面试是一项技能，而任何技能的进阶都离不开"高频练习"与"即时反馈"这两个核心要素。
传统的面试准备往往陷入两个极端：要么对着镜子自言自语，缺乏客观的第三方视角；要么花重金找导师模拟，成本高昂且难以常态化。技术存在的意义，就是用低边际成本解决高频痛点。
但这其实并不是我第一次尝试解决这个问题。在此之前，我曾开发过一个初版工具：（QuizPort1.0 让每篇好文都有测验陪跑）
当时的思路很线性：抓取技术文章 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> → \rightarrow </math>→ AI 提炼知识点 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> → \rightarrow </math>→ 生成文字面试题。
但在实际使用中，我发现这种做题模式挺弱智的，一是信源太少，就一篇参考文章出那种让人都选C的垃圾题，第二是无法解决"一开口就紧张"或者"懂原理但说不清楚"的痛点。
为了打破这种"纸上谈兵"的局限，我决定借助 TRAE SOLO 对项目进行彻底的重构 。这一次，我将交互维度从"文本"升级为"音视频"，打造一个真正的实时模拟面试环境。
本文将跳过基础的代码粘贴，从架构决策、技术选型到工程化落地的全链路视角，复盘我是如何利用 TRAE SOLO 将这个模糊的想法在仅仅一个晚上的时间内转化为可用的 MVP。
一、架构设计：从抽象思维到具象蓝图
在开发初期，最大的阻力往往不是写代码，而是如何将脑海中发散的功能点收束为清晰的系统架构。一个好的架构设计，能规避掉未来开发中 80% 的返工风险。
借助 TRAE SOLO 的 SOLO coder 功能，我跳过了繁琐的手绘流程。我仅向它描述了"简历解析、面试交互、反馈评估"这三条核心数据流，它便迅速生成了如下的架构逻辑：
基于这张蓝图，系统被精准切割为五个独立模块：简历处理、Prompt动态生成、语音交互、AI评估以及容灾模块。这种模块化的思维方式，让后续的开发变成了简单的"填空题"，而不是复杂的"问答题"。
二、核心实现：AI 赋能下的技术攻坚
在核心功能的实现上，我并没有从零造轮子，而是将 TRAE SOLO 作为我的"技术合伙人"，让它负责具体实现的细节，而我负责把控业务逻辑的走向。
动态 Prompt 生成机制
如果面试官对所有候选人都问一样的问题，这个产品就失去了灵魂。真实的面试场景要求问题必须具备"上下文感知能力"。
利用 TRAE SOLO，我快速构建了一套"简历解析+模板注入"的方案。系统通过 pdf-parse 提取简历中的技术栈关键词，配合 TRAE SOLO 生成的策略逻辑，实现了针对不同岗位（如前端侧重框架原理，后端侧重高并发）的差异化提问。
静态的题库是死水的，动态的 Prompt 才是活源。
语音转录链路的取舍
语音转录的延迟直接决定了用户的沉浸感。在技术选型阶段，我面临 WebSocket 长连接与 REST API 的抉择。
TRAE SOLO 给出了非常客观的评估：虽然 WebSocket 理论延迟更低，但在浏览器端的兼容性和断连重连机制上极其复杂，容易导致 MVP 阶段的不稳定。最终我采纳了它的建议，选择了 Deepgram 的 REST API 方案。事实证明，在 MVP 阶段，稳定性远比极致的低延迟更重要。
自适应追问系统
为了模拟真人的压迫感，我设计了一套基于分数的追问状态机。
当用户得分超过80分时，系统会自动触发"深度追问"模式；
反之则降级难度。这段复杂的状态管理逻辑，通过 TRAE SOLO 生成的代码结构清晰且注释完备，极大地降低了维护成本。
邪恶想法：我之后准备加一套压力面逻辑，让面试官狠狠拷打用户
三、技术栈选型：寻找"合适"而非"最新"
