准备校招或实习面试时，最难的往往不是刷题，而是对着镜头把经历讲清楚。Light-Interview 是一套本机可跑的 AI 模拟面试系统：填岗位和职位描述（JD），系统出题，数字人面试官提问，你在浏览器里逐题录像回答，结束后给出转写和多维度评分，低分题还能进错题本重练。另有网页笔试和简历库，本篇没有把这两项做到可交付的实测。
本篇在本机用源码跑通，全程没有大模型 Key，走官方提供的演示模式。结论先说：注册登录、训练总览、配置练习、数字人提问并录制一题、查看带分数的报告、打开错题本，这些都实测过。 没有 Key 时，出题会退回内置题库，转写和评分是本地占位，数字人语音会变成字幕。真实出题、转写、配音需要阿里百炼 Key，而且不支持本地 Ollama。下面照实写。下载区是源码包和中文部署说明，积分 80。
4 步上手
- 准备环境并改配置：安装 JDK 21、Maven、Node.js、Docker 和 ffmpeg。复制
.env.example为.env，把AUTH_TOKEN_SECRET换成一段足够长的随机值。演示模式再加三行：Ali_API_KEY=local-placeholder、PRACTICE_ASR_PROVIDER=stub、PRACTICE_EVALUATION_PROVIDER=stub。 - 只起基础设施：在仓库根目录执行
docker compose up -d postgres redis s3mock。默认端口只绑127.0.0.1。等到 Postgres 和 Redis 显示 healthy。 - 启动后端：
mvn -B package -DskipTests，再java -jar consumer/target/consumer-0.0.1-SNAPSHOT.jar。启动时 Flyway（数据库迁移工具）会自动建表。访问http://127.0.0.1:8088/actuator/health，看到{"status":"UP"}即可。 - 启动前端：
npm --prefix web ci，再npm --prefix web run dev。打开http://127.0.0.1:5173，自己注册一个账号，从训练总览进入练习。
它是什么
- 模拟面试：按你填的岗位、公司和 JD 组织题目。有 Key 时由模型出题；没有 Key 时用内置题库，练习照样能开始。
- 数字人面试官：用预先准备的形象来提问。有配音时按音量驱动嘴型；没有配音时页面会提示「语音暂不可用，请阅读下方问题」，题干仍在。
- 逐题录像与报告：每题独立录制、保存。结束后后台做转写（把回答写成文字）和多维评分，报告里能回放、看建议和证据片段。
- 错题本：最好一次仍低于 75 分的题会进来，可以重练。
- 网页笔试（Monaco 编辑器 + Docker 判题沙箱）和简历库（按 JD 优化并导出 Word/PDF）在产品里有入口，支持但本篇未实测判题与导出。
技术栈：Java 21、Spring Boot 3.4、Spring AI Alibaba、Vue 3.5、Vite 6、Element Plus、Pinia、PostgreSQL 16（带 pgvector）、Redis 7、Flyway、Docker。本篇用的是「只起数据库等基础设施、本机跑前后端」这种方式；一条命令把前后端也打进容器的方式，本篇未实测。
本机实跑
1. 登录页
看这里：左侧是产品说明，右侧可以登录或切换到「注册」。本机自己注册了一个账号，截图是还没填写时的登录页。不要在公共设备上保存登录状态。
2. 训练总览
看这里：这是跑完一场练习之后的首页。右上「今天练什么」是默认的通用训练项；中间能看到已完成 1 次练习、录了 4 秒。下方「训练档案」里出现了最近得分和五个评分维度。还没添加求职目标时，左侧会提示你去补岗位和面试日期。
3. 配置练习
看这里：我填了目标岗位「Java 后端工程师」、公司「示例科技」，以及一段简短的 JD。面试方式选「逐题练习」（每题录完可回看重录），类型选「技术能力」，风格选「专业平和」，难度「标准」，问题数量 3 道。面试官追问关掉了，避免演示模式下去等一次必然失败的模型请求。点「继续检测设备」。
没有 Key 时，出题接口会返回 503，页面自动改用内置题库，练习仍能创建。本场三道题分别是项目设计、问题排查和技术原理。
4. 数字人提问并录制
