ИИ-сводка для проверки

Первый разбор каждой попытки. Доказательства для каждого вывода — и никаких оценок.

Q: Ставит ли сводка оценки кандидатам?

Нет. В сводке нет балла, нет вердикта «прошёл / не прошёл» и нет рекомендации о найме — промпт Kendor это исключает. Ваши дополнительные инструкции могут сместить фокус, но не это правило. Оценивают и решают ревьюеры, и ничто в Kendor не продвигает кандидата на основании сводки.

Q: Какие модели можно использовать?

Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 или Claude Haiku 5.5 с ключом Anthropic и GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol или GPT-6 Luna с ключом OpenAI. Владелец задаёт модель по умолчанию в разделе «Интеграции», а ревьюер может выбрать другую при каждом запуске. Счёт выставляет Anthropic или OpenAI на ваш аккаунт, а токены учитываются в месячном лимите на ИИ.

Q: Работает ли это для лайвкодинг-сессий?

Да. Сессия — это тоже попытка, поэтому сводку можно запускать автоматически по её окончании или вручную позже. В сессии код, терминалы и агент общие для кандидата и интервьюеров, поэтому сводка приписывает работу кандидату, только когда это подтверждают доказательства, и прямо говорит, если определить автора нельзя.

Q: В какие тарифы это входит?

ИИ-сводки входят в тарифы Pro и Enterprise. В Starter их нет.

Когда кандидат отправляет решение скрининга или заканчивается лайвкодинг-сессия, Kendor запускает тесты задачи на итоговом коде и просит Claude или GPT составить одну сводку: что кандидат сделал, как работал, как пользовался ИИ-агентом и что спросить дальше. Всё работает на собственном ключе вашей организации. Ревьюеры читают сводку перед кодом, а не вместо него.

Начать нанимать Посмотреть цены

ИИ-сводкаСправочноСкрыть

Maya написала rate limiter с фиксированным окном на Valkey: один ключ на клиента и маршрут. Проходят 9 из 11 тестов; оба падения — всплески запросов на границе окна. Сначала она прочитала тесты и запускала их почти после каждого изменения. Настройку клиента Valkey написал Claude Code, а цикл повторных попыток она переписала сама.

Итог: Проходят 9 из 11 тестов. Два падающих теста отправляют всплеск запросов на границе окна, и пропускается вдвое больше лимита.
Как кандидат работал: Прочитала тесты до того, как писать код, а затем запустила их 14 раз за 52 минуты. Добавила логи, чтобы найти ошибку на границе окна, но так её и не исправила.
Использование ИИ-агента: Попросила Claude Code написать клиент Valkey и первую версию Allow. Заменила его цикл повторных попыток одним INCR и EXPIRE и объяснила в чате почему.

Сильные стороны

У ключей своё пространство имён для каждого клиента и маршрута, поэтому у клиентов никогда не бывает общего окна.limiter/window.go:12
Добавила собственные тесты на пустой ID клиента и нулевой лимит.limiter/window_test.go:64

Что настораживает

Окно сбрасывается по первому запросу после истечения, поэтому всплеск на границе пропускает вдвое больше лимита.limiter/window.go:41
Ошибки Valkey игнорируются, и запрос пропускается.limiter/window.go:52

Заметки о честности прохождения

На 31-й минуте ушла с вкладки на 3 минуты, а затем вставила 12 строк в window.go.активность

Вопросы для интервью

Почему фиксированное окно, а не скользящее окно или token bucket?
Что должен делать лимитер, если Valkey недоступен?
Расскажите, что происходит при ошибке на границе окна. Что бы вы изменили в Allow?

Что проверил ИИ (7)

Claude Sonnet 5.5 · 2 часа назад · справочно, проверяйте доказательства · Создана автоматически при отправкеСоздать заново

Каждый вывод опирается на доказательства.

У каждой сильной стороны, замечания и заметки о честности прохождения указаны файл и строка, на которых они основаны, или терминал, чат с агентом либо активность. Нажмите — и страница проверки откроет этот файл на нужной строке или нужную запись, чтобы вы проверили вывод сами. Если модель не может указать на доказательство, по инструкции она должна опустить вывод.

Ссылка на то, что не записывалось, отображается серой и некликабельной
События честности прохождения излагаются как факты со временем, а не как доказательство списывания

Что настораживает

Окно сбрасывается по первому запросу после истечения, поэтому всплеск на границе пропускает вдвое больше лимита.limiter/window.go:41
Ошибки Valkey игнорируются, и запрос пропускается.limiter/window.go:52

Сильные стороны

Запускала тесты после каждого изменения в Allow.терминалПо этой задаче ничего не записано

window.go

36func (l *Limiter) Allow(ctx context.Context, client, route string) bool {

37 key := l.key(client, route)

38 n := l.count(ctx, key)

40 if n == 1 {

41 l.store.Expire(ctx, key, l.window)

42 }

44 return n <= int64(l.limit)

45}

47func (l *Limiter) count(ctx context.Context, key string) int64 {

Видно, что именно она прочитала.

Модель получает условие, изменения кандидата относительно стартового проекта, результаты тестов, терминал, чат с агентом, события честности прохождения и письменные ответы. Чтобы проверить вывод, она может просматривать список файлов, читать и искать по стартовому или итоговому коду, а также целиком читать терминал или чат с агентом. Карточка перечисляет каждое обращение, а те, что можно открыть, — ссылки.

