# AI帮你面试

## 一句话描述
AI帮你面试是为求职者（应届毕业生、转行人员、在职提升者）设计的智能面试辅助工具，提供24/7可访问的模拟面试环境和AI专业反馈。

## 核心功能

### 1. 模拟面试流程
提供结构化的面试步骤（自我介绍、技术评估、项目经验分享、问题解答），让用户体验完整的面试过程。

### 2. AI回答分析
用户提交面试回答后，系统通过AI技术分析内容的完整性、相关性和深度，提供专业评分。

### 3. 个性化反馈建议
根据AI分析结果，给出针对性的改进建议，帮助用户提升面试表现。

## 交互流程

1. **用户打开应用** → 进入首页，看到应用名称"AI帮你面试"和"开始面试"按钮
2. **点击"开始面试"** → 进入面试流程页面，显示四个面试环节列表
3. **选择面试环节** → 看到问题描述和答题区域
4. **提交回答** → 系统进行AI分析，显示分析结果和评分
5. **查看反馈** → 了解改进方向，可选择进入下一个面试环节

## 快速开始

### 安装依赖

本项目使用`uv`进行依赖管理，确保已安装uv：

```bash
# 安装uv（如果尚未安装）
pip install uv

# 安装项目依赖
uv sync
```

### 配置环境变量

修改`.env`文件配置API密钥：

```bash
# .env文件内容
AI_API_KEY=your_api_key_here
FLASK_DEBUG=True
```

### 启动应用

```bash
uv run python app.py
```

应用将在 http://127.0.0.1:5000 启动。

## 技术栈

- **后端框架**: Flask 2.3+
- **前端技术**: HTML, CSS, JavaScript
- **依赖管理**: uv
- **环境配置**: python-dotenv

## 项目结构

```
AI帮你面试/
├── app.py              # 主应用程序
├── .env                # 环境配置文件
├── pyproject.toml      # uv项目配置
├── requirements.txt    # 依赖列表（兼容pip）
├── templates/          # HTML模板
│   ├── index.html      # 首页
│   └── interview.html  # 面试页面
└── static/             # 静态资源
    ├── styles.css      # 样式文件
    └── script.js       # JavaScript文件
```

## API接口

### POST /analyze_answer
分析面试回答内容

**请求头**:
- X-API-Key: 你的API密钥

**请求体**:
```json
{
  "answer": "您的回答内容",
  "question_id": 1
}
```

### GET /get_results
获取面试结果

**请求头**:
- X-API-Key: 你的API密钥

## 开发说明

- 开发环境下已配置`FLASK_DEBUG=True`开启调试模式
- 生产环境建议使用专业的WSGI服务器（如Gunicorn）
- API密钥验证已集成，确保在生产环境中妥善保管密钥

## 团队成员

| 姓名   | 学号       | 主要贡献                |
|--------|------------|-------------------------|
| 蔡朗   | 2411020227 | 核心逻辑开发、Prompt编写 |
| 陆刘青 | 2411020110 | 前端界面设计、PPT制作   |
| 刘俊伯 | 2411020102 | 文档撰写、测试与Bug修复 |

## 许可证

MIT License