Merge
Merge 是一个 AI 原生代码审查评估平台，通过真实的拉取请求审查循环、AI 生成的 PR 修订、可定制的角色特定评估以及包括代币使用效率在内的详细报告来评估候选人。
https://mergeoa.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年08月14日
什么是 Merge
Merge 是一款招聘评估产品，旨在通过代码审查而非传统的算法式测验来衡量真实的工程判断力。它将候选人置于一个小型、真实的 codebase 中，让他们通过对正确性错误、重构和安全风险等问题发表评论来审查实际的拉取请求。Merge 专为需要更强、与工作相关的信号的招聘团队而构建，提供端到端的评估流程——从邀请候选人到生成可供招聘的记分卡——因此团队可以根据候选人如何阅读、批判和迭代真实代码来做出决策。
Merge 的主要功能
Merge 是一个 AI 原生代码审查评估平台，它通过让工程候选人在一个小型、易于理解的代码库中审查真实的拉取请求，然后迭代地判断 AI 生成的、针对他们评论的修订，来评估工程候选人。它提供了一个端到端的评估工作流程——从邀请候选人通过可配置的特定角色评估到生成报告记分卡——同时还公开了令牌使用情况和效率指标，以帮助团队了解候选人如何与 AI 协作并控制评估成本。
基于 PR 的审查循环评估: 候选人在真实的代码库中审查真实的拉取请求，对错误/重构/安全风险发表评论，然后重新审查根据其反馈生成的后续 PR 修订。
实时处理审查评论的 AI 代理: 在候选人提交审查评论后，AI 代理会生成一个包含反馈的更新 PR 修订，模拟工程师在实际审查周期中的响应方式。
自定义评估配置: 招聘团队可以根据难度（实习生到首席）、专业（例如，前端、后端、基础设施、安全）和语言限制来校准评估，以匹配角色。
招聘就绪的报告和记分卡: 生成将候选人评论与代码质量信号（例如风险检测、优先级、推理以及对修订代码是否准备好批准的判断）联系起来的报告。
令牌使用和效率分析: 跟踪候选人使用令牌的效率、估算成本，并显示跨修订的行为，以帮助团队评估 AI 辅助工作流程和管理支出。
Merge 的使用场景
软件工程招聘（核心 SWE）: 用以代码审查为中心的评估取代或增强算法编码测试，该评估衡量实用技能：识别正确性问题、建议重构以及批准/拒绝更改。
以安全为重点的招聘流程: 配置评估以强调漏洞发现和安全编码实践，然后评估候选人如何在 PR 修订中优先处理和验证安全修复。
基础设施/平台工程评估: 评估候选人在基础设施或平台相关的 PR（例如，可靠性/性能/可操作性更改）方面的能力，并评估他们推理生产风险和可维护性的能力。
大学招聘和应届毕业生筛选: 使用校准的难度设置，通过较小、范围受限的代码库评估基础知识，同时仍然衡量真实的工程判断和审查习惯。
内部技能提升和基准测试: 为现有工程师运行标准化的审查循环练习，以衡量代码审查质量、AI 辅助效率以及迭代修订的改进。
优点
通过专注于 PR 审查、优先级和迭代，比谜题式编码测试提供更与工作相关的信号。
角色定制（难度、专业、语言）可以更好地与团队实际招聘的需求保持一致。
透明的令牌/效率指标有助于评估 AI 原生工作流程并管理评估成本。
缺点
有效性取决于给定角色的代码库和 PR 场景的真实性/质量。
不熟悉代码审查工作流程的候选人可能比那些有大量 PR 经验的候选人处于劣势。
AI 生成的修订可能无法完美反映真实队友的行为，这可能会影响评估动态。
如何使用 Merge
1) 预订演示 / 获取访问权限: 访问 https://mergeoa.com/ 并点击“预订演示”（如果您已有访问权限，请使用“登录”链接）。这是开始使用 Merge 的 AI 原生代码审查评估平台的入口。
2) 创建新评估: 在平台中，开始新的评估配置。Merge 旨在将拉取请求审查转化为招聘评估，因此您将设置一个候选人通过审查 PR 来完成的评估。
3) 配置角色校准（难度）: 设置评估难度以匹配您招聘的角色级别（例如，实习生、应届毕业生、初级、中级、高级、资深、首席）。这校准了候选人审查的预期深度和严谨性。
4) 配置专业化重点: 选择最符合职位要求的专业化（Merge 显示的示例包括前端、后端、基础设施、安全、平台、分布式系统、数据管道、性能、网络、核心数据库、系统、API）。这使得 PR 审查信号集中在您关心的工作上。
5) 配置语言限制: 限制评估使用特定的编程语言以深入考察，或允许更广泛的技术栈以适应通用角色。这确保候选人在相关技术中得到评估。
6) 邀请候选人: 从平台发送邀请给候选人（Merge 将工作流程描述为“从邀请到招聘决策”）。候选人开始时将进入评估环境。
7) 候选人阅读代码库: 候选人首先检查一个小型、真实的、范围明确的代码库，其中包含一个可以快速理解的拉取请求。这在审查更改之前建立了上下文。
8) 候选人审查 PR 并留下评论: 候选人执行真实的 PR 审查：他们评论正确性错误、重构和安全风险——这反映了实际工作中的代码审查行为。
9) 候选人提交审查: 候选人提交他们的 PR 评论。Merge 在生成循环中的下一步之前评估他们的优先级和推理。
10) AI 代理发布修订以回应评论: Merge 的 AI 代理实时处理候选人的 PR 评论并打开一个新的 PR 修订。这模拟了工程师如何回应审查反馈。
11) 重复审查循环直到完成: 候选人审查更新后的 PR 修订，添加或调整评论，并继续迭代。循环重复直到时间到期或候选人决定 PR 已准备好批准。
12) 审查报告和记分卡: 会话结束后，使用 Merge 的报告来评估候选人。报告将候选人的评论与代码质量、风险检测、修订判断和实际招聘建议联系起来——创建一个招聘团队可以讨论的记分卡。
13) 分析代币使用和效率（成本/行为信号）: 使用“代币使用和效率”视图查看候选人与 AI 协作的效率，包括代币使用量、估计成本和 PR 修订。这提供了除了正确性之外的额外信号——他们与 AI 工具协作的效率如何。
14) 使用收集到的信号做出招聘决策: 结合审查循环表现、报告洞察和效率指标，做出基于实际工程工作而非算法式测验的招聘决策。
Merge 常见问题
Merge 是一个 AI 原生代码审查评估平台，它通过让候选人像在工作中一样审查拉取请求 (PR) 来评估他们，然后使用 AI 代理实时处理他们的 PR 评论并发布修订后的 PR。
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