v0.3.3

概述

修复简历解析功能：PDF 解析依赖冲突导致直接报错，以及解析流程绕过 resume-parser Agent 裸调 LLM、丢失原始信息的问题。

修复

• 修复 Tika 解析 PDF 依赖冲突: tika-core 2.9.2 声明 commons-io 2.15.1 但运行时引用 ChecksumInputStream(2.16+ 才有)导致 NoClassDefFoundError；tika-parser-pdf-module 2.9.2 声明 pdfbox 2.0.31(canPrintFaithful 自 2.0.27 起)被 openhtmltopdf 1.0.10 拉低到 2.0.24 导致 NoSuchMethodError。在父 pom 强制 commons-io 2.16.1 与 pdfbox 2.0.31，保留 Tika 2.9.2 最新版不降级。

改进

• 简历解析信息零丢失: extractTextWithTika 同时返回原始文本与文件元数据，Tika 提取的原始文本完整存入 parsedContent.rawExtractedText 作为不可丢失的底稿；LLM 整理后的 Markdown 存 rawText，二者均保留。
• 简历解析改用 resume-parser Agent: ResumeServiceImpl.parse 不再裸调 LLM，改走标准 Agent 框架（AgentService.getByKey → AgentDefinitionFactory.build → AgentFactory.buildAgent → AgentRunner.run），systemPrompt 由 prompts/resume-parser.md 承载，便于不重新编译即可调整。
• 更新 prompts/resume-parser.md 为信息零丢失版：忠实保真、逐条还原、禁止删减/概括。

已知问题

• 简历解析 Agent 返回空文本（Markdown 字符数为 0）的根因仍在定位中，已加入临时 [DIAG] 诊断日志辅助排查，将在后续版本修复。

验证

• victor-core/victor-infra 编译通过
• victor-core 有两个预存测试失败（AgentServiceImplTest.update_SystemAgentForbidden、InterviewSessionServiceImplTest.forceAdvance...），经 git stash 在改动前干净代码上复现确认与本次改动无关

Full Changelog: v0.3.1...v0.3.3

v0.3.1

概述

修复评估报告始终生成失败的问题。

修复

• 修复评估报告生成失败（评估团队输出 Markdown 而非 JSON）: 评估主 Agent 实际输出完整 Markdown 报告而非 JSON，导致 StructuredJsonParser 找不到 JSON 对象、报告被标记 FAILED。根因是 ensureAgent 不更新已存在 Agent，老用户 DB 中评估主 Agent 仍是旧提示词。强化 evaluation-main.md 的 JSON 输出约束，并在 ReportEvaluationExecutor 调用前临时追加严格 JSON 指令（不写 DB，对老用户即时生效）。

验证

• 后端 mvn compile 全量通过

Full Changelog: v0.3.0...v0.3.1

v0.3.0

概述

本版本修复面试提示(hint)功能及历史配置加载的一系列问题。

新增 / 修复

• 修复点击提示按钮时面试官拒绝给提示: 提示请求此前被路由到面试官 Agent，而其系统提示词禁止给提示。更新提示策略并在提示生成时临时覆盖指令（不写 DB，对老用户即时生效）。
• 修复请求提示时 interview_turn 唯一索引冲突: saveTurn 硬编码 turn_index=1 与同题提问回合碰撞，改为按会话递增 turn_index（与 websocket 路径一致）。
• 提示回合正确标记 is_hint: 避免提示回合被 generateSummary 的 totalQuestions 误算为正式题目，以及 getCurrentQuestion 误取到提示内容。
• 修复历史配置列表加载崩溃: DB 中 recall_strategy=AI 的历史数据导致 MyBatis 枚举反序列化失败，RecallStrategy 补充 AI 枚举常量。
• 修复生成提示时 question_id 非空约束报错: 提示/追问回合改用 config.getCurrentQuestionId()，schema 中 question_id 改为可空。

验证

• 后端 mvn compile 全量通过
• 改动最小化、聚焦修复，无破坏性变更

Full Changelog: v0.1.2...v0.3.0

v0.1.1

v0.1.1

Bug Fixes

• fix(interview): 修复面试官 Agent 上下文注入参数顺序写反导致预备题未生效
  • \InterviewerFactory\ 调用 \getAgentState(sessionId, userId)\ 参数顺序写反，AgentScope 签名为 \getAgentState(userId, sessionId)\
  • 错位导致 slot key 不匹配：注入的面试背景与当前题目落到错误状态，面试运行时加载的状态缺少当前题目上下文，面试官 Agent 只能自行编题
  • 两处（\injectContextIfEmpty\ +
    eplaceCurrentQuestion\）统一修正为 \getAgentState(userId, sessionId)\

升级方式

下载新版本分发包，解压覆盖目录后再次运行 deploy 脚本即可（旧数据保留）。

v0.1.0

Victor AI v0.1.0

首个离线分发版本。

下载与部署

根据系统架构选择对应压缩包:

• ictor-0.1.0-x86_64.zip — Windows / Linux (Intel/AMD)
• ictor-0.1.0-arm64.zip — Mac (Apple Silicon) / ARM 服务器

快速开始

1. 解压压缩包
2. 编辑 .env修改 DB_PASSWORD 与 JWT_SECRET为强随机值
3. Windows 双击 deploy.bat，macOS/Linux 执行 sh deploy.sh
4. 浏览器访问 http://localhost:80
5. 默认账号 dmin / dmin123（登录后请立即修改密码）

环境要求

• Docker 及 Docker Compose (Docker Desktop 自带)
• 内存 ≥ 2GB，磁盘 ≥ 2GB

详细说明见包内 README.md。

v0.1.0-dev (测试构建)

测试 Release 驱动构建流程 - dev 版本不挂载产物到 Release