v0.1.0 版本說明

釋出日期: 2025-12-10 版本型別: 首發版本 穩定性: 穩定

版本概述

CueMate v0.1.0 是首個正式釋出版本，標誌著專案從測試階段進入生產就緒狀態。本版本包含完整的核心功能，支援實時語音識別、多模型 AI 回答、知識庫增強等功能。

新增功能

1. feat(install): 提供 macOS DMG 一鍵安裝包，透過簡單便捷的安裝面板快速部署應用

CueMate 提供標準的 macOS DMG 安裝包，支援 Apple Silicon（M1/M2/M3）和 Intel 雙架構。內建安裝嚮導會自動引導完成環境檢測、Docker 配置、服務部署等全部流程，使用者無需任何技術背景即可完成安裝。

下載並開啟安裝包

根據 Mac 晶片型別選擇對應的安裝包：

• Apple Silicon (M1/M2/M3)：CueMate-v0.1.0-macos-arm64-offline.dmg
• Intel 晶片：CueMate-v0.1.0-macos-x64-offline.dmg

雙擊下載的 DMG 檔案，macOS 會自動掛載磁碟映象，彈出安裝視窗。

安裝嚮導引導

安裝嚮導包含 8 個步驟，會自動引導完成整個安裝過程：

1. 歡迎：介紹 CueMate 功能
2. 許可協議：閱讀並同意軟體許可協議
3. 安裝位置：選擇安裝目錄（預設 /Applications）
4. 磁碟檢測：確認至少 10GB 可用空間
5. Docker 檢查：檢測並自動配置 Docker Desktop
6. 埠檢查：檢測 80、3001、3002、3003、8000、10095 埠占用
7. 映象載入：載入後端服務映象並啟動服務
8. 完成：自動啟動 CueMate 桌面應用

首次使用授權

安裝完成後首次使用時，系統會彈出許可權請求：

• 麥克風許可權：用於識別您的語音輸入
• 錄屏與系統錄音許可權：用於捕獲系統音訊（識別面試官語音），僅捕獲音訊不錄製畫面

點選「允許」即可完成授權。授權後使用內建賬號登入（使用者名稱：admin，密碼：cuemate）即可開始使用。

總結

macOS DMG 安裝包整合了完整的安裝嚮導，自動處理環境檢測、依賴安裝、服務部署等複雜流程。使用者從下載到開始使用，整個過程約 5 分鐘。雙架構支援確保在所有主流 Mac 裝置上的相容性，支援 macOS 13.0 (Ventura) 及以上版本。

2. feat(desktop): 桌面應用提供便捷的操作介面，一鍵啟停服務、快速開啟面試

CueMate 桌面應用採用懸浮控制欄 + 主應用視窗的雙層介面設計，既不遮擋其他應用，又能快速訪問所有功能。

懸浮控制欄

啟動 CueMate 後，螢幕頂部會顯示懸浮控制欄，提供常用功能的快捷入口：

• CueMate 圖示：點選開啟官方網站
• 語音識別：啟動語音識別，開啟面試功能視窗
• 提問 AI：快速向 AI 提問
• 互動模式：切換視窗點選穿透模式
• 主應用視窗：開啟後臺管理介面
• 顯示/隱藏：隱藏或顯示控制欄及所有視窗

主應用視窗

點選控制欄最右側按鈕開啟主應用視窗。主頁提供面試訓練的快速入口，選擇已建立的崗位後可啟動兩種訓練模式：

• AI 模擬面試：AI 扮演面試官角色，自動提問，實時評估回答質量
• LIVE 面試訓練：真人（朋友）提問，CueMate 實時識別問題並提供答案建議

容器監控

透過頂部選單進入容器監控頁面，實時監控所有後端 Docker 容器：

• 統計卡片顯示總容器數、執行中、已停止的數量
• 列表展示每個容器的名稱、映象、狀態、埠、大小
• 支援重啟容器、檢視容器日誌
• 每 30 秒自動重新整理狀態

