AI HR 效率工具箱（Web 端）产品系统Vibe Coding

行业领域：企业服务 / 效率工具 / AI应用落地

应用场景：
本项目专为行政、HR及白领人群打造，解决AI落地过程中的“最后一公里”效率困境。针对传统AI工具存在的“重复输入指令、上下文缺失、隐私顾虑”三大痛点，提供私有化的AI辅助办公方案。

主要应用于公文撰写、制度问答、经验复用等高频办公场景，帮助企业在不泄露内部数据的前提下，通过AI实现文书工作效率的显著提升。

本项目是一款纯静态的AI个人效率工具箱，旨在打造“懂你的私有AI副驾驶”。核心功能模块如下：

1.提示词工坊：
支持提示词模板的变量自动识别（如 {{主题}}），用户只需填空即可生成高质量文案。
内置“创造性滑块”参数预设，支持模板化管理，解决重复编写指令的问题。
2.本地知识库（核心亮点）：
支持上传 PDF/Word 文档，前端自动解析文本并支持人工校验修正。
实现了纯前端 RAG（检索增强生成），用户可基于上传的文档（如员工手册）进行对话问答，并能展示引用来源，实现“答案有据可查”。
3.历史档案馆：
所有对话自动落盘保存，支持标签分类管理与全文检索。
解决历史成果复用难的问题，打造个人知识资产库。
4.设置中心与安全兜底：
提供 DeepSeek API Key 配置与连通性测试。
支持全量数据的导出/导入（JSON格式），确保数据在本地环境的绝对安全与可迁移性。

技术架构：
采用纯静态 SPA（单页应用）架构，无后端服务器依赖，可部署在 GitHub Pages/Vercel 或本地直接打开。数据存储利用浏览器 IndexedDB，确保数据隐私与离线可用性。

核心技术栈：

前端框架：Vue 3 (或 React) + TypeScript + Vite
UI 组件库：Element Plus (或 Ant Design)
数据存储：IndexedDB (封装库如 Dexie.js)
AI 引擎：DeepSeek API (兼容 OpenAI SDK 格式)
文档解析：pdf.js (PDF解析) + mammoth.js (Word解析)
核心难点与解决方案：
1.纯前端 RAG 实现：
在无后端支持下，设计了一套前端检索逻辑。将文档解析后分块存入 IndexedDB，提问时利用关键词匹配提取上下文片段，拼接 Prompt 发送给大模型，成功实现了低成本的“文档问答溯源”功能。
2.大数据量解析与性能优化：
针对前端单线程特性，对大文件解析采用异步处理机制，并设计了“文本预览编辑”的兜底流程，允许用户手动修正 OCR/解析错误，解决了解析准确率问题。
实现了虚拟滚动与懒加载，保证长列表渲染流畅。
3.流式响应与异常处理：
基于 Fetch Stream 实现了 AI 对话的流式输出，优化首字响应体验。
封装了全局异常拦截层，将 API 错误码（401/429等）转化为用户友好的中文提示，提升用户体验。