# 引言

随着AI的兴起，很多人说工作都被AI取代了，那既然AI这么厉害，为什么不用AI帮我们面试或者找工作呢？于是就有了今天的分享。

今天熊猫分享&#x7684;**「TechSpar」**，一个能自己部署的技术面试陪练。它可以围绕简历提问、根据招聘要求安排训练，还会记录薄弱点，让后面的练习参考之前的表现。原项目支持是支持Docker部署的，地址：AnnaSuSu/TechSpar，但作者并没有给到镜像，于是熊猫就Fork了仓库打包了镜像。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/2731a724828fc80ddfde14307493e8f1.png)不过自部署不代表模型免费，AI需要的对话和向量接口需要自己准备。

# 项目部署

这里熊猫还是用极空间目前的旗舰机型Z425来部署，镜像熊猫已经打包好了，打开极空间的Docker之后来到Compose新建项目，复制以下内容：

```
services:
  backend:
    image: ghcr.io/panda-995/techspar-api:v0.4.1
    container_name: techspar-backend
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8985:8000"
    volumes:
      - ./data:/app/data
    env_file:
      - .env

  frontend:
    image: ghcr.io/panda-995/techspar-web:v0.4.1
    container_name: techspar-frontend
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8960:80"
    depends_on:
      - backend
```

项目分为了前后端，端口记得更改，左边是访问端口，不冲突即可，右边保持不变。后端的端口映射也可以删除，前端会通过容器网络转发请求。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/abaac607e2c34d039088f535bed7f4ba.png)点击下方的添加.env，输入如下的内容：

```
# Auth
JWT_SECRET=change-me-in-production
# 声纹服务凭据在磁盘上的加密密钥；生产环境应与 JWT_SECRET 分开。
VOICEPRINT_ENCRYPTION_KEY=change-me-separately-in-production
DEFAULT_EMAIL=admin@techspar.local
DEFAULT_PASSWORD=admin123
DEFAULT_NAME=Admin
# 是否允许新用户在登录页注册。false 时只有上面的 DEFAULT_EMAIL/PASSWORD 能登录。
# 也可在设置页“账户”标签里切换，运行时即时生效（此文件只用于首次启动的初值）。
ALLOW_REGISTRATION=false
```

JWT\_SECRET和VOICEPRINT\_ENCRYPTION\_KEY这里可以直接用AI生成。然后把 DEFAULT\_PASSWORD等信息改成自己的强密码，其他自行设置就行。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/36da7c83e1b4658100df985ad734ce94.png)最后点击创建就行，访问记得一定要是访问前端，也就是fronted的容器端口，也可以直接通过极空间的远程访问直接访问。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/2d7529d6bce0e8e4e7dbad3891740369.png)默认的登录邮箱和密码在你设置的.env中。

# 项目体验

首次引导要分别配置对话模型和Embedding向量模型，填写接口地址、密钥、模型名称，再测试连接。前者负责提问和点评，后者用于知识检索，两者可以选不同服务商，后续也可以在设置中重新设置。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/68bc12af4e0e748927f4f46ac9c16192.png)项目默认是空白的，所以你需要先上传自己的简历或者选择自己的专项训练，在简历管理界面还支持在线编辑制作，给到模版和可编辑空间也非常高。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/f295601d33f62a4e9ddae294e77accbb.png)上传简历之后就可以进行面试训练，AI会解析你的简历生成最适合你的模拟面试。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/389f153d2acf9415b2ca112720d1f315.png)面试结束之后会有专门的复盘，这里你能看到非常完整的面试分析，从整体表现到需要提升的地方都给你列的清清楚楚。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/6f9ab480a7ee0c48bdd40e56816bdf25.png)发现短板后，再去“题库”选训练领域，补充知识材料，开启“专项强化训练”。题目会结合资料和历史表现动态生成，自己整理的笔记也能参与后续练习。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/41ee623a54bc6c554f2ece9e429e3e7f.png)你的每次训练、模拟面试等信息都会统计到个人画像中，会有非常清晰的能力特性、趋势变化等数据展示。

最后该项目还有非常多的功能，熊猫就不一一展示了，感兴趣的可以自行部署了解。

# 写在最后

正在准备技术面试，又愿意反复练习的朋友，可以考虑部署一套，不过如果是接了外部模型，相关内容会发送给服务商，简历里的隐私和内部资料一定记得先处理一下。![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9074736/26cbf98a54a506c6d9b1303563cf52f6.png)


随着AI的兴起，很多人说工作都被AI取代了，那既然AI这么厉害，为什么不用AI帮我们面试或者找工作呢？于是就有了今天的分享。

这届开源项目开始管找工作了，用NAS给自己搭个面试陪练官

人工智能

职业发展

开发工具

TechSpar是一款可自行部署的技术面试陪练工具，支持简历解析、模拟面试、薄弱点追踪与专项强化训练。项目提供前后端Docker镜像，需自备AI对话及向量接口。适配极空间NAS，内置数据统计与个人画像，适合反复练习技术面试并保护隐私的求职者。

代码解释

容器

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