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🔥 懂原理但不會說？我怒寫了個 AI 模擬器逼自己開口
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面試是一項技能，而任何技能的進階都離不開「高頻練習」與「即時回饋」這兩個核心要素。
傳統的面試準備往往陷入兩個極端：要麼對著鏡子自言自語，缺乏客觀的第三方視角；要麼花重金找導師模擬，成本高昂且難以常態化。技術存在的意義，就是用低邊際成本解決高頻痛點。
但這其實並不是我第一次嘗試解決這個問題。在此之前，我曾開發過一個初版工具：（QuizPort1.0 讓每篇好文都有測驗陪跑）
當時的思路很線性：抓取技術文章 → AI 提煉知識點 → 生成文字面試題。
但在實際使用中，我發現這種做題模式挺智障的，一是信源太少，就一篇參考文章出那種讓人都選C的垃圾題，第二是無法解決「一開口就緊張」或者「懂原理但說不清楚」的痛點。
為了打破這種「紙上談兵」的局限，我決定借助 TRAE SOLO 對項目進行徹底的重構。這一次，我將互動維度從「文本」升級為「音視頻」，打造一個真正的實時模擬面試環境。
本文將跳過基礎的代碼粘貼，從架構決策、技術選型到工程化落地的全鏈路視角，複盤我是如何利用 TRAE SOLO 將這個模糊的想法在僅僅一個晚上的時間內轉化為可用的 MVP。
一、架構設計：從抽象思維到具象藍圖
在開發初期，最大的阻力往往不是寫代碼，而是如何將腦海中發散的功能點收束為清晰的系統架構。一個好的架構設計，能規避掉未來開發中 80% 的返工風險。
借助 TRAE SOLO 的 SOLO coder 功能，我跳過了繁瑣的手繪流程。我僅向它描述了「簡歷解析、面試互動、反饋評估」這三條核心數據流，它便迅速生成了如下的架構邏輯：
基於這張藍圖，系統被精準切割為五個獨立模塊：簡歷處理、Prompt動態生成、語音互動、AI評估以及容災模塊。這種模塊化的思維方式，讓後續的開發變成了簡單的「填空題」，而不是複雜的「問答題」。
二、核心實現：AI 賦能下的技術攻堅
在核心功能的實現上，我並沒有從零造輪子，而是將 TRAE SOLO 作為我的「技術合夥人」，讓它負責具體實現的細節，而我負責把控業務邏輯的走向。
動態 Prompt 生成機制
如果面試官對所有候選人都問一樣的問題，這個產品就失去了靈魂。真實的面試場景要求問題必須具備「上下文感知能力」。
利用 TRAE SOLO，我快速構建了一套「簡歷解析+模板注入」的方案。系統通過 pdf-parse 提取簡歷中的技術栈關鍵詞，配合 TRAE SOLO 生成的策略邏輯，實現了針對不同崗位（如前端側重框架原理，後端側重高並發）的差異化提問。
靜態的題庫是死水的，動態的 Prompt 才是活源。
語音轉錄鏈路的取捨
語音轉錄的延遲直接決定了用戶的沉浸感。在技術選型階段，我面臨 WebSocket 長連接與 REST API 的抉擇。
TRAE SOLO 給出了非常客觀的評估：雖然 WebSocket 理論延遲更低，但在瀏覽器端的兼容性和斷連重連機制上極其複雜，容易導致 MVP 階段的不穩定。最終我採納了它的建議，選擇了 Deepgram 的 REST API 方案。事實證明，在 MVP 階段，穩定性遠比極致的低延遲更重要。
自適應追問系統
為了模擬真人的壓迫感，我設計了一套基於分數的追問狀態機。
當用戶得分超過80分時，系統會自動觸發「深度追問」模式；反之則降級難度。這段複雜的狀態管理邏輯，通過 TRAE SOLO 生成的代碼結構清晰且註釋完備，極大地降低了維護成本。
邪惡想法：我之後準備加一套壓力面邏輯，讓面試官狠狠拷打用戶
三、技術棧選型：尋找「合適」而非「最新」
技術選型沒有銀彈，只有最適合當前場景的權衡。在 TRAE SOLO 的輔助評估下，我迅速確定了以下技術組合，主打「快」與「穩」：
