可借助DeepSeek大模型构建AI面试模拟器：一、调用API搭建对话框架；二、通过Prompt工程定制角色与评分；三、结合本地题库增强岗位适配性；四、利用DeepSeek-VL多模态能力模拟行为面试。
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如果您希望在真实求职面试前进行充分演练，但缺乏专业面试官或模拟环境，则可以借助DeepSeek大模型构建AI面试模拟器。以下是实现该模拟器的具体方法：
一、使用DeepSeek官方API搭建基础对话框架
通过调用DeepSeek提供的开放API接口，可将模型接入自定义程序中，使其具备持续对话与角色扮演能力，从而模拟结构化面试流程。
1、访问DeepSeek开发者平台并注册账号，获取API Key与基础模型名称（如deepseek-chat）。
2、在本地Python环境中安装requests库，并编写HTTP POST请求代码，设置Authorization头为Bearer + API Key。
3、构造JSON格式的请求体，包含system提示词（例如：“你是一名资深HR，正在对候选人进行技术岗初面，请围绕项目经验、问题解决能力和团队协作提问”）及用户输入的历史对话记录。
4、发送请求后解析返回的JSON响应，提取content字段作为AI生成的面试问题或反馈内容。
二、基于Prompt工程定制面试角色与评估维度
不依赖外部代码开发，仅通过精细化设计输入提示词，即可驱动DeepSeek在网页端或支持长上下文的客户端中完成多轮面试模拟，并嵌入评分逻辑。
1、在输入框中首行写入角色指令：“你是一名有8年经验的互联网公司技术面试官，专注考察算法基础、系统设计和行为案例。每次只提一个问题，等待我回答后再继续。在我回答结束后，用1–5分对‘逻辑清晰度’‘技术准确性’‘表达简洁性’三项分别打分，并给出一句具体改进建议。”
2、紧接着输入预设的岗位JD片段，例如：“应聘岗位：后端开发工程师；要求：熟悉Go语言、Redis缓存机制、分布式事务处理。”
3、按下回车启动模拟，AI将依据JD生成首个技术问题，如“请描述一次你用Redis解决高并发库存超卖问题的经历。”
4、回答完毕后，AI自动输出三项评分及对应评语，不主动跳转至下一题，确保每轮问答节奏可控。
里面有2个文件夹。其中这个文件名是:finishing，是我项目还没有请求后台的数据的模拟写法。请求后台数据之后，瀑布流的js有一点点变化，放在文件名是：finished。变化在于需要穿参数到后台，和填充的内容都用后台的数据填充。看自己项目需求来。由于chrome模拟器是不允许读取本地文件json的，所以如果你要进行测试，在hbuilder打开项目就可以看到效果啦，或者是火狐浏览器。
三、结合本地知识库增强岗位适配性
将目标公司公开的面试真题、岗位能力模型或行业术语表作为外部信息注入提示词，使DeepSeek的回答更贴合特定企业风格与考察重点。
1、从牛客网、脉脉或公司技术博客中收集近半年内该岗位的真实面试题，整理为纯文本列表。
2、在每次会话开始时，将该文本列表以“参考题库如下：……”形式附在system提示之后，长度控制在2000字符以内。
3、在用户输入中加入约束条件：“所有问题必须源自上述题库，不可编造新题；若题库中无匹配项，则回复‘暂无相关题目，请换一个方向提问’。”
4、运行过程中观察AI是否严格遵循题库范围出题，若出现偏离，立即截断当前会话并重新加载带校验机制的提示模板。
四、利用DeepSeek-VL多模态能力模拟行为面试场景
当需训练非技术类软技能（如临场反应、微表情管理、PPT讲解逻辑）时，可借助DeepSeek-VL模型处理图像与文本联合输入，构建可视化面试情境。
1、准备一张虚拟会议室截图，图中包含面试官头像、投影屏幕上的架构图、计时器等元素。
2、将该图片与文字指令一同上传至支持多模态输入的DeepSeek-VL前端界面，指令为：“你现在身处腾讯后台开发终面现场，屏幕正显示订单履约链路图。请根据此图向我提出一个关于异常降级策略的问题。”
3、模型识别图像关键区域后生成具象化问题，例如：“如果履约服务在峰值期间触发熔断，图中哪个组件应最先执行兜底逻辑？为什么？”
4、回答后要求模型基于图像信息判断回答是否指向图中明确标注模块，若未命中则提示“请聚焦图中已标红的‘库存中心’与‘消息队列’两个节点作答”。