總結

桌面應用將複雜的微服務架構隱藏在簡潔的介面之下。懸浮控制欄常駐螢幕頂部，隨時可用；主應用視窗提供完整的後臺管理功能；容器監控讓使用者隨時瞭解系統執行狀態。

3. feat(system): 支援系統設定與管理，包含使用者賬號、語音配置、語言偏好、預設模型、Prompt 管理等功能

CueMate 提供完善的系統設定功能，使用者可以根據個人需求自定義各項配置。

系統設定

透過頂部選單進入系統設定頁面，分為三個區塊：

系統偏好設定：

• 語言選擇：簡體中文、繁體中文、English
• 主題切換：淺色、深色、自動（跟隨系統）
• 時區設定：支援北京、香港、日本、太平洋、倫敦時間
• 大模型服務商：選擇預設使用的 LLM 模型

懸浮窗設定：

• 點選穿透模式：切換互動模式和穿透模式（快捷鍵 ⌘⇧CM）
• 視窗高度：50% / 75% / 100% 螢幕高度

賬戶資訊：使用者名稱、郵箱、修改密碼

Prompt 管理

Prompt 管理頁面用於管理 AI 提示詞模板，定義了 AI 的行為和響應方式：

• 檢視列表：顯示所有 Prompt 的 ID、描述、來源（Desktop/Web）、模板變數
• 編輯 Prompt：修改內容，模板變數自動保護防止誤刪
• Extra 配置：JSON 格式的額外引數，如 {"totalQuestions": 10}，無需修改 Prompt 內容即可調整引數
• 版本恢復：檢視歷史版本並恢復

模板變數使用 ${variableName} 格式，如 ${jobPosition.title}、${resume.content}，執行時自動替換為實際值。

總結

系統設定和 Prompt 管理功能讓使用者可以靈活自定義 CueMate 的行為。系統偏好和懸浮窗設定最佳化日常使用體驗，Prompt 管理則讓高階使用者能夠調整 AI 的回答風格和評分標準。

4. feat(logs): 完整的日誌管理系統，支援按時間和級別檢視桌面客戶端及各服務的執行日誌、操作日誌和容器監控資訊

CueMate 提供完整的日誌管理系統，記錄桌面客戶端和所有後端服務的執行日誌。

日誌篩選與列表

透過頂部選單進入日誌管理頁面，支援三維度篩選：

• 按專案（服務）：web-api、llm-router、rag-service、desktop-client
• 按級別：DEBUG（灰色）、INFO（藍色）、WARN（黃色）、ERROR（紅色）
• 按日期：選擇具體日期檢視當天日誌

日誌列表顯示每個日誌檔案的服務名稱、級別、日期、檔案大小，支援檢視、清理、刪除操作。

日誌檢視器

點選「檢視」按鈕開啟側拉彈框，可檢視完整日誌內容：

• 日誌按行顯示，每行可單獨選擇
• 支援全選、複製選中、複製全部
• JSON 格式日誌自動語法高亮
• 顯示總行數統計

日誌清理

• 清理單個檔案：清空內容但保留檔案
• 清理今日日誌：批次清空所有今日日誌
• 刪除檔案：徹底刪除日誌檔案

所有日誌按服務和日期分類儲存在 ~/Library/Application Support/cuemate-desktop-client/data/logs/{service}/{date}/ 目錄，預設保留 30 天。

總結

日誌管理系統為使用者提供了完整的系統執行視覺化能力。多維度篩選讓使用者能夠快速定位問題日誌，檢視器支援選擇和複製便於問題排查和反饋。

5. feat(llm): LLM 模型配置，支援 24+ 種主流大語言模型服務商的統一管理，使用者自定義選擇模型

CueMate 支援公有云模型和私有部署模型的統一管理，透過直觀的配置介面新增、編輯和測試 LLM 模型。

支援的服務商

• 公有云模型（16 個）：OpenAI、Anthropic (Claude)、Google Gemini、DeepSeek、Moonshot (Kimi)、智譜 AI、通義千問（阿里雲百鍊）、騰訊混元、訊飛星火、火山引擎（豆包）、百度千帆、商湯日日新、百川智慧、MiniMax、階躍星辰、SiliconFlow
• 雲平臺服務（3 個）：Azure OpenAI、Amazon Bedrock、騰訊雲
• 私有部署（5 個）：Ollama、vLLM、Xinference、本地模型、Regolo

