УНИВЕРСАЛЬНЫЙ НЕЙРОЭКЗАМЕНАТОР (UNIVERSAL NEURAL EXAMINER)

Живой AI-экзамен вместо скучного теста. NeuralExam AI создаёт виртуальную экзаменационную комиссию из 3-5 уникальных AI-персонажей (Председатель, Скептик, Практик, Психолог, Провокатор), которая проводит адаптивную беседу с сотрудником в реальном времени, задаёт вопросы, спорит, проверяет глубину понимания — и выносит объективный вердикт с оценками и рекомендациями.

Полное описание

Оценка знаний и навыков сотрудников сегодня — это боль. Традиционные тесты с вариантами ответов проверяют только память, а не понимание. Живые собеседования ресурсоёмки, субъективны и не масштабируются. HR-отделы тонут в резюме, руководители гадают, кто чего стоит на самом деле, а L&D-менеджеры строят программы обучения на основе неполных или искажённых данных. Результат — неверные кадровые решения, потраченные бюджеты на развитие не тех навыков и потеря времени.

NeuralExam AI решает эту проблему комплексно: он заменяет субъективную human-оценку объективным AI-анализом, автоматизирует процесс от начала до конца и масштабируется на любое количество сотрудников.

### Архитектура и технологический стек

Проект построен на Django 5 + Django REST Framework + Django Channels. Это даёт зрелую ORM, встроенную админку, стандартизированное API и нативную поддержку WebSocket для real-time диалога. Фронтенд — Django Templates + HTMX + Alpine.js: минимум зависимостей, максимум контроля, никакого SPA-оверкилла.

Ядро системы — модуль ExamOrchestrator (около 1800 строк), который управляет полным жизненным циклом экзамена: от генерации комиссии до вынесения вердикта. Он использует LLMClient — единый интерфейс к языковым моделям с поддержкой DeepSeek (основной провайдер) и OpenAI-совместимых API (резервный с автоматическим fallback). Все промпты для AI вынесены в Jinja2-шаблоны — каждый персонаж комиссии получает свою системную инструкцию и контекст текущего хода.

Данные хранятся в SQLite (в dev) с возможностью переключения на PostgreSQL через DATABASE_URL. База знаний для кейсов поддерживает векторный поиск (embeddings) — это позволяет комиссии сверять ответы экзаменуемого с эталонными материалами.

### Ключевой функционал

1. **AI-комиссия из 5 персонажей.** Каждый член имеет уникальную роль, характер и стиль. Председатель ведёт экзамен и подводит итоги. Скептик проверяет логику и ищет противоречия. Провокатор создаёт давление и стресс-тестирует решения. Практик оценивает применимость знаний. Психолог анализирует коммуникативные навыки.

2. **Живой адаптивный диалог.** Экзамен — это не список вопросов, а динамическая беседа. Оркестратор через LLM выбирает, кто из комиссии говорит следующим, на основе контекста беседы. Комиссия реагирует на ответы, уточняет, вступает в дискуссию.

3. **Семь фаз экзамена.** PENDING → INTRO → ACTIVE → DEBATE → CLOSING → VERDICT → FINISHED. Каждая фаза имеет свою логику и условия перехода.

4. **Автоматический вердикт.** После завершения каждый член комиссии генерирует индивидуальную оценку (0-100 баллов, сильные/слабые стороны, рекомендации). Председатель формирует сводный финальный вердикт. Все вердикты сохраняются с метриками и полным протоколом диалога.

5. **Голосовой ввод/вывод.** STT (Speech-to-Text) транскрибирует голосовые ответы. TTS (Text-to-Speech) синтезирует голос комиссии. AI-портреты персонажей создают эффект присутствия.

6. **Гибкая настройка.** 8 типов экзаменов (презентация концепции, ролевая ситуация, техническое решение, защита кейса, проверка компетенций и др.). Уровень давления от -10 до +10. Настраиваемая длительность. Шаблоны комиссии. Подключение базы знаний.

7. **REST API + WebSocket.** Все операции доступны через API. WebSocket обеспечивает real-time уведомления о смене фаз и событиях сессии.