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TechSpar

把专项训练、简历面试、JD 备面、实时 Copilot 与录音复盘,串成一个持续进化的技术面试闭环。在线体验地址:https://techspar.top

  • 语言JavaScript
  • 默认分支main
  • 大小79.2 MB
  • 更新1 周前
  • Issues1
在 GitHub 打开
avatarAnnaSuSu

项目介绍

AnnaSuSu/TechSpar 是一个托管在 GitHub 上的开源项目,主要使用 JavaScript 编写,采用 Other 许可证,目前获得 1.1k 个 Star、140 次 Fork。

仓库全名
AnnaSuSu/TechSpar

README 摘要

把专项训练、简历面试、JD 备面、实时 Copilot 与录音复盘,串成一个持续进化的技术面试闭环。 在线体验 · 下载桌面端 · 快速开始 · English 这是什么 市面上的面试工具大多做同一件事:给你生成一堆题,你答完,结束。没有人记得你上次哪道题答崩了,也没有人知道你下周要面的那家公司想听什么。 TechSpar 想做的是另一件事——让每一次练习都算数。专项训练、简历面试、JD 备面、实时 Copilot、录音复盘共用同一套长期画像、知识库、薄弱点和复习调度;每轮结果写回系统,决定下一轮练什么。 适合正在准备技术面试、并且愿意用工具持续记录自己进步的人。 功能闭环 专项强化训练:结合题库、知识库、历史薄弱点和掌握度动态出题。 简历模拟面试:读取简历并按自我介绍、技术问题、项目深挖、反问环节推进。 JD 定向备面:拆解岗位描述,结合简历与历史画像生成岗位相关策略和问题。 实时 Copilot:实时…

完整内容见 GitHub 原始 README 或本页 。

常见问题

TechSpar 用什么语言开发?

主要使用 JavaScript 编写,采用 Other 许可证,目前有 1.1k 个 Star。

TechSpar 可以免费商用吗?

仓库标注的许可证为 Other,商用前请先阅读仓库 LICENSE 文件确认授权范围。

如何获取 TechSpar 的源码?

可以直接克隆仓库:git clone https://github.com/AnnaSuSu/TechSpar.git,默认分支为 main;安装与运行步骤见仓库 README。

TechSpar 最近还在维护吗?

仓库最近一次更新为 1 周前,当前有 1 个未关闭 Issue;Star 数为 1.1k,可作为社区活跃度的参考。

本页面展示项目元数据与原始 README,GitRead 中文社区 编辑团队负责选题收录。

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  • Other
  • 1.1k Stars
  • 140 Forks
  • 1 Watching

简要分析

热度分
1422
价值分
726
活跃状态
活跃
GitHub

语言占比

CSS
Dockerfile
HTML
JavaScript
TypeScript

Release

  • TechSpar v0.4.1 — 桌面面试 Copilot10月7日
  • TechSpar v0.4.0 — 官方云端桌面版9月18日
  • TechSpar v0.3.29月1日
  • TechSpar v0.3.18月20日
  • TechSpar v0.3.0 — TypeScript Desktop8月20日

贡献者

AnnaSuSuAnnaSuSustanGSAstanGSAGuo-YixinGuo-YixinCopilotCopilotvardumpabcvardumpabcKlaus-KinKlaus-KinKimQ1KimQ1MoyuPMoyuPLinYeeGiongLinYeeGiongLuious-LYHLuious-LYHNIKOwQNIKOwQDoy369Doy369
TechSpar

把专项训练、简历面试、JD 备面、实时 Copilot 与录音复盘,串成一个持续进化的技术面试闭环。

在线体验 · 下载桌面端 · 快速开始 · English

Release Status

TechSpar 产品总览

这是什么

市面上的面试工具大多做同一件事:给你生成一堆题,你答完,结束。没有人记得你上次哪道题答崩了,也没有人知道你下周要面的那家公司想听什么。

TechSpar 想做的是另一件事——让每一次练习都算数。专项训练、简历面试、JD 备面、实时 Copilot、录音复盘共用同一套长期画像、知识库、薄弱点和复习调度;每轮结果写回系统,决定下一轮练什么。

适合正在准备技术面试、并且愿意用工具持续记录自己进步的人。

功能闭环

  • 专项强化训练:结合题库、知识库、历史薄弱点和掌握度动态出题。
  • 简历模拟面试:读取简历并按自我介绍、技术问题、项目深挖、反问环节推进。
  • JD 定向备面:拆解岗位描述,结合简历与历史画像生成岗位相关策略和问题。
  • 实时 Copilot:实时 ASR、追问方向预测、回答建议、风险提示,以及可选声纹角色识别。
  • 录音复盘:转写长短录音,结构化 Q&A,输出逐题分析与改进建议。
  • 长期画像:汇总强项、薄弱点、训练轨迹,并通过 SM-2 安排复习。
  • 个人资料库:导入 PDF、DOCX、Markdown 和文本,为训练与个人 Agent 提供上下文。
  • 数据迁移:导出/导入单账户或管理员全站归档;个人敏感凭证默认不导出。

