Interview X,新一代面试工具
前端架构设计
- Vue 3 + TypeScript + Vite：提升开发效率与类型安全。
- 模块化设计：各层职责分明，便于协作与维护。
- 组件化开发：高复用、低耦合，提升 UI 一致性。
- 统一API 管理：接口集中封装，便于维护和全局处理。
- 全局状态管理：数据共享与响应式驱动UI。
- 类型驱动开发：类型定义先行，减少运行时错误。
后端技术选型
还有安卓端完整系统，不赘述。
本系统作为一个集成了前沿AI技术与高性能工程实践的智能面试平台，其创新性与核心优势体现在以下几个层面：
1 架构与性能创新：全栈实时交互与高并发支撑
- 端到端毫秒级实时交互：我们构建了一套完整的全双工、流式处理链路。从客户端（Web/Android）的MediaRecorder分段录制，到后端基于WebSocket的无锁化数据流转（借鉴Disruptor思想），再到与讯飞rtasr/tts流式API的无缝对接，实现了语音的“即说即识、即生成即播放”，为用户提供了真人般的沉浸式对话体验。
- 高并发与弹性设计：后端架构深度应用了异步化和服务解耦思想。对于面部表情分析等计算密集型任务，通过专用线程池和消息队列（设计思想）进行异步处理，确保了核心面试流程的绝对稳定和低延迟。Redis+Caffeine的双层缓存架构则有效抵御了高频读请求，保障了系统在高并发场景下的高性能和鲁棒性。
- 多端协同与统一体验：后端通过设计统一的RESTful API和WebSocket接口，并利用Adapter模式（如ResumeAdapter）处理不同客户端（Web/Android）的数据模型差异，确保了多端用户体验的一致性和后端业务逻辑的复用性。
2 AI内核创新：从动态生成到自主进化的智能体
- 深度个性化的RAG引擎：我们摒弃了传统的静态题库，创新性地构建了基于检索增强生成（RAG）的动态面试引擎。该引擎通过混合检索策略，融合用户的简历向量与知识库，为大语言模型（LLM）提供极其丰富的上下文，从而生成高度个性化、紧跟行业前沿的面试问题，实现了“千人千面”的面试体验。
- 具备工具使用能力的ReAct智能体：在报告生成环节，我们引入了ReAct（Reasoning and Acting）框架，将AI从一个“文本生成器”升级为能够自主决策和使用工具的“智能体”。通过Function Calling机制，AI能够主动调用外部搜索等工具来验证信息、获取新知识，确保其生成的分析报告和学习建议具备极高的时效性和权威性。
3 功能与价值创新：数据驱动的全链路成长闭环
- 多模态深度分析：系统不仅分析用户“说什么”（内容），更通过整合语音特征（语速、停顿）和视觉特征（情绪、专注度），深度分析用户“怎么说”（行为），生成了包含ECharts可视化图表的多维度、数据驱动的复盘报告，将模糊的面试体感转化为可量化的提升指标。
- 从诊断到规划的价值升维：本项目最大的创新在于构建了一个完整的“练习-诊断-学习-规划-分享”的价值闭环。
- 练习与诊断：通过高仿真面试和深度分析报告，精准定位用户短板。
- 学习与提升：基于诊断结果，智能推荐个性化的学习资源，实现“练后即学”。
- 沉淀与规划：通过对用户多次面试数据的纵向分析，生成宏观的职业评测报告，实现从“战术提升”到“职业战略规划”的飞跃。
- 分享与共建：原子化的报告分享和面经社区，将个人成长价值外化为社区的公共知识财富，驱动平台生态的良性循环。
综上所述，Interview X项目通过在系统架构、AI内核、价值闭环三个层面的深度创新，成功地将传统面试练习工具，升级为一个能够提供实时、深度、个性化反馈，并能伴随用户长期成长的全生命周期职业发展智能体。
纯原创，有完整的开发记录，开发文档，需要联系，适合作毕设、练手项目！！！！