【开源自荐】Face-Tomato 面柿：找实习的时候，我想把刷面经这件事做得更完整一点
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本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：
- 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
- 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
- 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
- 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
- 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是
以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出
写在前面
最近这段时间我一直在找实习。说实话，找实习这件事做久了，会越来越明显地感觉到，很多人其实都在重复做几件很散的事：刷面经、改简历、对 JD、让大模型给自己模拟面试、面完了再回头想自己哪里没答好。身边很多一起找实习的同学，基本也都差不多。大家会到处翻别人的面经、看经验分享，想知道真实面试里到底会问什么，别人是怎么答的，自己和目标岗位之间还差多少。
也是在这个过程中，我和朋友们一点点搜集和整理了 3000 多份真实面经数据，覆盖大模型应用开发、大模型算法、后端开发、前端开发、游戏开发、搜广推算法和风控算法。后来在 L 站又看到很多佬友在做简历优化相关的工具。我就在想，能不能站在这些前辈的肩膀上，别只停留在“改简历”这一步，而是把我手里这些真实面经也真正利用起来，做一个能把 简历解析、简历优化、JD 匹配、面经检索、模拟面试、面试复盘 串起来的工具。前面帮大家看简历、找问题、贴岗位；后面再基于真实面经，去做更接近实际场景的面试训练。
于是就有了 Face-Tomato 面柿。它一方面是想帮身边同样在找实习的朋友，把求职准备这件事做得更顺一点；另一方面其实也是我给自己认真做的一个项目——一边把自己找实习过程中最真实的需求做出来，一边也借这个过程去练 agent 开发，把东西真正落下来。
某种程度上，它既是我想认真做好的一个工具，也是我给自己这段经历交的一份作业。
项目介绍
如果用一句话来概括的话，Face-Tomato 面柿 其实是一个把 简历解析、简历优化、JD 匹配、真实面经检索、模拟面试、面试复盘 串起来的求职准备工具，主要还是面向技术岗的实习 / 校招 / 社招场景。目前它至少能把下面这几件事情顺下来：
- 先把简历做结构化解析
- 再根据目标 JD 去看匹配度和缺口
- 然后给出更有针对性的简历修改建议
- 再去检索同方向、同岗位的真实面经
- 最后做模拟面试和复盘
它不只是想回答“这份简历怎么改”，而是想继续往下回答：改完以后，你怎么准备接下来的面试。
简历解析
最开始先做的是简历解析。很多时候一份简历的问题，并不是经历不够，而是信息分散、表达不统一，导致后续的 JD 匹配和简历优化都很难真正对齐。所以我先把简历尽量做了结构化拆解。将教育经历、项目经历、实习/工作经历、技能与成果等内容拆解为统一字段，便于后续做更细致的分析与优化。
当前支持图片、PDF 等多种格式输入，并结合 OCR 能力提升复杂版式下的识别准确性。
简历解析1271×882 220 KB
简历优化
这一块主要围绕简历和目标岗位之间的对齐来做。我把它拆成了几个相对连续的部分：
- JD 解析：先把岗位信息、职责和技术要求拆出来
- 概览：根据简历和岗位内容给出整体匹配情况
- 修改建议：接下来针对具体内容给出哪些地方能够进一步优化
- 匹配度分析：再从必要条件、加分项、技术栈具体去看，哪些内容已经对上了，哪些还需要补
我更希望这一块最后给到的，不只是一个分数，而是能尽量让人看清楚：这份简历和目标岗位之间，具体是怎么匹配的，还有哪些地方可以继续调整。
修改建议1312×892 306 KB