技术选型没有银弹，只有最适合当前场景的权衡。在 TRAE SOLO 的辅助评估下，我迅速确定了以下技术组合，主打"快"与"稳"：
| 层级 | 技术 | 理由 |
|---|---|---|
| 前端 | Next.js 15 + React 18 | App Router 架构先进，SSR 处理简历解析更安全 |
| 样式 | Tailwind CSS 4 | 原子化 CSS，极致的开发速度 |
| 动画 | Framer Motion | 轻松实现打字机效果与流畅交互 |
| 语音 | Deepgram API | 中文识别准确率高，性价比优 |
| AI | Groq + OpenAI 兼容 | Groq 极速推理保证实时性，OpenAI 接口做容灾兜底 |
| pdf-parse | 轻量级的简历解析方案 |
成熟的技术栈是项目的基石，它能让你把精力集中在业务创新而非填补框架的坑上。
四、问题修复：DiffView 的降维打击
开发过程中最耗时的往往是 Debug。TRAE SOLO 的 DiffView 工具在定位复杂 Bug 时展现了极高的效率。这些bug让我改，估计头发就保不住了。挺多都是那种小众刁钻的报错，不狠狠看文档基本没辙的。
以"摄像头黑屏"问题为例，在 React 组件重新渲染时，<video> 标签的 DOM 节点常被意外移除。我通过 DiffView 对比了问题前后的代码快照，迅速锁定了是媒体流引用丢失的问题。解决方案是将媒体流托管在 useRef 中，并通过 CSS 控制显隐而非销毁组件。
AI时代的好处，不细看新API/库的文档，也能写功能
五、用户体验：细节决定成败
技术跑通只是起点，体验优化才是终点。
在 TRAE SOLO 的建议下，我增加了"设备预检"环节，强制在面试前检测麦克风权限，避免了用户进入面试后"失声"的尴尬。同时，针对 API 偶发的限流问题，设计了温和的等待提示和 Loading 动效。
这些看似微不足道的细节，构成了用户对产品"靠谱"的第一印象。用户体验不是一个单一的功能，而是无数个微小细节的叠加。
还有就是语音识别中英文混 + 错别字问题，我看讯飞有类似多语言模型，但是价格挺高的。如果讯飞的朋友看到了，可以联系我，能不能谈合作（白嫖）。我官网下面挂你们的合作链接
六、总结与展望
通过这一个晚上的极限开发，我不仅完成了一个包含简历解析、实时语音转录、AI 动态评估的 MVP 产品，更重要的是验证了一种全新的开发范式。
TRAE SOLO 在这个过程中扮演的不再是简单的代码生成器，而是一个全链路的智能助手。它让开发者从繁琐的语法细节中解放出来，将精力聚焦于架构设计、业务逻辑和用户体验这些更具创造性的环节。
未来，这个产品还可以向"面试录像回放"、"面试结果报告"、"响应速度调优"、"模型优化（但是贵，要想好商业模式）"等方向扩展。但无论功能如何迭代，技术服务于人的核心逻辑不会变。
重构代码只是开始，重构自我才是终局。在这个时代， 比"通过面试"更重要的， 是拥有"随时将想法落地"的底气。
附录：体验地址与碎碎念
🔗 体验地址 ：www.quizport.org/
⚠️ 几点免责声明（求轻喷）：
- 关于额度：为了验证 MVP 的低成本可行性，我目前接的都是 Deepgram 和 Groq 的免费/开发版 API。如果你发现点击没反应或者报错，大概率是今天的免费额度被刷爆了......请多包涵，或者明天赶早。
- 关于网络：目前域名还没来得及做国内的 CNAME 优化（主要是一晚上肝完太累了，眼皮打架实在顶不住先睡了 💤）。国内直连可能会有点慢或者无法访问，建议挂个梯子体验，后续有空我会优化一下线路。
- 关于反馈：这只是一个 MVP 版本的 Demo，功能还很简陋。如果你有任何建议、Bug 反馈，或者单纯想聊聊技术，欢迎在评论区留言。
Code is cheap, show me the feedback. ✌️