1. 自我介绍
大家好，我是「学途职引」的独立开发者，一名大三学生，就读于江西财经大学。
为什么想做这个作品：当前大学生选课与就业严重脱节——教务系统只按培养计划列出课程，学生不知道哪些选修课对目标岗位真正有用。
计算机专业的学生想做产品经理，但不知道该选哪些经管类、设计类课程；生物专业的学生想转行数据分析，却不知道要补哪些数学和编程课。大学里有丰富的跨院系选修资源，但信息差让学生错过了最佳规划窗口。更关键的是，学生往往意识不到自己简历上缺什么，直到投递时才发现。
性格标签： 致力于做全栈开发的在校大学生、从零到一死磕产品上线的独立开发者、被 Bug 折磨到凌晨三点但依然热爱 Vibe Coding 的人。
2. 产品简介：
是什么： 一个面向大学生的 AI 驱动学业与职业全链路规划网站。将职业推荐、选课规划、简历生成、能力诊断、模拟面试串联成闭环链路，解决的核心问题是：大学生想从事某职业却不知道学校哪些课对口。
面向谁： 全国高校在校本科生，尤其是对未来迷茫的大一大二学生、想转专业就业的大二大三学生、简历缺乏亮点的应届毕业生、教育资源薄弱地区缺乏职业规划指导的学生。
完整功能清单：
- AI 职业推荐 LLM 流式生成职业推荐卡片（匹配度/核心技能/发展路径） 引导页完善信息 → 职业选择页 → 3×3卡片流式展示 → 选定目标职业
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AI 选课规划 培养方案课程推荐 + MOOC推荐 + 多学期排课 + 技能覆盖率 + 学习路径 选定职业 → AI分析关联课程 → 生成推荐课表 → 选择课程 → 查看学习路径
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AI 职业问答 三模型切换 + SSE流式 + 图片上传 + 用户画像注入 + 多会话 随时提问职业/学业/面试问题 → AI基于用户画像精准回答
- AI 简历生成 一键生成 + AI优化 + ATS检测 + 薪资助手 + PDF导出 + 多版本管理 AI生成初版 → 填充实习/项目 → AI优化润色 → ATS检测 → 导出PDF
- 能力分析 LLM四维评估（技术/项目/科研/实习）+ 雷达图 + SWOT 基于选课记录+简历 → AI评估能力四维 → 生成雷达图和SWOT
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就业行情分析 薪资走势 + 城市分布地图 + 技能需求气泡图 + AI洞察 选择目标职业 → AI生成行情报告 → 可视化展示薪资/城市/技能
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AI 模拟面试 视频面试间 + AI出题 + 摄像头仪态分析 + TTS语音 + 4维评分 + 综合报告 选择目标职业 → 进入面试间 → AI语音提问 → 逐题作答评分 → 综合报告
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职业性格测试 六维度题库 + 雷达图 + AI解读 + 职业推荐 完成10题测试 → 算法计分 → LLM生成性格解读和推荐职业
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同学论坛 Markdown发帖 + 嵌套评论 + 点赞/收藏 + 草稿箱 浏览帖子 → 发帖分享 → 评论互动
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AI 桌宠助手 悬浮机器人 + 语音快问 + 意图识别导航 + TTS回复 全程可用 → 点击桌宠 → 语音提问或导航 → AI回答/跳转页面
相比初赛 Demo 的升级：
| 维度 | 初赛 Demo | 复赛成品 |
|---|---|---|
| 产品形态 | 单 HTML + localStorage | React + FastAPI 前后端分离 |
| AI能力 | 无后端，前端模拟 | 4模型协同（DeepSeek V4 + 豆包 Seed 2.1 + GLM 5.2 + 豆包 TTS） |
| 面试模块 | 前端模拟评分 | 视频面试间 + TTS语音 + 摄像头仪态分析 + 综合报告 |
| 新增模块 | — | 桌宠 |
3. 产品演示视频:
4. 产品创作历程:
灵感来源： 学弟学妹们经常问我："想从事某职业，该选什么课？报班还是自学？"这背后是一个普遍现象——大学生严重忽视了大学课程。计算机专业想做产品经理，不知道学校有经管类选修课；生物专业想转数据分析，不知道学校有数学和编程课。大学有丰富的跨院系选修资源，但信息差让学生错过最佳规划窗口，花冤枉钱报班、走弯路自学。
我理解这种心态——觉得学校课程理论多实战少。但亲身经历告诉我：大学课程被严重低估了。结合学校课程，效果远超纯自学——有体系、有老师、有同学、有考核。更重要的是，选对课学得投入，成绩自然高，高绩点带来的奖学金、保研资格会让就业和升学都成为可选项。
但现实是，大学生选课与就业严重脱节，学生不知道哪些课对目标岗位有用，到大三才发现简历空空。具体痛点：
- 选课盲目：只看课名选课，修完才发现与目标岗位无关
- 简历空洞：大四才发现缺项目/科研经历，来不及补救
