From 856d41973b95ee372f96745988b66d2e7c85b262 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Wed, 19 Aug 2026 03:17:20 +0000
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

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index 325f006..e1524ff 100644
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+++ b/README.md
@@ -6,18 +6,23 @@ CareerLens 是面向高校学生的 AI 求职辅导平台，围绕简历优化
 
 本题聚焦一个最小纵向闭环：学生提交简历文本并选择岗位，系统完成简历数据清洗、技能归一化和岗位匹配分析，返回简历结构化问题，可解释的命中项、能力缺口与岗位匹配度（轻度算法）。完整请求链为：
 
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 `Vue 3 → Node.js BFF → Java/Spring Boot → Python → LLM`
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 ## 题目资料
 
 简历素材：见脱敏资料.zip  —— 都是开发岗的简历
 
 岗位文本JD：从任意招聘网站复制下来    —— 开发相关的岗位需求
 
+## 笔试过程
 
-## 技术栈选择
+# 笔试要求
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+- 全程使用vibcoding，3小时内完成，记录git提交，记录ai对话日志。
+- 需要gpt或claude的 apikey，可联系技术面试官：kas_god
+
+
+# 技术栈选择
 强制：
 - Vue 前端技术栈 
 - Node.js BFF：隔离浏览器与内部服务，集中处理输入校验、请求编排、超时和错误映射。
@@ -25,6 +30,7 @@ CareerLens 是面向高校学生的 AI 求职辅导平台，围绕简历优化
 - Python + LLM ：适合文本清洗、技能归一化和匹配分析；通过 OpenAI-compatible LLM API 接入模型，也可经兼容网关接入 Claude 等模型。
 - Docker/Compose + Linux + GitHub Actions：提供可重复的本地运行、健康检查、测试和 CI/CD 交付基础。
 
+
 ## 交付基础
 
 - 最大理解能力下完善业务需求