匹配度1303×928 197 KB
面经题库
这一块算是整个项目最开始的基础。目前我和朋友们一共整理了 近 3000 份真实面经数据，覆盖大模型应用开发、大模型算法、后端开发、前端开发、游戏开发、搜广推算法和风控算法。
我希望它不是一个单纯的面经列表，而是能真正服务后续模拟面试过程的内容基础。
面经题库1562×888 95.9 KB
模拟面试
现在的实现里，模拟面试主要包括几层：
- RAG 检索增强：会先从面经题库里检索相关内容，再带入面试过程
- 面试官 agent 生成流程：当前会经过
retrieval、plan generation、reflection、interviewer generation等阶段 - SSE 流式会话：支持持续追问和实时返回
- 语音输入：支持在模拟面试过程中直接用语音作答，尽量还原更接近真实面试的表达方式
- 会话恢复：中断后可以基于本地快照和后端状态继续往下练
所以我更希望它做出来的，不只是“一个能聊天的框”，而是一个把 检索、规划、追问、语音交互和会话状态 接起来的模拟面试过程。
模拟面试1077×887 213 KB
面试报告
这一块主要是接在模拟面试之后，帮助用户把练习内容沉淀下来。现在会根据面试过程里的不同话题，去做对应的面试官意图分析和回答评价，并结合整体表现给出总结。同时也支持针对具体回答继续和 AI 交互式打磨优化。
我希望它最后不是“答完就结束”，而是能把一次模拟面试变成一个能复盘、能分析、也能继续优化的结果页。
面试报告1902×934 174 KB
Demo 体验
我自己搭了一个演示站，佬友们可以直接体验：FaceTomato
目前 Demo 的使用方式：
- 我在后台放了大模型 API，所以大部分功能可以直接体验
- 如果要用 OCR 简历解析，目前需要自己填写 GLM OCR API Key
- 如果要用 模拟面试里的语音功能，需要自己填写 火山引擎 API
也就是说，普通体验可以直接上手；涉及 OCR / 语音这些能力的时候，再按需补自己的 Key 就行
关于数据： Demo 站的数据全程在浏览器本地处理；后端仅做请求转发，不落库、不记录用户输入，也不参与简历/OCR/语音等内容解析。
写在最后
最后真心感谢一下 L 站。一路上看了很多佬友分享的帖子，也从大家做的工具里拿到了很多灵感和勇气。这次把 Face-Tomato 发出来，一方面是想把自己这段时间做的东西认真交出来，另一方面也是想看看，它是不是真的能帮到一些和我处境差不多、也正在找实习、准备技术岗面试的人。
如果你刚好也在找实习，或者身边有朋友正在准备技术岗面试，欢迎来试试我们的项目，提提 issue 或者 PR。如果你觉得这个方向还有点意思，也希望能顺手帮我点个。对现在还在找实习的我来说，这真的会是很大的鼓励。感谢各位佬友。
GitHub - Infinityay/FaceTomato: 聚焦海量面经检索、简历分析与模拟面试的 AI 求职准备平台
聚焦海量面经检索、简历分析与模拟面试的 AI 求职准备平台
更新日志
20260330
- demo 演示站补充了后端默认api，目前可以继续体验了
- demo 演示站的首页改为面经题库
- demo 演示站面经题库中新增了对于移动端开发、产品经理、语音算法类别的面经展示
--【壹】--：
不错哎，已star支持
--【贰】--：
mark 已支持
--【叁】--：
前排支持
--【肆】--：
必须猛赞
--【伍】--：
厉害了啊
--【陆】--：
我目前用codex做这些工作，可自定义性和灵活度会更高一些
--【柒】--：
谢谢大佬 以后有机会要用
--【捌】--：
太强了
佬的面试题库里能加入移动端开发相关的吗？看 Demo 没看到有，个人非常需要加入移动端开发的题库
--【玖】--：
点赞点赞
--【拾】--：
厉害大佬
--【拾壹】--：
感谢大佬
--【拾贰】--：
赞一个
--【拾叁】--：
谢谢佬，这正是我需要的
--【拾肆】--：
加入计划日程了 佬
--【拾伍】--：
太强了，刚好需要这种一站式的项目
--【拾陆】--：
太厉害了！
--【拾柒】--：
前排支持
--【拾捌】--：
支持一下
--【拾玖】--：
