# Python-7-AI智能简历与求职助手

**Repository Path**: sanxiadaer/python-7

## Basic Information

- **Project Name**: Python-7-AI智能简历与求职助手
- **Description**: wenguoshunshunlili
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-08-10
- **Last Updated**: 2026-08-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI 智能简历与求职助手

> 前后端分离的 AI 驱动求职辅助平台，提供「简历智能构建 → AI 分析打分 → 岗位匹配 → 简历优化 → 模拟面试」一体化服务。

---

## 项目简介

AI 智能简历与求职助手是一款面向求职者的全流程辅助平台。用户可以通过手动填写或上传 Word/PDF 文件两种方式构建简历，系统利用大语言模型（DeepSeek）对简历进行五维度评分分析，基于关键词池算法实现智能岗位匹配，并提供 AI 简历优化建议和模拟面试功能。前后端分离架构，后端优先调用 LLM，失败时自动回退本地规则算法（优雅降级），确保服务高可用。

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## 核心功能

| 编号 | 模块 | 功能说明 |
|:---|:---|:---|
| F1 | 用户系统 | 手机号+密码注册/登录、短信验证码登录、JWT 鉴权、个人中心、登录记录 |
| F2 | 简历构建 | 手动填写 6 大模块（个人信息/教育/工作/项目/技能/语言）+ 文件上传解析（Word/PDF/TXT）|
| F3 | AI 简历分析 | 5 维度打分（完整性/专业度/技能匹配/经验值/教育背景）+ 雷达图 + 优势短板建议 |
| F4 | 智能岗位匹配 | 粘贴 JD → 关键词池提取 + 三级匹配算法（完全/部分/缺失）→ 匹配度评分 |
| F5 | AI 简历优化 | 基于 JD 的逐条优化建议，LLM 润色措辞，原文 vs AI 改写对比 |
| F6 | 模拟面试 | AI 面试官多轮对话，支持技术面/行为面/HR 面，难度可选，参考回答 |
| F7 | 简历预览导出 | 3 套模板（现代/经典/创意）+ 字体调节 + PDF/HTML 导出 |
| F8 | 管理后台 | 管理员账户管理、用户管理、数据统计 |

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## 技术栈

### 后端

| 技术 | 版本 | 用途 |
|:---|:---|:---|
| Python | 3.10+ | 编程语言 |
| FastAPI | 0.115 | Web 框架，自动生成 OpenAPI 文档 |
| Uvicorn | 0.30.6 | ASGI 服务器，支持热重载 |
| SQLAlchemy | 2.0.35 | ORM 框架，参数化查询防 SQL 注入 |
| PyJWT | 2.9.0 | JWT Token 生成与验证 |
| httpx | 0.27.0 | 异步 HTTP 客户端，调用 LLM API |
| PyMuPDF | 1.24.10 | PDF 文件解析（import 名为 fitz） |
| python-docx | 1.1.2 | Word 文件解析（段落+表格） |

### 前端

| 技术 | 版本 | 用途 |
|:---|:---|:---|
| Vue 3 | ^3.4.21 | 前端框架，Composition API + `<script setup>` |
| Vite | ^5.2.0 | 构建工具，HMR 热更新 |
| Pinia | ^2.1.7 | 状态管理（多 store 拆分：auth/resume/analyze/match/interview/ui） |
| Vue Router | ^4.3.0 | 路由管理，懒加载 + 路由守卫 |
| Axios | ^1.6.8 | HTTP 请求，封装拦截器与 Token 注入 |
| html2canvas | ^1.4.1 | DOM 截图，用于 PDF 导出 |
| jsPDF | ^2.5.1 | PDF 生成 |
| ESLint + Prettier | 最新 | 代码规范与格式化 |

### 数据库与 AI

| 技术 | 用途 |
|:---|:---|
| SQLite | 轻量级关系型数据库，16 张表（用户/简历/AI分析/岗位匹配/面试记录等） |
| DeepSeek API | 大语言模型，用于简历分析、优化建议、模拟面试问答 |

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## 快速开始

### 环境要求

- **Python** 3.10+
- **Node.js** 18+（推荐 20+）
- **npm** 或 **pnpm**

### 后端启动

```bash
cd ai-resume-backend

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 可选：安装文件解析依赖
pip install PyMuPDF python-docx

# 启动服务（默认 http://localhost:8000）
python main.py
```

