面试鸭

免费、干净的面试刷题网站,覆盖 200+ 题库、9000+ 高频面试题,三端同步,助你高效备战求职面试。

Star 数
★ 6k
最近更新
8 个月前
License
MIT
主语言
TypeScript

30 秒速览

运行形态
网页应用自托管服务
可在哪里用
平台专用
费用
免费,无需付费服务
上手难度
高 · 需要较重的基础设施
开始前需要
Node.js >= 14yarnMongoDBRedisElasticsearchShell / 命令行网络访问本地文件系统
典型场景
求职者:在面试前使用面试鸭按方向(如 Java、前端)筛选高频题,快速背诵题解,提高面试通过率。
不适合
  • 希望开箱即用、不想自建 MongoDB、Redis、Elasticsearch 的团队
  • 需要完全离线或私有化部署、不愿依赖腾讯云服务的团队
  • 只想用现成在线题库、不打算自己部署前后端的求职者

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

面试鸭是一个开源的全栈面试刷题平台,其开源版本采用 React + 云开发/Node.js 构建,包含前台与管理员后台的完整代码。核心功能是提供多维度筛选和排序的题目浏览、题解折叠、收藏、共同编辑、语音读题、试题篮一键组卷与下载、试卷可见范围控制等。技术栈包括前端 React、Umi、Ant Design Pro、TypeScript;后端 Node.js(Express)或腾讯云云开发,数据库 MongoDB,中间件 Redis、Elasticsearch,对象存储腾讯云 COS。项目为求职者、面试官、学生、老师设计,强调免费、全面、共建和持续更新,在线版本可访问 mianshiya.com。

面试鸭提供在线面试刷题功能,用户可浏览、搜索、筛选(按难度、标签、题型)和排序(按热度、收藏数、频率)题目,查看折叠解析,进行收藏。支持共同编辑解析、上传题目、举报,并有热门搜索与历史记录。用户可回答题目、点赞回答、关注标签。试卷功能支持试题篮、一键组卷、下载试卷、控制可见范围及语音读卷。管理员后台可管理题目、回答、试卷和用户。技术实现上,前端通过 React 和 Ant Design 构建,后端提供 Express 或云函数接口,数据存储于 MongoDB,使用 Redis 和 Elasticsearch 优化查询与搜索。

  1. 求职者:在面试前使用面试鸭按方向(如 Java、前端)筛选高频题,快速背诵题解,提高面试通过率。
  2. 面试官:使用一键组卷功能从试题篮快速生成试卷,用于面试考核候选人。
  3. 学生:通过刷题了解企业考查重点,明确学习方向,积累自己的小题库。
  4. 老师:参考企业真实面经和题目,调整教学重点,帮助学生求职。

如何安装或部署这个 Agent?

前端安装:环境要求 Node.js >= 14。在项目根目录执行 yarn 安装依赖,然后 yarn start 启动开发服务器。生产部署执行 yarn build 生成 dist 目录,可部署到 Web 服务器或用 Docker 打包。后端(Node.js)代码在 server 目录,云函数在 cloudfunctions 目录,具体安装步骤需阅读对应目录中的 README 文档。

如何使用这个 Agent?

启动前端后,访问本地开发服务器地址即可开始刷题。可注册账号、浏览题目、收藏、组卷。若要自定义部署,需配置 MongoDB、Redis、Elasticsearch 等中间件,并设置腾讯云 COS 等对象存储。具体后端使用请参照 server/README.md 或 cloudfunctions/README.md。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 覆盖方向广:200+ 题库、9000+ 高频面试题,包含 Java、前端、AI、操作系统等方向,且持续更新。
  • 功能丰富:支持多维筛选、排序、收藏、共同编辑、一键组卷、下载试卷、语音读题等,提升刷题效率。
  • 三端同步:网页端、小程序和 IDE 插件数据同步,随时随地刷题。
局限
  • 技术栈依赖较多:需要 Node.js、MongoDB、Redis、Elasticsearch 等,部署配置较复杂。
  • 平台特定性:后端可选腾讯云云开发,若使用则绑定腾讯云生态,迁移成本高。
  • 缺少详细部署文档:后端安装步骤仅提供参考文档链接,未在 README 中详述,上手有一定门槛。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

文中未直接对比同类产品。

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
面试鸭 当前 25 · 缺口较多 网页应用免费 ★ 6k 8 个月前 TypeScript —
zero2Agent:从零到生产的 Agent 工程教程 61 · 存在缺口 网页应用免费 + 模型费 ★ 842 1 天前 Python —
AI 开发工具 Zoomcamp:AI 原生软件工程 32 · 缺口较多 网页应用免费 ★ 1.7k 今天 Python —
免费编程资源大全 24 · 缺口较多 云服务 / SaaS免费版 + 付费版 ★ 3.8k 7 个月前 HTML —

