PROJECT 002 · AI CAREER COACHING
草帽未来
AI 求职辅导平台
连接 C 端求职者与 B 端运营后台的 AI 职业服务平台，覆盖模拟面试、简历优化、MBTI 测评和面试题库等核心场景。
- JAVA 21 · SPRING BOOT 3.2.5
- FIVE-MODULE MONOLITH
- SSE · MULTI-MODEL
- MYSQL READ / WRITE SPLITTING
ARCHITECTURE5 模块
ENTITIES40+
DATABASE TABLES20+
ENTRY POINTSC + B 端
业务场景
平台既要支持求职者进行 AI 模拟面试、简历优化和测评，也要为运营人员提供题库、知识库、课程和内容管理能力。
这意味着后端需要同时处理实时 AI 对话、读密集内容、课程权益、外部服务回调和多角色权限。
面向用户的智能体验，依赖的是一整套可靠的业务系统，而不只是模型输出。
模型与数据
- 以策略模式定义 BigModelEngine 统一接口，接入 GPT-4、GPT-4o 与 DeepSeek；新增模型只需实现接口。
- 通过 SSE 向前端持续返回 AI 对话内容，改善长响应过程中的等待体验。
- 使用 dynamic-datasource 实现 MySQL 主从读写分离，将题库和知识库等读密集场景路由到从库。
- 对接 Midjourney 绘图回调与腾讯云 COS，承接内容生成和资源存储。
工程底座
- 自研 @ApiLog、@Resubmit、@BuyCourse 等注解与 AOP，统一处理日志、防重和课程权益。
- 使用 MyBatis-Plus 与 Velocity 构建代码生成器，减少重复 CRUD 工作。
- 通过 AES 加密与 OAuth 鉴权保护敏感数据和接口访问。
- 以五模块单体保持边界清晰，在交付效率和系统复杂度之间取得平衡。
把重复逻辑沉淀成框架能力，让团队把注意力留给业务判断与产品迭代。