🤖 AI Mülakat Simülasyonu

Yapay zekâ destekli bir mülakat simülasyon sistemi. Bu proje, Microsoft AutoGen framework'ü kullanarak yazılım mühendisi pozisyonu için Türkçe teknik mülakat deneyimi sunar.

🎯 Özellikler

• Çoklu Ajan Sistemi: Mülakatçı, aday ve kariyer koçu olarak 3 farklı AI ajanı
• Türkçe Destek: Tamamen Türkçe mülakat deneyimi
• Interaktif Mülakat: Gerçek zamanlı soru-cevap simülasyonu
• Yapıcı Geri Bildirim: Her cevap sonrası kariyer koçundan geri bildirim
• Akıllı Sıralama: Ajanlar arasında mantıklı geçiş sistemi

🏗️ Proje Yapısı

autogen-ai-interviewer/
├── main.py                 # Ana uygulama dosyası
├── requirements.txt        # Python bağımlılıkları
├── .env                   # Çevre değişkenleri (OpenAI API key)
├── agents/                # Ajan tanımları
│   ├── interviewer.py     # Mülakatçı ajanı
│   ├── candidate.py       # Aday ajanı (kullanıcı proxy)
│   └── career_coach.py    # Kariyer koçu ajanı
├── models/                # Model yapılandırması
│   └── model_client.py    # OpenAI client konfigürasyonu
└── teams/                 # Takım organizasyonu
    └── interview_team.py  # Mülakat takımı koordinasyonu

🛠️ Kurulum

1. Repository'yi Klonlayın

git clone <repository-url>
cd autogen-ai-interviewer

2. Sanal Ortam Oluşturun

python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows
# source venv/bin/activate  # Linux/Mac

3. Bağımlılıkları Yükleyin

pip install -r requirements.txt

4. Çevre Değişkenlerini Ayarlayın

.env dosyası oluşturun ve OpenAI API anahtarınızı ekleyin:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

🚀 Kullanım

Uygulamayı Başlatın

python main.py

Mülakat Akışı

1. Mülakatçı size teknik sorular sorar
2. Siz (Aday) soruları yanıtlarsınız
3. Kariyer Koçu cevabınız hakkında geri bildirim verir
4. Süreç 3-4 soru boyunca devam eder

Örnek Akış

[INTERVIEWER] Python'da list comprehension nedir? Bir örnek verebilir misiniz?

[CANDIDATE] > List comprehension, Python'da liste oluşturmanın kısa ve etkili bir yoludur...

[CAREER_COACH] Çok iyi bir açıklama! Örneğiniz de net ve anlaşılır. Performans avantajlarından bahsetmeniz artı bir puan...

🔧 Teknoloji Stack'i

• Python 3.8+: Ana programlama dili
• Microsoft AutoGen: Multi-agent AI framework
• OpenAI GPT-4o-mini: Dil modeli
• python-dotenv: Çevre değişkenleri yönetimi
• asyncio: Asenkron programlama

📦 Bağımlılıklar

autogen-agentchat       # Multi-agent chat sistemi
autogen-core           # AutoGen çekirdek kütüphanesi
autogen-ext            # AutoGen eklentileri
python-dotenv          # .env dosya desteği
openai                 # OpenAI API client
tiktoken              # Token sayım kütüphanesi
pydantic              # Veri validasyonu

🤖 Ajan Rolleri

1. Mülakatçı (Interviewer)

• Rol: İnsan kaynakları uzmanı
• Görev: Teknik sorular sorma
• Özellik: Sadece soru sorar, cevap vermez
• Dil: Türkçe

2. Aday (Candidate)

• Rol: Kullanıcı proxy ajanı
• Görev: Kullanıcıdan gelen cevapları sistem içine aktarma
• Etkileşim: Terminal üzerinden input alma

3. Kariyer Koçu (Career Coach)

• Rol: Mentör ve geri bildirim uzmanı
• Görev: Yapıcı ve kısa geri bildirimler verme
• Özellik: Tekrar etmez, yeni öneriler sunar

⚙️ Konfigürasyon

Model Ayarları

models/model_client.py dosyasında model ayarlarını değiştirebilirsiniz:

model="gpt-4o-mini"  # Diğer seçenekler: gpt-4, gpt-3.5-turbo

Ajan Davranışları

Her ajanın system_message'ını ilgili dosyalarda özelleştirebilirsiniz:

• agents/interviewer.py: Mülakatçı davranışı
• agents/career_coach.py: Koç geri bildirim stili

🔄 Akış Kontrolü

Sistem, ajanlar arasında döngüsel bir sıralama kullanır:

Mülakatçı → Aday → Kariyer Koçu → Mülakatçı → ...

Bu sıralama teams/interview_team.py'da selector_func ile kontrol edilir.

🚨 Sorun Giderme

Yaygın Hatalar

1. API Key Hatası

Hata: OpenAI API key bulunamadı
Çözüm: .env dosyasında OPENAI_API_KEY'i kontrol edin

2. Module Import Hatası

Hata: autogen modülü bulunamadı
Çözüm: pip install -r requirements.txt

3. Async Çalışma Hatası

Hata: asyncio.run() problems
Çözüm: Python 3.7+ kullandığınızdan emin olun

🤝 Katkıda Bulunma

1. Bu repository'yi fork edin
2. Feature branch oluşturun (git checkout -b feature/yeni-ozellik)
3. Değişikliklerinizi commit edin (git commit -am 'Yeni özellik eklendi')
4. Branch'inizi push edin (git push origin feature/yeni-ozellik)
5. Pull Request oluşturun

📄 Lisans

Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına bakın.

📞 İletişim

Sorularınız için issue açabilir veya proje sahibi ile iletişime geçebilirsiniz.

---

Not: Bu proje eğitim ve deneme amaçlıdır. Gerçek mülakatlar için profesyonel değerlendirme yapılması önerilir.