流程
评估不是终点。发现的每个问题都对应一次练习，练完换一份新材料再独立做一次。
在工作台里处理材料，使用能运行代码的 AI，提交可以验收的作品。
先判断交付是否达到要求，再结合过程记录说明原因。
针对报告里的具体问题，有教练提示和示范，帮助次数全部记录。
换一份没见过的数据，关闭教练，看能否独立做到。
一个平台，两种用途
底层是同一套任务、工作台和证据。用途在项目开始前写明，招聘和员工发展的数据分开使用。
证据化报告
先给交付状态，再列需要关注的问题。数字和数据处理由程序按标准核对；开放式内容由模型给出候选判断，引用必须能在作品里找到，并由评审人员确认。
交付状态
部分达到要求
净收入数字正确
未达到自动检查提交的数字与按任务口径复算的结果不一致。
数字偏差的可能来源
推断确定性对照计算这个数字与「未去除重复记录」时的结果一致，很可能遗漏了去重。
说明数据问题对结论的影响
待评审确认模型候选建议中提到重复导出会高估收入，并给出了修正后的数字。
示意，不代表任何真实参与者的结果
出题系统
上传岗位资料、工作文档，或者只写一段描述。系统生成任务说明、材料、交付要求和评分标准，发布前由业务负责人逐项审核和修改。
岗位说明、真实工作文档、表格，或一段文字描述。
任务说明、材料、交付字段和评分标准一次生成。
逐项修改，确认任务代表真实工作，再决定是否发布。
选择 AI 工具、监考强度、语言和时长，邀请参与者。
监考与完整回放
以下能力按项目开启。招聘评估可以全部打开，员工培养场景默认关闭。
电脑摄像头加一部摆在侧面的手机，扫码即可接入。
在 Figma、Canva、Office 等自己的软件里工作时，同样留下完整记录。
作品的每一次输入、粘贴和修改都能按时间轴重放。
评审人员随时查看进度，用文字或语音插话，回答一并记录。
切换窗口、退出全屏、接入第二块屏幕都会标记在时间轴上。
可选的口述录音和转写，让思路也成为可以核对的证据。
用途与隐私
摄像头、屏幕和出声思考都是可选项，参与者开始前单独确认。
招聘与员工培养的数据分开管理，不把培养记录改作他用。
原始录像、作品和报告分别设置保留时间，到期删除。