vault backup: 2026-05-09 13:26:15
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,323 @@
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tags: [全栈开发, 大作业, gRPC, Gin, OSS, Eino]
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create time: 2026-05-09 13:25
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# 大作业·思维导图 — 双端 gRPC HR 系统
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## 概述
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本文档以思维导图和架构图表的形式，梳理全栈大作业的核心知识点与任务拆解。涵盖**技术架构、前后端功能、数据流转、关键考点**四大模块，帮助你快速建立全局认知并定位开发重点。
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> [!tip] 如何使用本笔记
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> 建议先看「整体知识体系」建立全局观，再逐层深入每个分支的细节图表。遇到流程图时，思考：如果我是请求发起方，每一步数据会经历什么？
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## 整体知识体系
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```mermaid
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mindmap
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root((HR招聘系统<br/>全栈大作业))
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技术架构
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两层服务
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Web网关(Gin)
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Logic业务(gRPC)
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通信协议:gRPC/Protobuf
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前端双端
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HR管理端
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候选人用户端
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数据存储
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MySQL:结构化数据
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私有OSS:简历文件
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AI能力
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Eino框架
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Chat对话组件
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上下文持久化
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核心功能
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HR管理端
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JWT登录鉴权
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岗位CRUD(本人范围)
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投递候选人查看
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AI智能对话
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自然语言转数据查询
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历史记录留存
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候选人用户端
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游客免登录浏览
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注册登录(强校验)
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结构化档案编辑
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PDF/DOC/DOCX简历上传
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签名URL直传OSS
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关键考点
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gRPC分层调用
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禁止同工程直连
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只允许跨服务调用
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OSS签名URL
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不落地缓存
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严格格式白名单
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Eino基础对接
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不能裸写HTTP
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数据到上下文到模型到回答
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权限隔离
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JWT统一签发
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角色精准管控
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提交要求
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源码仓库
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final_homework根目录
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api/db/README文档齐全
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演示视频
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全链路实操录制
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口述两大核心技术点
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禁止剪辑拼接
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拓展方案
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answer.md设计思路
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OpenClaw/Hermes集成
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```
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> [!note] 图表阅读提示
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> 这是整份作业的"导航图"——所有分支都来自项目要求文档。每个主分支下的二级节点对应一个开发阶段，三级节点是具体实现细节。
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## 一、技术架构详解
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### 1.1 两层微服务架构
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> [!question] 为什么不用传统单体架构？
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> 如果所有逻辑写在一个 Gin 工程里，代码耦合严重、难以扩展。拆分成 Web + Logic 两层，职责清晰，也贴合真实生产环境的微服务实践。
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```mermaid
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flowchart LR
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subgraph Frontend ["前端层"]
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||||
HR["HR管理端，独立路由页面"]
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User["候选人用户端，独立路由页面"]
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||||
end
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||||
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||||
subgraph WebLayer ["Web网关层，Gin服务 web-gin-service"]
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||||
Route["路由分发"]
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CORS["全局跨域处理"]
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||||
Auth["JWT统一鉴权"]
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||||
Validate["参数合法性校验"]
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||||
end
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||||
subgraph LogicLayer ["Logic业务层，gRPC服务 logic-grpc-service"]
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||||
UserMgmt["用户权限管控"]
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||||
JobBiz["岗位业务处理"]
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||||
OSSSign["OSS签名调度"]
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||||
DataRW["MySQL数据读写"]
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||||
EinoAI["Eino AI对话封装"]
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||||
end
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||||
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||||
subgraph Storage ["存储层"]
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||||
MySQL[(MySQL数据库)]
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||||
OSS[(私有OSS Bucket)]
|
||||
end
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HR -->|"HTTP REST"| WebLayer
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||||
User -->|"HTTP REST"| WebLayer
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||||
WebLayer -.->|"gRPC远程调用"| LogicLayer
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LogicLayer --> MySQL
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||||
LogicLayer --> OSS
|
||||
EinoAI -->|"查询MySQL，推送大模型，返回回答"| LogicLayer
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||||
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||||
style Frontend fill:#e1f5fe
|
||||
style WebLayer fill:#fff3e0
|
||||
style LogicLayer fill:#e8f5e9
|
||||
style Storage fill:#fce4ec
|
||||
```
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### 1.2 请求处理全流程
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> [!example] 思考题
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||||
> 从候选人点击"投递简历"到文件安全存到 OSS，整个链路经过哪些组件？每个环节做了什么校验？尝试在脑中走一遍流程，这就是考试时需要口述的内容。
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```mermaid
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||||
sequenceDiagram
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||||
participant U as U_CandidateFrontend
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||||
participant W as W_WebService
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||||
participant L as L_LogicService
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||||
participant M as M_MySQL
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||||
participant O as O_OSS
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||||
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||||
U->>W: "POST /api/profile，提交结构化档案"
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||||
W->>W: JWT校验加参数合法性校验
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||||
W->>L: gRPC UpdateProfile request
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||||
L->>M: UPDATE user_profile SET ...
