voice-interview-coach

一个 DSH（DeepSeek Harness） 插件：根据项目、编程语言、简历、目标岗位和自然语言难度，进行语音模拟面试，并在结束后输出查缺补漏报告，支持 Markdown 导出、记忆写入和多次面试历史对比。

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功能特性

• 🗣️ 语音面试：浏览器 Web Speech API 识别回答 + 语音合成朗读问题，同时提供文字兜底。
• 🎯 自然语言难度：目标岗位 / 职级 / 风格全部用自然语言描述（例如 "高级后端，偏 P7，重点高并发和系统设计"），模型自动调整深度。
• 🧩 题型多选：项目深挖、系统设计、编程语言基础、八股/原理、行为面试、线上故障/调试、算法/编码、工程实践。
• 📄 简历上传：原生支持 txt/md/json/csv；PDF / DOCX 在 Host 端通过内置的轻量解析器读取（无第三方原生依赖）。
• 📝 结构化复盘：分维度评分、亮点、短板（含补强计划）、更优回答建议、下一步行动。
• 💾 写入记忆：每份复盘连同对话记录写入 <workspace>/.interview-memory/interview-<timestamp>.md，后续会话可直接读取。
• 📈 历史对比：勾选多次面试，由模型生成趋势分析和持续薄弱点。
• ⬇️ 一键导出 Markdown。

运行环境

• DSH >= 0.1.0-rc.6（Cordis 动态插件运行时）
• 已配置至少一个 llm Provider
• 语音识别需要 Chromium 内核浏览器（Chrome / Edge / Arc），其他浏览器可使用文字模式

安装

从 DSH 插件市场

在 DSH 设置 → Plugins 中搜索 "Voice Interview Coach" 安装即可。

从 GitHub 源码安装

git clone https://github.com/<your-org>/dsh-voice-interview-coach.git

在你的 Cordis composition（host 或 agent preset 的 cordis.yml）里加入一行：

- id: voice-interview-coach
  apply: ./dsh-voice-interview-coach

插件代码是纯 JavaScript，只有 Node 内置的 zlib，不需要 npm install。

使用方法

1. 在加载了插件的会话中打开插件卡片。
2. 填写：
   • 目标岗位 / 难度（自然语言）
   • 面试风格 / 考察重点（可选）
   • 题型（多选）
   • 项目经历、编程语言、简历（粘贴或上传）
   • 题目数量（3–15）
3. 点击 开始语音面试，面试官会朗读第一题。
4. 每题后点击 🎙 语音回答（或在文本框输入后按 Enter）。
5. 完成题数或点击 结束并复盘 后，查看报告。
6. 可 导出 Markdown、写入记忆，或切换到 历史对比 选择多次面试生成趋势分析。

工作原理

┌─────────────── 浏览器（Client）───────────────┐      ┌──────────── Host（Node）────────────┐
│  注册在 tool.view.cordis 槽位的 React UI     │      │  harness.handle():                  │
│  • SpeechRecognition / SpeechSynthesis       │ RPC  │   • startInterview / submitAnswer   │
│  • 简历文件读取（PDF/DOCX 转 base64） ────────┼─────►│   • parseResume（内置 PDF/DOCX 解析）│
│  • Markdown 下载、历史选择                   │      │   • listHistory / compareHistory    │
│                                              │      │   • saveMemory → 工作区/.interview-memory/ │
└──────────────────────────────────────────────┘      │  ctx.llm.stream(...) 出题/复盘       │
                                                      └─────────────────────────────────────┘

所有副作用都绑定到插件 Fiber，停止/卸载会自动清理。

配置项

配置	位置	默认值	说明
记忆目录	Host	<workspace>/.interview-memory/	复盘 Markdown 存放位置
简历大小上限	Client	上传 5MB，解析后 20000 字符	超出会截断后再发给模型
LLM Provider	Host	ctx.llm.listProviders()[0]	在 DSH 部署中配置默认 Provider
语音语言	Client	zh-CN	可在 src/client.js 中修改

开发

# 校验 package.json 元信息
npm run lint:meta

# 预览 npm 打包内容
npm run pack

本地快速迭代：直接修改 src/host.js / src/client.js，重新加载插件行；或把函数体贴进 cordis_define 即时测试。

Roadmap

• 可选接入云端 ASR（火山 / Whisper），提升中文识别稳定性
• 支持岗位 JD（文本 / URL）对齐题目
• 支持并发多场面试（当前每个 Fiber 一场）
• 按周/月的能力变化曲线
• 英文界面

隐私

简历和对话会发送到当前 DSH 配置的 llm Provider，并以 Markdown 文件形式写入工作区 .interview-memory/。在涉及敏感个人信息时，请确认你信任模型供应商和工作区存储。

License

MIT © 2025