萤石派(萤石服务平台)
145.6MB · 2026-03-22
智面官 是我最近做的一个 AI 面试模拟平台
简单来说，它就是一个24小时在线的 AI 面试官——你可以选择不同的岗位（前端、后端、产品、运营……100多个岗位）、不同的难度级别，然后和一个有"性格"的 AI 进行语音面试。面试结束后，AI 会给你一份详细的评估报告，告诉你哪里答得好、哪里需要改进。
作为一个经历过无数次面试的打工人，我深知面试准备的痛苦：
我就想：能不能让 AI 来当面试官？ 它可以随时在线、有无限耐心、还能给出专业反馈。
于是，智面官 诞生了。
说实话，如果是传统开发模式，一个人做前后端 + AI 集成 + 部署，起码得一个月。但借助 Trae 的 Vibe Coding 能力和现代技术栈，我用一周时间就搞定了 MVP。
| 技术 | 选择理由 |
|---|---|
| Cloudflare Workers | 无服务器、边缘部署、免费额度 generous，一个人玩最合适 |
| D1 Database | 边缘 SQLite，零运维，和 Workers 配合完美 |
| DashScope (阿里) | 国内访问稳定 |
| React 19 | 新特性好用，配合 Vite 开发体验丝滑 |
| Trae IDE | 这就是本文的主角，后面细说 |
整个项目最大的提效利器，就是 Trae 的 Vibe Coding。
Vibe Coding 是一种开发方式——你描述需求，AI 帮你写代码，你负责把控方向和调优。不是简单的代码补全，而是深度的结对编程。
比如我要做一个"面试官列表"接口，传统方式我要写：
用 Trae，我直接描述：
Trae 直接生成完整的代码，包括类型定义、SQL 查询、错误处理。我只需要 Review 一下，微调几个字段名，就能跑通。
// Trae 生成的代码结构，我稍作调整
app.get('/api/list', async (c) => {
const db = c.env.xxxDB;
const { enabled } = c.req.query();
let sql = 'SELECT id, name, avatar, personality, voice FROM xxx';
if (enabled !== undefined) {
sql += ' WHERE enabled = ?';
}
sql += ' ORDER BY sort_order ASC';
const result = await db.prepare(sql).bind(enabled).all();
return c.json({ success: true, data: result.results });
});
面试评估报告生成是核心功能，需要：
我直接把设计文档贴给 Trae：
Trae 不仅生成了代码，还自动处理了：
管理后台的仪表盘需要数据可视化，我描述需求后，Trae 直接生成：
我只需要调整一下样式细节，就能完美匹配设计稿。
用 Trae 的最大好处是快速验证想法。不要纠结完美架构，先让功能跑通。我第一天就搞定了基础的语音对话，后面几天再逐步完善。
CRUD、类型定义、简单的工具函数——这些交给 Trae，我把精力放在：
目前 智面官 已经实现了：
用户注册/登录
100+ 岗位选择
6 位不同性格的 AI 面试官
完整的语音面试流程
多维度评估报告
下一步计划：
做 智面官 的过程中，我深刻感受到 AI 编程工具带来的生产力革命。
以前一个人做全栈项目，前后端来回切换，大量的时间花在"写代码"上。现在有了 Trae，我可以把更多精力放在产品设计、用户体验、核心逻辑上——这些才是创造价值的地方
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