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||||
M-->>L: 操作结果
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||||
L-->>W: RPC response
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W-->>U: code 200 msg success
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||||
Note over W,O: 简历上传流程
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||||
U->>W: "POST /api/resume/upload，PDF DOC或DOCX"
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W->>W: JWT校验加后缀加文件头白名单
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||||
W->>L: gRPC GenOssSign key ext
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||||
L-->>W: UploadURL DownloadURL Expiry
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||||
W-->>U: 签名URL信息
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||||
U->>O: PUT直接上传到OSS，不走服务端
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||||
O-->>U: 上传完成，本地零缓存
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||||
```
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### 1.3 AI 对话链路
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> [!warning] 底线要求
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> 必须使用 Eino 框架，禁止裸写 HTTP 接口直连大模型。Eino 只是轻量级封装，主要做两件事：**拼接业务上下文** 和 **调用大模型**。
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```mermaid
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||||
flowchart TD
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A["HR在AI窗口输入自然语言提问"] --> B{后端解析意图}
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||||
B --> C["提取查询条件，如岗位ID或筛选标签"]
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||||
C --> D["查询MySQL获取真实数据"]
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||||
D --> E["拼接标准模板"]
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||||
E --> F["Prompt = 业务上下文 + 原始问题"]
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||||
F --> G["Eino Chat推送大模型"]
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||||
G --> H{大模型返回}
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||||
H --> I["规范化自然语言回答"]
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||||
I --> J["存入对话历史表，绑定HR账号ID"]
|
||||
J --> K["返回给前端展示"]
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||||
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||||
style A fill:#e1f5fe
|
||||
style D fill:#fff3e0
|
||||
style G fill:#e8f5e9
|
||||
style I fill:#ce93d8
|
||||
style J fill:#ffcdd2
|
||||
```
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||||
|
||||
## 二、前后端功能矩阵
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### 2.1 HR 管理端
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> Login: 游客状态
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||||
Login --> Dashboard: JWT校验通过
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||||
Dashboard --> JobCreate: 新建岗位
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||||
Dashboard --> JobEdit: 编辑下架个人岗位
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||||
Dashboard --> CandidateList: 查看岗位下候选人
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||||
CandidateList --> ProfileView: 查看结构化档案
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||||
ProfileView --> ResumeView: 查看OSS简历链接
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||||
Dashboard --> AIChat: 打开AI对话窗口
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||||
AIChat --> AIQuery: 自然语言提问
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||||
AIQuery --> AIResult: 返回统计回答
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||||
AIResult --> AIChat: 写入历史
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||||
state 权限边界 {
|
||||
Dashboard: 只能操作自己发布的岗位
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||||
JobCreate: 发布时关联当前HR ID
|
||||
JobEdit: 校验岗位创建者等于当前用户
|
||||
}
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||||
```
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### 2.2 候选人用户端
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```mermaid
