✔️ FactCheckAI (MVP Ver.)

⚠️ Notice: This is the MVP Version.
본 문서는 해커톤 기간 동안 개발된 MVP(Minimum Viable Product) 버전에 대한 기록입니다.
개선된 UI와 기능이 포함된 최종 배포 버전은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.

구분	링크 (Link)	비고
🚀 Final Service	최종 버전 Demo Page 바로가기	실제 서비스 배포 링크
💻 Final Repo	최종 버전 GitHub 코드 보기	리팩토링 완료된 최신 코드
🧪 MVP Demo	MVP Demo Page	초기 프로토타입 버전

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💡 MVP Introduction : 이력서와 코드를 교차 검증하는 면접 솔루션

"자소서에 쓴 그 기술, 코드로 증명되어 있나요?"
단순 CS 암기 테스트를 넘어, GitHub 코드와 자소서를 대조하여 진실성을 검증하는 팩트 체크 AI 면접관 서비스입니다.

🧐 Background : 문제 제기

"취준생인 우리가, 당장 필요해서 만들었습니다."

개발자 면접 준비 팁을 검색하면 "포트폴리오에 대한 꼬리 질문을 대비하라"는 조언이 쏟아집니다. 하지만 정작 우리는 어디서, 어떻게 연습해야 할까요?

• 기존 서비스의 한계: 대부분 범용적인 인성 질문이나, 단순 CS 지식(운영체제, 네트워크 등) 확인에 그칩니다.
• 구체적 대비 불가: "내가 짠 이 코드"의 로직과 구현 방식에 대해 날카롭게 파고드는 질문을 받아볼 곳이 없습니다.

이 간극을 해결하고자 지원자의 코드와 주장을 직접 대조하는 서비스를 만들었습니다.

✨ Solution : 주요 기능 (MVP Scope)

FactCheck AI는 지원자의 자소서(주장) 와 GitHub 코드(근거) 를 교차 분석(Cross-Validation)합니다.

1. 진위 여부 판독 (Verification)

자소서에 서술된 기술적 경험이 실제 코드에 구현되어 있는지 팩트 체크를 진행합니다.

• 판정 기준: 검증 완료 / 판독 불가 / 과장 의심 / 허위 사실의 4단계 등급 산정

2. 맞춤형 킬러 문항 생성 (Generation)

JD(직무 기술서)와 내 코드를 분석하여 면접관이 물어볼 법한 '허점'을 찌릅니다.

• "자소서엔 Redis로 트래픽을 처리했다고 썼는데, 코드엔 설정 파일만 있고 실제 로직이 없습니다. 설명해 주시겠습니까?"

3. 심층 압박 면접 시뮬레이션 (Simulation)

• 단답형으로 끝나지 않습니다. 답변의 논리적 허점을 파고드는 꼬리물기 질문(Deep Dive) 을 통해 실전 압박 면접을 대비할 수 있도록 했습니다.
• 면접 종료 후에는 방어율 리포트를 제공합니다.

🎯 Target Audience

구분	니즈 (Needs)	제공 가치 (Value)
개발직무 지원자	"면접 가서 기술 검증에 탈탈 털릴까 봐 두렵다."	사전 모의 방어: 내 자소서의 과장된 부분을 미리 파악하고, 꼬리 질문을 연습하여 자신감 확보
채용 담당자	"허위 스펙 거르는 데 시간 쓰기 싫다."	검증 비용 절감: 포크(Fork)만 해둔 껍데기 프로젝트나 허위 기재를 AI가 1차로 필터링

🚀 MVP Process : 3단계 워크플로우

Step 1. Input (원클릭 면접 준비)

사용자가 JD(채용 공고), 자소서, GitHub Repository 주소를 입력합니다. 복잡한 설정 없이 버튼 하나로 분석이 시작됩니다.

Step 2. Analysis (진위 판독 및 질문 도출)

AI가 코드와 자소서를 교차 검증하여 분석 결과를 내놓습니다.

• 신뢰도 등급: 구현 정도에 따른 4단계 진단 (검증 완료 / 판독 불가 / 과장 의심 / 허위 사실)
• 의심 포인트: "구현체 없음", "로직 불일치" 등 면접관의 의구심 시각화
• 예상 질문: 코드의 취약점을 조준한 맞춤형 질문 리스트업

Step 3. Action (실전 디펜스 & 피드백)

사용자가 질문을 선택하면 AI 면접관과의 실시간 문답이 진행됩니다.

• Deep Dive: 2차, 3차 꼬리 질문을 통한 논리 검증
• Feedback: 면접 방어율 점수 및 개선 가이드 제공

  

⚖️ Why FactCheckAI? (차별점)

vs ChatGPT

"ChatGPT에게 내 코드를 다 긁어주고, 자소서랑 비교해서 면접 질문 뽑아줘라고 프롬프트 짤 시간에, FackCheckAI는 버튼 하나로 해결합니다."

• 프롬프트 엔지니어링 없이 최적화된 결과 도출
• 단순 질문 생성을 넘어선 '검증(Verification)' 로직 특화

vs 타사 서비스 비교

서비스	분석 대상	한계점	FactCheckAI의 차별점
단순 AI 모의면접	자소서 텍스트	코드를 안 봄. "어려웠던 점은?" 같은 뻔한 질문	코드를 직접 분석하여 구체적 구현 여부 확인
GitHub 분석기	커밋 수, 언어 비율	"성실함"만 측정함. 내용의 진실성은 모름	기술 스택 나열이 아닌, '자소서 주장 vs 코드 실체'의 일치 여부 판단