digital-avatar.exe · 软件作品
LIVE / RAG / INTERVIEW MODE
让别人先和“我”聊一会儿。
个人数字分身是一个面向求职作品集的 AI 对话入口：访客可以追问项目、经历、技能和模拟面试题，系统从已发布的公开资料中组织回答，并把事实、来源与推测边界说清楚。
- Cloudflare Pages
- Avatar Worker
- D1 + Vectorize
- SenseNova SSE
system ready · published context only
visitor > 你做过哪些网络项目？
intent = project_detail
scope = published knowledge
avatar > 先给出项目结论，再补充技术栈、负责内容和可继续追问的细节。
问题
Worker
检索
SSE
Turnstile verified
no private data
公开资料驱动
只回答已审核、已发布的个人资料。
求职场景优先
项目追问、经历澄清和模拟面试都能接上。
边界清晰
资料没有记录时，明确说“没有记录”。
REQUEST PIPELINE / 01
一次回答是怎样产生的？
访客提问
在作品集主页打开聊天，选择语言和求职方向，发送一个真实问题。
安全入口
Turnstile、来源校验、限流和请求约束在服务端完成，前端不持有密钥。
资料检索
D1 关键词与 Vectorize 向量召回并行，再按问题意图、标题和证据重排。
流式回答
模型以 SSE 逐字返回，界面同时展示来源、检索耗时和可继续追问的问题。
PRODUCT NOTES / 02
它具体解决什么问题？
让作品可被追问
- 围绕项目名称、技术栈、实现方式、职责和问题解决展开对话。
- 一个项目被明确点名时，优先读取该项目的已发布详情。
- 多个项目名称同时出现时，先请访客澄清，不把不同项目拼在一起。
让求职交流更自然
- 自我介绍会区分教育技能、实习实践、校园经历和项目经历。
- “开始模拟面试”会给出第 1 题，回答后返回评价、改进建议和一个追问。
- 支持中文、英文、粤语界面，以及文字输入、朗读和本地会话恢复。
让边界可以被相信
- 草稿资料不会进入公开检索；未发布内容不会被当成事实回答。
- 隐私拦截、来源链接和事实边界由 Worker 统一约束。
- 语音识别只在用户主动点击后运行，不上传或保存原始音频。
BUILD LOG / 03
从一个入口，持续长成一套系统
PHASE 01
交互原型
Win98 风格聊天窗口、快捷问题、会话恢复和反馈。
PHASE 02
真实 AI
Worker 接入商汤模型、Turnstile 和 SSE 流式响应。
PHASE 03
公开知识
D1、Vectorize、Embedding 和 published-only 检索链路。
PHASE 04
模拟面试
把个人资料变成可练习、可反馈的求职对话。
NOW
持续优化
继续打磨延迟、移动端体验和资料管理边界。
想直接和数字分身聊聊？
回到主页后点击人物气泡，或直接打开体验入口。你可以从“请做一个自我介绍”或“开始模拟面试”开始。