GrillKit – 自托管的技术面试AI训练器，支持语音

GrillKit 是一款开源自托管的 AI 技术面试训练器，专为求职者高效准备技术面试而设计。与通用的聊天助手不同，GrillKit 提供了结构化的面试流程，帮助用户进行有针对性的练习。用户可以从预设的问题库中选择轨道，包括 Python、数据库/SQL、系统设计、Kafka、RabbitMQ、Docker、Kubernetes、可观测性、Airflow 等多个领域，并设置难度级别（初级、中级、高级）和主题。系统会根据选择生成一份包含多个问题的面试计划，在会话中逐题进行，每道题最多允许两次 AI 跟进追问，AI 根据回答给出 1 到 5 分的评分，并在会话结束后提供综合评估。

该工具的核心优势在于隐私和可控性。用户通过 Docker 在本地或服务器上运行 GrillKit，所有配置、API 密钥和面试历史都存储在本地 ./data 目录下，无需注册或订阅，也不依赖任何第三方云服务（除非用户选择使用云端 LLM）。语音功能是其另一大亮点：利用离线 Whisper 模型进行语音转文字，Piper TTS 朗读问题，部分支持音频输入的模型还可以录制音频答案。

部署非常简单：只需安装 Docker 和 Docker Compose，克隆仓库后运行 docker compose up，即可在 localhost:8000 访问。首次使用时，需要先进入 /config 页面添加 OpenAI 兼容的模型（如 OpenAI、Ollama、vLLM 等），选择面试模型和语言，并下载 Whisper 和 Piper 语音模型。之后在 /setup 页面创建面试会话，配置轨道、主题和题目数量。面试过程中，用户通过 WebSocket 进行文本或语音回答，AI 实时评分。仪表板页面会显示最近的会话记录，方便追踪进步。

GrillKit 采用 Apache License 2.0 开源，代码托管在 GitHub 上，社区贡献者可以通过 CONTRIBUTING.md 参与开发。项目还提供了详细的架构文档（ARCHITECTURE.md）和变更日志（CHANGELOG.md）。未来规划包括会话总时长限制、更多问题库、代码编辑器集成、自定义问题库以及 PWA 支持等。