OfferHack — Alpha 🚀
Выпускаем альфа-версию OfferHack — приложения-ассистента для технических собеседований.
Подробное описание и видео-демо — в сообщениях ниже.
📥 Скачать:
macOS
• Intel
• Apple Silicon
Windows
• x64
• ARM
🔑 Как начать: скачайте приложение, при регистрации напишите в ЛС каналу вашу почту — добавим в вайтлист.
⚠️ Это альфа — баги будут. Чем больше фидбека мы получим сейчас, тем лучше получится продукт. Пишите все: что сломалось, что неудобно, что хочется иначе — в ЛС каналу или в комментарии.
🎁 Премиум-подписка на время альфы — бесплатно. Напишите в ЛС каналу, выдадим доступ.
Выпускаем альфа-версию OfferHack — приложения-ассистента для технических собеседований.
Подробное описание и видео-демо — в сообщениях ниже.
📥 Скачать:
macOS
• Intel
• Apple Silicon
Windows
• x64
• ARM
🔑 Как начать: скачайте приложение, при регистрации напишите в ЛС каналу вашу почту — добавим в вайтлист.
⚠️ Это альфа — баги будут. Чем больше фидбека мы получим сейчас, тем лучше получится продукт. Пишите все: что сломалось, что неудобно, что хочется иначе — в ЛС каналу или в комментарии.
🎁 Премиум-подписка на время альфы — бесплатно. Напишите в ЛС каналу, выдадим доступ.
❤2
🔍 Как это работает
Подавляющее большинство вопросов на техническом собеседовании — одни и те же. Они кочуют из компании в компанию, из года в год.
Мы отбираем такие вопросы и пишем проверенные ответы — те, которые ожидает от тебя услышать интервьюер. Из этого формируется постоянно растущая база знаний. Она пополняется новыми вопросами и улучшается с каждым обновлением.
Когда ты задаешь вопрос — своими словами или точной формулировкой с собеседования — система находит в базе самые похожие вопросы и передает их нейросети. Она не выдумывает ответ с нуля. Даже если совпадение косвенное, нейросеть извлечет из найденного материала именно то, что нужно для твоего вопроса, и сформулирует грамотный, структурированный ответ.
Что это значит для тебя: ты получаешь не галлюцинации нейросети, а ответ, за которым стоит проверенный материал.
⚙️ Ключевые механики
🔒 Невидимость на уровне ОС
Окно приложения полностью невидимо для захвата экрана на уровне операционной системы. Оно не отображается на скриншотах, записях экрана и демонстрациях через любые средства связи — Google Meet, Яндекс Телемост, Zoom, Discord и другие. Интервьюер видит твой экран — но не видит нейросеть.
🪟 Прозрачный оверлей
При необходимости приложение можно вывести поверх всех окон в режиме оверлея. Окно прозрачное, с регулируемым блюром и затемнением — ты видишь ответ нейросети прямо поверх редактора кода, не переводя взгляд между окнами. Глаза остаются в одной точке экрана — со стороны это выглядит так, будто ты просто думаешь над задачей. Никаких подозрительных взглядов в сторону и переключений окон.
⌨️ Ввод без потери фокуса
Многие платформы для написания кода на собеседованиях отслеживают, когда фокус уходит из окна редактора, и сигнализируют об этом интервьюеру. Переключиться на другое приложение — значит вызвать подозрение. Мы решаем это иначе: ввод с клавиатуры перехватывается с зажатым модификатором — ты удерживаешь клавишу и печатаешь запрос прямо в нейросеть, при этом фокус остается в редакторе кода. Есть и режим переключателя — нажимаешь хоткей, и весь ввод уходит в приложение, пока не нажмешь снова. Окно кода не теряет фокус ни на секунду.
🎛 Полное управление хоткеями
Отправка сообщений, скриншот экрана, перемещение окна, регулировка блюра — все управляется горячими клавишами без переключения фокуса и без единого клика мышью. Все комбинации настраиваются под себя.
⚡️ Мгновенный ответ
На собеседовании важна скорость — ответ нужен здесь и сейчас, а не через 10–15 секунд. Поэтому большие модели с долгим размышлением здесь не подходят. Мы используем самые быстрые модели от таких провайдеров, как Google, xAI, DeepSeek и Zhipu AI. Среднее время до первого токена составляет около 2 секунд. Ты задал вопрос — и практически сразу начинаешь читать ответ. Список моделей обновляется — мы добавляем новые по мере появления быстрых и качественных вариантов.
🎙 Аудио
Приложение поддерживает запись как системного звука, так и звука микрофона. По нажатию хоткея последние 30 секунд аудио отправляются в быструю STT-модель Whisper Large V3 Turbo (OpenAI), развернутую на инференс-платформе Groq, которая расшифровывает речь в большинстве случаев менее чем за полсекунды передает результат LLM-модели — что позволяет без лишнего ручного ввода получить ответ на вопрос.