启动后访问 `http://localhost:8000/docs` 查看 Swagger API 文档。

数据库为 SQLite，文件自动创建在 `ai-resume-backend/ai_resume.db`，首次启动自动建表并执行迁移，默认管理员账户由 `init_db.py` 创建。

### 前端启动

```bash
cd ai-resume-frontend

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器（默认 http://localhost:5173）
npm run dev

# 构建生产包
npm run build
```

### 环境变量配置

后端支持通过环境变量配置 LLM API（不配置则使用默认值）：

```bash
export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key"
export DEEPSEEK_API_URL="https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
export DEEPSEEK_MODEL="deepseek-chat"
```

---

## 项目结构

```
AI智能简历与求职助手/
├── ai-resume-backend/              # 后端项目
│   ├── main.py                     # FastAPI 入口，建表+迁移+CORS+路由注册
│   ├── config.py                   # 配置文件（数据库/JWT/LLM/CORS）
│   ├── database.py                 # SQLAlchemy 引擎与 Session 工厂
│   ├── init_db.py                  # 数据库迁移脚本 + 默认管理员创建
│   ├── requirements.txt            # Python 依赖
│   ├── ai_resume.db               # SQLite 数据库文件
│   ├── models/                    # 数据模型（ORM 实体）
│   │   ├── user.py                 #   用户表 + 登录记录表
│   │   ├── resume.py               #   简历主表 + 个人信息/教育/工作/项目/技能/语言
│   │   ├── analysis.py             #   AI 分析记录表 + 分项评分表
│   │   ├── match.py                #   岗位匹配记录表 + 技能匹配明细表
│   │   └── interview.py            #   面试会话表 + 面试消息表
│   ├── routers/                   # 路由层（接口定义）
│   │   ├── auth.py                 #   认证：注册/登录/验证码/登出
│   │   ├── user.py                 #   用户信息管理
│   │   ├── resume.py               #   简历增删改查 + 文件解析
│   │   ├── ai.py                   #   AI 分析/岗位匹配/优化/面试
│   │   └── interview.py            #   面试历史记录
│   ├── services/                  # 业务逻辑层
│   │   ├── auth_service.py         #   密码加盐哈希 + 注册登录逻辑
│   │   ├── resume_service.py       #   简历 CRUD + 双模式数据统一
│   │   ├── ai_service.py           #   规则算法（5维度打分 + 关键词匹配）
│   │   └── llm_service.py          #   LLM 调用封装 + 三层 JSON 解析兜底
│   ├── schemas/                   # Pydantic 数据校验模型
│   │   ├── common.py               #   统一响应格式
│   │   ├── user.py                 #   用户相关请求/响应模型
│   │   ├── resume.py               #   简历相关请求/响应模型
│   │   ├── ai.py                   #   AI 相关请求/响应模型
│   │   └── interview.py            #   面试相关请求/响应模型
│   └── utils/                     # 工具层
│       ├── jwt.py                  #   JWT Token 生成与验证
│       ├── deps.py                 #   FastAPI 依赖注入（获取当前用户）
│       ├── file_parser.py          #   文件解析（PDF/DOCX/TXT）
│       └── response.py             #   统一响应封装
│
├── ai-resume-frontend/             # 前端项目
│   ├── index.html
│   ├── package.json
│   ├── vite.config.js              # Vite 配置（代理 + 别名）
│   ├── .eslintrc.cjs
│   ├── .prettierrc
│   └── src/
│       ├── main.js                 # 应用入口
│       ├── App.vue                 # 根组件
│       ├── router/                 # 路由配置（懒加载 + 守卫）
│       ├── stores/                 # Pinia 状态管理
│       │   ├── auth.js             #   登录态/用户信息
│       │   ├── resume.js           #   简历数据（双模式 + toAIData 适配器）
│       │   ├── analyze.js          #   AI 分析结果
│       │   ├── match.js            #   岗位匹配结果
│       │   ├── interview.js        #   面试对话流
│       │   └── ui.js               #   全局 UI 状态（Toast/Loading）
│       ├── api/                    # Axios 封装
│       │   ├── request.js          #   请求拦截器 + Token 注入
│       │   └── index.js            #   接口定义汇总
│       ├── views/                  # 页面视图
│       │   ├── BuilderView.vue    #   简历构建页
│       │   ├── AnalyzeView.vue     #   AI 分析页（雷达图）
│       │   ├── MatchView.vue       #   岗位匹配页
│       │   ├── InterviewView.vue   #   模拟面试页
│       │   ├── PreviewView.vue     #   简历预览页（3 模板 + 导出）
│       │   ├── ProfileView.vue     #   个人中心
│       │   └── AdminView.vue       #   管理后台
│       ├── components/             # 可复用组件
│       │   ├── builder/            #   简历构建子组件（6 大模块表单）
│       │   ├── preview/            #   简历预览模板（现代/经典/创意）
│       │   ├── layout/             #   布局组件（导航栏/登录弹窗/首页）
│       │   └── common/             #   通用组件（Loading/Toast/空状态/评分环）
│       ├── composables/            # 组合式函数
│       │   ├── useChatScroll.js    #   聊天自动滚动
│       │   └── useFileUpload.js    #   文件上传逻辑
│       └── styles/                 # 全局样式
│           ├── variables.css       #   CSS 变量（配色/间距/字体）
│           ├── base.css            #   基础重置
│           ├── layout.css          #   布局
│           ├── components.css      #   组件样式
│           ├── forms.css           #   表单样式
│           ├── pages.css           #   页面样式
│           ├── landing.css         #   首页样式
│           ├── buttons.css         #   按钮样式
│           └── responsive.css      #   响应式断点
│
├── api_design.md                   # 后端接口设计文档
├── database_design.md              # 数据库设计文档（16 张表）
├── AI智能简历与求职助手-前端开发文档.md  # 前端开发文档
├── AI简历项目-周报式汇报文档.md          # 三周开发周报
├── 用户故事4-任务代码对应证明.md          # 用户故事与代码对应表
└── 01 全部过程.md                       # 项目开发全过程记录
```

