随着赴美留学、访学、旅游人数持续增长，美国签证面签成为许多申请人最焦虑的环节。传统面签准备主要依赖经验帖和口头传授，存在以下痛点：一是申请人无法获得真实的面签场景模拟，缺乏临场经验；二是面签问题随机性强，难以系统性准备；三是个人回答缺乏专业反馈和评分指导；四是不同签证类型（F1 学生签、J1 访问学者、B1/B2 旅游商务）和不同领馆（北京、上海、广州等）的面签风格差异大，信息分散。本项目旨在解决这些痛点，通过 AI 技术模拟真实签证官面签场景，为申请人提供随时随地的面签练习、智能评分和针对性反馈，降低面签焦虑，提高签证通过率。
本项目为 AI 驱动的美国签证面签模拟 Web 应用，主要功能模块包括：
1. AI 面签模拟：模拟真实签证官对话场景，支持语音交互，还原不同领馆的面签风格与提问节奏；
2. 分类型题库：覆盖 F1 学生签证、J1 访问学者、B1/B2 旅游商务等多种签证类型的面试题目库，支持题目分类和难度分级；
3. 智能评分与反馈：对用户回答进行自动评分，给出改进建议、薄弱点分析和需要加强的内容；
4. 练习模式：支持按套题练习、每日一练、分难度刷题，可自定义每套题目数量；
5. 学习进度追踪：记录答题历史、正确率统计、进步曲线，支持保存和恢复练习进度；
6. 用户系统：邮箱注册登录、个人档案管理、题目收藏、学习数据持久化；
7. 管理后台：题库管理、用户管理等运营功能。
支持 PC 端和移动端浏览器访问，响应式适配。
本人独立负责项目的全栈开发，涵盖产品设计、前端开发、后端接口对接、AI 对话集成与部署上线全流程。
技术栈方面：前端采用 React 框架构建 SPA 单页应用，使用 React Router 管理页面路由（首页、面签模拟、练习模式、题库、个人中心、登录注册、管理后台），结合 Tailwind CSS 进行样式开发与响应式布局；后端使用 Supabase 作为 BaaS 平台，基于 PostgreSQL 数据库存储题目数据、用户信息和练习记录，利用 Supabase Auth 实现邮箱认证与用户会话管理，通过 Supabase Edge Functions 部署后端业务逻辑；AI 面签能力通过调用大语言模型 API 实现多轮对话生成与评分，结合 Web Speech API 实现语音识别（STT）与语音合成（TTS），模拟签证官真人语音交互；前端状态管理使用 React Context，数据请求通过 Supabase JS Client 完成。
实现亮点：实现了语音交互式 AI 面签模拟体验，支持多签证类型和多难度等级切换，具备完整的用户体系和评分反馈闭环。难点在于：AI 对话的上下文管理与面签场景还原、语音交互流畅度与识别准确率的平衡、以及题目难度推荐算法的设计。
评论