3.4

今天正式开启“AI模拟面试与能力提升软件”项目的开发记录。作为开篇，我决定不急着敲代码，而是花一整天做三件事：
深度理解赛题背景与核心痛点
拆解任务要求，形成技术实现路径
规划2-3个月的迭代节奏，为每日博客铺好路
反复读了题目文档三遍，我提炼出三个关键词：真实感、个性化、闭环提升。
真实感：不能是简单的QA问答，要有“多轮追问+面试节奏控制”，模拟真实的压力场景。
个性化：针对不同岗位（后端/前端/算法）的题库、评估标准、反馈建议都要差异化。
闭环提升：面试只是开始，后续要有能力短板分析+学习资源推荐，形成“练习-评估-提升”循环。
思考：这不是一个单点功能，而是一个“AI教练”系统，需要融合大模型、RAG、多模态分析。
把几个月的工作拆成四个阶段，方便博客持续输出：
Phase 1（第1-2周）：知识库与题库搭建
选定2个岗位（暂定Java后端、Web前端）
收集面试题、技术栈、优秀回答范例
构建向量知识库，为RAG做准备
Phase 2（第3-5周）：对话引擎与多模态交互
实现AI面试官多轮对话逻辑
集成语音输入/输出
支持岗位切换与动态追问
Phase 3（第6-8周）：评估与报告模块
设计多维度评分模型（技术+表达+逻辑）
接入大模型进行内容分析
生成结构化评估报告
Phase 4（第9-10周）：提升路径与历史追踪
能力短板识别与学习资源推荐
面试历史可视化（成长曲线）
整体联调与试点测试