想看实际效果,直接去 在线体验,比截图直观。

快速开始

环境要求

  • Bun 1.3.14 或兼容的 1.3.x
  • macOS、Linux 或 Windows

以下环境要求和命令适用于源码开发与自行部署。

源码开发或本机构建先执行:

git clone https://github.com/AnnaSuSu/TechSpar.git
cd TechSpar
bun install --frozen-lockfile
cp .env.example .env

Electron 桌面客户端

可从 GitHub Releases 下载 macOS 与 Windows 安装包,联网登录后使用。以下命令用于从源码构建带有本地后端的桌面应用。

开发模式会同时启动 Vite、Hono 和 Electron:

bun run dev:desktop

构建当前平台的可运行应用目录:

bun run pack:desktop

构建当前平台的安装包/归档文件:

bun run dist:desktop

按目标平台构建:

bun run dist:desktop:mac-arm64 # macOS Apple Silicon:DMG + ZIP
bun run dist:desktop:win-x64   # Windows x64:NSIS 安装包

产物位于 dist/desktop/。当前仓库配置了 macOS DMG/ZIP、Windows NSIS、Linux AppImage/DEB。自行构建的应用自带 Electron 和编译后的 Bun 后端,运行时不需要另外安装 Bun。

Web 本地开发

首次启动 API 前先运行 cp .env.example .env,并为 JWT_SECRET、VOICEPRINT_ENCRYPTION_KEY 和 DEFAULT_PASSWORD 设置安全值;服务会拒绝 JWT 和密码的示例占位值。

终端一启动 API:

bun run dev:api

终端二启动 Web:

bun run dev:web

访问 http://localhost:5173。服务端不再提供固定默认密码。Electron 桌面版会生成随机的本机凭证并自动进入。

Docker

docker compose up --build

启动后访问 http://localhost。

模型与服务配置

自行部署或从源码构建桌面应用时,在“设置”中填写 LLM、Embedding、DashScope、Tavily、OSS 与腾讯云 VPR 密钥。密钥默认按用户隔离保存在本地数据目录;.env 只放启动配置和可选的平台兜底模型。

  • LLM:任意 OpenAI-compatible API。
  • Embedding API:任意 OpenAI-compatible embeddings 接口;完整的 /v1/embeddings 地址会自动归一化。
  • 本地 Embedding:使用 Transformers.js + ONNX,默认 Xenova/bge-m3;首次运行自动下载并缓存,不需要 Python、PyTorch 或 pip。
  • DashScope:语音输入、录音转写和 Copilot 实时 ASR。
  • Tavily:Copilot 公司信息搜索。
  • 阿里云 OSS:长录音异步转写的临时对象存储。
  • 腾讯云 VPR:可选的 HR/候选人声纹区分。

质量检查

bun run check

该命令依次执行 Bun/Node 类型检查、架构边界检查、后端与前端测试、前端 TypeScript/ESLint,以及 API、Web、Electron 主进程和编译 sidecar 构建。OpenAPI 文件和前端类型可通过以下命令重新生成:

bun run gen:api

桌面端还有三条独立验收命令:

bun run smoke:desktop          # Electron + Hono 启动链路
bun run smoke:local-embedding  # 编译后端执行真实 ONNX 本地向量
bun run pack:desktop           # 当前平台完整应用目录

数据与备份

默认数据位于 data/:SQLite 保存会话和任务状态,用户文件位于 data/users/{user_id}/。在“设置 → 数据迁移”中可以:

  • 导出当前账户的可移植备份;敏感凭证需要显式选择才会包含;
  • 将个人备份导入另一个账户,数据会安全重绑定到当前用户;
  • 管理员导出完整系统备份。

归档会验证路径、链接、tar 校验和与解压上限;向量索引作为派生数据在导入后重建。

管理员系统归档的恢复是离线运维操作。先把归档放在目标 data/ 之外并执行只读预检:

bun run restore:system -- --archive=/safe/backups/techspar-system.tar.gz --data-dir=/srv/techspar/data

预检通过后停止 TechSpar API、桌面 sidecar 和其他所有可能写入该目录的进程,再显式确认恢复:

bun run restore:system -- --archive=/safe/backups/techspar-system.tar.gz --data-dir=/srv/techspar/data --confirm

恢复会先构建并校验暂存数据,再原子切换目录;原 data/ 会保留为同级、带时间戳的 data.before-system-restore-* 备份目录,不会直接删除。

Electron 使用系统标准的应用数据目录,数据库、用户文件、模型缓存和每次安装随机生成的运行密钥都放在那里;本地 Hono sidecar 只监听 127.0.0.1 的动态端口。

参与贡献

欢迎提交 Issue 或 PR。开发约定和流程见 CONTRIBUTING.md。

旧版本

legacy/python-backend 是迁移前最后一个 Python + FastAPI 版本,固定在提交 73d1a7c,只作为历史归档,不再接收新功能。查看方式见 旧版本分支说明。

致谢

感谢 LINUX DO 社区,以及 Magic Resume 原作者 @JOYCEQL。

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