TRAE SOLO实战：一夜重构AI视频面试模拟系统的架构设计与技术选型

面试是一项技能，其进阶离不开“高频练习”与“即时反馈”。传统的模拟面试要么成本高昂，要么缺乏真实感。技术的目的，正是以低成本解决此类高频痛点。

我曾开发过一个初版工具，其核心逻辑为“抓取技术文章 → AI提炼知识点 → 生成文字面试题”。但在实际使用中，这种模式存在明显局限：信源单一导致题目质量不高，且无法解决面试者“一开口就紧张”或“表达不清”的核心痛点。

为了打破“纸上谈兵”的局限，我决定借助TRAE SOLO对项目进行彻底重构，将交互从文本升级为音视频，打造一个真实的实时模拟面试环境。本文将从架构决策与工程化落地的全链路视角，复盘如何在一晚内将想法转化为可用的MVP。

一、架构设计：从抽象思维到具象蓝图

开发初期最大的阻力常在于将发散的功能点收敛为清晰的系统架构。借助TRAE SOLO的SOLO coder功能，我仅描述了“简历解析、面试交互、反馈评估”三条核心数据流，它便快速生成了清晰的架构逻辑图。

基于此蓝图，系统被模块化为五个独立部分：简历处理、Prompt动态生成、语音交互、AI评估及容灾模块。这种模块化设计使后续开发变为高效的“填空题”。

二、核心实现：AI赋能下的技术攻坚

在核心功能实现上，我将TRAE SOLO视为“技术合伙人”，由其负责实现细节，我则专注于业务逻辑的统筹。

动态Prompt生成机制

真实的面试要求问题具备“上下文感知”能力。我利用TRAE SOLO构建了一套“简历解析+模板注入”方案。系统通过pdf-parse提取简历中的技术栈关键词，结合TRAE SOLO生成的策略逻辑，实现了针对不同岗位（如前端侧重框架原理，后端侧重系统设计）的差异化提问。静态题库如同死水，动态的Prompt才是活源。

语音转录链路的取舍

语音转录的延迟直接影响用户体验。在技术选型时，我面临WebSocket长连接与REST API的抉择。TRAE SOLO给出了客观评估：WebSocket虽理论延迟低，但在浏览器端的兼容性与断连重连机制上更为复杂，不利于MVP阶段的稳定性。最终我采纳建议，选择了Deepgram的REST API方案。事实证明，在MVP阶段，稳定性优先于极致的低延迟。

自适应追问系统

为模拟真人面试的节奏感，我设计了一套基于分数的追问状态机。当用户得分较高时，系统自动触发“深度追问”模式；反之则降低问题难度。这段复杂的状态管理逻辑，经由TRAE SOLO生成的代码结构清晰、注释完备，大幅降低了维护成本。

三、技术栈选型：寻找“合适”而非“最新”

技术选型是权衡的艺术。在TRAE SOLO的辅助评估下，我迅速确定了以下以“快”和“稳”为核心的技术组合：

成熟且高效的技术栈是项目的基石，如Next.js与React能让开发者将精力聚焦于业务创新，而非填补框架的坑。

四、问题修复：DiffView的效率革命

开发中最耗时的往往是Debug。TRAE SOLO的DiffView工具在定位复杂Bug时展现出极高效率。例如“摄像头黑屏”问题：在React组件重渲染时，<video>标签的DOM节点常被意外移除。通过DiffView对比问题前后的代码快照，迅速锁定是媒体流引用丢失所致。解决方案是将媒体流托管在useRef中，并通过CSS控制显隐而非销毁组件。这让我深刻体会到，在AI辅助下，即使不深入研读每个新库的文档，也能高效实现功能。

五、用户体验：细节决定成败

技术跑通仅是起点，体验优化才是终点。在TRAE SOLO的建议下，我增加了“设备预检”环节，在面试前强制检测麦克风权限，避免了用户进入状态后“失声”的尴尬。同时，针对API可能的限流，设计了温和的等待提示与加载动效。这些微小的细节，共同构建了用户对产品“可靠”的第一印象。用户体验并非单一功能，而是无数细节的叠加。

六、总结与展望

通过这一晚的极限开发，我不仅完成了一个包含简历解析、实时语音转录、AI动态评估的MVP，更重要的是验证了一种全新的开发范式。TRAE SOLO在此过程中扮演了全链路智能助手的角色，使开发者能从语法细节中解放，专注于架构设计、业务逻辑与用户体验等创造性环节。

未来，产品可向“面试录像分析”、“结构化能力报告”等方向演进。但无论功能如何迭代，技术服务于人的核心逻辑不变。重构代码只是开始，重构开发思维与效率才是终局。在这个时代，比“通过面试”更重要的，是拥有“将想法快速落地”的底气与能力。