩表述
  • 建议下一步——基于分数与证据质量的建议
  • 覆盖度摘要——候选人回答覆盖了多少你的自定义问题、技能、淘汰规则与题模板

转录与录音

  • 完整转录文本,可搜索并带时间戳
  • 默认音频录音;若启用,本职位可提供视频录制

评分使用面试当时保存的标准版本。若你在过程中调整了标准,早期面试保留原分,新标准从调整点起生效。你看到的是清晰的版本历史,而非静默重算。

每个职位页都有样例报告。建议查看:QA EngineerDevOps EngineerSoftware EngineerProduct Manager

第 4 步——审核排序短名单

仪表盘按总分排序,触发淘汰标记的候选人靠前显示。典型审核流程:

  1. 浏览排序列表。前 20% 往往值得深入查看。触发淘汰规则的候选人会排到末尾。
  2. 打开高分报告。先读 2–3 句摘要,再看“优势/风险”要点,最后快速浏览 AI 标注的证据。
  3. 决策。推进、拒绝或标记跟进。对明显不匹配者批量拒绝。把 Strong Yes 留给招聘经理。
  4. 分享给招聘经理。一键生成分享链接、PDF 或可粘贴到 Slack/邮件的摘要。无需 AI Screenr 账号。

单个候选人的招聘时间从 25–45 分钟的电话初筛与记录,降至约 5 分钟的结构化报告评审。想看典型规模下的 ROI 计算,请查看替代初筛电话

用时概览

步骤执行方常见用时
配置职位(AI 一键)招聘人员30–60 秒
配置职位(手动)招聘人员约 5 分钟
候选人面试候选人15–25 分钟(可配置 5–60)
AI 评分与报告生成自动化每位候选人不到 2 分钟
审核单人报告招聘人员约 5 分钟

以 50 位候选人的流程为例,招聘时间从约 25 小时(通话与记录)降至约 5 小时(报告评审)。每周释放约 20 小时用于更高价值的工作。

各岗位示例报告

AI Screenr 覆盖所有岗位——从软件工程到医疗、零售、建筑与服务业。每个岗位页都提供样例面试报告,让你看到仪表盘中将收到的“成品”。以下为跨技术、专业与服务类岗位的选集:

RoleCategory
Backend DeveloperTechnology
UX DesignerDesign
Data AnalystTechnology
Financial AnalystFinance
RecruiterHR
ParalegalLegal
Real Estate AgentReal Estate
Construction ManagerConstruction
Production ManagerManufacturing
VeterinarianVeterinary

或按类别浏览960+ 岗位专属 AI 面试指南

贯穿面试流程的安全与隐私

AI 面试流程的每一步都有明确的数据处理约定。录音开始前即收集候选人同意——候选人会看到一页清晰的知情同意,涵盖录什么、如何用、谁可以看。音频与转录按区域存储(可选 EU 托管以满足 GDPR),并可按职位设置保留期,到期自动删除。

候选人可随时通过自助流程申请删除数据;我们也可应要求提供 DPA。招聘方只有你工作区内的已认证用户可查看报告。分享链接可设置自动失效。完整安全与合规说明见《AI 面试软件》页面的“安全、隐私与合规”部分

立即试用

先用 3 场免费面试,无需信用卡。1 分钟(一步到位)或 5 分钟(手动)配置首个职位,当天即可看到第一份评分报告。

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常见问题

配置 AI Screenr 需要多长时间?
一键 AI 生成的职位配置不到 1 分钟——粘贴职位描述,AI 即生成完整配置(技能、淘汰规则、评分权重、最多 5 个结构化题模板)。如偏好手动配置,约需 5 分钟。上线后也可随时编辑。
候选人在 AI Screenr 面试里会看到什么?
候选人在任意设备点击面试链接,完成知情同意,做 10 秒麦克风检查,然后与 AI 开启真实语音对话。无需安装 App、无需创建账号、无需占用日程。AI 会问候、说明流程、开始提问,并根据每个答案动态追问。总时长通常 15 至 25 分钟(可按职位配置为 5 至 60 分钟)。
面试结束后多快能拿到分数?
候选人完成后 2 分钟内,评分报告就会出现在你的看板中。AI 会完成音频转录、对 8 个默认维度打分(非英语面试自动加入第 9 个语言维度)、为每个分数附上转录证据,并给出 4 档用人建议。
流程进行中可以修改评分标准吗?
可以。你可以随时编辑题目、追问或评分权重。已完成的面试会保留原始分数——每份报告都会保存对应版本的标准,你看到的是清晰的版本历史,而非静默重算。
如何把 AI Screenr 报告分享给招聘经理?
每份报告都带分享链接、PDF 导出与可复制的摘要块,可用于 Slack 或邮件。招聘经理无需 AI Screenr 账号即可打开分享报告。若需查看多位候选人,也可授予其只读的看板访问权限。
如果候选人中途静音或断线怎么办?
AI 会等待、温和重提,并允许停顿,不会因此扣分。若连接完全断开,候选人可在 24 小时内用同一链接继续——面试会从中断处恢复。部分完成的面试会在报告中标注,你可决定是否再次邀请。
候选人可以重考 AI 面试吗?
默认每位候选人在同一职位仅有一次机会,确保公平与可比性。如遇技术问题,你可以手动允许重试。之前的转录会保留备查。
面试如何发给候选人?
你只需复制一条面试链接,放进既有候选人流程——ATS 自动回复、招聘邮件、招聘网站私信、短信。无需排期、无需集成项目。该链接可在任意现代移动或桌面浏览器中使用。
AI Screenr 的报告能回写到我的 ATS 吗?
AI Screenr 适配任意 ATS。你可以把短名单 URL 贴回 ATS、导出 PDF、粘贴摘要块,或用 webhook 将分数推送到任意可接收 JSON 的系统。我们也提供与 Greenhouse、Lever、Workable、Ashby、Personio 等的专用集成,满足希望自动同步的团队。
AI 面试评分究竟如何进行?
每个答案都会按 8 个默认维度评估——表达清晰度、相关性、专业知识、问题解决、岗位匹配度、自信、行为契合度与回答完整度——并在 0–100 的加权尺度上打分。每个维度还包含质量评级(Strong / Moderate / Weak / None)、置信度与直接转录引文。对非英语面试会自动加入第 9 个语言能力维度。

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