---

## API 接口文档

### 接口规则

| 项目 | 说明 |
|:---|:---|
| Base URL | `http://localhost:8000` |
| API 前缀 | `/api` |
| 数据格式 | `application/json`（文件上传除外） |
| 认证方式 | Bearer Token（JWT），有效期 7 天 |
| 统一响应 | `{"code": 0, "message": "success", "data": {...}}` |

### 接口总览

| 序号 | 模块 | 方法 | 路径 | 说明 |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| 1 | 认证 | POST | `/api/auth/register` | 用户注册 |
| 2 | 认证 | POST | `/api/auth/login/password` | 密码登录 |
| 3 | 认证 | POST | `/api/auth/login/sms` | 验证码登录 |
| 4 | 认证 | POST | `/api/auth/sms/send` | 发送短信验证码 |
| 5 | 认证 | POST | `/api/auth/logout` | 退出登录 |
| 6 | 用户 | GET | `/api/user/profile` | 获取当前用户信息 |
| 7 | 用户 | PUT | `/api/user/profile` | 更新用户资料 |
| 8 | 用户 | POST | `/api/user/avatar` | 上传头像 |
| 9 | 用户 | PUT | `/api/user/password` | 修改密码 |
| 10 | 用户 | GET | `/api/user/login-logs` | 获取登录记录 |
| 11 | 简历 | POST | `/api/resume/parse` | 上传文件解析简历 |
| 12 | 简历 | POST | `/api/resume/save` | 保存简历 |
| 13 | 简历 | GET | `/api/resume/list` | 获取简历列表 |
| 14 | 简历 | GET | `/api/resume/{id}` | 获取简历详情 |
| 15 | 简历 | PUT | `/api/resume/{id}` | 更新简历 |
| 16 | 简历 | DELETE | `/api/resume/{id}` | 删除简历 |
| 17 | AI | POST | `/api/ai/analyze` | AI 简历分析（5 维度打分） |
| 18 | AI | POST | `/api/ai/match` | 岗位匹配分析 |
| 19 | AI | POST | `/api/ai/optimize` | AI 简历优化 |
| 20 | AI | POST | `/api/ai/interview/start` | 开始模拟面试 |
| 21 | AI | POST | `/api/ai/interview/answer` | 提交面试回答 |
| 22 | AI | POST | `/api/ai/interview/reference` | 获取参考回答 |
| 23 | 面试 | GET | `/api/interview/list` | 获取面试历史记录 |
| 24 | 面试 | GET | `/api/interview/{id}` | 获取面试详情 |

> 完整接口参数与响应格式详见 `api_design.md`，运行时 Swagger 文档访问 `http://localhost:8000/docs`。

### 状态码定义

| code | 含义 |
|:---|:---|
| 0 | 成功 |
| 1001 | 参数校验失败 |
| 1002 | 未登录 |
| 1003 | Token 过期 |
| 1004 | 无权限 |
| 1005 | 资源不存在 |
| 1006 | 手机号已注册 |
| 1007 | 手机号或密码错误 |
| 1008 | 验证码错误 |
| 2001 | AI 服务异常 |
| 2002 | 文件解析失败 |
| 9999 | 服务器内部错误 |

