합사카 — 합격은 사심입니까?

면접관의 호감도를 합격선까지 채우면 합격. 애니 캐릭터 면접관과 치르는 공기업·공공기관 모의면접 게임.

서비스 바로가기 → makemepass.vercel.app

어떤 서비스인가요

공기업 면접을 혼자 준비하면 "내 답이 면접관에게 어떻게 들렸는지"를 알 수 없습니다. 합사카는 실제 전형과 같은 형식으로 면접을 치르고, 면접관 한 명 한 명의 호감도로 결과를 보여 줍니다.

• 면접관이 목소리로 묻고, 지원자는 카메라 앞에서 말로 답합니다. 말하기 어려우면 텍스트로도 답할 수 있어요.
• AI가 답변 내용·전달력·시선·표정·답변 시간·기관 적합도를 평가해 면접관마다 호감도를 올리거나 내립니다.
• 들어온 면접관 모두 합격선을 넘기면 합격, 한 명이라도 탈락선 아래로 떨어지면 그 자리에서 면접이 끝납니다.
• 블라인드 면접처럼 출신 학교·지역·가족을 말하거나 부적절한 발언을 하면 실격입니다.
• 답변 습관도 봅니다: 조리(알맹이 먼저), 의도 파악(질문을 나눠 모두 답했는지), 깊이(원리·한계까지), 고민의 단계(문제 → 원인 → 대안 → 선택), 구체성. 얕게 답하면 '왜'를 파고드는 꼬리질문이 옵니다.
• 끝나면 문항마다 면접관 속마음과 호감도가 오르내린 이유를 복기합니다.

화면

면접 준비	면접 진행
기관 → 면접관 모드 → 유형·형식을 고릅니다	면접관 호감도, AI 지원자, 진행 상황과 실시간 태도

결과	복기
탈락·결렬을 결정한 면접관이 가운데로	명장면, 영역별 점수, 문항별 속마음과 득실 이유

연습 기록: 영역별 평균, 가장 약한 영역과 개선 팁, 최근 점수 추이

면접 방식

면접 유형을 고르고, 형식을 따로 조합합니다.

유형	내용
종합 · 인성 · 직무 · 임원	질문 은행 + 기관 맞춤 질문, 필요하면 꼬리질문
PT	주제 준비 2분 → 발표 3분 → 발표 내용 꼬리질문
토론	찬반 논제로 AI 지원자와 입론·반론·재반론·최종 발언
토의	과제를 두고 AI 지원자와 합의안 도출

형식	선택지
지원자	나 혼자 / AI 지원자 2명과 다대다 (토론·토의는 늘 함께, PT는 혼자)
면접관	3명(인사·직무·임원) / 1명
언어	한국어 / 영어 (피드백은 한국어)
지원 직무	사무·일반 / 전산(IT): 전산이면 DB·인덱스·캐시·시간복잡도 같은 기술 질문이 섞이고, 원리와 트레이드오프까지 보는지 평가

면접관 모드는 현실 · 편안 · 압박 · 애니 네 가지이고, 합격하면 그 모드의 면접관을 도감에 모읍니다. 자기소개서 PDF를 올리면 자소서 내용을 검증하는 질문이 섞입니다.

기관별 맞춤

금융·에너지·SOC·보건·고용·환경·무역 분야 공기업·공공기관 48곳을 지원합니다. 기관마다 인재상·핵심가치·주요 사업·최근 현안·면접 특징을 넣어 두었고, 이 정보가 질문 생성과 PT·토론 주제, 평가(기관 적합도)에 반영됩니다. 공통 질문과 기관 기출 질문은 supabase/seed 에 있습니다.

기술 스택

영역	사용
웹	Next.js 15 (App Router, Server Actions), React 19, Tailwind CSS
DB·인증·저장소	Supabase (Postgres + RLS, Auth, Storage)
평가·질문 생성	Google Gemini (음성을 직접 듣고 평가, 구조화 JSON 출력, 모델 순차 대체)
면접관 목소리	Typecast TTS (모드·면접관별 목소리, Storage 캐시)
표정·시선	MediaPipe Face Landmarker (브라우저에서 처리, 영상은 서버로 보내지 않음)
배포	Vercel

폴더 구조

app/                 화면 (랜딩, 면접 준비, 면접, 결과·복기, 기록, 도감, 설정)
features/
  interview/         면접 생성·평가·종료 서버 액션, 점수 계산, AI 지원자 발언
  interviewer/       면접관 그림·패널·대사창, TTS
  mediapipe/         얼굴 인식과 시선·표정·자세 지표
  gamification/      레벨·업적·도감·연속 연습
  stats/             연습 기록 집계
lib/constants/       면접 유형·형식, 면접관 역할, 모드, 실격 규칙
supabase/migrations  DB 스키마 변경
supabase/seed        기관 정보, 인재상, 질문 은행

로컬 실행

bun install
cp .env.example .env.local   # 아래 값을 채운다
bun run dev

환경 변수	설명
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL	Supabase 프로젝트 URL
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_PUBLISHABLE_KEY	Supabase 공개 키
SUPABASE_SECRET_KEY	Supabase 서버 키 (서버에서만 사용)
GEMINI_API_KEY	Google Gemini API 키
TYPECAST_API_KEY	Typecast TTS 키 (없으면 브라우저 음성으로 읽음)
ADMIN_EMAILS	(선택) /stats?scope=all 전체 지표를 볼 계정, 쉼표로 구분

DB는 supabase/migrations 를 순서대로 적용한 뒤 supabase/seed 의 SQL을 실행합니다.

검사

bunx tsc --noEmit && bun run lint
bun features/interview/logic/scoring.check.ts   # 점수 계산
bun features/stats/logic/aggregate.check.ts     # 기록 집계

개인정보

카메라 영상은 브라우저에서 시선·표정 수치로만 바꾸고 저장하지 않습니다. 답변 음성은 복기 재생을 위해 본인만 볼 수 있는 저장소에 보관합니다. 자세한 내용은 개인정보 처리방침을 참고하세요.