GrillKit – 自託管的技術面試AI訓練器，支援語音

GrillKit 是一款開源自託管的 AI 技術面試訓練器，專為求職者高效準備技術面試而設計。與通用的聊天助手不同，GrillKit 提供了結構化的面試流程，幫助使用者進行有針對性的練習。使用者可以從預設的問題庫中選擇軌道，包括 Python、資料庫/SQL、系統設計、Kafka、RabbitMQ、Docker、Kubernetes、可觀測性、Airflow 等多個領域，並設定難度級別（初級、中級、高階）和主題。系統會根據選擇生成一份包含多個問題的面試計劃，在會話中逐題進行，每道題最多允許兩次 AI 跟進追問，AI 根據回答給出 1 到 5 分的評分，並在會話結束後提供綜合評估。

該工具的核心優勢在於隱私和可控性。使用者透過 Docker 在本地或伺服器上執行 GrillKit，所有配置、API 金鑰和麵試歷史都儲存在本地 ./data 目錄下，無需註冊或訂閱，也不依賴任何第三方雲服務（除非使用者選擇使用雲端 LLM）。語音功能是其另一大亮點：利用離線 Whisper 模型進行語音轉文字，Piper TTS 朗讀問題，部分支援音訊輸入的模型還可以錄製音訊答案。

部署非常簡單：只需安裝 Docker 和 Docker Compose，克隆倉庫後執行 docker compose up，即可在 localhost:8000 訪問。首次使用時，需要先進入 /config 頁面新增 OpenAI 相容的模型（如 OpenAI、Ollama、vLLM 等），選擇面試模型和語言，並下載 Whisper 和 Piper 語音模型。之後在 /setup 頁面建立面試會話，配置軌道、主題和題目數量。面試過程中，使用者透過 WebSocket 進行文本或語音回答，AI 即時評分。儀表板頁面會顯示最近的會話記錄，方便追蹤進步。

GrillKit 採用 Apache License 2.0 開源，程式碼託管在 GitHub 上，社群貢獻者可以透過 CONTRIBUTING.md 參與開發。專案還提供了詳細的架構文件（ARCHITECTURE.md）和變更日誌（CHANGELOG.md）。未來規劃包括會話總時長限制、更多問題庫、程式碼編輯器整合、自定義問題庫以及 PWA 支援等。