Как я научился анализировать собственные собесы с помощью Whisper (и почему это нужно каждому айтишнику и не только)

Собеседования — всегда стресс. Я замечал, что после каждого интервью трудно вспомнить детали: какие вопросы задавали, как именно я отвечал, где были ошибки или неточности. А переслушивать запись, которая может длиться от часа и выше это долго и неэффективно.

Задумался: а что если использовать что‑то, что автоматически превратит аудиозапись интервью в текст? Так я открыл для себя Whisper от OpenAI. Ниже подробности о его применении.

⚠️ Важно: записывать интервью можно только с согласия всех участников, иначе это может преследоваться законом.

Как это вообще работает: Whisper, Python и GPT

Процесс выглядит так:

1. Whisper (модель от OpenAI) берёт аудиофайл с собеседованием и превращает его в обычный текст (транскрибирует).

2. Python-скрипт - это просто инструмент, который удобно запускает Whisper локально, без отправки данных в интернет. (Ссылка на Github в конце статьи)

3. Полученный текст мы отправляем в GPT (например, в ChatGPT), который уже анализирует:

   • качество ответов,

   • сильные и слабые стороны,

   • даёт советы, как улучшить ответы на следующих интервью.

Как работает проект (схема):

Что такое Whisper и почему он интереснее других

Whisper - это open-source модель от OpenAI, которая способна качественно переводить аудиозаписи в текст. Основные плюсы:

• Бесплатная и доступная всем.

• Неплохо работает с русским и английским языками.

• Легко настраивается и запускается локально.

В отличие от других сервисов, Whisper не требует отправки данных на внешние серверы. Это гарантирует конфиденциальность и безопасность.

Зачем это QA-инженеру или разработчику?

• Анализировать свои ответы: понимать, какие ошибки допускаешь и что можно улучшить.

• Самоподготовка: готовиться к следующим интервью, отрабатывая слабые места.

• Рост навыков коммуникации: видеть, насколько понятно и структурированно говоришь о своих навыках.

Пример запроса к GPT

После получения файла с расшифровкой интервью (result.txt), вы можете использовать следующий пример промта в GPT:

Проанализируй моё интервью и дай подробные рекомендации по улучшению моих ответов. Выдели сильные стороны, слабые места и предложи конкретные советы, как подготовиться лучше в следующий раз. Вот текст интервью:

[Вставьте сюда текст из файла result.txt] либо же сам файл

Мой результат: что я узнал благодаря Whisper

Используя Whisper для расшифровки своих интервью, я смог:

• Увидеть четко, где «плыву» в ответах.

• Определить, какие вопросы чаще всего меня сбивают.

• Улучшить структуру своих ответов.

Это помогло мне порефлексировать и сделать работу над ошибками.

Почему это пригодится тебе

Этот инструмент полезен:

• QA-инженерам (для подготовки к техническим и поведенческим интервью).

• Разработчикам (чтобы отточить навыки самопрезентации и интервью).

• HR и менеджерам (для анализа кандидатов и улучшения коммуникации).

Где скачать и посмотреть проект

Подробная пошаговая инструкция и сам проект находятся на GitHub: voice-to-text-sobes ^[1]
Лицензия: MIT (используйте свободно)

Заключение: почему стоит попробовать уже сейчас

Этот проект помог мне значительно улучшить понимание своих слабых и сильных сторон на интервью. Whisper позволяет эффективно анализировать каждую деталь собеседования и становиться вашим личным коучем в подготовке.

Делитесь мнениями.