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