iFaceOff - AI 模拟面试平台

iFaceOff 是一个面向求职者的、AI 驱动的全栈式求职赋能平台。它通过深度整合人工智能技术与现代 Web 技术，旨在为用户提供从简历优化、模拟面试、能力评估到求职经验分享的一站式解决方案。

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✨ 核心功能模块详解

iFaceOff 打通了求职准备的全流程，提供了一系列高度智能化的工具。

1. 🤖 AI 模拟面试

提供高度拟真的、可随时进行的 AI 模拟面试，集成了浏览器端情绪识别和语音转文字技术，帮助用户克服紧张情绪，提升面试技巧。支持中断后继续面试。

2. 📊 多维度深度评估报告

面试结束后，系统会异步生成包含综合评分、能力雷达图、关键词分析、STAR 法则分析、情绪波动图等多维度的深度评估报告，提供量化的、可执行的优化建议。

3. 📄 强大的简历中心

• 在线简历编辑器：实现了模块化、可拖拽的画布式编辑体验，支持多套专业模板一键切换和 AI 文本润色。
• AI 简历诊断：上传简历并与岗位描述 (JD) 进行匹配度分析，生成优化建议。
• AI 简历生成：只需输入核心信息，即可由 AI 生成一份专业且完整的简历初稿。

在线简历编辑器	AI 润色建议

AI 生成简历	AI 简历诊断

4. ✍️ 专业博客与互动社区

内置专业级 Markdown 编辑器，支持代码高亮、数学公式、流程图等。用户可以分享求职经验，并进行点赞、收藏、评论、关注等互动。我们还实现了基于内容的智能文章推荐算法，打造一个内容驱动的社区生态。

5. 💬 实时通知与私信

• 通知中心：当用户的文章/评论被互动，或被其他用户关注时，系统会自动发送实时站内信。
• 实时私信: 基于 WebSocket 和 Django Channels 实现，支持文本、图片、文件等富媒体通信和“对方正在输入”提示。
• 个性化设置：用户可以根据自己的需求，配置偏好的 AI 模型和独立的 API Key。

通知中心	AI 设置

6. ⚙️ 可视化后台管理

基于 django-simpleui 提供了美观且功能强大的后台管理界面，方便运营者管理平台内容、用户、AI 模型、岗位等所有数据。

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🛠️ 技术架构

项目采用前后端分离的现代化架构，并通过 Docker 容器化部署。

• 前端 (Frontend) - Vue 3

  • 框架/构建: Vue 3 (Composition API & <script setup>) / Vite
  • 语言: TypeScript
  • UI / 状态管理: Element Plus / Pinia
  • 核心库: face-api.js, md-editor-v3, axios, echarts

• 后端 (Backend) - Django

  • 框架: Django & Django REST Framework (DRF)
  • 数据库: MySQL
  • 实时通信: Django Channels
  • 异步任务: Celery
  • 消息中间件/缓存: RabbitMQ / Redis
  • API 文档: drf-spectacular (Swagger UI)

• 部署 (Deployment)

  • 容器化: Docker & Docker Compose
  • Web 服务器: Nginx (前端) + Uvicorn (后端 ASGI)

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🚀 部署指南

本项目推荐使用 Docker Compose 进行一键部署。

1. 先决条件

• Git
• Docker & Docker Compose

2. 克隆项目

git clone https://github.com/6Asmile/AI_interview.git
cd AI_interview

3. GitHub OAuth App 配置

为了使用 GitHub 登录功能，您需要先在 GitHub 上创建一个 OAuth App。

1. 登录 GitHub，进入 Settings > Developer settings > OAuth Apps。
2. 点击 New OAuth App 并填写：
   • Application name: iFaceOff (或自定义)
   • Homepage URL: http://localhost (如果是线上部署，请填写您的域名)
   • Authorization callback URL: http://localhost/oauth/callback (如果是线上部署，请填写 https://your_domain.com/oauth/callback)
3. 创建应用后，您会得到一个 Client ID。
4. 点击 Generate a new client secret 生成一个 Client Secret。
5. 将这两个值填入下面的 .env 配置文件中。

4. 环境配置

在项目根目录下，有两个重要的 .env 配置文件需要您创建和修改。

a. 后端配置 (ai-interview-backend/.env)

根据 ai-interview-backend/.env.example 创建并编辑 .env 文件。

cp ai-interview-backend/.env.example ai-interview-backend/.env

然后，打开并编辑 ai-interview-backend/.env，所有标记为 <...> 的值都必须被替换：

# 数据库连接信息 (与 docker-compose.yml 对应)
DB_NAME=ai_interview_db
DB_USER=root
DB_PASSWORD=<your_strong_db_password> # 数据库密码，请务必修改
DB_HOST=db
DB_PORT=3306

# Django 配置
SECRET_KEY=<your_strong_django_secret_key> # 强烈建议生成一个新的
DEBUG=True
ALLOWED_HOSTS=127.0.0.1,localhost,backend
CORS_ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:5173,http://127.0.0.1:5173 # 开发环境，生产环境请改为你的前端域名

# Redis & RabbitMQ (使用 Docker 内部主机名)
REDIS_HOST=redis
RABBITMQ_HOST=rabbitmq

# 邮件发送配置 (用于注册验证码)
EMAIL_HOST=<your_smtp_server> # 例如: smtp.qq.com
EMAIL_HOST_USER=<your_email_address>
EMAIL_HOST_PASSWORD=<your_email_auth_code> # 通常是16位授权码，不是邮箱密码

# GitHub OAuth 配置
GITHUB_CLIENT_ID=<your_github_client_id>
GITHUB_CLIENT_SECRET=<your_github_client_secret>

# 默认 AI 服务的 API Key
DEEPSEEK_API_KEY=<your_ai_service_api_key>

提示: 可以使用在线工具搜索 "Django Secret Key Generator" 来生成 SECRET_KEY。

b. 前端配置 (ai-interview-frontend/.env.production)

通常，生产环境的默认配置无需修改，它会通过 Nginx 代理将 API 请求转发到后端。

cp ai-interview-frontend/.env.development ai-interview-frontend/.env.production

5. 构建并启动服务

回到项目根目录，执行以下命令：

docker-compose up --build -d

• --build: 强制重新构建 Docker 镜像。
• -d: 在后台运行容器。

6. 初始化数据库与 GitHub App

当容器启动后，我们需要执行数据库迁移、创建管理员账户，并在 Django 后台配置 GitHub App。

# 1. 执行数据库迁移
docker-compose exec backend python manage.py migrate

# 2. 创建超级管理员 (按照提示输入)
docker-compose exec backend python manage.py createsuperuser

3. 配置 Django 后台的 GitHub App

• 访问 http://localhost/admin/ 并用刚才创建的管理员账户登录。
• 在左侧导航栏找到 SOCIAL ACCOUNTS -> Social applications。
• 点击右上角的 ADD SOCIAL APPLICATION。
• Provider: 选择 GitHub。
• Name: 填写 GitHub (或自定义)。
• Client ID: 粘贴您从 GitHub 获取的 Client ID。
• Secret key: 粘贴您从 GitHub 获取的 Client Secret。
• 在 Sites 区域，将 example.com 移动到右侧的 Chosen sites 框中。
• 点击 Save。

7. 访问应用

恭喜！一切准备就绪。

• 前端应用: http://localhost
• 后台管理: http://localhost/admin/
• API 文档: http://localhost/api/v1/schema/swagger-ui/

8. 停止服务

docker-compose down

如果您想清除所有数据（包括数据库），请使用 docker-compose down -v。

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📄 许可证

本项目采用 MIT License。