从“语音面试演示”到“完整的 AI 面试训练平台”。
AI Interview 是一套面向技术岗位的智能模拟面试系统。用户可以导入自己的 PDF 简历，也可以直接使用通用题目开始练习；系统围绕一次完整面试，完成出题、作答、评价、追问、总结和报告生成。
当前仓库以 Qt 桌面端和实时语音链路为主，核心面试流程由独立的会话与面试管理模块驱动，便于后续接入文本界面、HTTP 服务和离线演示模式。
项目的演进重点不是堆叠零散功能，而是把“参加一次面试”所需的流程、入口和工程基础组织起来：
- 从单次语音对话扩展为包含准备、作答、评价、追问和复盘的完整闭环。
- 从固定题目扩展为简历驱动与通用 C++ 题目并行，兼顾个性化练习和快速体验。
- 从机械的题目列表扩展为根据回答质量决定是否追问的动态流程。
- 将面试规则、会话状态、语音服务和 LLM 调用拆分，便于复用到文本、HTTP 和其他客户端。
- 通过统一配置、报告格式、日志和跨平台构建脚本，提升可调试性与交付稳定性。
文本作答、HTTP 服务和无外部服务的离线演示是明确的扩展方向；它们应复用现有面试管理模块，而不是重新实现一套评分和追问规则。
一次会话包含准备、开场、提问、回答、评价、追问、总结和报告保存等阶段。状态机负责协调语音播放、候选人作答、模型分析和下一题之间的切换，避免把面试流程拆成互不相关的功能按钮。
- 选择 PDF 简历后，系统会提取简历文本，并让 LLM 根据项目经历、技能方向和技术背景生成问题。
- 不上传简历时，可以直接生成通用 C++ 技术面试题，适合快速练习和课堂演示。
- 问题数量、候选人名称和模型参数均可配置。
项目使用 PortAudio 采集麦克风 PCM 音频，通过 WebSocket 接入实时语音对话服务，并播放面试官的 TTS 音频。默认配置适配 16 kHz 单声道输入和 24 kHz 单声道输出。
LLM 负责生成问题、评价回答质量、判断是否追问，并在面试结束后生成总结。报告以 JSON 保存，包含候选人信息、面试时间、题目数量、平均分、逐题记录和总结文本，便于复盘或二次处理。
当前仓库提供 Qt 桌面入口，并保留命令行入口源码。核心 InterviewSession 与 DialogSession 已按业务流程拆分，后续可在不重写面试规则的前提下接入网页端、移动端或 HTTP 服务。文本作答、离线脚本和服务端入口属于后续扩展方向。
flowchart LR
A[新建会话] --> B{是否上传 PDF 简历}
B -->|是| C[解析简历并生成问题]
B -->|否| D[生成通用 C++ 问题]
C --> E[实时语音提问]
D --> E
E --> F[麦克风回答]
F --> G[语音识别与 LLM 评价]
G --> H{需要追问}
H -->|是| E
H -->|否| I{还有下一题}
I -->|是| E
I -->|否| J[生成总结并保存 JSON 报告]
.
