我如何构建 LaunchTrack：使用 Next.js 和 Gemini API 的 AI 职业教练

Source: Dev.to

🚀 LaunchTrack 是什么？

LaunchTrack 是一款 AI 职业教练，帮助求职者：

• 个性化的求职支持
• 面试准备
• 简历分析
• 基于 AI 的职业建议

Live Demo:
GitHub:

🛠️ 技术栈

• 前端: Next.js 14（App Router）
• AI: Google Gemini API
• 数据库: Prisma + PostgreSQL
• 认证: Clerk
• 样式: Tailwind CSS + Shadcn UI
• 状态管理: Zustand
• 后台任务: Inngest

💡 关键特性

1. AI 驱动的职业建议

使用 Google Gemini API，用户可根据个人资料和目标获得个性化的职业指导。

2. 简历分析

上传简历，即可获得 AI 对改进建议的即时反馈。

3. 面试准备

通过 AI 生成的面试问题进行练习，问题会针对目标岗位进行定制。

4. PWA 支持

支持离线使用，并可安装为移动应用。

🔧 架构概览

(为简洁起见，省略架构图。)

🎯 挑战与解决方案

挑战 1：Gemini API 限流

解决方案： 使用 Inngest 后台任务实现请求排队。

挑战 2：AI 响应流式传输

解决方案： 采用 Next.js Edge Runtime 并进行流式响应。

挑战 3：PWA 离线支持

解决方案： 使用 next-pwa 并配置自定义 service‑worker 缓存。

📊 结果

• ⚡ Lighthouse 分数: 95+
• 📱 PWA: 可在所有设备上安装
• 🔒 安全性: A+ 评级

🔗 链接

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