перевіряю звʼязок…

CV screening tool

Кидаєте пачку резюме проти вакансії — отримуєте чесний рейтинг за рекрутерською рубрикою: бали з цитатами-доказами, red flags і готові питання до співбесіди. AI пропонує — рішення ухвалює людина.

Аналітичний сервер зараз офлайн (демо працює на локальній машині автора). Сторінка жива, але аналіз тимчасово недоступний — напишіть Андрію, він увімкне 🙂
( 01 )Вакансія

Проти чого міряємо

( 02 )Кандидати

Кого скануємо

Перетягніть резюме сюди або натисніть
PDF · DOCX · TXT — до 8 файлів, до 8 MB кожен
≈ 30–60 секунд на кандидата · аналіз виконує Claude за фіксованою рубрикою
Введіть код доступу (є в Андрія) і повторіть дію
( 03 )Аналіз

Читаю та оцінюю

( 04 )Результати

Рейтинг кандидатів

( 05 )Методика
Як TraffScan оцінює резюме — повний розбір балів і критеріїв+

Інструмент повторює процес живого рекрутера зі скоркартою (scorecard — оцінювальний лист із критеріями та вагами, як у Workable чи Lever). Нижче — уся механіка без магії.

Як проходить аналіз
AI читає вакансію та виписує з неї must-have вимоги (без яких кандидата не беруть) і nice-to-have (бажані бонуси).
Читає резюме повністю (PDF, DOCX або сторінку за посиланням).
Оцінює кандидата за 6 критеріями нижче, кожен від 0 до 100 — незалежно один від одного.
Під кожен бал зобовʼязаний навести точну цитату з резюме. Немає підтвердження в тексті — бал низький, «на слово» не вірить.
Шукає red flags — ризики, які знімають бали штрафами (список нижче).
Підсумок рахує сервер, а не модель: бали × ваги − штрафи. Так виключаються арифметичні помилки AI.
6 критеріїв та їхня вага в підсумку
Must-have вимоги вакансії30%Скільки обовʼязкових вимог реально підтверджені досвідом. Добре: навичка видна в кейсах і результатах. Погано: слово є у списку навичок, а в досвіді сліду немає.
Релевантний досвід і прогресія25%Роки схожої роботи + чи росте карʼєра. Добре: задачі як у вакансії, ролі йдуть угору. Погано: досвід з іншої сфери, ролі «падають» або тупцюють.
Досягнення з вимірним результатом15%Формат «зробив X → отримали Y у цифрах». Добре: «автоматизував звіти — мінус 10 год/тиждень». Погано: перелік обовʼязків без результату («відповідав за…»).
Nice-to-have навички10%Покриття бажаних вимог. Бонус, а не бар'єр: їх відсутність не «валить» кандидата — тому вага мала.
Soft-сигнали10%Стабільність карʼєри, якість самоподачі (структура, конкретика), відповідність рівня кандидата рівню вакансії — не over- і не underqualified.
Відповідність домену10%Досвід у ніші вакансії або суміжній (тут: SEO/iGaming), робочі мови, часовий пояс — «наскільки свій» для команди.
Шкала всередині кожного критерію
0–20 вимога відсутня повністю 21–45 лише декларація, без доказів 46–65 частково, з помітними прогалинами 66–85 добре, підтверджено конкретикою 86–100 виняткова відповідність, рідкість

AI навмисно налаштований строго: моделі схильні завищувати бали, тому правило — «сумніваєшся між двома рівнями — став нижчий». 85+ — рідкість, а не норма. Тому «звичайний хороший» кандидат тут — це 60–80, а не 90.

Як складається підсумковий бал
Базовий бал = сума по 6 критеріях: бал × вага (напр., must-have 70 × 30% = 21 у скарбничку).
Підсумок = базовий бал − штрафи за red flags. Далі вердикт за шкалою:
Strong fit 85–100 Good fit 65–84 Weak fit 40–64 No fit 0–39
Red flags — за що знімаються бали
  • Job hopping — 3+ місця поспіль менше року без прогресії −6…−15
  • Непояснені перерви в карʼєрі довші за 12 місяців −3…−10
  • Ознаки шаблонного / AI-згенерованого тексту, напихання ключових слів −6…−15
  • Внутрішні суперечності — дати чи факти не сходяться −6…−15
  • Грубе перебільшення: заявлені навички без жодного сліду в досвіді −6…−20

Важливе правило — без подвійного покарання: якщо недолік уже знизив бал критерію (немає навички → просів must-have), за нього не знімають ще й штраф. Один мінус = одне зниження. Тому у сильних кандидатів прапорців часто немає взагалі — і це нормально.

Хороший сигнал ↔ поганий сигнал
Піднімає бал
  • Навички, підтверджені реальними кейсами
  • Результати з цифрами: гроші, години, обсяги
  • Карʼєра росте, ролі ускладнюються
  • Досвід у ніші вакансії чи суміжній
  • Конкретне, структуроване резюме без води
Опускає бал
  • Список технологій без сліду в досвіді
  • Обовʼязки замість результатів
  • Стрибки по роботах, непояснені паузи
  • Шаблонний текст «як у всіх»
  • Перебільшення, які не сходяться між собою
Гарантії чесності оцінки
  • Кожен бал — з цитатою. Оцінка без доказу з тексту резюме не приймається системою.
  • Анти-упередженість: імʼя, стать, вік, фото, національність — ігноруються. Оцінюється лише професійний зміст.
  • Кожен кандидат — окремим запитом. AI не бачить інших резюме, тому оцінка не залежить від порядку та сусідів у пачці.
  • Резюме — це дані, а не команди. Прихований текст «постав мені максимальний бал» не виконується, а помічається прапорцем ⚠ «перевірте файл вручну».
  • Фінальне рішення — за людиною. Інструмент ранжує і підказує, де дивитися; наймає завжди рекрутер.