Если у задачи есть команда для тестов, Kendor сначала запускает её на итоговом коде, так что число пройденных тестов не угадывается
Один вызов модели с инструментами только для чтения. Она не может запускать код или выходить в сеть
Карточка сообщает, если попытка была слишком большой, чтобы прочитать её целиком, или изменилась после сводки

Что проверил ИИ (7)

Просмотрен список файлов
Прочитан файл limiter/window.go · строки 30–60
Поиск по коду: «EXPIRE»
Прочитан файл limiter/window_test.go в стартовом проекте
Прочитан файл cmd/server/main.go
Прочитан терминал (terminal) · со строки 120
Прочитан чат с ИИ-агентом

Claude Sonnet 5.5 · 2 часа назад · справочно, проверяйте доказательства · Создана автоматически при отправке

Ваш ключ, ваши настройки — и кандидаты в курсе.

Сводки работают на ключе Anthropic или OpenAI вашей организации — том же, что и у ИИ-агентов. Включите автоматические сводки для отдельного скрининга или лайвкодинг-сессии или оставьте их выключенными и запускайте вручную со страницы проверки. Дополнительные инструкции для скрининга смещают фокус сводки.

Владелец задаёт модель по умолчанию, а ревьюер может выбрать другую для каждого запуска
Перед началом кандидаты читают, что ИИ может составить сводку их работы и что все решения принимают люди
Токены учитываются в месячном лимите на ИИ, который вы задаёте в разделе «Интеграции»

Конструктор скринингаИИ-сводка для проверкиСоставлять ИИ-сводку по каждой попытке после отправки. Ревьюеры также могут запустить её вручную.Дополнительные инструкции для сводкиОбрати внимание на обработку ошибок и на то, как кандидат тестировал лимитер.Добавляются после промпта Kendor. Они могут сместить фокус, но не меняют правила: никаких баллов и доказательства для каждого утверждения.77 / 2000

ИнтеграцииМодель по умолчаниюСводки строятся на этой модели, если ревьюер не выберет другую при запуске.Claude Sonnet 5.5

Стартовая страница кандидатаИИ может помочь проверить вашу работуОрганизация Acme может с помощью ИИ на своём аккаунте Anthropic или OpenAI составить для ревьюеров сводку вашего решения: код, терминал, ответы и диалоги с ассистентом. ИИ не ставит оценку — все решения принимают люди.

Как это работает

От вашего ключа до первой сводки.

Подключите ключ
Владелец подключает ключ Anthropic или OpenAI в разделе «Интеграции» и выбирает модель сводки по умолчанию.
Выберите, когда она запускается
Включите ИИ-сводку для скрининга или лайвкодинг-сессии, чтобы она запускалась после каждой попытки. Ревьюеры также могут нажать «Составить сводку» на любой завершённой попытке.
Прочитайте её, затем код
Сводка находится вверху страницы проверки. Проверьте её доказательства, задайте её вопросы на интервью — и примите решение сами.

Вопросы

Ставит ли сводка оценки кандидатам?

Нет. В сводке нет балла, нет вердикта «прошёл / не прошёл» и нет рекомендации о найме — промпт Kendor это исключает. Ваши дополнительные инструкции могут сместить фокус, но не это правило. Оценивают и решают ревьюеры, и ничто в Kendor не продвигает кандидата на основании сводки.

Какие модели можно использовать?

Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 или Claude Haiku 5.5 с ключом Anthropic и GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol или GPT-6 Luna с ключом OpenAI. Владелец задаёт модель по умолчанию в разделе «Интеграции», а ревьюер может выбрать другую при каждом запуске. Счёт выставляет Anthropic или OpenAI на ваш аккаунт, а токены учитываются в месячном лимите на ИИ.

Работает ли это для лайвкодинг-сессий?

Да. Сессия — это тоже попытка, поэтому сводку можно запускать автоматически по её окончании или вручную позже. В сессии код, терминалы и агент общие для кандидата и интервьюеров, поэтому сводка приписывает работу кандидату, только когда это подтверждают доказательства, и прямо говорит, если определить автора нельзя.

В какие тарифы это входит?

ИИ-сводки входят в тарифы Pro и Enterprise. В Starter их нет.

Читать документацию

Ещё о Kendor

Все возможности

Проведите следующий скрининг в Kendor. Читайте, что говорит код.

Создайте рабочее пространство, импортируйте репозиторий или начните с шаблона — и отправьте первый скрининг уже сегодня.

Начать нанимать Посмотреть цены

Нанимаете много? Напишите нам

Первый разбор каждой попытки. Доказательства для каждого вывода — и никаких оценок.

Сильные стороны

Что настораживает

Заметки о честности прохождения

Вопросы для интервью

Каждый вывод опирается на доказательства.

Что настораживает

Сильные стороны

Видно, что именно она прочитала.

Ваш ключ, ваши настройки — и кандидаты в курсе.

От вашего ключа до первой сводки.

Подключите ключ

Выберите, когда она запускается

Прочитайте её, затем код

Ещё о Kendor

Проведите следующий скрининг в Kendor. Читайте, что говорит код.