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||||
stateDiagram-v2
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[*] --> BrowseJobs: 游客免登录浏览
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||||
BrowseJobs --> Register: 看到投递按钮才需登录
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||||
Register --> Login: 完成注册
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||||
Login --> ProfileSetup: 首次登录引导完善档案
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||||
ProfileSetup --> ResumeUpload: 上传合规简历
|
||||
ResumeUpload --> ApplyJob: 满足条件才能投递
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||||
state 投递校验 {
|
||||
ProfileSetup: 必填 姓名电话学历院校经历技能
|
||||
ResumeUpload: 仅PDF DOC DOCX三种格式
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||||
ApplyJob: 未完善资料或无简历 拦截弹窗
|
||||
}
|
||||
ApplyJob --> [*]: 投递成功
|
||||
BrowseJobs --> ApplyJob: 未登录直接投递 跳转登录
|
||||
```
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||||
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||||
## 三、数据结构概览
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||||
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||||
### 3.1 核心实体关系
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||||
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||||
```mermaid
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||||
erDiagram
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||||
USER ||--o{ JOB : "发布"
|
||||
JOB ||--o{ APPLICATION : "收到"
|
||||
USER ||--o{ PROFILE : "拥有"
|
||||
USER ||--o{ CHAT_RECORD : "发起"
|
||||
PROFILE ||--|| RESUME : "包含"
|
||||
|
||||
USER {
|
||||
uint64 id "PK"
|
||||
string username "UK"
|
||||
string password_hash
|
||||
string role "hr / candidate"
|
||||
datetime created_at
|
||||
}
|
||||
|
||||
JOB {
|
||||
uint64 id "PK"
|
||||
uint64 creator_id "FK"
|
||||
string title
|
||||
string description
|
||||
string status "on / off"
|
||||
datetime created_at
|
||||
}
|
||||
|
||||
APPLICATION {
|
||||
uint64 id "PK"
|
||||
uint64 job_id "FK"
|
||||
uint64 candidate_id "FK"
|
||||
datetime applied_at
|
||||
}
|
||||
|
||||
PROFILE {
|
||||
uint64 id "PK"
|
||||
uint64 user_id "UK"
|
||||
string name
|
||||
string phone
|
||||
string education
|
||||
string school
|
||||
text experience
|
||||
string skills
|
||||
}
|
||||
|
||||
CHAT_RECORD {
|
||||
uint64 id "PK"
|
||||
uint64 hr_id "FK"
|
||||
text question
|
||||
text ai_reply
|
||||
datetime created_at
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### 3.2 技术选型清单
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| 层级 | 技术 | 用途 |
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|------|------|------|
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| 前端 × 2 | 任意（Vue/React均可） | HR管理端 + 候选人用户端 |
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| Web 服务 | Go + Gin | HTTP 网关：路由、鉴权、校验 |
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||||
| 通信协议 | Protocol Buffers + gRPC | Web ↔ Logic 唯一通信方式 |
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| Logic 服务 | Go + gRPC server | 业务逻辑：权限、岗位、OSS、AI、MySQL |
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| 数据库 | MySQL | 用户、岗位、投递、档案、对话历史 |
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| 对象存储 | 私有 OSS Bucket | 简历文件签名 URL 直传 |
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| AI 框架 | Eino（基础 Chat） | 自然语言问答 + 上下文持久化 |
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| 认证 | JWT | 双角色统一令牌签发与校验 |
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## 四、关键考点速查
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> [!danger] 验收红线（必考）
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> 以下条目是评分的关键依据，遗漏任何一项可能导致扣分：
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1. **gRPC 分层**：Web 与 Logic 之间必须是 `gRPC` 远程调用，同工程函数直连 = 不符合架构要求
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2. **OSS 签名 URL**：文件不落地本地，客户端直传 OSS；严格后缀 + 文件头校验
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||||
3. **Eino 框架调用**：不可裸写 HTTP 请求连接大模型，必须通过 Eino 封装