- 忽视大学课程：第一反应是报班或自学，忽视了学校免费的、成体系的课程资源
- 规划滞后：缺乏长期路径规划，错过最佳窗口，奖学金/保研机会也随之错失
2026届毕业生超1200万，结构性失业的核心是学生能力结构与市场需求不匹配。学途职引从源头解决——帮学生发现被忽视的大学课程，把学校课程和自学结合。尤其对教育资源薄弱地区的学生意义重大——没条件报班，但学校课程资源同样丰富，只是缺一个 “ 引路人 ”。
重要设计决策：
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职业目标驱动架构：选定职业后，简历/选课/面试/能力分析全部基于该目标，帮学生发现被忽视的大学课程，结合学校课程和自学，让就业和保研都成为可选项
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多模型路由：DeepSeek V4做文本（快+便宜），豆包 Seed 2.1做视觉（仪态分析/图片），豆包 TTS 2.0做语音
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AI成本控制：快照比对 + 数据库缓存 + 24h冷却
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降级容错：LLM失败时降级返回缓存或规则匹配
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SSE流式：职业推荐和AI问答流式输出，用户感知"AI实时思考"
5. TRAE 实践过程:
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选课规划功能开发：
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AI职业问答开发功能开发：
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简历生成功能开发：
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AI面试间功能开发：
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6. 技术方案分享：
技术栈： React 18 + TypeScript + Vite + Ant Design + Zustand | FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + PostgreSQL + Redis + Alembic | 火山引擎方舟ARK（DeepSeek V4 + 豆包 Seed 2.1 + GLM 5.2 + 豆包TTS） | ECharts + 高德地图 | Docker + Nginx + 阿里云ECS
关键实现：
- SSE流式AI输出：FastAPI StreamingResponse + 线程池包装同步LLM为异步流式，前端EventSource逐条渲染
- AI成本三层防护：快照比对（专业未变返回缓存）→ 24h冷却 → 终身限额
- 多模型路由：统一ARK平台，按任务选型——文本用DeepSeek V4、视觉用豆包、语音用TTS
- 面试进度持久化：elapsed_sec/current_question_index/draft_answer字段，支持跨设备续答
- Redis+DB双层缓存：行情分析Redis缓存1h（多用户共享），DB缓存7天，强制刷新24h冷却
7.社会价值：
社会价值： 核心在于帮大学生发现被忽视的大学课程。计算机想做产品经理，能找到学校经管选修课；生物想转数据分析，能找到数学编程课。把学校课程和自学结合，提升职业能力的同时拿到好成绩，奖学金和保研让就业和升学都成为可选项。尤其对教育资源薄弱地区学生意义重大——没条件报班，但学校课程资源同样丰富，只缺一个"引路人"，缩小信息差。
8. 产品迭代规划
短期：
移动端适配深度优化，提升手机端选课和面试体验
AI 面试增加群面模式（多角色 AI 模拟无领导小组讨论）
简历模板市场（按行业/岗位提供多种风格模板，一键切换）
用户成长档案（记录从入学到就业的能力变化曲线，可视化成长轨迹）
选课规划增加"学校课程 + 自学计划"协同推荐（明确哪些自学资源配合哪些校内课程）
中期：
多院校培养方案对接（支持更多高校的课程数据，不只局限于江西财经大学）
企业端招聘对接（积累用户职业画像后，精准推荐简历给匹配岗位）
AI 导师 1v1 长期陪伴（持续跟踪用户职业发展进度，定期推送个性化建议）
校友导师匹配（同专业学长学姐经验对接，建立 mentor-mentee 关系）
成绩预警与选课优化（结合已选课程预测 GPA，提醒调整选课策略保住奖学金/保研线）
论坛社区运营（引入话题、活动、积分体系，提升社区活跃度）
长期：
职业发展大数据平台（聚合就业趋势预测、薪酬基准、技能需求图谱，为高校提供决策支持）
校企合作 SaaS 平台（学校管理后台 + 学生端 + 企业端三方联动，打通"推荐-培养-就业"闭环）
AI 能力评估认证体系（与企业的技能认证标准打通，学生能力可被企业直接认可）
"学业-职业"全周期跟踪（从大一选课到大四就业/保研，记录完整决策链路，形成数据闭环）