Career Compass AI

一个面向计算机大学生的 AI 学习与求职共驾系统。

它的目标不是卖一套“标准课程”，而是持续理解用户的目标岗位、当前能力、时间预算和项目进度，帮助用户把迷茫拆成可执行的学习路线、项目路线和求职路线。

为什么做这个项目

很多大学生的痛点不是“完全没有资料”，而是：

• 知道自己焦虑，但不知道先补哪一块
• 收藏了很多网课和面经，但缺少排序和执行
• 想找工作，却说不清自己适合什么岗位
• 学了很多内容，最后没有沉淀成项目、简历和 GitHub 输出

培训机构提供的是课程包，通用 AI 提供的是即时回答，而这个项目想做的是一个长期陪跑、能记住上下文、能推进执行的 agent。

项目定位

• 核心用户：大二到大四的计算机相关学生
• 核心场景：学习路线规划、职业规划、项目推进、求职准备
• 核心承诺：帮用户从迷茫走到可执行，再从执行走到可证明

更完整的定位分析见 docs/product-positioning.md。

我们和培训机构的差异

1. 个性化持续陪跑 根据用户目标岗位、基础能力、项目经历和时间预算动态调整计划，而不是统一卖一套课。

2. 以结果为中心 不仅推荐资料，还要把输出落到每周任务、项目作品、简历优化、面试准备和投递节奏。

3. 低成本和更透明 不过度贩卖焦虑，尽量让资料来源、能力差距和行动建议都可解释。

4. 更懂计算机学生 围绕算法、八股、项目、GitHub、实习和校招流程来设计产品，而不是泛职业咨询。

MVP 范围

第一版先做一个能闭环的最小产品：

1. 用户目标诊断 输入年级、目标方向、基础水平、每天可投入时间。

2. 学习与求职双线规划 生成 30 天、90 天、180 天路线图，并给出每周任务。

3. 资料整理 结合文档、公开视频、题单和文章，为用户生成学习包。

4. 项目推进 把“我想做项目提升简历”拆成明确的 GitHub 任务清单。

5. 求职助手 支持岗位匹配、简历建议、投递节奏、模拟面试和复盘。

6. 周报与复盘 记录完成度，发现卡点，并自动调整下一周计划。

详细里程碑见 docs/mvp-roadmap.md。

技术路线

• 前端：Next.js 16 + React 19 + TypeScript
• 样式：Tailwind CSS 4
• AI 能力规划：OpenAI Responses API + file search + web search
• 后续可扩展：Supabase/Postgres、用户认证、任务调度、简历解析、面试记录

当前仓库内容

• 一个用于展示产品定位的 landing page
• 产品定位文档
• MVP 路线图文档
• GitHub 发布说明

本地运行

npm install
npm run dev

打开 http://localhost:3000 查看页面。

GitHub 发布

如果你要把这个项目上传到 GitHub，可以按下面步骤执行：

git init
git add .
git commit -m "feat: initialize Career Compass AI"
git branch -M main
git remote add origin <your-github-repo-url>
git push -u origin main

更详细的说明见 docs/github-publish.md。

下一步建议

1. 先做用户 onboarding 表单，收集目标方向、基础和时间预算。
2. 接入 OpenAI，生成第一版学习/求职路线。
3. 增加任务看板和周报复盘页，把计划真正闭环起来。
4. 再考虑上传资料、语音教学和模拟面试。