项目地址：https://github.com/lgd8981289/ww-server
这个名为“面试汪”的 AI 全栈应用，已在生产环境运行数月，累积了 4 万+ 用户、日活过千，是一个实打实的商业级项目。看到这里你可能会疑惑：一个商业项目，为什么要选择开源？
原因很简单。我观察到许多前端开发者对 人工智能 领域充满兴趣，渴望切入，却苦于找不到高质量、能体现工业水准的学习项目。市面上的一些教程或示例往往停留在“玩具”级别，缺乏真实业务场景的复杂度和深度，导致学习者在实际交流或面试中容易“露怯”。
因此，我决定在能力范围内，为开发者社区做点实事。将这套经过市场验证的商业项目核心代码开源，希望能为有志于学习全栈与 AI 技术、提升工程实践能力的同学，提供一个绝佳的参考范本。欢迎大家在 云栈社区 交流讨论。
项目整体架构
先通过一张架构图来俯瞰整个项目的设计全貌：
核心技术栈：
- 后端框架: NestJS 11.x (Node.js 领域的 Spring Boot)
- AI 框架: LangChain 1.1.1
- 数据库: MongoDB 9.x + Mongoose ODM
- 认证系统: JWT + Passport
- 支付系统: 支付宝 + 微信支付 (双通道)
- 监控体系: Prometheus + Grafana
- 日志系统: Winston + 链路追踪
- ...
整套技术选型和架构设计，完全对标一线互联网公司的生产环境标准，涵盖了现代Web应用从开发、部署到运维监控的全链路需求。
AI 核心能力实现
项目在 AI 应用层主要实现了两大功能模块，对应两种不同的技术解决方案：
1. 面试题智能预测与 RAG 应用
用户输入目标公司、岗位职责（JD）以及个人简历后，系统会基于这些信息进行智能分析，结合 RAG (检索增强生成) 技术，动态生成专属的 面试预测题、STAR 法则参考答案、岗位匹配度评估报告 等。
流程界面示意：
- 选择岗位与简历
- 输入岗位JD
- 生成预测题与答案
- 输出评估与提升计划
2. 智能 Agent 决策与会话状态管理
在这个模块中，候选人将与 AI 数字面试官进行模拟对话。AI 会根据简历中的项目经验进行深度追问，并 动态调整问题的难度和方向，模拟真实技术面试中的层层递进与考察。
模拟面试界面：
支付系统与金融一致性设计
作为商业应用，支付是核心环节之一。本项目对支付系统进行了严谨的设计，确保了交易的安全性与数据一致性。
关键设计要点：
- MongoDB 原子操作 + 状态机设计：保证账户余额变更的原子性。
- 支付宝/微信异步回调幂等性处理：防止因网络重试等原因导致的重复入账。
- 防重复扣费与余额校验：通过事务和检查避免产生负数余额等异常状态。
- 完整的交易流水与对账机制：所有资金变动均有迹可循，便于审计和排查问题。
- 消费记录追踪：用户每一笔消费都清晰可查。
开源价值与学习建议
将这样一个商业项目开源，初衷是提供一个高质量的学习蓝本。无论你是想深入研究 NestJS 构建企业级后端服务，探索 LangChain 在实际产品中的落地，学习如何设计高可用的 数据库 与支付系统，还是希望了解一个完整的全栈项目如何从架构设计走到线上运营，这个仓库都提供了宝贵的代码与实践经验。
项目仓库的 README 中包含更详细的技术实现解析、模块说明和部署指南。对于前端开发者而言，深入理解这样一个后端与AI驱动的全栈项目，无疑能极大提升技术视野和面试竞争力。
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发表于 昨天 18:48
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