頁面佈局

左右分欄設計：

• 左側導航樹：全部模型 / 公有模型 / 私有模型，支援按服務商篩選
• 右側模型列表：卡片式展示，顯示模型名稱、服務商圖示、連通狀態（已連通/不可用）

新增和配置模型

1. 點選「新增模型」選擇服務商
2. 填寫模型名稱、選擇基礎模型（如 gpt-5、claude-sonnet-4-5）
3. 配置憑證：API Key、Base URL
4. 高階引數：temperature、max_tokens、top_p 等
5. 點選「測試連線」驗證配置

每個服務商都提供「檢視配置文件」連結，點選跳轉到對應的配置說明。

總結

LLM 模型配置功能將複雜的多服務商管理簡化為直觀的介面操作。支援 24+ 種服務商，涵蓋國際主流和國產大模型，以及私有部署方案。統一的配置介面和測試連線功能確保每個模型都能正常工作。

6. feat(job): 崗位管理，建立面試崗位並填寫詳細 JD 描述，AI 模擬面試時根據崗位智慧生成提問與答案

崗位管理是 CueMate 面試準備流程的第一步。使用者可以建立目標崗位、填寫職位描述（JD）、上傳簡歷，後續的 AI 模擬面試、面試訓練都會基於這些資訊生成針對性內容。

新建崗位嚮導

新建崗位採用 3 步向導流程：

第 1 步 - 填寫崗位資訊：輸入崗位標題和詳細的崗位描述（JD）。右側提供示例崗位參考，點選可快速帶出預設值。JD 內容是 AI 生成針對性面試題目的重要依據，建議包含崗位職責、技術棧要求、工作年限、學歷要求等資訊。

第 2 步 - 上傳簡歷：支援 PDF、DOCX 格式檔案上傳（最大 10MB），系統自動提取文字內容。也可以手動貼上簡歷內容。簡歷資訊用於 AI 提供更貼合個人背景的回答建議。

第 3 步 - 建立完成：崗位建立成功後，提供 5 個快捷操作按鈕，可以直接開始模擬面試、新建另一個崗位、前往向量知識庫同步資料、或新增面試押題。

崗位列表管理

崗位列表頁面採用左右佈局：左側顯示所有已建立的崗位列表，右側是編輯區域。點選左側任意崗位，右側顯示該崗位的詳細資訊，可以直接編輯崗位標題、JD 描述和簡歷內容。修改後點選「儲存修改」按鈕儲存。

底部狀態指示器顯示向量同步狀態：紅色表示已修改但未同步，綠色表示已同步可正常使用。修改崗位資訊後需要前往向量知識庫頁面手動同步，才能在面試訓練中使用最新內容。

AI 簡歷最佳化

崗位列表頁提供 AI 簡歷最佳化功能。點選「簡歷最佳化」按鈕，開啟最佳化記錄列表，可以檢視所有歷史最佳化記錄。點選「新建最佳化簡歷」，AI 會根據 JD 要求分析簡歷並生成最佳化建議，最佳化方向包括：突出匹配技能、量化成果資料、最佳化表達邏輯、補充關鍵詞。

最佳化詳情頁提供對比模式，使用 Diff 檢視顯示最佳化前後的差異（紅色刪除、綠色新增）。還支援迭代最佳化功能，可以基於最佳化後的簡歷繼續最佳化，逐步提升簡歷質量。滿意後點選「應用此版本」將最佳化結果應用到崗位。

7. feat(resume): 簡歷管理與 AI 最佳化，支援多格式簡歷上傳和智慧最佳化建議

簡歷管理功能整合在崗位列表頁面中，與崗位資訊緊密關聯。支援上傳 PDF、DOCX 格式的簡歷檔案，系統自動提取文字內容，並基於崗位 JD 提供 AI 智慧最佳化功能。

上傳簡歷檔案

在崗位列表頁面，點選「上傳簡歷檔案」按鈕，彈出簡歷上傳側拉窗。支援點選或拖拽檔案到上傳區域，檔案格式要求：

• PDF 格式：自動提取文字內容
• DOCX 格式：Word 文件（不支援舊版 DOC 97-2003 格式）
• 檔案大小：最大 10MB

上傳成功後，提取的文字會顯示在編輯區域，可以手動修正提取錯誤或補充遺漏資訊。建議保留與崗位相關的技術棧、專案經歷、學歷和工作年限等核心內容。

檢視已上傳的簡歷

當崗位已上傳過簡歷檔案後，頁面頂部會顯示黃色的「已上傳的簡歷」按鈕。點選後開啟簡歷預覽側拉窗，支援：

• 檔案預覽：PDF 使用瀏覽器內建檢視器，DOCX 使用專業渲染庫保留格式
• 下載檔案：點選右上角「下載檔案」按鈕下載簡歷
• 刪除檔案：移除簡歷檔案記錄（僅清空資料庫中的檔案路徑，物理檔案需手動清理）

