独立产品全栈程序员副业AI面试辅助项目

本人的主业是全栈程序员，业余时间会全栈开发一些小项目当作爱好，这次开发的产品叫 Offerace(https://www.offerace.cn), 拥有实时语音识别并调用大模型回答的能力。

Demo

为什么需要 Offerace

在高强度的技术面试与专业讨论场景中，候选人的表现往往并不完全等同于其真实能力。

一方面，面试本身是一个高度紧张、强实时、不可暂停的交流过程。 即便具备足够的知识储备，候选人也常常因为紧张、信息密度过高或语言组织受限，而难以及时给出清晰、有结构的回答。这种问题在技术讨论、英文面试以及需要即时表达思路的场景中尤为明显。

另一方面，当前国内技术招聘市场在实践中逐渐形成了一种高度模板化的评估方式。 大量面试环节更侧重于对既定知识点的记忆与复述，而非对候选人思考过程、问题拆解能力与表达能力的考察。尽管对基础原理的理解本身具有价值，但当考核形式过度依赖“标准答案”时，往往无法真实反映工程师在实际工作中的决策与沟通能力。

这一现象并非个体感受，而是被大量从业者持续讨论与质疑的问题。 在这样的背景下，越来越多的候选人开始主动寻求能够在面试过程中提供思路支持与表达辅助的工具，以弥补高压场景下信息处理与表达效率的下降。

产品解决方案

Offerace 的设计目标，并非改变面试的本质，而是改善候选人在高压实时交流场景中的信息处理与表达体验。

在实际运行中，Offerace 会实时捕获面试中的对话内容，并将其转化为可理解的文本信息。在此基础上，系统会结合上下文，对面试官问题进行分析，并生成 结构化的回答建议 ，帮助候选人快速明确回答方向、逻辑层次与关键要点。

在交互层面，Offerace 采用低干扰的信息呈现方式。 所有辅助内容均以简洁、可扫读的形式展示，避免打断候选人的注意力或影响正常对话节奏，确保工具始终处于“辅助而非主导”的位置。

通过这种方式，Offerace 试图解决的并不是“如何通过面试”，而是一个更基础的问题： 在高度紧张与信息密集的交流环境中，如何让候选人的真实能力被更清晰、完整地表达出来。

系统架构

架构图

核心设计亮点

• 实时流式处理管道： 音频以小数据块的形式进行采集和传输，从而最大限度地降低端到端延迟。
• 统一后端网关： 采用单一的 Node.js 服务，负责将 WebSocket 和 HTTP 流量路由至内部服务及外部 AI 供应商。
• 事件驱动的状态管理： 利用 Redis 处理实时会话状态、通知以及计费信号。
• 可插拔的 AI 供应商架构： 对 ASR（语音识别）和 LLM（大语言模型）供应商进行了抽象化处理，支持在不同厂商之间动态切换。
• 云原生/跨云基础设施： 系统集成了多个云服务，用于语音处理、存储和消息传递，具备良好的云通用性。

系统架构细节设计部分欢迎在我的作品集 (https://portfolio-yangyu.vercel.app) 中浏览

自我介绍

在这里也给自己打个小广告，我是于洋，硕士毕业于华盛顿大学，是一个全栈工程师 + 产品 + 运营的混合型角色，我擅长从 0 到 1 将产品落地: MVP快速验证，上线，迭代，并且已经独立打造并上线过多个成熟的产品。

前端技术栈: React, Vue, React Native, Garfish ...
后端技术栈: Express.js, Nest.js, Spring Boot, MySQL, Redis ...

虽然正在坐班中，但依旧在寻找新的机会，个人对初创公司的节奏，vibe 和 ownership 很适应且享受，喜欢 build 一些有趣的东西，也在持续学习中，希望各位能多多指教，也期望感兴趣的人能在主页联系我~