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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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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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subgraph Storage ["存储层"]
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MySQL[(MySQL数据库)]
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OSS[(私有OSS Bucket)]
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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
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EinoAI -->|"查询MySQL，推送大模型，返回回答"| LogicLayer
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style Frontend fill:#e1f5fe
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style WebLayer fill:#fff3e0
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style LogicLayer fill:#e8f5e9
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style Storage fill:#fce4ec
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```
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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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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"]
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J --> K["返回给前端展示"]
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style A fill:#e1f5fe
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style D fill:#fff3e0
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style G fill:#e8f5e9
|
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style I fill:#ce93d8
|
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style J fill:#ffcdd2
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||
```
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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 {
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||
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
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||
JobEdit: 校验岗位创建者等于当前用户
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||
}
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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
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||
ResumeUpload --> ApplyJob: 满足条件才能投递
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||
state 投递校验 {
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ProfileSetup: 必填 姓名电话学历院校经历技能
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||
ResumeUpload: 仅PDF DOC DOCX三种格式
|
||
ApplyJob: 未完善资料或无简历 拦截弹窗
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||
}
|
||
ApplyJob --> [*]: 投递成功
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||
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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### 3.1 核心实体关系
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```mermaid
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erDiagram
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USER ||--o{ JOB : "发布"
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||
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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### 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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