├── CMakeLists.txt # CMake 构建配置
├── vcpkg.json # C++ 依赖清单
├── build.py # 跨平台构建辅助脚本
├── config/
│ └── default_config.json # 默认音频、语音服务和 LLM 配置
├── include/
│ ├── common/ # 配置、日志、协议和状态机
│ ├── interview/ # 面试流程与会话管理
│ ├── services/ # 语音、WebSocket、LLM、PDF 服务
│ └── ui/ # Qt 界面
└── src/ # 对应实现文件
- C++17 编译器：GCC、Clang 或 MSVC
- CMake 3.20+
- Python 3.6+
- vcpkg
- Qt 6（CMake 也兼容 Qt 5）
- 可用的麦克风和扬声器
- 实时语音服务凭据，以及一个 OpenAI Chat Completions 兼容的 LLM API
项目依赖由 vcpkg.json 管理，主要包括 Qt、Boost、OpenSSL、PortAudio、libcurl、PoDoFo、zlib、nlohmann-json 和 spdlog。
先安装并初始化 vcpkg，然后设置 VCPKG_ROOT：
git clone https://github.com/microsoft/vcpkg.git
cd vcpkg
./bootstrap-vcpkg.sh # Windows 使用 bootstrap-vcpkg.bat
export VCPKG_ROOT="$PWD"在项目根目录安装清单中的依赖：
"$VCPKG_ROOT/vcpkg" install --triplet x64-osx # macOS
"$VCPKG_ROOT/vcpkg" install --triplet x64-linux # Linux
"$VCPKG_ROOT/vcpkg" install --triplet x64-windows # Windows实际 triplet 应根据编译器和目标平台调整。
推荐使用项目提供的构建脚本：
# Release 构建（默认）
python3 build.py
# 清理后构建 Debug 版本
python3 build.py --clean --config Debug
# 构建完成后直接启动
python3 build.py --run也可以直接使用 CMake：
cmake -S . -B build \
-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="$VCPKG_ROOT/scripts/buildsystems/vcpkg.cmake" \
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build --config Release
./build/CppInterviewSystem首次启动后，在界面中点击“新建会话”，填写候选人信息，选择是否使用 PDF 简历，再点击“开始面试”。
配置文件为 config/default_config.json，主要配置项如下：
| 配置段 | 作用 |
|---|---|
audio.input / audio.output |
麦克风和扬声器的采样率、声道数、块大小 |
ws |
实时语音 WebSocket 地址及认证请求头 |
dialog |
面试官角色、追问策略、说话风格和 VAD 参数 |
tts / asr |
TTS 音色、输出格式和语音识别参数 |
llm |
OpenAI 兼容 API 地址、模型、温度、Token 上限和超时 |
请将 ws.headers 和 llm.api_key 中的占位符替换为自己的凭据。不要把真实密钥提交到 Git；建议在本地维护私有配置，并在提交前检查 git diff 和 git status。
- 面试结束后会在当前工作目录生成
interview_report_YYYYMMDD_HHMMSS.json。 - Qt 端日志默认写入当前工作目录的
interview_qt.log。 - 报告包含逐题问答和模型评价，适合面试复盘、课程验收或后续导入分析工具。
CMake 找不到 Qt 或第三方库
确认 VCPKG_ROOT 指向 vcpkg 根目录，并使用与编译器匹配的 triplet；必要时删除 build/ 后重新配置。
启动后提示无法加载配置
程序会依次尝试 config/default_config.json、../config/default_config.json 和 ../../config/default_config.json。请从项目根目录启动，或确保配置文件位于上述路径之一。
没有声音或无法连接实时语音服务
检查系统麦克风权限、PortAudio 设备、网络连接以及 WebSocket 请求头中的服务凭据。实时语音服务和 LLM 服务属于外部依赖，服务状态可能影响面试过程。
项目适合个人 C++ 技术面试练习、课程实训、训练营考核、答辩演练和教学展示。AI 评分用于练习反馈和复盘参考，不应作为真实招聘决策的唯一依据。当前仓库主要验证桌面语音面试链路，文本界面、HTTP 服务、离线脚本和更多岗位模板可在现有核心模块之上继续扩展。
欢迎围绕以下方向提交 Issue 或 Pull Request：
- 文本作答和无麦克风模式
- HTTP/API 服务与前端接入
- 离线演示和可重复测试数据
- 更多岗位、语言和评分维度
- 跨平台打包、自动化测试和 CI
提交代码前请保持 C++17 兼容，避免提交构建产物、日志文件和任何真实密钥。
当前仓库尚未声明正式开源许可证。如需在生产环境或其他项目中分发，请先与仓库维护者确认授权范围。