🤖 Модели
Флагманские модели от OpenAI, Anthropic, Google и др. дают качественные ответы, но отвечают непозволительно долго. На собеседовании такая пауза между вопросом и ответом выглядит неестественно и вызывает подозрения. Кроме того, эти модели не заточены под специфику собеседований: они могут упустить важные детали, которые хочет услышать интервьюер, дать слишком развёрнутый ответ там, где нужна лаконичность, или, наоборот, ответить поверхностно. Скорректировать это даже качественными промптами очень проблематично. Модели, которые мы используем, работают иначе: они опираются на базу проверенных ответов с нужной глубиной и деталями — именно такими, какие ожидают на собеседовании. Результат — скорость лёгких моделей с ответами, которые попадают в точку.
Подавляющее большинство вопросов на техническом собеседовании — одни и те же. Они кочуют из компании в компанию, из года в год.
Мы отбираем такие вопросы и пишем проверенные ответы — те, которые ожидает от тебя услышать интервьюер. Из этого формируется постоянно растущая база знаний. Она пополняется новыми вопросами и улучшается с каждым обновлением.
Когда ты задаешь вопрос — своими словами или точной формулировкой с собеседования — система находит в базе самые похожие вопросы и передает их нейросети. Она не выдумывает ответ с нуля. Даже если совпадение косвенное, нейросеть извлечет из найденного материала именно то, что нужно для твоего вопроса, и сформулирует грамотный, структурированный ответ.
Что это значит для тебя: ты получаешь не галлюцинации нейросети, а ответ, за которым стоит проверенный материал.
⚙️ Ключевые механики
🔒 Невидимость на уровне ОС
Окно приложения полностью невидимо для захвата экрана на уровне операционной системы. Оно не отображается на скриншотах, записях экрана и демонстрациях через любые средства связи — Google Meet, Яндекс Телемост, Zoom, Discord и другие. Интервьюер видит твой экран — но не видит нейросеть.
🪟 Прозрачный оверлей
При необходимости приложение можно вывести поверх всех окон в режиме оверлея. Окно прозрачное, с регулируемым блюром и затемнением — ты видишь ответ нейросети прямо поверх редактора кода, не переводя взгляд между окнами. Глаза остаются в одной точке экрана — со стороны это выглядит так, будто ты просто думаешь над задачей. Никаких подозрительных взглядов в сторону и переключений окон.
⌨️ Ввод без потери фокуса
Многие платформы для написания кода на собеседованиях отслеживают, когда фокус уходит из окна редактора, и сигнализируют об этом интервьюеру. Переключиться на другое приложение — значит вызвать подозрение. Мы решаем это иначе: ввод с клавиатуры перехватывается с зажатым модификатором — ты удерживаешь клавишу и печатаешь запрос прямо в нейросеть, при этом фокус остается в редакторе кода. Есть и режим переключателя — нажимаешь хоткей, и весь ввод уходит в приложение, пока не нажмешь снова. Окно кода не теряет фокус ни на секунду.
🎛 Полное управление хоткеями
Отправка сообщений, скриншот экрана, перемещение окна, регулировка блюра — все управляется горячими клавишами без переключения фокуса и без единого клика мышью. Все комбинации настраиваются под себя.
⚡️ Мгновенный ответ
На собеседовании важна скорость — ответ нужен здесь и сейчас, а не через 10–15 секунд. Поэтому большие модели с долгим размышлением здесь не подходят. Мы используем самые быстрые модели от таких провайдеров, как Google, xAI, DeepSeek и Zhipu AI. Среднее время до первого токена составляет около 2 секунд. Ты задал вопрос — и практически сразу начинаешь читать ответ. Список моделей обновляется — мы добавляем новые по мере появления быстрых и качественных вариантов.
🎙 Аудио
Приложение поддерживает запись как системного звука, так и звука микрофона. По нажатию хоткея последние 30 секунд аудио отправляются в быструю STT-модель Whisper Large V3 Turbo (OpenAI), развернутую на инференс-платформе Groq, которая расшифровывает речь в большинстве случаев менее чем за полсекунды передает результат LLM-модели — что позволяет без лишнего ручного ввода получить ответ на вопрос.
🤖 Модели
Флагманские модели от OpenAI, Anthropic, Google и др. дают качественные ответы, но отвечают непозволительно долго. На собеседовании такая пауза между вопросом и ответом выглядит неестественно и вызывает подозрения. Кроме того, эти модели не заточены под специфику собеседований: они могут упустить важные детали, которые хочет услышать интервьюер, дать слишком развёрнутый ответ там, где нужна лаконичность, или, наоборот, ответить поверхностно. Скорректировать это даже качественными промптами очень проблематично. Модели, которые мы используем, работают иначе: они опираются на базу проверенных ответов с нужной глубиной и деталями — именно такими, какие ожидают на собеседовании. Результат — скорость лёгких моделей с ответами, которые попадают в точку.
❤2