职引星产品系统Vibe Coding

在当前高校毕业生就业形势严峻的背景下，传统的招聘渠道面临着两大痛点：一是招聘市场中虚假履历与资质造假频发，导致企业招聘信任成本居高不下；二是海量投递下，HR 人工筛选简历效率低下，求职者也缺乏个性化的职业规划指导。因此，“职引星”项目应运而生。本项目立足于高校毕业生与用人单位的双向对接场景，旨在通过引入人工智能与区块链技术，解决招聘求职过程中的“信任壁垒”与“匹配效率”问题，打造一个可信、智能、高效的一站式智能招聘与求职服务平台。

“职引星”系统主要分为三个核心用户端：学生求职者端、企业 HR 端以及系统管理端。

学生求职者端：支持简历的 PDF/Word 格式一键上传，利用 AI 智能提取并生成技能标签；集成“星晓智”AI 职业助手，为求职者提供简历润色、职业规划与模拟面试服务；支持岗位浏览、AI 匹配度推荐以及投递记录的区块链上链存证。
企业 HR 端：提供岗位快捷发布与管理功能；投递箱简历支持基于 AI 匹配度百分比得分的智能排序，辅助 HR 快速定位合适人才；支持在线发送带有区块链防篡改存证保障的电子 Offer。
系统管理端（学校/管理员）：提供数据可视化大屏（使用 ECharts 展示注册人数、行业岗位分布与最新上链存证状态）；支持对企业资质、学生实名认证以及招聘岗位信息的审核与监管，确保平台的合规安全。

在该项目中，我担任了全栈开发工程师的角色，负责了系统从前端交互、后端服务到数据库与区块链合约部署的完整生命周期开发。

技术栈与架构：前端采用 React 19 + Vite + Ant Design + Tailwind CSS 搭建响应式界面，状态管理使用 Zustand，数据分析使用 ECharts；后端基于 Node.js/Express，采用 RESTful API 架构，并利用 MySQL 8.0 存储业务数据。
AI与区块链集成：通过对接智谱 GLM-4 API，实现简历的智能解析与多维度双向匹配算法；利用 ethers.js 与 Solidity 编写并部署了以太坊智能合约 ResumeEvidence.sol，对接本地 Geth 私链进行核心履历存证。
亮点与难点：项目亮点在于“AI+区块链”双核驱动，实现了降级容错机制（当私链不可用时自动无缝降级为本地数据库逻辑，保证业务连续性）；难点在于大文件解析的异步处理、私链连接的稳定性优化，以及复杂的 AI Prompt 工程调试，从而确保解析与匹配的高准确度。