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Python
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import logging
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from services.deepseek_service import deepseek_service
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# 设置日志
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logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def test_feedback_generation():
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logger.info("开始测试反馈生成功能")
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# 准备测试数据
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conversation_history = [
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{"role": "assistant", "content": "你好！我是面试官，现在开始针对前端开发岗位的面试。请做一下自我介绍。"},
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{"role": "user", "content": "你好，我叫张三，有3年前端开发经验，熟悉React、Vue等框架。"},
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{"role": "assistant", "content": "请介绍一下你最印象深刻的项目。"},
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{"role": "user", "content": "我在之前的公司负责开发了一个电商网站，使用React框架，优化了页面加载速度，提升了用户体验。"}
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]
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system_prompt = """作为一位专业的面试评估专家，请对整场面试进行全面评估。
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请提供：
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1. 整体表现评分（0-100分）和评级（优秀/良好/一般/需改进）
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2. 各轮回答的详细分析（针对每个问题和回答给出具体评价）
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3. strengths（优势）- 列出至少3点
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4. areas_for_improvement（需要改进的方面）- 列出至少3点
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5. 具体的准备建议（针对改进点给出可操作的建议）
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请用中文回复，格式清晰、结构化，避免过于笼统的描述。"""
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user_prompt = f"请分析以下针对前端开发岗位的面试对话并给出综合反馈：\n\n" + "\n\n".join([
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f"{'面试官' if msg['role'] == 'assistant' else '候选人'}：{msg['content']}"
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for msg in conversation_history
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])
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messages = [
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{"role": "system", "content": system_prompt},
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{"role": "user", "content": user_prompt}
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]
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try:
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logger.info("准备调用DeepSeek API")
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response = deepseek_service._call_api(messages)
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logger.info("API调用成功")
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logger.debug(f"API响应：{response}")
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feedback = response["choices"][0]["message"]["content"]
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logger.info("生成的反馈内容：")
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logger.info(feedback)
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return True
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except Exception as e:
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logger.error(f"API调用失败：{str(e)}", exc_info=True)
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return False
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if __name__ == "__main__":
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success = test_feedback_generation()
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if success:
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logger.info("测试成功")
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else:
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logger.info("测试失败")
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