本周作为项目开发的最后冲刺阶段，我们致力于进一步增强AI面试官在个性化题目生成方面的能力。核心工作是新增和优化了一系列MCP（Multi-turn Conversation Protocol）工具，旨在为AI面试官提供更丰富、更精准的用户画像和知识背景，从而生成更具针对性的面试题目。这种模块化的工具设计，使得AI面试官能够根据对话上下文和面试需求，灵活地调用这些外部能力。这些工具的组合使AI面试官

在当前的AI系统中，AI已经可以通过调用开发的MCP工具对系统相关数据进行修改和查询。然而，系统无法检测和记录这些行为，导致用户在使用过程中缺乏反馈感。为了提升用户体验，我们开发了一个“MCP动作记录系统”，用于记录AI在执行MCP相关操作时的行为，并通过前端和后端协作，为用户提供实时的操作反馈。通过MCP动作记录系统的开发，我们成功实现了对AI操作行为的记录和反馈。系统通过Redis存储临时动作

本周的主要工作集中在语音模块的集成开发上，目标是为应用添加语音录制、上传及分析功能，以支持语音面试场景。这项功能旨在提升用户体验，特别是在面试或交流场景中，通过语音内容和情感分析为用户提供更全面的反馈。以下是对开发过程、核心代码以及实现功能的详细总结。本周的语音模块集成工作顺利完成，从前端录音到后端处理与分析，整体功能链路已打通。下一步计划完成面试时的评价模块,同时开始着手实现利用mcp实现多个模

本周作为项目开发的最后冲刺阶段，我们致力于进一步增强AI面试官在个性化题目生成方面的能力。核心工作是新增和优化了一系列MCP（Multi-turn Conversation Protocol）工具，旨在为AI面试官提供更丰富、更精准的用户画像和知识背景，从而生成更具针对性的面试题目。这种模块化的工具设计，使得AI面试官能够根据对话上下文和面试需求，灵活地调用这些外部能力。这些工具的组合使AI面试官

本周主要围绕智能面试系统的 AI 对话功能进行开发，核心任务是实现面试官提示词生成器（InterviewerPromptGenerator）。本周主要完成了 AI 面试官聊天系统的核心功能开发，重点实现了分支式对话管理系统和 AI 消息轮询机制。组件实现自定义滚动条，自动检测内容高度和容器高度的差异，当内容高度大于容器高度时，显示滚动条。本周主要完成了在线评测系统（OJ）的 Docker 容器化评

用户可以将自己创建或使用过的AI面试官及与AI的聊天记录，通过文章的形式分享给其他用户。其他用户可以查看分享的AI资源，并一键将其添加到自己的账户下使用。分享的内容以“快照”形式存在，即分享出去的是一个独立副本，原作者后续的修改不影响已分享的内容，反之亦然。

在当前的AI系统中，AI已经可以通过调用开发的MCP工具对系统相关数据进行修改和查询。然而，系统无法检测和记录这些行为，导致用户在使用过程中缺乏反馈感。为了提升用户体验，我们开发了一个“MCP动作记录系统”，用于记录AI在执行MCP相关操作时的行为，并通过前端和后端协作，为用户提供实时的操作反馈。通过MCP动作记录系统的开发，我们成功实现了对AI操作行为的记录和反馈。系统通过Redis存储临时动作

本周的主要工作集中在语音模块的集成开发上，目标是为应用添加语音录制、上传及分析功能，以支持语音面试场景。这项功能旨在提升用户体验，特别是在面试或交流场景中，通过语音内容和情感分析为用户提供更全面的反馈。以下是对开发过程、核心代码以及实现功能的详细总结。本周的语音模块集成工作顺利完成，从前端录音到后端处理与分析，整体功能链路已打通。下一步计划完成面试时的评价模块,同时开始着手实现利用mcp实现多个模

知识库上传与管理方案提示词编辑器设计参数调整封装规范共享面试官权限控制系统。

本周的主要工作集中在语音模块的集成开发上，目标是为应用添加语音录制、上传及分析功能，以支持语音面试场景。这项功能旨在提升用户体验，特别是在面试或交流场景中，通过语音内容和情感分析为用户提供更全面的反馈。以下是对开发过程、核心代码以及实现功能的详细总结。本周的语音模块集成工作顺利完成，从前端录音到后端处理与分析，整体功能链路已打通。下一步计划完成面试时的评价模块,同时开始着手实现利用mcp实现多个模