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||||
4. **权限隔离**：JWT 统一签发，HR 只能管理自己发布的岗位，候选人未完善资料不可投递
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5. **AI 对话持久化**：每条问答对入 MySQL，刷新页面自动加载历史上下文
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## 五、提交 Checklist
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> [!example] 自查清单
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> 在提交前逐项勾选，确保没有遗漏：
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- [ ] 源码位于 `final_homework/` 目录下
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- [ ] 四个子目录完整：`hr-frontend`、`user-frontend`、`web-gin-service`、`logic-grpc-service`
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- [ ] `api.md` — 接口说明文档
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- [ ] `db.md` — 数据库设计文档
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- [ ] `README.md` — 启动部署指南 + 项目亮点
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||||
- [ ] 演示视频：原生实操 + 口述两大核心技术点
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- [ ] 视频命名：`姓名_学号_全栈大作业.mp4`
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||||
- [ ] `answer.md` — 拓展设计方案（OpenClaw/Hermes 集成思路）
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||||
- [ ] `.env` / config 文件中 key 等敏感信息已忽略提交
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## 关联笔记
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- [[大作业项目要求]] — 作业完整需求文档
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@@ -0,0 +1,86 @@
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>[Warning] 此文件为只读，**禁止** AI 工具修改此文件
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## 一、作业考核核心目标
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1. 掌握 gRPC 两层服务架构调用，只拆分 Web 服务、Logic 业务服务，架构轻量化易上手。
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2. 熟练使用 Gin 开发标准接口，~~实现 JWT 双角色登录~~、权限精准隔离管控。
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3. 完成私有 OSS 全流程对接，使用签名 URL 安全完成简历上传、下载，保障文件访问安全。
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4. 基于 Eino 框架实现前端 AI 对话，联动查询 MySQL 真实业务数据，全程不做向量、不做 RAG、不做简历智能匹配。
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5. 本次不考察docker，前端技术栈随意。
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6. key相关不提交（真实业务中是不需要提交的），提交了也不扣分，做好保护即可。
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## 二、前后端开发硬性要求
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### 1. 两套独立前端页面工程
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1. HR 管理端前端：专属独立路由，包含岗位全量管理、候选人台账查看、AI 智能对话问答窗口。注意：有多个HR账号，随意注册HR或者候选人。一个用户只有一种角色。
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2. 候选人用户端前端：专属独立路由，包含岗位浏览、账号注册登录、个人资料编辑、简历OSS上传、岗位一键投递。
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3. 前端仅负责页面渲染、交互操作、接口请求，所有权限校验、文件处理、AI 逻辑、业务数据读写全部封装在后端，前端禁止写核心业务逻辑。
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### 2. HR 管理端核心功能细节
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1. 独立账号密码登录，后端统一签发、校验 JWT 令牌，无令牌禁止访问后台功能。
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2. 自主新增、编辑、下架个人发布的招聘岗位，仅能管理本人创建岗位，无权操作他人岗位。
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3. 分页查看所有岗位对应的投递候选人、结构化个人档案、OSS 云端简历记录。
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||||
4. 前端内置常驻 AI 对话窗口，支持自然语言问答，可查询投递总人数、单岗位投递统计、符合条件候选人筛选、岗位热度数据等MySQL后台真实数据。
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5. AI 对话自动留存聊天记录入库，页面刷新后自动加载历史对话上下文，不丢失交互记录。
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### 3. 候选人用户端功能
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1. 游客免登录权限：无需注册、无需登录，即可直接浏览全平台公开岗位列表，无任何权限门槛。
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2. 投递强制校验规则：仅注册并成功登录后，才会展示岗位投递按钮；未完善结构化个人资料、未上传合规简历，直接拦截投递请求，弹窗提示补齐资料。
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3. 结构化个人档案：必填填写姓名、联系电话、最高学历、毕业院校、工作/项目经历、核心技能标签，所有信息实时存入MySQL，支持用户随时前端编辑、后端同步更新。可选功能：简历解析自动填充相关字段。
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4. 简历文件格式强限制：仅支持 PDF、DOC、DOCX 三种标准办公格式，后端严格校验文件后缀与文件头，拦截图片、压缩包、TXT 等非法格式。简历此次只考察OSS上传，不与AI交互。
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||||
