LPC/README.md

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# 面试官
> 面向求职者的AI面试助手提供简历定制问答和面试练习反馈服务。
## 一句话描述
「面试官」是一款基于DeepSeek AI的智能面试助手帮助求职者优化简历、模拟面试并获取专业改进建议。
## 核心功能MVP
### 1. 简历定制问答
- 用户上传简历或描述求职意向
- AI分析简历内容提供优化建议
- 针对目标岗位定制简历关键词和表述
### 2. 面试模拟练习
- 用户选择目标岗位和难度级别
- AI扮演面试官进行多轮问答
- 实时生成针对性的面试问题
### 3. 练习反馈与改进建议
- 实时分析用户回答内容
- 提供结构化评分(逻辑性、专业性、表达力)
- 给出具体改进建议和参考回答
## 交互流程
### 简历定制问答流程
```
1. 用户打开应用
2. 点击「简历优化」或输入目标岗位
3. 上传简历文件或粘贴简历内容
4. AI分析并展示优化建议
5. 用户查看、采纳或继续咨询
```
### 面试模拟练习流程
```
1. 用户打开应用
2. 点击「模拟面试」
3. 选择目标岗位和难度(初级/中级/高级)
4. AI开始面试问答循环进行
5. 用户回答每个问题
6. 点击「结束面试」查看详细反馈
7. 查看评分和改进建议
```
## 技术栈
- **后端**Python + Flask/FastAPI
- **前端**HTML/CSS/JavaScript可扩展为React/Vue
- **AI服务**DeepSeek API
- **部署**:本地运行或云服务器
## 项目结构
```
面试官/
├── README.md # 项目说明文档
├── Project_Design.md # 项目设计思路
├── app.py # 主应用入口
├── config.py # 配置文件API密钥等
├── requirements.txt # Python依赖
├── static/ # 静态资源
│ ├── css/
│ │ └── style.css # 样式文件
│ └── js/
│ └── main.js # 前端脚本
├── templates/ # HTML模板
│ └── index.html # 主页面
└── services/ # 业务逻辑层
└── deepseek_service.py # DeepSeek API服务
```
## 快速开始
### 1. 环境准备
确保已安装Python 3.8+
```bash
python --version
```
### 2. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```
### 3. 配置API密钥
编辑`config.py`文件:
```python
DEEPSEEK_API_KEY = "sk-9f449a2d06f644d082e32863d7c2d37c"
```
### 4. 启动应用
```bash
python app.py
```
### 5. 访问应用
打开浏览器访问http://localhost:5000
## API配置
本项目使用DeepSeek Chat API官方文档https://platform.deepseek.com/
### 模型选择
- `deepseek-chat`:通用对话模型(推荐)
- `deepseek-reasoner`:推理增强模型
## 后续扩展功能
- [ ] 多语言支持
- [ ] 语音面试模拟
- [ ] 面试题库管理
- [ ] 用户历史记录
- [ ] PDF简历解析
- [ ] 岗位推荐分析
## 许可证
MIT License
2026-01-08 14:15:46 +08:00
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姓名 学号 主要贡献 (具体分工)
陆程杰 2411020124 (组长) 核心逻辑开发、Prompt 编写
蒲俊霖 2411020125 文档撰写、测试与 Bug 修复
陈一佳 2411020121 前端界面设计、PPT 制作