AnnaSuSu/TechSpar

解決的問題

TechSpar 解決了技術面試準備的碎片化問題。它不僅僅是生成問題清單，而是建立了一個持續的回饋循環，將訓練、簡歷分析、職位描述（JD）對齊以及即時輔助整合到一個系統中，追蹤使用者隨時間變化的進步與弱點。

運作方式

該系統建立長期的使用者檔案和知識庫，以實現體驗的個人化。它利用多個 AI 驅動的模組：

• 訓練與模擬：根據題庫、使用者的歷史弱點和掌握程度動態生成問題。它可以基於簡歷或特定的職位描述模擬面試。
• 即時 Copilot：在實際面試中提供即時 ASR（自動語音識別）、預測追問、建議答案並標記風險。
• 回顧與分析：將錄音轉錄為結構化的問答，並為每個答案提供詳細的分析與改進建議。
• 知識管理：允許使用者匯入 PDF、DOCX 和 Markdown 檔案，為 AI 代理提供上下文。
• 排程：使用 SM-2 演算法來排程弱項的複習。

適用對象

希望以結構化、數據驅動的方式追蹤進步並識別知識盲區，正在準備工作面試的工程師和技術專業人士。

亮點

• 整合循環：將專業訓練、基於簡歷的模擬面試和針對 JD 的準備連接成一個不斷演進的檔案。
• 即時輔助：提供具有語音轉文字和答案建議功能的即時 Copilot。
• 本地優先選項：支援透過 Docker 自我託管，並使用 Transformers.js 和 ONNX 進行本地嵌入，以避免向量化過程中的外部 API 依賴。
• 靈活部署：可作為網頁應用程式、桌面客戶端（Electron）或自我託管實例使用。