真实的 PR 评审循环
候选人先检查一个范围明确的拉取请求，针对发现的问题留下评论，然后在测评继续进行时审查更新后的代码。
Merge
认领Merge 是一款 30 分钟在线代码评审测评，帮助工程团队评估候选人如何审查真实拉取请求。专为招聘能在真实工作流中判断代码质量、风险和修改的工程师而设计。
用于工程招聘的 AI 原生代码评审测评
Merge 是一款 30 分钟在线测评，要求候选人在一个小型代码库中审查真实感的拉取请求。它旨在帮助工程团队评估候选人是否能像在实际工作中那样审查代码。
整个流程包括候选人评论、AI 对这些评论的响应，以及在会话结束前进行多轮复审。Merge 将这一过程转化为招聘信号，用于判断候选人的漏洞发现能力、重构判断力、安全意识以及对修改的实际处理能力。
核心能力
AI 修订响应
Merge 的 AI 代理会实时处理 PR 评论，并为下一轮审查生成新的修订版本。
可自定义的测评校准
团队可以为每个角色设置难度、专注领域、语言表面和专注约束。
面向角色的关注领域
测评可针对前端、后端、基础设施、安全或平台工程工作进行定制。
结构化报告
输出会将候选人评论与代码质量、风险识别、修订判断和招聘建议关联起来。
Token 与效率可见性
Merge 会展示候选人使用 Token 的效率，以及会话期间的预估成本和 PR 修订次数。
适用场景
在面试中评估代码评审能力
当你想观察候选人如何阅读代码、识别漏洞或安全风险，并在真实场景中说明其评论理由时，可以使用 Merge。
按岗位级别调整测评
选择与候选人资历相匹配的难度级别，从实习生和应届毕业生一直到 principal。
运行偏专项的招聘流程
将测评收窄到最重要的工程领域，例如安全、基础设施、平台或前端工作。
用统一评分表比较候选人
使用报告输出来讨论不同候选人在整个会话中如何优先处理问题以及如何响应更新后的代码。
观察 AI 辅助下的工作习惯
当招聘团队想了解候选人在编码任务中如何与 AI 协作时，可以查看 Token 使用、预估成本和修订行为。
Pros and Cons
Pros
- 采用真实的拉取请求工作流，而不是通用测验。
- 允许团队校准难度、专注领域和语言约束。
- 提供与实际评审行为相关联的评分表和报告。
- 包含 Token 使用、预估成本和修订模式的可见性。
- 支持多轮复审流程，比一次性练习更接近实际工作任务。
Cons
- 页面未提供定价或套餐详情。
- 网站上的公开信息并未完整说明底层评分模型。
- 该产品更专注于代码评审测评，而非广泛的技术面试。
FAQ
Merge 用于什么？
Merge 用于评估工程候选人的代码评审任务，包括在拉取请求工作流中识别漏洞、重构点和安全风险。
测评如何进行？
候选人进入一个小型代码库，审查 PR，提交评论，然后继续审查 AI 生成的修订，直到会话结束或他们满意为止。
测评可以针对某个角色进行定制吗？
可以。网站表示，团队可以根据所招聘的角色调整难度、专注领域、语言表面和专注约束。
报告包含哪些内容？
报告会将候选人评论与代码质量、风险识别、修订判断和实际招聘建议关联起来。
Merge 会显示测评期间的 AI 使用情况吗？
会。页面说明它会显示 Token 使用、预估成本和 PR 修订情况，以便团队了解候选人与 AI 协作的效率。
Quick Facts
- 类别
- 开发者工具
- 产品
- AI 原生代码评审测评平台
- 主要用户
- 招聘工程师的工程团队
- 测评时长
- 30 分钟
- 工作流
- 审查 PR、提交评论、接收 AI 驱动的修订
- 域名
- mergeoa.com