# xs-interview-agent

**Repository Path**: xscodeit/xs-interview-agent

## Basic Information

- **Project Name**: xs-interview-agent
- **Description**: AI简历优化、模拟面试神器
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 5
- **Forks**: 5
- **Created**: 2026-04-09
- **Last Updated**: 2026-04-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<h1 align="center">徐庶模拟面试器</h1>
  <p align="center">
<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5NDc1Njk0Mg==&mid=2247483736&idx=1&sn=2f73e1919a93b50e31c116c07412f586&chksm=c01bf079f76c796fac94bbb9b778752e48285920cfbd9cfbc03eba271c18fbbb96252b22162f#rd"><img src="https://img.shields.io/badge/%E5%85%AC%E4%BC%97%E5%8F%B7-%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98%E5%BE%90%E5%BA%B6-green.svg?style=for-the-badge" alt="公众号"></a><a href="https://blog.csdn.net/Yh360311?spm=1001.2101.3001.5343"><img src="https://img.shields.io/badge/CSDN-老徐爱编程-important.svg?style=for-the-badge" alt="CSDN"></a><a href="https://space.bilibili.com/1461699434"><img src="https://img.shields.io/badge/哔哩哔哩-徐庶老师-9cf?style=for-the-badge" alt="哔哩哔哩"></a>
</p>
一个基于 AI 的智能模拟面试系统，提供简历评分、个性化面试问题生成和答案评估功能。

### 可用于：
1. 毕业设计
2. 简历优化、模拟面试
3. 学习


## 功能特点
![示例图片](docs/img/1.png)

### 1. 📄 智能简历评分
![示例图片](docs/img/2.png)
- 多维度深度分析（项目经验、技能匹配、内容完整性、结构清晰度、表达专业性）
- 提供具体的优化建议和改进方案
- 基于资深技术架构师的视角进行"穿透式"审计

### 2. 🎤 个性化模拟面试
![示例图片](docs/img/3.png)
- 根据简历内容定制专属面试问题
- 覆盖 Java 基础、并发编程、数据库、缓存、Spring、Ai 框架等多个技术领域
- 题目难度梯度分布（基础 30%、进阶 50%、专家 20%）

### 3. 📊 深度答案评估
![示例图片](docs/img/4.png)
![示例图片](docs/img/5.png)
- 全方位专业评估（准确性 40%、完整性 20%、深度 25%、表达 15%）
- 详细反馈指出优点与不足
- 提供源码级参考答案和核心要点

## 技术栈

- **后端框架**: Spring Boot 3.5.7
- **AI 模型**: Spring AI Alibaba (通义千问)
- **模板引擎**: Thymeleaf
- **开发语言**: Java 17
- **前端**: HTML5 + CSS3 + JavaScript

## 快速开始

### 环境要求
- JDK 17+
- Maven 3.6+
- 通义千问 API Key

### 配置步骤

1. **设置 API Key**
   
   在 `application.yml` 中配置你的 API Key：
   ```yaml
   spring:
     ai:
       dashscope:
         api-key: your-api-key-here
   ```

2. **启动应用**
   ```bash
   cd mock-interview-agent
   mvn spring-boot:run
   ```

3. **访问应用**
   
   打开浏览器访问：http://localhost:8080

## 使用流程

### 步骤 1: 上传简历
- 支持 PDF、DOC、DOCX、TXT 格式
- 文件大小不超过 10MB
- 可直接拖拽或点击选择

### 步骤 2: 查看简历分析
- 查看综合评分（满分 100 分）
- 了解各维度得分详情
- 阅读优势分析和改进建议

### 步骤 3: 开始模拟面试
- 系统自动生成针对性面试问题
- 问题涵盖项目经历和技术基础
- 认真作答每个问题

### 步骤 4: 获得评估报告
- 查看整体评分和等级
- 了解各领域掌握情况
- 学习参考答案和核心要点

## 需要一对一解答，解决方案定制，JAVA+AI技术交流欢迎加入：

![示例图片](docs/img/zxxq.png)
![示例图片](docs/img/wx.png)
## 项目结构

```
mock-interview-agent/
├── src/main/
│   ├── java/com/cloud/alibaba/ai/example/claw/skillsagentexample/
│   │   ├── controller/
│   │   │   └── MockInterviewController.java      # Web 控制器
│   │   ├── service/
│   │   │   ├── MockInterviewService.java         # 业务逻辑
│   │   │   └── dto/                              # 数据传输对象
│   │   │       ├── ResumeScoreResult.java
│   │   │       ├── InterviewQuestions.java
│   │   │       ├── InterviewEvaluation.java
│   │   │       └── ResumeData.java
│   │   └── ClawAgentExampleApplication.java      # 启动类
│   └── resources/
│       ├── templates/                            # HTML 模板
│       │   ├── index.html                        # 首页
│       │   ├── upload.html                       # 上传页面
│       │   ├── analysis.html                     # 分析结果
│       │   ├── interview.html                    # 面试页面
│       │   └── result.html                       # 评估结果
│       ├── prompt/                               # AI 提示词
│       │   ├── resume-analysis-system.st
│       │   ├── resume-analysis-user.st
│       │   ├── interview-question-system.st
│       │   └── interview-evaluation-system.st
│       └── application.yml                       # 配置文件
└── pom.xml                                       # Maven 配置
```

## 核心功能说明

### 简历评分系统
基于以下维度进行全面评估：
- **项目经验 (40 分)**: 技术深度、业务价值、量化成果
- **技能匹配 (20 分)**: 技术栈专业度、核心能力突出
- **内容完整性 (15 分)**: 模块顺序合理性
- **结构清晰度 (15 分)**: 技术名词规范性
- **表达专业性 (10 分)**: 语言简洁性

### 面试问题生成
- 从简历中提取关键技术点
- 按照难度梯度出题（基础/进阶/专家）
- 问题类型覆盖：项目经历、Java 基础、集合、并发、MySQL、Redis、Spring、Spring Boot

### 答案评估系统
评估维度：
- **准确性 (40%)**: 技术概念正确性
- **完整性 (20%)**: 核心知识点覆盖
- **深度 (25%)**: 底层原理理解
- **表达 (15%)**: 逻辑清晰度

## 注意事项

1. **文件格式**: 目前仅支持文本格式的简历文件（PDF/DOC/DOCX/TXT）
2. **内存存储**: 数据存储在内存中，重启后会丢失（生产环境建议使用数据库）
3. **API 调用**: 需要稳定的网络连接访问通义千问 API
4. **响应时间**: AI 处理需要一定时间，请耐心等待

## 未来优化方向

- [ ] 性能优化，模拟面试、评估结果保存改为流式响应
- [ ] 数据持久化（MySQL/Redis）
- [ ] 用户系统和历史记录
- [ ] 更多面试模式（前端、后端、算法等）
- [ ] 实时面试模拟（视频/语音）
- [ ] 同行业绩对比分析

## 开发者

本项目基于 Spring AI Alibaba 框架开发

## 许可证

Apache License 2.0