AI 簡歷最佳化流程

點選「簡歷最佳化」按鈕，開啟最佳化記錄列表側拉窗，顯示所有歷史最佳化記錄。點選「新建最佳化簡歷」，AI 會讀取當前崗位的 JD 和簡歷內容，透過 LLM Router 傳送最佳化請求。最佳化過程需要幾秒到幾十秒，期間顯示載入遮罩。

最佳化完成後自動開啟詳情頁，使用 Diff 檢視對比最佳化前後的差異：紅色表示刪除內容，綠色表示新增內容。可切換到編輯模式手動微調結果。

支援迭代最佳化功能：基於當前最佳化後的簡歷繼續最佳化，逐步提升質量。每次迭代建立新記錄，保留完整最佳化歷史。滿意後點選「應用此版本」，將最佳化結果更新到崗位的簡歷內容中。

8. feat(knowledge): 面試押題和知識庫管理，同步至向量資料庫以增強答案檢索準確性

面試押題功能允許使用者建立面試問題和參考答案，構建個性化的知識庫。所有押題會同步到 ChromaDB 向量資料庫，在 AI 回答問題時自動檢索相關內容（相關度 ≥ 80%），提供更精準的個性化答案。

面試押題頁面

面試押題頁面採用左右佈局：左側顯示所有崗位及題目數量，右側以卡片網格形式顯示題目。每個題目卡片包含序號、標題、標籤、描述（最多 4 行）、建立時間、同步狀態指示器（綠色已同步/琥珀色未同步）、編輯和刪除按鈕。

支援按標籤篩選題目。點選「建立新題目」開啟抽屜，填寫題目標題、標籤和描述（建議包含核心答案、詳細說明、常見追問）。還提供標籤管理功能，可以新增、刪除標籤。

同步到向量庫

在押題頁面點選「同步到向量庫」按鈕，開啟同步抽屜，顯示題目同步狀態統計（總題目數、已同步數、未同步數）。點選「批次同步當前崗位的押題到向量庫」按鈕，系統呼叫 RAG Service API 將題目內容向量化並儲存到 ChromaDB。新建立或修改的題目需要手動同步後才能在面試訓練中被檢索到。

向量知識庫頁面

向量知識庫頁面提供六個標籤頁：崗位資訊、簡歷資訊、面試押題、同步狀態、其他檔案、AI 向量記錄。在「同步狀態」標籤頁可以執行「一鍵同步所有資料」，將崗位、簡歷、押題一次性同步到向量庫。「其他檔案」標籤頁支援上傳 PDF、Word、文字等檔案，或直接新增文字內容作為補充知識來源。「AI 向量記錄」標籤頁展示面試過程中使用知識的記錄，幫助分析知識使用情況和效果。

9. feat(interview): 面試模式，支援 AI 模擬面試、面試訓練、語音提問三種場景

CueMate 提供三種不同的面試訓練模式，滿足不同階段和場景的需求。從獨自練習的 AI 模擬面試，到真實面試中的實時輔助，再到快速查詢的語音提問，全方位提升面試能力。

AI 模擬面試

AI 模擬面試由 AI 扮演面試官角色，自動提問並評估你的回答。系統開啟三個視窗：左側 AI 面試官視窗（顯示問題和控制面板）、中間對話視窗（顯示 AI 參考答案和使用者回答）、右側歷史記錄視窗。

AI 根據崗位 JD、簡歷內容和押題庫智慧生成問題，使用 Piper TTS 語音播報。支援手動模式（點選"回答完畢"提交）和自動模式（靜音自動提交）。整個過程迴圈進行"AI 提問 → AI 給出參考答案 → 使用者回答 → 提交"，直到完成所有問題或主動結束。面試結束後可在面試覆盤頁面檢視綜合評分和詳細報告。

