透明方法论

评分应该可以被质疑。

FDE Workbench 使用预先编写的场景、确定性规则和可解释反馈。它不是官方认证,也不预测录用概率。

01

场景如何构建

所有客户、组织、数据和事故均为合成内容。场景围绕 FDE 常见的工作决策构建:发现约束、拆分风险、定义可逆上线、处理生产事故和清晰沟通。

场景不会声称复现某家公司的内部面试或客户项目。

02

分数如何计算

每个结构化决策都有预先定义的分值和权重。总体 Practice Score 是当前场景中这些决策的加权结果。相同答案始终得到相同分数。

自由文本不会由 AI 自动判断质量。它用于生成 Artifact,并由用户根据自检框架继续编辑。

03

分数代表什么

分数代表你在一个合成场景中的处理方式。它可以帮助发现遗漏的风险信号,但不代表整体 FDE 能力、求职准备度或雇主认可。

04

已知局限

  • 真实客户环境包含更多组织和政治约束。
  • 合理工程师可能在相同证据下选择不同但可辩护的方案。
  • 规则评分无法完整衡量沟通质量、经验和现场判断。
  • 场景会随着公开行业实践和用户反馈持续修订。