基于 GLM-4.6 与 Trae 的 AI 面试教练系统实战

招聘可以 AI 面试，那么我制作了一个 AI 面试教练不过分吧

1. 背景

随着 AI 的发展，面试出现了 AI 面试，毕设出现了 AI 查重率。既然企业能用 AI 来筛人，那我为什么不能用 AI 来武装自己？

于是，我开发了一款 AI 面试教练系统：

通过分析目标公司与岗位的历史面经，结合我的简历，智能生成个性化面试准备报告，精准预判问题、优化表达、提升竞争力。

这个想法朴素，但务实——用 AI 对抗 AI，用技术反哺成长。

2. 效果展示

功能流程图

核心功能详解

1. 智能面经抓取与分析 用户只需输入'联想 材料工程师'或'阿里巴巴 Java 后端'等关键词，系统即可自动从牛客网抓取相关面经（支持自定义抓取数量），并基于 GLM-4.6 进行语义聚类与高频考点提取。

2. 简历深度解析 上传 PDF 简历后，系统自动提取教育背景、项目经历、技术栈、社区影响力等关键信息，并与目标岗位要求进行匹配度分析。

3. 三大分析模块

模块	说明	输出
面经总结与考点分析	提炼高频问题、技术栈要求、考察重点	结构化清单 + 策略建议
模拟面试题目预测	基于历史数据生成可能被问到的新题	问答对形式
简历优化建议	针对岗位 JD 优化简历关键词与项目描述	修改建议 + 话术模板

'AI 的出现，让我们只需说明想法，让它去干活即可——就像一个产品经理，手下有人干活。'

3. 相关名词

GLM-4.6

GLM-4.6 是由智谱 AI 推出的大语言模型系列中的一个高性能版本，属于 GLM-4 系列的增强迭代。它具备以下特点：

• 超长上下文支持：最大支持 128K tokens，适合处理复杂任务和长文档分析；
• 强推理能力：在代码生成、逻辑推理、多轮对话等场景表现优异；
• 企业级 API 服务：提供稳定、低延迟的调用接口，适用于生产环境；
• 多语言支持：除中文外，对英文、代码、技术文档等也有良好理解能力。