看这里：先到设备检测页开启摄像头和麦克风。这台机器没有真实摄像头，浏览器用了假设备，所以预览是绿色测试画面。进入面试后，数字人在上方，题干在中间。配音接口同样不可用，状态写成「语音暂不可用，请阅读下方问题」。点「开始回答」后出现「录制中」和计时，本张截于 00:03。录完一题即可点「结束练习」去看报告，不必把 3 道题都答完。
5. 逐题报告
看这里：分析完成后综合 75.0 分。右侧能看到五个维度：内容相关性 78、回答完整度 72、专业程度 75、STAR 结构（Situation / Task / Action / Result，用情景、任务、行动、结果把经历讲完整）70、回答逻辑 76。转写明确写着「本地模拟转写」，改进建议也标明是「本地模拟评分」。绿色画面是假设备录下来的视频，不是真实摄像头。第 2、第 3 题没答，显示「未作答」。
演示模式的评分是固定占位，不能当成对表达水平的判断。换上百炼 Key 后，这里才会变成针对本题的真实建议。
6. 错题本
看这里：错题本页可以打开，规则写在副标题里——只收最好一次也没到 75 分的题。演示模式的占位分正好是 75，等于及格线，所以这场没有题目进来。页面提示「错题本是空的」。功能入口实测可用，低分收录在本篇的演示分数下没有触发。
7. 简历库与笔试入口
看这里：侧栏「我的简历」能进入简历库，可以添加简历，再按目标岗位做 AI 优化并导出。本篇只打开了这个空页面，支持但本篇未实测上传、优化和导出。
看这里：笔试页可以配置岗位、题型（上机编程、数据库题、选择题等）和语言。右上角清楚写着「代码沙箱未启用（只能出题不能运行）」。默认 CODE_RUNNER_ENABLED=false。网页 IDE 和 Docker 判题在产品里有，支持但本篇未实测。如果自己打开开关，只在本机临时使用，不要暴露到公网。
8. 本机进程
看这里：Postgres、Redis、S3 模拟服务都绑在 127.0.0.1，前两个 healthy。后端 8088 的健康检查返回 UP，前端 5173 返回 200。JDK 是 21。
实测踩坑
- JDK 必须是 21：用 17 或 25 可能直接编不过。先确认
java -version。 - 没有 Key 也能跑完整练习，但能力是降级的：出题 503 后回退内置题库；配音 503 后改看字幕；转写和评分是 stub（本地占位实现），分数固定约 75 分。不要把它写成「已经接好了本地大模型」。它不支持 Ollama。
- 占位分不会进错题本：及格线是 75，规则是「低于 75」才收录。想看错题进本，需要真实评分或一场低于 75 的结果。
- 失败的模型请求也可能扣额度：演示模式顶部额度从 120 掉到了 116。出题和配音虽然失败了，仍可能计入每日限额。本地只想看界面时，可以把
QUOTA_MODEL_ENABLED设为 false。 - 录像权限：非
localhost访问时，浏览器通常要 HTTPS 才给摄像头和麦克风。没有摄像头时，可用 Chrome 的假设备参数先把流程走通，预览会是绿色测试画面。 - 判题沙箱默认关闭：打开后会在本机 Docker 里跑用户代码。只在自己的电脑上开，测完改回 false，不要把端口映射到公网。
- 端口只绑本机：compose 默认
BIND_HOST=127.0.0.1。需要局域网访问时再改，同时要处理 HTTPS 和权限问题。
安全提醒
- 源码包里已去掉
external/static/images/下的名人照片，避免肖像权问题。数字人帧图因界面需要而保留，不要拿去当封面或宣传图。 - 包内没有
.env，只有.env.example。不要把百炼 Key 写进要分享的压缩包。 - 前后端都建议只监听本机。开启代码沙箱属于高风险操作，仅限自己的测试机。
下载说明
积分下载源码包 interview-src.zip：含 Light-Interview 源码、完整 Apache-2.0 LICENSE，以及中文 DEPLOY.txt。为控制体积并避开风险，删除了 Git 历史、依赖目录、构建产物、演示视频、测试证据，以及上面提到的名人照片。界面运行需要的数字人帧图仍在。
本项目基于 Apache-2.0 开源，源码包保留原协议与署名。
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