面試訓練（LIVE）

面試訓練用於真實面試場景，實時識別面試官問題並給出答案建議。系統透過 AudioTee 技術捕獲面試軟體（騰訊會議、Zoom、釘釘、飛書等）的音訊輸出，無需面試官配合。

當面試官提問時，系統自動識別並顯示問題文字。支援手動模式（點選"確認問題"觸發答案生成）和自動模式（靜音 + 問題 ≥5 字自動觸發）。AI 優先從押題庫匹配答案（相似度 ≥80%），無匹配則根據 JD 和簡歷實時生成。答案顯示在中間視窗，供你參考後用自己的語言回答。

語音提問

語音提問是最靈活的方式，適合快速查詢技術問題和麵試題答案。支援文字輸入和語音輸入兩種方式，點選"按住說話"進行語音輸入，系統實時識別並轉為文字。

AI 實時分析問題並流式返回答案，支援 Markdown 格式顯示。提供快捷操作：追問更多內容、新建提問、複製對話內容。所有問答記錄自動儲存到 AI 對話記錄頁面。

10. feat(voice): 實時語音識別，雙通道音訊捕獲自動區分並顯示面試者和麵試官的語音內容

CueMate 的核心技術之一是實時語音識別。基於 cuemate-asr（FunASR）語音識別服務，系統透過兩個獨立的音訊通道捕獲面試雙方的語音並轉換為文字。

語音識別設定

語音設定頁面提供五個配置標籤頁：裝置配置（麥克風、揚聲器）、FunASR 配置（識別模式、取樣率、音訊塊引數）、AudioTee 配置（系統音訊捕獲引數、程序過濾）、Piper TTS 配置（語音合成語言和速度）、測試配置（測試時長、識別長度限制）。

麥克風用於捕獲使用者語音輸入，揚聲器用於兩個功能：一是播放 Piper TTS 生成的答案語音，二是透過 AudioTee 捕獲面試軟體（騰訊會議、Zoom、釘釘、飛書等）的音訊輸出，實現對面試官語音的識別。

雙通道音訊捕獲

系統使用兩個獨立的音訊通道：

• 麥克風通道：捕獲使用者語音，透過 FunASR 實時轉文字
• AudioTee 通道：捕獲系統音訊（面試軟體播放的面試官語音），透過 FunASR 實時轉文字

FunASR 支援三種識別模式：線上模式（實時流式，低延遲）、離線模式（錄音後識別，準確率高）、兩遍模式（先線上後離線最佳化）。支援中英文識別，自動斷句和標點。

語音合成（Piper TTS）

Piper TTS 是本地神經網路語音合成系統，將 AI 生成的答案轉換為自然流暢的語音播報。支援中文（花顏女聲）和英文（Amy 女聲）兩種語音模型。語音速度可調（0.5-2.0 倍速），透過揚聲器播放，解放雙眼專注思考。

語音測試

語音測試頁面用於驗證麥克風和揚聲器的語音識別能力。麥克風測試驗證使用者語音輸入是否正常；揚聲器測試驗證 AudioTee 能否正確捕獲系統音訊。測試前需授予麥克風許可權和"錄屏與系統錄音"許可權。

許可權要求說明：

• 麥克風許可權：用於識別您的語音
• 錄屏與系統錄音許可權：macOS 系統要求，用於 AudioTee 捕獲系統音訊（識別面試官語音）

11. feat(history): 面試記錄與覆盤分析，檢視完整對話歷史和統計資料

CueMate 提供兩個獨立的記錄檢視頁面：面試覆盤用於分析模擬面試和麵試訓練的表現，AI 對話記錄用於管理所有 AI 對話歷史。

面試覆盤

面試覆盤頁面以時間軸形式展示所有歷史面試記錄，按時間倒序排列。每個面試卡片顯示：AI 模型、面試時長、題目數、面試型別（模擬面試/面試訓練）、回答模式（自動/手動）、狀態、優缺點數量。卡片可展開檢視崗位描述和簡歷內容。

點選"檢視詳情"進入面試詳情頁，包含三個標籤頁：

• 面試概要：五維能力雷達圖（互動性、自信度、專業性、回答相關性、表達流暢性）、綜合評分（0-100 分）、面試時長、問題數量、整體總結、優缺點分析、改進建議
• 問題分析：逐題展示面試官問題、使用者回答、考察點和評價、參考回答、優缺點分析、改進建議
• 面試官剖析：契合度評估（圓環圖）、面試官分析（角色、MBTI、個人特質、對候選人的偏好）、候選人分析、溝通策略建議

