अपने उत्पाद में मान्य मूल्यांकन एम्बेड करें।

यह JobCannon मूल्यांकन इंजन को एक प्रोग्राम करने योग्य सेवा के रूप में उजागर करता है जिसे आपका उत्पाद कॉल कर सकता है। आपके उपयोगकर्ता एक मान्य मूल्यांकन लेते हैं — RIASEC, Big Five, EQ, Skills Audit, या 128+ उपकरणों में से कोई भी — आपके अपने ऐप के अंदर, और आपको एक स्कोर किया गया परिणाम वापस मिलता है। पूरा लूप तीन REST कॉल है: POST /api/v1/assessments एक सत्र शुरू करता है और प्रश्न सेट लौटाता है; GET /api/v1/assessments/{session_id}/questions उन प्रश्नों को फिर से लाता है यदि आपको उन्हें फिर से चाहिए; POST /api/v1/assessments/{session_id}/complete उत्तर जमा करता है, उन्हें सर्वर-पक्ष स्कोर करता है, और परिणाम लौटाता है। उपभोक्ता उत्पाद उपयोग करता है समान स्कोरिंग कोड पथ (lib/scoring/compute.ts) API के पीछे चलता है, इसलिए एक API परिणाम jobcannon.io पर लिया गया परिणाम समान है।

हर अनुरोध एक X-API-Key हेडर ले जाता है। आपकी कुंजी jck_live_… जैसी दिखती है और संगठन-दर-संगठन स्कोप के साथ जारी की जाती है — assessments:send आपको सत्र शुरू और पूरा करने देता है, assessments:read आपको प्रश्न पुनः प्राप्त करने देता है। कुंजियां SHA-256 विश्राम पर हैश की जाती हैं और कभी सादे पाठ में संग्रहीत नहीं होती। कोई OAuth नृत्य नहीं है और कोई क्लाइंट-गुप्त विनिमय नहीं है: एक हेडर, स्कोप किया गया, प्रतिदेय। एक सत्र start कॉल द्वारा लौटाया गया एक अल्पकालिक हस्ताक्षरित टोकन है, इसलिए आपके पक्ष पर प्रबंधित करने के लिए कोई सत्र तालिका नहीं है और कोई मतदान नहीं है।

POST /api/v1/assessments — बॉडी { test, locale?, external_user_id?, pool? }; { session_id, test, locale, question_pool, total_questions, questions[] } लौटाता है। GET /api/v1/assessments/{session_id}/questions — एक प्रगति पर सत्र के लिए प्रश्न पेलोड पुनः प्रस्तुत करता है (स्कोप assessments:read)। POST /api/v1/assessments/{session_id}/complete — बॉडी { answers: number[], external_user_id? } जहां उत्तर विकल्प सूचकांक हैं उस क्रम में जिसमें प्रश्न परोसे गए थे; { result_id, test, top_result, scores, question_pool } लौटाता है। उत्तरों को लंबाई और पतित/अनदेशी वेक्टर के लिए स्कोरिंग से पहले मान्य किया जाता है। पूल किए गए उपकरण (जैसे IQ बैटरी) सही स्कोरिंग कुंजी के लिए परोसे गए प्रश्न पूल को धागा देते हैं।

प्रत्येक पूर्ण मूल्यांकन आपके संगठन के लिए बना रहता है — परिणाम पंक्ति आपके api_org_id के साथ लिखी जाती है, इसलिए यह आपके लिए जिम्मेदार है, अनाम ब्राउजर सत्र या JobCannon उपभोक्ता खाते के लिए नहीं। complete कॉल result_id, top_result (उस उपकरण के लिए हेडलाइन आर्कटाइप/प्रकार/कोड) और पूर्ण प्रति-आयाम स्कोर लौटाता है। आप result_id स्टोर करते हैं और परिणाम को अपने उत्पाद के अंदर जो चाहें वह प्रस्तुत करते हैं। वर्तमान v1 स्कोर किया गया परिणाम लौटाता है; समृद्ध AI कैरियर गाइड आख्यान (पाठ्यक्रम सुझाव, 2,536-कैरियर मैपिंग) एक अलग उपभोक्ता सतह है और साथी-दर-साथी स्कोप किया गया है, डिफ़ॉल्ट v1 प्रतिक्रिया नहीं है।

अनुरोधों को API कुंजी (कुंजी पहचान, कॉलर IP नहीं) से दर-सीमित किया जाता है, इसलिए एक शोर एकीकरण कभी दूसरे को भूखा नहीं करता। सीमा से अधिक आपको बॉडी में resetAt टाइमस्टैम्प के साथ एक HTTP 429 मिलता है — कोई साइलेंट थ्रोटलिंग नहीं, कोई गिराए गए अनुरोध नहीं। हर start और complete कॉल को मीटर किया जाता है इसलिए आपकी मासिक मूल्यांकन गणना बिलिंग के लिए सटीक है।

टीमें जो कैरियर-मूल्यांकन घर में बनाती हैं, आमतौर पर दो लागतों को कम आंकती हैं। (1) मान्य आइटम बैंक और स्कोरिंग — RIASEC, Big Five और EQ फ्रेमवर्क सार्वजनिक हैं, लेकिन मान्य आइटम पूल और दिशात्मक स्कोरिंग एल्गोरिदम नहीं हैं; अपना निर्माण और सत्यापन वर्षों और सैकड़ों हजार प्रशासनों लगते हैं। (2) रखरखाव — उपकरण बहती हैं और आइटम बैंक को ताज़ा करने की आवश्यकता है। API शॉर्टकट है: आप तीन एंडपॉइंट कॉल करते हैं, हम मनोविज्ञान को वर्तमान रखते हैं। यह Scale टियर ($199/mo) पर लाइव है, जिसमें एक मासिक मूल्यांकन भत्ता शामिल है, फिर सीमा से अधिक $2 प्रति मूल्यांकन है। सफेद-लेबल साथी जो हमारे मूल्यांकन पुनः बेचते हैं वह राजस्व-शेयर में जा सकते हैं।