説明
OpenNeztは、開発者がAIコーディングアシスタントとどのように相互作用し、協力しているかを理解することに焦点を当てた革新的なAI強化コーディング評価プラットフォームです。77%の開発者が日常的にAIを利用する時代において、従来の評価ツールはこのワークフローのニュアンスを捉えることができず、採用チームに候補者の真のスキルの不完全なイメージを残します。
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このプラットフォームは、AIコーディングツールの使用を評価できないこと、最終出力を超えた限られた可視性、手動コードレビューの不一致など、採用チームが直面する主要な課題に対処します。OpenNeztは、AIプロンプト、コードの差分、AI出力、エラートレース、ターミナルの実行、キー入力、テスト結果など、すべてのIDEアクションを記録し、完全なコーディングセッションをキャプチャします。この包括的なデータは、構造化された証拠に基づく採用レポートに変換され、情報に基づいた意思決定に必要なすべてのコンテキストを提供します。
候補者は、軽量の拡張機能をインストールすることで、Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、Cursor、PyCharmなどの好みのIDEで評価を完了できます。これにより、評価環境が実際の日常的なプログラミング体験に近いものになります。このプラットフォームは、数時間のコーディング活動を数分の読みやすい洞察に要約し、すべてのデバッグステップ、コード変更、AIとの相互作用を連続したストーリーラインで提示します。セッションは完全に再生可能で、レビュアーはタイムラインをスクラブし、重要な瞬間にスキップし、完全なコンテキストでレビューできます。まるでYouTubeビデオを視聴するかのようです。
経験豊富なエンジニアによって構築されたOpenNeztは、CTOによってCTOのために設計されています。セットアッププロセスは簡単です:タスクを定義し、評価基準を設定し、候補者を1つのリンクで招待します。システムは、候補者が自然に作業している間、バックグラウンドで静かに動作し、ログ記録プロセスを自動化します。スクリーニングレポートは、行ごとのコードレビューの必要性を排除し、採用マネージャーが具体的な証拠に基づいて防御可能な決定を下すことを可能にします。
OpenNeztは、評価中にAIアシスタントの使用を奨励し、ほとんどの開発者が日常業務にAIを統合していることを認識しています。すべてのプロンプト、反復、決定をキャプチャすることで、プラットフォームは技術リーダーが候補者が意図を持ってAIを指示しているのか、単に依存しているのかを見極めることを可能にします。さらに、プラットフォームはカスタマイズ可能な評価基準を提供し、チームがコード品質、プロンプト戦略、反復、デバッグ、検証などの次元に重みを付けて、特定の役割要件やシニアリティレベルに合わせることができます。
- カテゴリーAI 採用ツール
- 料金モデル未指定
- デプロイクラウド
- プラットフォームVisual Studio Code, IntelliJ IDEA, Cursor, PyCharm
OpenNeztの主要機能
AI強化コーディング評価
開発者とAIコーディングアシスタントの協力を評価
すべてのIDEアクションをキャプチャ(AIプロンプト、コードの差分、ターミナルの実行、エラートレース、キー入力)
証拠に基づく採用レポートを生成
人気のIDEをサポート(Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、Cursor、PyCharm)
完全なコーディングセッションのキャプチャと再生可能性
数時間のコーディングを数分のレビューに要約
デバッグステップ、コード変更、AIとの相互作用の連続したストーリーライン
自動化された評価設定と候補者招待
カスタマイズ可能な評価基準(コード品質、プロンプト戦略、デバッグ)
テスト中のAIアシスタントの使用を許可し、評価
候補者の問題解決プロセスに関する洞察を提供
候補者のIDE用の軽量拡張機能
監視ソフトウェアやカスタム環境設定は不要
証拠に基づいた防御可能な採用決定
OpenNeztの使い方は?
評価の設定:タスクを定義し、評価基準を設定し、1つのリンクで候補者を招待します。
IDEでのテストの完了:候補者は軽量の拡張機能をインストールし、通常通り好みのIDEで作業します。
スクリーニングレポートの表示:AIとの相互作用やコード変更を含む完全なコーディングセッションを要約した構造化レポートにアクセスします。
アクションのレビュー:セッション全体を再生し、タイムラインをスクラブし、問題解決を理解するために完全なコンテキストで各アクションをレビューします。
OpenNeztの使用例
- AI開発者採用
- 技術スキル評価
- ワークフロー分析
- 一貫した候補者レビュー
- 手動レビュー時間の削減
- デバッグスキルの評価
- プロンプト戦略の評価
- カスタマイズされた役割評価







