# 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
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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