设计一个 AI 模拟面试系统

前端：题目页 → 作答 → 流式显示点评 → 回答追问 → 结束
   │  POST /api/interviews/stream（SSE 事件：delta / done / error）
   ▼
面试服务
  ├─ 鉴权 + 次数限制（每个用户 24 小时内最多 N 次）
  ├─ 状态校验：面试存在、属于当前用户、还没结束；本轮问题从数据库取
  ├─ Prompt 组装：评分细则 + 题目 + 参考答案（去掉代码块、截断）
  │              + 历史轮次 + 本轮回答（用标签包裹）
  ├─ 调用模型（流式）→ 转发片段 → 结束后解析得分和追问
  └─ 落库：面试记录（每轮的回答、点评、得分、追问）→ 更新学习记录
   ▼
MySQL：questions（题目和参考答案）、interviews、ai_calls（调用记录）、study_records（学习状态）

开始：第 1 轮的问题 = 题目本身
  → 等待作答 → 点评中（流式）→ 解析得分和追问
  → 轮数 < N 且有追问：下一轮的问题 = 这条追问，回到"等待作答"
  → 否则：结束，更新学习记录

const MAX_ROUNDS = 3

export function buildMessages(input: { title: string; reference: string; turns: Turn[]; answer: string }) {
  const round = input.turns.length + 1
  // 本轮问题由服务端决定：第一轮是题目，之后是上一轮的追问
  const question = round === 1 ? input.title : input.turns.at(-1)!.followUp
  // 去掉回答里的同名标签（包括大小写、空格不同的写法），防止伪造闭合标签跳出包裹
  const answer = input.answer.replace(/<\s*\/?\s*answer\b[^>]*>/gi, '')
  const user = [
    `【面试题】${input.title}`,
    `【参考答案】\n${compactReference(input.reference)}`, // 去掉代码块并截断
    input.turns.length ? `【之前的问答】\n${formatHistory(input.title, input.turns)}` : '',
    `【本轮问题】（第 ${round} 轮，共 ${MAX_ROUNDS} 轮）${question}`,
    round === MAX_ROUNDS ? '这是最后一轮，"追问"部分只写"无"。' : '',
    `<answer>\n${answer}\n</answer>`,
  ]
    .filter(Boolean)
    .join('\n\n')
  return [
    { role: 'system', content: SYSTEM_PROMPT }, // 评分细则、输出格式和安全规则
    { role: 'user', content: user },
  ]
}

// 解析"得分：X/10"，格式不规范时返回 null，而不是猜一个分数
export function parseScore(text: string): number | null {
  const m = text.match(/得分[：:]\s*(\d{1,2}(?:\.\d+)?)\s*\/\s*10(?!\d)/) // 不把"85/100"误读成 10 分
  return m ? Math.min(10, Math.max(0, Math.round(Number(m[1])))) : null
}