---

## 配置说明

### 后端配置（`config.py`）

| 配置项 | 默认值 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| `DATABASE_URL` | `sqlite:///ai_resume.db` | SQLite 数据库文件路径 |
| `JWT_SECRET_KEY` | `ai-resume-secret-key-2026...` | JWT 签名密钥（生产环境务必替换） |
| `JWT_ALGORITHM` | `HS256` | JWT 加密算法 |
| `JWT_EXPIRE_DAYS` | 7 | Token 有效期（天） |
| `SMS_CODE` | `123456` | 演示环境固定验证码 |
| `UPLOAD_MAX_SIZE` | 2MB | 头像上传大小限制 |
| `RESUME_MAX_SIZE` | 10MB | 简历文件上传大小限制 |
| `CORS_ORIGINS` | `localhost:5173` 等 | 允许跨域的前端来源 |
| `DEEPSEEK_API_KEY` | 环境变量优先 | DeepSeek LLM API Key |
| `DEEPSEEK_MODEL` | `deepseek-chat` | LLM 模型名称 |

### 前端配置（`vite.config.js`）

| 配置项 | 说明 |
|:---|:---|
| 端口 | 5173（Vite 默认） |
| API 代理 | `/api` → `http://localhost:8000` |
| 别名 | `@` → `src/` |

---

## 数据库设计

数据库类型：SQLite，共 16 张表。

| 序号 | 表名 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| 1 | `users` | 用户表（手机号/密码/昵称/头像） |
| 2 | `login_logs` | 登录记录表（时间/IP/设备） |
| 3 | `resumes` | 简历主表（支持手动/文件双模式） |
| 4 | `resume_personal` | 简历个人信息板块 |
| 5 | `resume_educations` | 教育背景 |
| 6 | `resume_works` | 工作经历 |
| 7 | `resume_projects` | 项目经历 |
| 8 | `resume_skills` | 技能标签 |
| 9 | `resume_languages` | 语言能力 |
| 10 | `ai_analyses` | AI 分析记录 |
| 11 | `analysis_breakdowns` | 分析分项评分明细 |
| 12 | `job_matches` | 岗位匹配记录 |
| 13 | `match_skill_details` | 技能匹配明细 |
| 14 | `optimize_suggestions` | AI 优化建议 |
| 15 | `interviews` | 面试会话记录 |
| 16 | `interview_messages` | 面试对话消息 |

> 完整建表 SQL 与字段注释详见 `database_design.md`。

---

## 核心设计

### 优雅降级（Graceful Degradation）

所有 AI 功能优先调用 DeepSeek LLM，失败时自动回退本地规则算法：

```
用户请求 → 尝试 LLM → 成功 → 返回智能结果
                ↓ 失败（超时/Key过期/返回异常）
           回退规则算法 → 返回朴素结果（功能不中断）
```

### 双模式数据统一（适配器模式）

简历支持两种输入方式：手动填表单（结构化数据）和上传文件（纯文本）。Store 层的 `toAIData()` 函数将两种模式统一转换为 AI 模块所需格式，后续分析/匹配/优化/面试均不感知数据来源差异。

### 安全设计

- **密码存储**：SHA-256 + 固定盐哈希，防彩虹表攻击
- **接口鉴权**：JWT Token，7 天有效期，存前端 localStorage
- **数据隔离**：所有简历 CRUD 接口带 `user_id` 过滤，用户间数据不可互访
- **SQL 注入防护**：SQLAlchemy ORM 参数化查询
- **CORS 精确控制**：仅允许指定前端来源，不使用 `*` 通配符

---

## 开发周期

项目采用 3 周敏捷开发，每周有明确交付物：

| 周次 | 目标 | 交付物 |
|:---|:---|:---|
| 第 1 周 | 基础架构 + 用户系统 + 简历模块 | 项目脚手架、JWT 鉴权、注册登录、简历手动填写 + 文件上传解析 |
| 第 2 周 | AI 分析 + 岗位匹配 + 简历优化 | 5 维度 AI 打分、关键词匹配算法、LLM 优化建议、雷达图 |
| 第 3 周 | 简历预览 + 模拟面试 + 导出 | 3 套预览模板、PDF/HTML 导出、模拟面试全流程、Bug 修复 |

---

## LICENSE

本项目仅供学习和研究使用。