前排支持
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：
- 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
- 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
- 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
- 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
- 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是
以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出
写在前面
最近这段时间我一直在找实习。说实话，找实习这件事做久了，会越来越明显地感觉到，很多人其实都在重复做几件很散的事：刷面经、改简历、对 JD、让大模型给自己模拟面试、面完了再回头想自己哪里没答好。身边很多一起找实习的同学，基本也都差不多。大家会到处翻别人的面经、看经验分享，想知道真实面试里到底会问什么，别人是怎么答的，自己和目标岗位之间还差多少。
也是在这个过程中，我和朋友们一点点搜集和整理了 3000 多份真实面经数据，覆盖大模型应用开发、大模型算法、后端开发、前端开发、游戏开发、搜广推算法和风控算法。后来在 L 站又看到很多佬友在做简历优化相关的工具。我就在想，能不能站在这些前辈的肩膀上，别只停留在“改简历”这一步，而是把我手里这些真实面经也真正利用起来，做一个能把 简历解析、简历优化、JD 匹配、面经检索、模拟面试、面试复盘 串起来的工具。前面帮大家看简历、找问题、贴岗位；后面再基于真实面经，去做更接近实际场景的面试训练。
于是就有了 Face-Tomato 面柿。它一方面是想帮身边同样在找实习的朋友，把求职准备这件事做得更顺一点；另一方面其实也是我给自己认真做的一个项目——一边把自己找实习过程中最真实的需求做出来，一边也借这个过程去练 agent 开发，把东西真正落下来。
某种程度上，它既是我想认真做好的一个工具，也是我给自己这段经历交的一份作业。
项目介绍
如果用一句话来概括的话，Face-Tomato 面柿 其实是一个把 简历解析、简历优化、JD 匹配、真实面经检索、模拟面试、面试复盘 串起来的求职准备工具，主要还是面向技术岗的实习 / 校招 / 社招场景。目前它至少能把下面这几件事情顺下来：
- 先把简历做结构化解析
- 再根据目标 JD 去看匹配度和缺口
- 然后给出更有针对性的简历修改建议
- 再去检索同方向、同岗位的真实面经
- 最后做模拟面试和复盘
它不只是想回答“这份简历怎么改”，而是想继续往下回答：改完以后，你怎么准备接下来的面试。
简历解析
最开始先做的是简历解析。很多时候一份简历的问题，并不是经历不够，而是信息分散、表达不统一，导致后续的 JD 匹配和简历优化都很难真正对齐。所以我先把简历尽量做了结构化拆解。将教育经历、项目经历、实习/工作经历、技能与成果等内容拆解为统一字段，便于后续做更细致的分析与优化。
当前支持图片、PDF 等多种格式输入，并结合 OCR 能力提升复杂版式下的识别准确性。
简历解析1271×882 220 KB
简历优化
这一块主要围绕简历和目标岗位之间的对齐来做。我把它拆成了几个相对连续的部分：
- JD 解析：先把岗位信息、职责和技术要求拆出来
- 概览：根据简历和岗位内容给出整体匹配情况
- 修改建议：接下来针对具体内容给出哪些地方能够进一步优化
- 匹配度分析：再从必要条件、加分项、技术栈具体去看，哪些内容已经对上了，哪些还需要补
我更希望这一块最后给到的，不只是一个分数，而是能尽量让人看清楚：这份简历和目标岗位之间，具体是怎么匹配的，还有哪些地方可以继续调整。
修改建议1312×892 306 KB
匹配度1303×928 197 KB
面经题库
这一块算是整个项目最开始的基础。目前我和朋友们一共整理了 近 3000 份真实面经数据，覆盖大模型应用开发、大模型算法、后端开发、前端开发、游戏开发、搜广推算法和风控算法。
