LPC/Project_Design.md

项目设计思路

一、项目概述

名称

面试官（Interviewer）

目标用户

正在求职的求职者，尤其是：

• 应届毕业生
• 跳槽求职者
• 转行求职者
• 希望提升面试技巧的职场人士

核心价值

通过AI技术降低面试准备门槛，提供个性化、即时反馈的面试练习体验，帮助求职者提升成功率。

二、问题分析

用户痛点

1. 简历不知道怎么优化才能脱颖而出
2. 缺乏面试经验，不知道面试官会问什么
3. 面试后不知道回答得好不好，如何改进
4. 准备效率低，缺乏针对性的练习

市场现状

• 传统面试辅导价格昂贵（500-2000元/小时）
• 面试题库类产品只提供题目，缺乏交互反馈
• AI面试产品多面向企业端，个人用户选择少

三、解决方案

产品形态

Web应用（可扩展为小程序、APP）

核心功能设计

功能一：简历定制问答

用户场景 用户有一份简历，想要针对特定岗位进行优化，或者不确定简历内容是否合适。

实现方案

• 支持文本输入和文件上传（后续扩展PDF解析）
• AI分析简历与目标岗位的匹配度
• 提供具体的优化建议：关键词补充、表述改进、内容增删

交互示例

用户：我想应聘产品经理，这是我的一段项目经历：
「我负责了一个电商小程序，从0到1搭建，用了3个月时间。」

AI建议：
1. 补充具体职责：负责产品规划、需求分析、原型设计等
2. 添加数据成果：用户增长XX%、转化率提升XX%
3. 突出技能匹配：强调需求分析、用户调研、数据分析等产品经理核心能力

功能二：面试模拟练习

用户场景 用户想要练习面试，但身边没有面试官，或者不想浪费真实面试机会。

实现方案

• 用户选择目标岗位、经验级别
• AI根据岗位特性生成面试问题
• 支持多轮对话，模拟真实面试节奏
• 可随时暂停、继续、重新开始

问题类型覆盖

• 自我介绍类
• 经历描述类（STAR法则）
• 岗位专业类
• 情景假设类
• 压力测试类
• 职业规划类

功能三：练习反馈与改进建议

用户场景 用户回答完面试问题后，想要知道回答得好不好，如何改进。

实现方案

• 实时评估用户回答（不等到面试结束）
• 评估维度：内容完整性、逻辑清晰度、专业匹配度、表达流畅度
• 提供0-100分评分和星级评价
• 给出具体改进建议
• 提供参考回答范例（可选）

反馈示例

问题：请介绍一下你的项目管理经验。

你的回答：我之前带过两个项目，都按时交付了。

AI反馈：
- 评分：45/100
- 内容完整度：★☆☆☆☆（过于简略，缺少关键信息）
- 改进建议：
  1. 补充项目背景（项目类型、规模、团队人数）
  2. 说明具体职责和贡献
  3. 强调遇到的挑战和解决方案
  4. 添加可量化的成果

参考回答：我在A公司担任产品经理期间，负责过2个B端SaaS产品的迭代项目...

四、技术架构

前端

• 技术选型：原生HTML/CSS/JS（降低学习成本）或 React/Vue
• 核心页面：首页、简历优化页、模拟面试页、反馈页
• 交互特点：对话式界面，模拟真实面试场景

后端

• 技术选型：Flask（轻量级，适合快速开发）或 FastAPI（异步支持好）
• 职责：路由管理、API调用封装、请求处理

AI服务层

• DeepSeek API（deepseek-chat模型）
• 服务封装：统一调用接口、错误处理、上下文管理
• 提示词工程：针对不同场景优化系统提示词

数据流

用户输入 → 前端收集 → 后端接收 → AI服务调用 → 结果返回 → 前端展示

五、交互设计

页面结构

1. 首页：功能入口展示，快速开始按钮
2. 简历优化页：输入区域、目标岗位选择、结果显示
3. 模拟面试页：对话式界面，问题展示区、回答输入区、提交按钮
4. 反馈页：评分展示、详细建议、改进后的参考回答

视觉风格

• 专业、简洁、智能感
• 主色调：蓝色系（科技、专业、信任）
• 辅助色：绿色（正面反馈）、橙色（提醒）

响应式设计

• 适配桌面端和移动端
• 移动端优先考虑对话体验

六、开发计划

第一阶段：MVP（第1-2天）

• 完成项目结构搭建
• 实现DeepSeek API集成
• 实现简历问答功能
• 实现基础对话界面

第二阶段：完善功能（第3-4天）

• 实现面试模拟对话流程
• 实现评分反馈系统
• 优化UI/UX

第三阶段：优化与测试（第5天）

• Bug修复和性能优化
• 多轮对话测试
• 用户体验测试

七、成功指标

1. 功能完整性：所有核心功能可正常运行
2. 响应速度：AI回复时间<3秒
3. 用户体验：操作流程顺畅，界面清晰
4. AI质量：回答有针对性，建议有实用价值

八、风险与应对

风险	应对措施
API调用失败	添加错误提示和重试机制
AI回答质量不稳定	优化提示词，添加回答质量过滤
用户数据安全	本地存储敏感信息，不上传服务器
并发访问压力	后续考虑添加请求队列和限流

九、成本估算

• DeepSeek API：约0.1-0.5元/千token（根据使用量）
• 服务器：云服务器约50-200元/月（可选，本地运行则免费）
• 域名：约50-100元/年（可选）

十、扩展方向

短期扩展

• PDF简历解析
• 多岗位预设
• 语音输入支持

中期扩展

• 用户账号系统
• 历史记录保存
• 面试报告导出

长期扩展

• 职业规划建议
• 薪资谈判指导
• 行业趋势分析