CodeMockLab 是一个基于AI的智能面试平台，专为程序员设计。它能够智能分析你的简历，生成个性化的技术画像，并基于目标岗位生成精准的面试问题，提供真实的面试体验。
🎥 完整演示视频即将上线 - 3分钟了解所有功能
- 📊 简历技术画像 - 智能识别技术栈、经验等级、专业领域
- 🎯 个性化问题生成 - 基于技术画像和岗位要求生成针对性问题
- ⚡ 实时答案评估 - AI实时评分并提供专业反馈和改进建议
- 🔒 敏感信息过滤 - 自动识别并过滤手机号、身份证、地址等敏感信息
- 🔐 数据安全存储 - 端到端加密，符合GDPR隐私保护标准
- 👥 匿名化处理 - 保护个人隐私的同时提供精准分析
- ⏱️ 60分钟计时器 - 真实面试时间管理，智能提醒和自动提交
- 🎪 多种面试类型 - 技术深度、系统设计、行为面试全覆盖
- 📈 智能难度调节 - 根据AI评估的经验等级自动调整问题难度
- 🏆 综合评分系统 - 技术能力、沟通表达、问题解决多维度评估
- 💡 AI最佳答案 - 提供标准答案和最佳实践参考
- 📄 PDF报告下载 - 完整面试记录，支持离线查看和分享
| 前端技术 | 后端技术 | 数据库 | AI服务 |
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- Node.js 18.0+
- PostgreSQL 12.0+
- Redis (可选，用于缓存)
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/ink-hz/CodeMockLab.git
cd CodeMockLab
# 2. 安装依赖
npm install
# 3. 配置环境变量
cp .env.example .env.local
# 编辑 .env.local 填入你的配置
# 4. 初始化数据库
npx prisma db push
# 5. 启动开发服务器
npm run dev# 使用 Docker Compose 一键启动
docker-compose up -d
# 查看运行状态
docker-compose psgraph TD
A[📄 上传简历] --> B[🤖 AI技术画像分析]
B --> C[🎯 设置目标岗位]
C --> D[📝 个性化面试开始]
D --> E[⚡ 实时AI评估]
E --> F[📊 生成详细报告]
F --> G[📄 PDF下载分享]
"CodeMockLab帮我成功拿到了字节跳动的offer！AI生成的问题非常贴合实际面试场景。" - 张同学, 前端工程师
"技术画像分析太准确了，连我自己都没意识到的技能短板都被发现了，针对性的改进建议很有价值。" - 李开发, 全栈工程师
"作为面试官，我也在用这个平台准备面试问题，AI生成的问题质量很高，覆盖面很全。" - 王主管, 技术负责人
| 🏆 GitHub Stars | 👥 用户数量 | 📝 面试次数 | 🤖 AI分析 | ✅ 成功率 |
|---|---|---|---|---|
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1,000+ | 5,000+ | 10,000+ | 85% |
我们欢迎所有形式的贡献！无论是代码、文档、bug报告还是功能建议。
- Fork 项目到你的账户
- 创建功能分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 创建 Pull Request
查看详细的 贡献指南 了解更多信息。
- v1.0 - 基础AI面试功能
- v1.1 - 简历技术画像分析
- v1.2 - 隐私信息过滤
- v1.3 - 计时器和PDF报告
- v2.0 - 多语言支持 (英文/中文)
- v2.1 - 视频面试功能
- v2.2 - 团队协作功能
- v3.0 - 企业版本
本项目基于 MIT License 开源 - 查看 LICENSE 文件了解详情