我希望它不是一个单纯的面经列表，而是能真正服务后续模拟面试过程的内容基础。
面经题库1562×888 95.9 KB
模拟面试
现在的实现里，模拟面试主要包括几层：
- RAG 检索增强：会先从面经题库里检索相关内容，再带入面试过程
- 面试官 agent 生成流程：当前会经过
retrieval、plan generation、reflection、interviewer generation等阶段 - SSE 流式会话：支持持续追问和实时返回
- 语音输入：支持在模拟面试过程中直接用语音作答，尽量还原更接近真实面试的表达方式
- 会话恢复：中断后可以基于本地快照和后端状态继续往下练
所以我更希望它做出来的，不只是“一个能聊天的框”，而是一个把 检索、规划、追问、语音交互和会话状态 接起来的模拟面试过程。
模拟面试1077×887 213 KB
面试报告
这一块主要是接在模拟面试之后，帮助用户把练习内容沉淀下来。现在会根据面试过程里的不同话题，去做对应的面试官意图分析和回答评价，并结合整体表现给出总结。同时也支持针对具体回答继续和 AI 交互式打磨优化。
我希望它最后不是“答完就结束”，而是能把一次模拟面试变成一个能复盘、能分析、也能继续优化的结果页。
面试报告1902×934 174 KB
Demo 体验
我自己搭了一个演示站，佬友们可以直接体验：FaceTomato
目前 Demo 的使用方式：
- 我在后台放了大模型 API，所以大部分功能可以直接体验
- 如果要用 OCR 简历解析，目前需要自己填写 GLM OCR API Key
- 如果要用 模拟面试里的语音功能，需要自己填写 火山引擎 API
也就是说，普通体验可以直接上手；涉及 OCR / 语音这些能力的时候，再按需补自己的 Key 就行
关于数据： Demo 站的数据全程在浏览器本地处理；后端仅做请求转发，不落库、不记录用户输入，也不参与简历/OCR/语音等内容解析。
写在最后
最后真心感谢一下 L 站。一路上看了很多佬友分享的帖子，也从大家做的工具里拿到了很多灵感和勇气。这次把 Face-Tomato 发出来，一方面是想把自己这段时间做的东西认真交出来，另一方面也是想看看，它是不是真的能帮到一些和我处境差不多、也正在找实习、准备技术岗面试的人。
如果你刚好也在找实习，或者身边有朋友正在准备技术岗面试，欢迎来试试我们的项目，提提 issue 或者 PR。如果你觉得这个方向还有点意思，也希望能顺手帮我点个。对现在还在找实习的我来说，这真的会是很大的鼓励。感谢各位佬友。
GitHub - Infinityay/FaceTomato: 聚焦海量面经检索、简历分析与模拟面试的 AI 求职准备平台
聚焦海量面经检索、简历分析与模拟面试的 AI 求职准备平台
更新日志
20260330
- demo 演示站补充了后端默认api，目前可以继续体验了
- demo 演示站的首页改为面经题库
- demo 演示站面经题库中新增了对于移动端开发、产品经理、语音算法类别的面经展示
--【壹】--：
不错哎，已star支持
--【贰】--：
mark 已支持
--【叁】--：
前排支持
--【肆】--：
必须猛赞
--【伍】--：
厉害了啊
--【陆】--：
我目前用codex做这些工作，可自定义性和灵活度会更高一些
--【柒】--：
谢谢大佬 以后有机会要用
--【捌】--：
太强了
佬的面试题库里能加入移动端开发相关的吗？看 Demo 没看到有，个人非常需要加入移动端开发的题库
--【玖】--：
点赞点赞
--【拾】--：
厉害大佬
--【拾壹】--：
感谢大佬
--【拾贰】--：
赞一个
--【拾叁】--：
谢谢佬，这正是我需要的
--【拾肆】--：
加入计划日程了 佬
--【拾伍】--：
太强了，刚好需要这种一站式的项目
--【拾陆】--：
太厉害了！
--【拾柒】--：
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--【拾捌】--：
支持一下
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