GrillKit – 音声対応のセルフホスト型AI技術面接トレーナー

GrillKitは、技術面接の準備を効率化するために設計された、セルフホスト型のAIトレーナーです。一般的なチャットアシスタントとは異なり、GrillKitは構造化された面接フローを提供します。ユーザーはPython、データベース/SQL、システムデザイン、Kafka、Docker、Kubernetesなど、あらかじめ厳選された問題バンクからトラックと難易度（初級、中級、上級）を選択し、AIが面接計画を生成します。各質問に対して最大2回のフォローアップが可能で、AIが1〜5のスコアを付け、セッション終了時に総合評価を表示します。

プライバシーと制御が重視されています。Dockerを使用してローカルまたはサーバー上で実行でき、すべての設定、APIキー、面接履歴はローカルの./dataディレクトリに保存され、アカウント登録やサブスクリプションは不要です。音声機能も充実しており、オフラインのWhisperモデルによる音声認識、Piper TTSによる質問の読み上げ、対応モデルでは音声回答の録音も可能です。

セットアップは簡単で、Docker Composeを使ってリポジトリをクローンし、docker compose upを実行するだけです。初回は/configページでOpenAI互換のモデル（OpenAI、Ollama、vLLMなど）を追加し、面接モデルと言語を設定、WhisperとPiperの音声モデルをダウンロードします。その後、/setupページで面接セッションを作成し、トラック、トピック、質問数を設定します。面接中はWebSocketを介してテキストまたは音声で回答し、AIがリアルタイムでスコアリングします。ダッシュボードには最近のセッション履歴が表示され、進捗を追跡できます。

GrillKitはApache License 2.0の下でオープンソースとして公開されており、GitHubでコードが公開されています。コントリビューションを希望する開発者はCONTRIBUTING.mdを参照してください。アーキテクチャ文書（ARCHITECTURE.md）や変更履歴（CHANGELOG.md）も提供されています。今後のロードマップには、セッション全体の時間制限、さらなる問題バンクの追加、コードエディタの統合、カスタム問題バンク、PWA対応などが含まれています。