AI 對話記錄

AI 對話記錄頁面用於管理所有透過 CueMate 進行的 AI 對話。頂部展示 8 個統計卡片：今日對話、今日問題、總對話數、總問題數、進行中、已完成、失敗、總 Token。

支援多維度篩選：按狀態（全部/進行中/已完成/失敗）、按模型服務商（OpenAI/Claude/GLM/Qwen/Moonshot 等）、關鍵詞搜尋。對話列表以表格形式展示，包含對話資訊、訊息統計、建立/更新時間、狀態。點選"檢視詳情"開啟抽屜，檢視完整的使用者問題和 AI 回答內容，支援 Markdown 渲染。

技術架構

前端技術棧:

• React 18.2-18.3 + TypeScript 5.2-5.5
• Electron 39.2.2（桌面應用框架，內建 Node.js 22.21.1、Chromium 142.0.7444.162、V8 14.2.231.18）
• Vite 5.2-5.4（構建工具）
• Ant Design 5.27.3（UI 元件庫）
• Tailwind CSS 3.4.14（樣式框架）

後端技術棧:

• Node.js 20.x/22.x + TypeScript 5.5.4（web/web-api 使用 20.x，llm-router/rag-service 使用 22.x）
• SQLite + better-sqlite3 9.6.0（本地資料庫）
• Docker Compose（服務編排）
• Nginx（Web 靜態服務）

AI 服務:

• cuemate-asr（阿里達摩院開源語音識別服務）
• ChromaDB 3.1.5（向量資料庫）
• OpenAI / Anthropic / Google / 國內 LLM 服務商

音訊處理:

• Core Audio Taps（系統音訊捕獲）
• Piper TTS（本地神經網路語音合成）
• FFmpeg 7.0.1（音訊處理）

平臺支援

• macOS 13.0 (Ventura) 及以上版本
• Apple Silicon（M1/M2/M3）和 Intel 雙架構支援
• Windows 支援（計劃中）

文件資源

• 快速開始
• 功能手冊
• 常見問題

下載地址

macOS 安裝包

CueMate 提供兩種下載渠道，請根據網路環境選擇：

方式一：百度網盤（推薦國內使用者）

下載連結：https://pan.baidu.com/s/15jwZHy8YkDa4cEDLIYRo9Q?pwd=3477

提取碼：3477

手機掃碼訪問：

下載步驟：

1. 點選上方連結或掃描二維碼訪問百度網盤
2. 輸入提取碼 3477
3. 選擇 v0.1.0 版本資料夾
4. 根據你的晶片型別下載對應的安裝包：
   • Apple Silicon (M1/M2/M3)：CueMate-v0.1.0-macos-arm64-offline.dmg
   • Intel 晶片：CueMate-v0.1.0-macos-x64-offline.dmg
5. 點選「下載」按鈕，儲存到本地

優勢：國內下載速度快，無需科學上網

方式二：GitHub Release（推薦海外使用者）

訪問 GitHub Releases 頁面下載：

下載地址：https://github.com/cuemate-chat/cuemate/releases/tag/v0.1.0

安裝包列表：

• Apple Silicon (M1/M2/M3)：CueMate-v0.1.0-macos-arm64.dmg
• Intel 晶片：CueMate-v0.1.0-macos-x64.dmg

SHA256 校驗和：

• Apple Silicon: f7928cdf6354e6996ec681ad2599c7519bf9cda0c6f76cc7ffc2a445130297b9
• Intel: cc3bc4a7c43a1e0f2dd1098a510a6f924d589cb21f8fb215f659976a584dc2b0

Windows 安裝包

開發中

Windows 版本正在開發中，預計在下一個大版本釋出。當前版本僅支援 macOS 平臺。

關注以下渠道獲取 Windows 版本的最新進度：

• GitHub Releases
• 更新日誌

反饋渠道

發現問題或有建議？歡迎透過以下方式反饋：

• GitHub Issues: https://github.com/cuemate-chat/cuemate/issues
• 郵箱: nuneatonhydroplane@gmail.com
• 討論區: https://github.com/cuemate-chat/cuemate/discussions

感謝使用 CueMate！