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
25/ 100 五分制 1.3 / 5
信任安全 0/29
可靠稳定 3/14
适用触发 6/18
规范维护 8/18
有效结果 6/13
证据核验 2/8
查看各维度的扣分理由
信任安全0 / 29 · 0.0/5

证据显示这是一个常规的Web应用,没有Agent相关的权限管理、用户确认、数据流透明性、敏感数据处理、依赖安全、外部影响、回滚或来源归属的文档或实现。因此所有信任标准得分为0。

可靠稳定3 / 14 · 1.1/5

自一致性:README和package.json基本一致,但版本号(5.0.0)与README中提到的2022年版本不一致,且没有明确的版本对应关系,因此得1分。依赖可用性:package.json列出了大量依赖,但未提供锁文件或版本固定策略,存在依赖漂移风险,得1分。失败消息:没有提供错误处理或用户可见的失败消息文档,得0分。

适用触发6 / 18 · 1.7/5

受众和场景:README明确列出了求职者、面试官、学生、老师等受众,并描述了多种使用场景,得2分。能力边界:功能列表详细,但未明确说明哪些功能是实验性的或未来计划,边界模糊,得1分。触发精度:没有Agent触发机制,得0分。环境适配:提供了前端和后端的部署说明,但未详细说明不同环境的配置,得1分。

规范维护8 / 18 · 2.2/5

信息架构:README结构清晰,包含项目背景、功能、技术栈、快速上手等,得2分。安装说明:提供了前端和后端的安装步骤,但后端依赖参考文档,得2分。命名稳定性:项目名称和版本号在package.json中明确,但README中未提及版本历史,得1分。示例和FAQ:有项目展示图片,但无FAQ,得1分。已知限制:未提及任何已知限制,得0分。许可证:MIT许可证明确,得2分。版本和变更日志:package.json有版本号,但无CHANGELOG,得1分。维护责任:README中列出了贡献者,但未明确维护责任,得2分。

有效结果6 / 13 · 2.3/5

输出可用性:作为Web应用,输出是网页,但未提供API或数据导出格式,得1分。边际价值:提供了大量面试题和功能,相比其他类似项目有独特价值,得2分。成本效益:免费开源,但部署和运行需要一定技术能力,得1分。

证据核验2 / 8 · 1.3/5

声明可追溯性:README中的功能声明未提供代码或测试证据,得1分。跨来源佐证:没有外部来源验证,得0分。事实与推断分离:README中区分了事实和未来计划,但未明确标注,得1分。

风险与缓解建议
  • 源码中未见:最小权限约束只授予完成任务所需的权限:用专用账号或只读令牌,并限定可访问的目录和仓库。
  • 源码中未见:执行前用户确认开启或自行加上执行前确认;先在沙箱或测试环境跑通,确认行为后再接入真实数据。
  • 源码中未见:数据流向说明运行时观察它连接了哪些外部服务(代理或防火墙日志);弄清数据去向之前不要输入敏感数据。
  • 源码中未见:敏感信息处理使用专用、低权限、可随时吊销的 API 密钥,不要复用生产凭据,也不要让密钥出现在日志里。
  • 源码中未见:依赖安全审查安装前固定版本并做一次依赖扫描(如 npm audit、pip-audit);优先放在容器里运行。
  • 源码中未见:外部影响披露先弄清它会写入、发送或修改哪些外部系统,用测试账号或测试仓库验证后再接入正式环境。
  • 源码中未见:回滚或恢复路径运行前先备份,或在 git 分支、快照上操作,确保改动可以撤销。
  • 源码中未见:来源归属可核验从官方仓库或包源安装,核对发布者和仓库地址,避免同名仿冒包。
  • 该仓库是一个常规Web应用,并非Agent产品,因此Agent相关标准均不适用。
  • 依赖未锁定版本,存在供应链风险。
  • README中的功能声明缺乏代码或测试证据支持。
证据充分度:低 评估于 2026年8月13日 审查版本 7354f4859b74
查看完整评分方法 →

常见问题

需要付费吗?
项目永久免费,可赚取积分激励。在线版 mianshiya.com 免费使用。
如何部署到自己的服务器?
前端通过 yarn build 生成静态文件,可部署到 Nginx。后端需配置 Node.js 环境和 MongoDB、Redis、Elasticsearch,具体见 server/README.md。
支持哪些终端?
支持网页端、小程序和 IDE 插件,数据同步。
题解质量如何保证?
邀请了大厂面试官创作和优化题解,并支持用户共同编辑,持续更新。
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓

对比同类 Agent

用同一套 FARS 评审,横向比较这个 Agent 所属的短名单。

相关 Agents