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# AI帮你面试
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## 一句话描述
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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。
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## 核心功能
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### 1. 模拟面试流程
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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。
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### 2. AI回答分析
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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。
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### 3. 个性化反馈建议
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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。
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## 交互流程
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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
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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
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3. **选择面试环节** → 看到问题描述和答题区域
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4. **提交回答** → 系统进行AI分析，显示分析结果和评分
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5. **查看反馈** → 了解改进方向，可选择进入下一个面试环节
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## 快速开始
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### 安装依赖
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本项目使用`uv`进行依赖管理，确保已安装uv：
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```bash
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# 安装uv（如果尚未安装）
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pip install uv
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# 安装项目依赖
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uv sync
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```
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### 配置环境变量
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修改`.env`文件配置API密钥：
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```bash
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# .env文件内容
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AI_API_KEY=your_api_key_here
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FLASK_DEBUG=True
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```
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### 启动应用
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```bash
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uv run python app.py
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```
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应用将在 http://127.0.0.1:5000 启动。
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## 技术栈
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- **后端框架**: Flask 2.3+
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- **前端技术**: HTML, CSS, JavaScript
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- **依赖管理**: uv
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- **环境配置**: python-dotenv
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## 项目结构
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```
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AI帮你面试/
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├── app.py # 主应用程序
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├── .env # 环境配置文件
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├── pyproject.toml # uv项目配置
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├── requirements.txt # 依赖列表（兼容pip）
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├── templates/ # HTML模板
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│ ├── index.html # 首页
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│ └── interview.html # 面试页面
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└── static/ # 静态资源
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├── styles.css # 样式文件
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└── script.js # JavaScript文件
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```
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## API接口
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### POST /analyze_answer
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分析面试回答内容
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**请求头**:
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- X-API-Key: 你的API密钥
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**请求体**:
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```json
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{
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"answer": "您的回答内容",
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"question_id": 1
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}
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```
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### GET /get_results
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获取面试结果
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**请求头**:
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- X-API-Key: 你的API密钥
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## 开发说明
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- 开发环境下已配置`FLASK_DEBUG=True`开启调试模式
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- 生产环境建议使用专业的WSGI服务器（如Gunicorn）
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- API密钥验证已集成，确保在生产环境中妥善保管密钥
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## 团队成员
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| 姓名 | 学号 | 主要贡献 |
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| 蔡朗 | 2411020227 | 核心逻辑开发、Prompt编写 |
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| 陆刘青 | 2411020110 | 前端界面设计、PPT制作 |
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| 刘俊伯 | 2411020102 | 文档撰写、测试与Bug修复 |
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## 许可证
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MIT License |