ESP32-S3 Bench Guide
ESP32-S3 N16R8 bench guide: live pinout, lessons, simulators and the bench log.
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IT業界専用就活AIエージェント
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Read the full README ↗求人・企業マッチングと会話型AIを組み合わせたフルスタックSaaSプロトタイプ。 チャット分析・音声面接・職務経歴書レビュー・選考管理のデータが互いに連携し、精度が自己改善するAIフライホイール構造を持ちます。
開発メンバー
| メンバー | 担当 |
|---|---|
| 大橋 和幸 | 全体統括 |
| 原 拓哉 | フロントエンド |
| 田中 優希 | AI・LLM |
| 亀川 英地 | インフラ / バックエンド |
| 江坂 広樹 | インフラ / バックエンド |
┌──────────────────────────────────┐
│ Next.js Frontend │
│ App Router / MUI v7 / Three.js │
│ middleware.ts: │
│ 認証Cookie→ヘッダー注入 │
│ テナント解決 │
└────────────────┬─────────────────┘
│ HTTP / WebRTC(OpenAI Realtime)
┌────────────────▼─────────────────┐
│ Go Backend (Echo v4) │
│ controllers → services → │
│ repositories (domain = ポート)│
└──┬────────┬────────┬─────────┬───┘
│ │ │ │
┌─────────▼──┐ ┌───▼────┐ ┌─▼──────┐ ┌▼──────────────┐
│ MySQL 8.0 │ │ Redis │ │ AWS S3 │ │ FastAPI RAG │
│ GORM + │ │ ジョブ │ │ 動画・ │ │ LangChain │
│ migrations │ │ キュー │ │ PDF │ └───────┬───────┘
└────────────┘ └────────┘ └────────┘ │
┌───────▼───────┐
│ ChromaDB │
│ ベクトルDB │
└───────────────┘
domain/ がリポジトリのインターフェース(ポート)と値オブジェクトを持ち、
internal/repositories/ がその実装(アダプタ)にあたります。
routes/ ルーティング・ミドルウェア適用
└─ controllers/<domain>/ HTTPハンドラ(ドメイン別13パッケージ)
└─ services/<domain>/ ビジネスロジック(ドメイン別30パッケージ)
└─ repositories/ DBアクセス(domain/repository のI/Fを実装)
└─ models/ GORMモデル
スキーマ変更は Backend/migrations/ の up/down SQL で管理します
(GORM AutoMigrate は使用禁止)。
5つの機能が生成するデータが互いを強化し合う自己改善サイクルです。
チャット分析スコア
│
├──→ マッチング精度向上 ──→ 応募・選考データ蓄積 (#201)
│ │
│◄── 企業プロファイル動的更新 (#202) ◄──┘
│
├──→ 面接AIコンテキスト注入 (#204)
│ │
│ └──→ 面接スコア → チャットスコア更新 (#204)
│
├──→ 職務経歴書レビューコンテキスト注入 (#204)
│ │
│ └──→ レビュースコア → チャットスコア更新 (#204)
│
├──→ スコア精度検証・キャリブレーション (#203)
│
└──→ 集合知レコメンド (類似ユーザーの選考通過パターン) (#205)
| Issue | 機能 | 概要 |
|---|---|---|
| #201 | 選考結果フィードバックループ | 応募・選考ステータスをマッチングスコアに反映 |
| #202 | 企業プロファイル動的更新 | 通過実績ユーザーのスコアで企業重みを自動調整 |
| #203 | スコア精度検証基盤 | 通過率との相関分析・A/Bテスト・キャリブレーション |
| #204 | 機能間データ連携 | 面接/職務経歴書のスコアをチャット分析に双方向反映 |
| #205 | 集合知レコメンド | 類似スコアユーザーの通過企業を匿名集計してレコメンド |
| 機能 | 概要 |
|---|---|
| AI チャット分析 | 4フェーズ・10カテゴリのスコアリングによる企業マッチング |
| 音声面接練習 | OpenAI Realtime API + 3D アバター(Three.js / wawa-lipsync) |
| 面接動画管理 | AWS S3 アップロード・管理者 Presigned URL 閲覧 |
| 職務経歴書レビュー | RAG(ChromaDB + OpenAI Embeddings)によるフィードバック生成 |
| 選考管理 | 応募→書類通過→面接→内定の選考ステータス管理 |
| 集合知レコメンド | 類似スコアユーザーの通過企業を匿名集計してレコメンド |
| スコア精度検証 | 通過率相関・A/Bテスト・自動キャリブレーション |
| 企業プロファイル自動更新 | 採用通過実績からCompanyWeightProfileを動的調整 |
| 企業関係図 | gBizINFO + React Flow 可視化 |
| 選考スケジュール管理 | 面接日程・締切の一元管理 |
| GitHub連携 | GitHubプロフィール・言語統計からスキルスコア算出 |
| 管理者ダッシュボード | ユーザー・企業・コスト・監査ログのCRUD |
| OAuth 認証 | Google / GitHub OAuth2 + メール・パスワード |
| メールレポート | 分析・面接レポートのメール配信 |
| 企業ポータル | 企業ユーザーによる学生検索・応募管理・自社プロフィール編集 |
| ES レビュー / リライト | エントリーシートの添削と書き換え提案 |
| 教員向け分析 | 担当校スコープでの生徒傾向分析(学校単位のアクセス制御) |
| マルチテナント | 学園サブドメインによるテナント解決 |
| 層 | 主な技術 |
|---|---|
| Backend | Go 1.25 / Echo v4 / GORM (MySQL 8.0) / Redis / AWS SDK v2 / go-openai / Sentry |
| Frontend | Next.js 16 / React 19 / TypeScript / MUI v7 / Radix UI / React Flow / Three.js / Sentry |
| RAG | Python 3.10 / FastAPI / LangChain / ChromaDB / OpenAI Embeddings / Sentry |
| インフラ | AWS ECS(staging: on EC2 / 本番: on Fargate)+ ALB / RDS / S3 / Terraform |
| CI・テスト | GitHub Actions / Docker Compose / Jest / Playwright E2E / pytest |
補足: CrewAI は依存衝突のため requirements.txt から除外済みです(Issue #273)。 RAG の検索は LangChain + OpenAI web search 経由で行います。
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