| 層級 | 技術 | 理由 |
|---|---|---|
| 前端 | Next.js 15 + React 18 | App Router 架構先進，SSR 處理簡歷解析更安全 |
| 樣式 | Tailwind CSS 4 | 原子化 CSS，極致的開發速度 |
| 動畫 | Framer Motion | 輕鬆實現打字機效果與流暢互動 |
| 語音 | Deepgram API | 中文識別準確率高，性價比優 |
| AI | Groq + OpenAI 兼容 | Groq 極速推理保證實時性，OpenAI 接口做容災兜底 |
| pdf-parse | 輕量級的簡歷解析方案 |
成熟的技術棧是項目的基石，它能讓你把精力集中在業務創新而非填補框架的坑上。
四、問題修復：DiffView 的降維打擊
開發過程中最耗時的往往是 Debug。TRAE SOLO 的 DiffView 工具在定位複雜 Bug 時展現了極高的效率。這些bug讓我改，估計頭髮就保不住了。挺多都是那種小眾刁鑽的報錯，不狠狠看文檔基本沒轍的。
以「攝像頭黑屏」問題為例，在 React 組件重新渲染時，<video> 標籤的 DOM 節點常被意外移除。我通過 DiffView 對比了問題前後的代碼快照，迅速鎖定了是媒體流引用丟失的問題。解決方案是將媒體流托管在 useRef 中，並通過 CSS 控制顯隱而非銷毀組件。
AI時代的好處，不細看新API/庫的文檔，也能寫功能
五、用戶體驗：細節決定成敗
技術跑通只是起點，體驗優化才是終點。
在 TRAE SOLO 的建議下，我增加了「設備預檢」環節，強制在面試前檢測麥克風權限，避免了用戶進入面試後「失聲」的尷尬。同時，針對 API 偶發的限流問題，設計了溫和的等待提示和 Loading 動效。
這些看似微不足道的細節，構成了用戶對產品「靠谱」的第一印象。用戶體驗不是一個單一的功能，而是無數個微小細節的疊加。
還有就是語音識別中英文混 + 錯別字問題，我看訊飛有類似多語言模型，但是價格挺高的。如果訊飛的朋友看到了，可以聯繫我，能不能談合作（白嫖）。我官網下面掛你們的合作連結。
六、總結與展望
通過這一個晚上的極限開發，我不僅完成了一個包含簡歷解析、實時語音轉錄、AI 動態評估的 MVP 產品，更重要的是驗證了一種全新的開發範式。
TRAE SOLO 在這個過程中扮演的不再是單純的代碼生成器，而是一個全鏈路的智能助手。它讓開發者從繁瑣的語法細節中解放出來，將精力聚焦於架構設計、業務邏輯和用戶體驗這些更具創造性的環節。
未來，這個產品還可以向「面試錄像回放」、「面試結果報告」、「響應速度調優」、「模型優化（但是貴，要想好商業模式）」等方向擴展。但無論功能如何迭代，技術服務於人的核心邏輯不會變。
重構代碼只是開始，重構自我才是終局。在這個時代，比「通過面試」更重要的，是擁有「隨時將想法落地」的底氣。
附錄：體驗地址與碎碎念
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⚠️ 幾點免責聲明（求輕噴）：
- 關於額度：為了驗證 MVP 的低成本可行性，我目前接的都是 Deepgram 和 Groq 的免費/開發版 API。如果你發現點擊沒反應或者報錯，大概率是今天的免費額度被刷爆了……請多包涵，或者明天趕早。
- 關於網路：目前域名還沒來得及做國內的 CNAME 優化（主要是一晚上肝完太累了，眼皮打架實在頂不住先睡了 💤）。國內直連可能會有點慢或者無法訪問，建議掛個梯子體驗，後續有空我會優化一下線路。
- 關於反饋：這只是個 MVP 版本的 Demo，功能還很簡陋。如果你有任何建議、Bug 反饋，或者單純想聊聊技術，歡迎在評論區留言。
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