Eigenes Projekt · Full-Stack-SaaS
Mockly — KI-Plattform für Probe-Vorstellungsgespräche
Wer sich auf Vorstellungsgespräche vorbereitet, übt selten realistisch und bekommt kaum direktes Feedback. Mockly erstellt rollenspezifische Fragen mit GPT-4o-mini, transkribiert gesprochene Antworten in Echtzeit und bewertet sie nach Klarheit, Tiefe, Struktur und Relevanz.
Problem
Allein zu üben bringt kein Feedback, und Übungsgespräche mit anderen sind schwer zu organisieren. Ich wollte ein Werkzeug, das realistische Fragen zu einem gewählten Schwerpunkt stellt (Frontend, Backend, Systemdesign oder Verhalten), sich die gesprochene Antwort anhört und sofort erklärt, was sich verbessern lässt.
Lösung
- Single-Page-App mit React und TypeScript (Vite, Tailwind), die über REST und WebSockets mit einer Node.js/Express-API kommuniziert.
- Adaptive Fragengenerierung mit GPT-4o-mini in vier Interviewkategorien, ohne Wiederholungen.
- Spracherkennung in Echtzeit: Audio-Chunks werden per WebSocket an Deepgram gestreamt, mit automatischem Fallback auf Batch-Transkription mit OpenAI Whisper.
- Antwortanalyse mit Werten von 0 bis 100 für Klarheit, Tiefe, Struktur und Relevanz sowie Erkennung von Füllwörtern im Transkript.
- Fragen und Feedback werden mit OpenAI TTS oder ElevenLabs-Stimmen vorgelesen.
- Supabase (PostgreSQL mit Row-Level Security) für Warteliste und Beta-Feedback, Resend für Transaktions-E-Mails und Zod-Validierung aller Eingaben.
- Ein Mock-Modus mit deterministischen Antworten für jeden KI-Endpunkt, damit die ganze App lokal ohne API-Schlüssel läuft.
Tech-Stack
- React
- TypeScript
- Node.js
- WebSockets
- GPT-4o-mini
- Whisper
- Deepgram
- ElevenLabs
- Supabase
Ergebnisse
- Live-Demo online, mit dem Frontend auf Vercel und der API auf Render.
- Vier externe KI-Anbieter hinter einer API, jeder mit eigenem Fallback.
- Warteliste und Beta-Feedback sammeln Rückmeldungen der ersten Nutzer.