Testlify एक स्किल असेसमेंट और इंटरव्यू प्लेटफॉर्म है। इसके रिक्रूटर-फेसिंग टेस्ट बिल्डर के अंदर, मैंने तीन AI-चालित क्वेश्चन टाइप, वॉयस, वीडियो, और चैट सिमुलेशन, को तैयार करने का UI बनाया, जिन्हें रिक्रूटर ऑटोमेटेड कैंडिडेट असेसमेंट कॉन्फ़िगर करने के लिए इस्तेमाल करते हैं: रिकॉर्डिंग-टाइम लिमिट, AI प्रॉम्प्ट सेटअप, कॉम्पिटेंसी स्कोरिंग, और टेक्स्ट-टू-स्पीच वॉइस सिलेक्शन।
मैंने क्या बनाया
- वॉयस AI क्वेश्चन ऑथरिंग: टेस्ट बिल्डर में वॉयस-आधारित AI इंटरव्यू सवाल कॉन्फ़िगर करने का UI बनाया, रिकॉर्डिंग लिमिट, AI प्रॉम्प्ट सेटअप, और कॉम्पिटेंसी स्कोरिंग।
- क्वेश्चन-बिल्डर इंटीग्रेशन: वॉयस, वीडियो, और चैट सिमुलेशन क्वेश्चन टाइप को रिक्रूटर के असेसमेंट-बिल्डर फ्लो में इंटीग्रेट किया।
- स्टाइलिंग और टूलिंग: वॉयस/चैट क्वेश्चन UI के लिए कंपोनेंट स्टाइलिंग में योगदान दिया, साथ ही रेपो टूलिंग सेटअप (ESLint, Husky, Renovate, Tailwind config)।
यह क्यों मायने रखता था
वॉयस, वीडियो, और चैट AI सवाल वह तरीका हैं जिससे रिक्रूटर Testlify के ऑटोमेटेड इंटरव्यू असेसमेंट कॉन्फ़िगर करते हैं। इस काम ने उन क्वेश्चन टाइप को कॉन्फ़िगर करने योग्य बनाया और Testlify के पूरे प्रोडक्ट सुइट में इस्तेमाल होने वाले उसी साझा डिज़ाइन सिस्टम के भीतर सुसंगत बनाया।
एक विशाल कोडबेस के अंदर, एक छोटा योगदान
यह रेपो Testlify का रिक्रूटर/एडमिन डैशबोर्ड है: 16,216 कमिट, दर्जनों योगदानकर्ता, सितंबर 2021 से चल रहा। मेरे अपने कमिट उनमें से 86 हैं, करीब आधा प्रतिशत, लगभग डेढ़ साल में। उस गिनती का ज़्यादातर हिस्सा एक component-library git सबमॉड्यूल में बैठता है, वही साझा Vue डिज़ाइन सिस्टम जो पहले से अपने खुद के केस स्टडी के रूप में कवर हो चुका है; उस सबमॉड्यूल के बाहर, असली काम फाइलों का एक फोकस्ड सेट है: वॉयस क्वेश्चन मोडल, वह interview-questions व्यू जो क्वेश्चन टाइप को बिल्डर में जोड़ता है, और उनके आसपास की स्टाइलिंग व टूलिंग।
"मल्टी-मोडल AI इंटरव्यू" का यहां असल में क्या मतलब है
यह ऐप प्रोडक्ट का रिक्रूटर साइड है: जहां एक रिक्रूटर तय करता है कि एक AI-चालित सवाल असल में क्या पूछता है, न कि जहां कोई कैंडिडेट उसका लाइव जवाब देता है। वॉयस, वीडियो, और चैट सिमुलेशन वे क्वेश्चन टाइप हैं जिन्हें एक रिक्रूटर टेस्ट बिल्डर में सेट करता है, हर एक की अपनी रिकॉर्डिंग-टाइम लिमिट, AI प्रॉम्प्ट, कॉम्पिटेंसी-स्कोरिंग रूब्रिक, और (वॉयस के लिए) टेक्स्ट-टू-स्पीच वॉइस का चुनाव होता है। वह कैंडिडेट-फेसिंग इंटरव्यू अनुभव जो उन कॉन्फ़िगर किए गए सवालों को लाइव ले जाता है, Testlify के स्टैक में कहीं और एक अलग एप्लिकेशन में चलता है।
डेटा मॉडल और स्केल
- 4+ सालों में 16,216 कमिट, जिनमें से अकेले एक टॉप योगदानकर्ता 1,800 से ज़्यादा के लिए ज़िम्मेदार है, एक सचमुच बड़ा, लंबे समय से चल रहा टीम कोडबेस, कोई छोटा प्रोजेक्ट नहीं।
- साझा कंपोनेंट लाइब्रेरी को कॉपी-पेस्ट या फोर्क करने के बजाय एक git सबमॉड्यूल के रूप में इस्तेमाल किया जाता है, जिससे यह ऐप Testlify के बाकी तीन प्रोडक्ट्स के साथ उसी वर्ज़न किए गए डिज़ाइन सिस्टम पर बना रहता है।
Stack
Vue 3, TypeScript, स्टेट के लिए Vuex, Vite, git सबमॉड्यूल के रूप में साझा Testlify component library, ESLint, Husky, डिपेंडेंसी अपडेट के लिए Renovate, Tailwind CSS।