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