工作区把题目、IDE、终端、浏览器、AI 和提交收在一个页面里。
四个视角按一场面试的自然顺序推进。每一步都回答一个核心问题。
演示只保留观众能记住的四个能力对象，避免把研发细节堆在首屏。
工作区把题目、IDE、终端、浏览器、AI 和提交收在一个页面里。
只读视角、prompt stream、笔记和 rubric 同屏，避免面试官在多个系统切换。
命令、diff、prompt、浏览器行为和评分被组织成可引用节点。
系统生成可复核草稿，不自动给最终录用决策。
内部演示先从候选人页开始，这是最强购买信号：候选人是否能顺利作答。
def reserve_inventory(order_id, sku, qty):
with redis.lock(f"inventory:{sku}"):
existing = repo.find_by_order(order_id)
if existing:
return existing
stock = repo.get_stock(sku)
if stock < qty:
raise OutOfStock()
repo.decrease_stock(sku, qty)
return repo.save(order_id, sku, qty)建议已审批：幂等检查移入锁内，保留唯一约束。
AI 写入必须审批；本地剪贴板默认隔离。
身份、同意项、设备和网络预检通过。
candidate_checked_in打开 order_service.py，发现幂等检查在锁外执行。
file_opened + file_focused候选人要求 AI 只分析根因，不直接改代码。
prompt_sent + response_received新增并发用例后，test_duplicate_submit 复现重复扣减。
terminal_cmd + test_run