面答辩训练产品系统Vibe Coding

教培和求职场景里，学生临近面试或毕业答辩，往往只有一份简历或论文材料，缺少针对本人项目的追问和评分。市面题库是通用题，对不上自己的经历，老师也没法给每个学生反复模拟。本系统让学员上传材料后，按面试、答辩或试卷模式生成题目、作答、评分并留下训练记录，用额度和订单把一次次模拟变成可重复的训练服务。

系统包含账号、出题、作答评分、题库、额度支付和管理端。学员注册登录后，可上传 PDF、DOCX、TXT、MD 或直接粘贴文字，选择面试、答辩、试卷三种模式，并设置题量、发散程度和难度。大模型按材料出题。面试和答辩支持文字作答，也可调用系统输入法听写。每题评分后给出改进点，整场结束生成雷达图、柱状图、优劣势和优先改进项。试卷模式支持选择和判断，客观题当场判分。另有题库编码，老师可按模式配置提示词和推荐材料。额度按出题、评分、解锁答题大纲扣减，新用户带初始额度，定价页对接易支付，未配置支付时可用模拟充值演示。管理端可查看用户并调整额度，账本记录每一笔增减。

我独立完成产品、前后端、数据模型和部署。前端是 Next.js App Router、TypeScript 和 Tailwind，图表用 Recharts。登录用 Auth.js 账号密码。数据用 Prisma 和 SQLite，涵盖用户、训练场次、题目、题库、额度流水、订单和注册频控。出题与评分走 DeepSeek 接口，长材料会截断。同一 IP 限制短时间重复注册。生产环境用 Docker 部署在 reply.zelab.top。难点是三种模式共用一套场次模型，同时把客观题答案留在服务端，避免提前泄露。