5. 合规简历直传私有OSS，生成签名访问链路，本地不缓存、不留存任何简历源文件。
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## 三、技术架构硬性要求
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1. Web 服务（Gin 网关层）：仅负责接收前端 HTTP 请求、全局跨域处理、JWT 统一鉴权、请求参数合法性校验，不编写任何核心业务代码，所有能力全部通过 gRPC 远程调用 Logic 服务。
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2. Logic 核心业务服务：集中承载全量后端逻辑，包含用户权限管控、岗位业务处理、私有OSS签名调度、MySQL全量数据读写、Eino AI对话封装，独立部署运行。
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3. 通信强制规范：Web 服务与 Logic 服务之间，只允许 gRPC 远程跨服务调用，禁止同工程本地函数直连调用，守住微服务分层考点。
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4. 数据存储：采用MySQL数据库、岗位数据、候选人结构化档案、岗位投递关联数据、AI对话历史记录。
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5. 文件存储：所有合规简历文件仅归档至私有OSS Bucket，严禁本地文件夹临时存储兜底。
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## 四、私有 OSS 硬性落地规范
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1. 学生自主完成OSS平台注册，手动创建专属私有Bucket，彻底关闭匿名访问、公开读权限，保障简历隐私安全。
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2. OSS密钥、访问域名、Bucket名称等敏感配置，统一写入独立配置文件，禁止硬编码写入业务代码提交仓库。
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## 五、Eino 框架使用规范+AI对话增强细节
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1. 轻量化使用：仅调用Eino基础Chat对话组件。
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2. AI业务问答固定流程：HR输入自然语言提问 → 后端解析意图查询MySQL真实业务数据 → 拼接标准业务上下文+用户问题 → 调用Eino推送大模型 → 返回规范自然语言统计回答。
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3. 对话持久化增强：每一条HR提问、AI回复自动成对存入MySQL对话历史表，绑定HR管理员账号ID。
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4. 前端会话联动：HR重新进入AI对话页面，自动从MySQL加载过往全部聊天上下文，延续历史问答交互。
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5. 底线要求：必须完整引用Eino框架依赖编程，禁止裸写HTTP接口直连大模型完成AI功能糊弄验收。
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## 六、标准化目录结构
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所有代码放到：git根目录/final_homework/ （注意没有homework这一层）
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1. 📁 hr-frontend 文件夹：存放完整HR管理端前端全部源码
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2. 📁 user-frontend 文件夹：存放候选人用户端前端全部源码
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3. 📁 web-gin-service 文件夹：完整Gin Web网关服务工程代码
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4. 📁 logic-grpc-service 文件夹：完整Logic核心业务gRPC服务代码
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5. 📄 api.md：项目接口说明文档，统一规范所有前后端对接接口
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6. 📄 db.md：数据库设计文档，包含所有数据表结构、字段说明、关联关系
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7. 📄 README.md：项目完整启动部署文档，写明环境配置、服务启动顺序、OSS密钥配置方式，项目亮点等
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## 六、作业提交与视频录制规范要求
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### 1. 视频硬性录制要求
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1. 视频：禁止额外剪辑拼接、后期特效包装，保证原生实操画面真实有效。
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2. 视频必录核心内容：完整演示系统全链路核心实操功能；口述讲解本次作业两大核心技术点：两层gRPC服务调用逻辑、私有OSS签名URL安全上传下载；可自愿补充Eino基础对话实操要点、个人开发优化思路，无额外无关冗余内容。
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3. 全程实操配合：后台服务启动、前端页面操作、接口联调等全流程，同步搭配实时语音讲解，禁止无声黑屏静默录制。
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### 2. 统一提交格式与提交入口
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1. 视频文件命名强制规范：严格按照格式命名，姓名_学号_全栈大作业.mp4，禁止私自修改命名格式、随意缩写信息。
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2. 固定提交地址：统一线上填报提交，提交入口：[https://f.kdocs.cn/g/Qvi7GT0p/](https://f.kdocs.cn/g/Qvi7GT0p/)，进入【2027届全栈开发实战：大作业提交】WPS表单，按页面提示逐项填写信息、上传视频与配套源码材料。
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3. 表单填报必填项：如实填写本人姓名、对应技术方向、所属学校、完整学号，规范上传合规演示视频，据实填写本次作业收获与开发难点，无特殊疑问正常提交即可。
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## 七、拓展设计方案思考题（必答，无需编码实现）
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1. 额外新建文件：**answer.md**，专门用来写本题答案。
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2. 设计题目：未来所有的系统都应该可以和AI Agent进行交互和对话。如果需要对接集成到 OpenClaw或者Hermes等三方AI Agent 平台中，请你详细写出完整接入实施方案，只写设计思路与流程，不需要写任何代码实现。
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3. 答题要求：逻辑清晰、步骤完整，所有细节都有考虑到。
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