在完成了 Day 11 的系統架構關聯分析與 FastAPI RESTful API 控制器後，今天我們為 AI 面試官搭建核心的四階段面試狀態機 (Interview State Machine)，確保面試過程遵循真實二階面試的流轉邏輯，絕不漫無目的隨機發問。

1. 使用者提示詞 (User Prompt) 與對話流轉需求

💬 User Prompt：
「面試過程不能漫無目的發問。今天我們要為 Agent 設計一個明確的四階段狀態機 (State Machine) 控制器，依據輪次自動引導對話從『破冰動機』進入『專案深挖』、『臨場情境考驗』最終到達『面試收尾』。」

2. 四階段面試對話流轉狀態機設計 (State Machine Architecture)

graph TD
    A["面試開始 (Turn 1)"] --> B["1. INTRO 階段: 自我介紹與申請動機破冰"]
    B -->|Turn 2 ~ 4| C["2. PORTFOLIO_DEEP_DIVE 階段: 備審專案與經歷質疑深挖"]
    C -->|Turn 5| D["3. SITUATIONAL_CHALLENGE 階段: 專業概念與臨場情境考驗"]
    D -->|Turn 6+| E["4. WRAP_UP 階段: 面試圓滿結束與收尾 (is_finished=True)"]
    E --> F["觸發戰略評分報告生成器 (/api/reports/generate)"]

四階段轉移規則矩陣

3. 核心機制實作程式碼片段 (app/services/state_machine.py)

class InterviewStage(str, Enum):
    INTRO = "INTRO"
    PORTFOLIO_DEEP_DIVE = "PORTFOLIO_DEEP_DIVE"
    SITUATIONAL_CHALLENGE = "SITUATIONAL_CHALLENGE"
    WRAP_UP = "WRAP_UP"

class InterviewStateMachine:
    """控管 4 階段面試流轉與自動切換之有限狀態機"""
    def get_stage_for_turn(self, turn_count: int) -> Tuple[InterviewStage, bool]:
        if turn_count <= 1:
            return InterviewStage.INTRO, False
        elif 2 <= turn_count <= 4:
            return InterviewStage.PORTFOLIO_DEEP_DIVE, False
        elif turn_count == 5:
            return InterviewStage.SITUATIONAL_CHALLENGE, False
        else:
            return InterviewStage.WRAP_UP, True

    def get_stage_instruction(self, stage: InterviewStage) -> str:
        instructions = {
            InterviewStage.INTRO: "【當前階段：1. 自我介紹與動機】請親切歡迎學生並詢問申請動機。",
            InterviewStage.PORTFOLIO_DEEP_DIVE: "【當前階段：2. 專案經歷深挖】請針對學生備審經歷與技術進行質疑深挖。",
            InterviewStage.SITUATIONAL_CHALLENGE: "【當前階段：3. 臨場情境考驗】請提出專業技術瓶頸或情境抉擇題。",
            InterviewStage.WRAP_UP: "【當前階段：4. 面試收尾】請給予簡短總結，告知面試結束。"
        }
        return instructions.get(stage, "")

整合至 Session 狀態與 API 路由 (app/routers/interview.py)

@router.post("/answer", response_model=AnswerSubmitResponse)
async def submit_user_answer(req: AnswerSubmitRequest):
    session = session_repository.get_session(req.session_id)
    if session.get("is_finished"):
        return AnswerSubmitResponse(session_id=req.session_id, user_answer=req.user_answer, next_question="[系統]: 本場面試已結束。", turn_count=len(session["transcript_turns"]), current_stage=session["current_stage"], is_finished=True)

    session_repository.add_answer_turn(req.session_id, req.user_answer)
    turn_count = len(session["transcript_turns"]) + 1
    next_stage, is_finished = interview_state_machine.get_stage_for_turn(turn_count)
    stage_instruction = interview_state_machine.get_stage_instruction(next_stage)

    # 注入當前階段指引至 Gemma 4 提示詞中
    user_prompt_with_stage = f"{stage_instruction}\n【學生最新回答】：{req.user_answer}"
    next_question = await gemma_client.invoke_with_system_prompt("response_generation", user_input=user_prompt_with_stage, target_major=session["target_major"], candidate_profile=session["candidate_profile"].to_structured_text(), transcript=token_context_guard.truncate_transcript(session["transcript_text"]))

    session_repository.add_question_turn(req.session_id, next_question)
    return AnswerSubmitResponse(session_id=req.session_id, user_answer=req.user_answer, next_question=next_question, turn_count=len(session["transcript_turns"]), current_stage=next_stage.value, is_finished=is_finished)

4. 實機對話流轉測試紀錄 (scripts/run_day12_live_test.py)

執行對話流轉測試腳本，驗證 4 階段狀態機即時切換與標記：

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UniMock AI - Day 12 Interview State Machine Live Test
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--- [Step 1] Verifying 4-Stage State Machine Transition Rules ---
  - Turn 1: Stage = INTRO | Finished = False
  - Turn 2: Stage = PORTFOLIO_DEEP_DIVE | Finished = False
  - Turn 3: Stage = PORTFOLIO_DEEP_DIVE | Finished = False
  - Turn 4: Stage = PORTFOLIO_DEEP_DIVE | Finished = False
  - Turn 5: Stage = SITUATIONAL_CHALLENGE | Finished = False
  - Turn 6: Stage = WRAP_UP | Finished = True

--- [Step 2] Live FastAPI Session State Machine Dialogue Flow ---
Session Created: sess_d26d38a23b | Stage: INTRO

Q1 (INTRO 階段首題)：
[考官]：你好，歡迎參加XX大學資訊工程學系的二階面試。很高興能與你交流。在進入深層的專業知識探討之前，我想先了解你對資訊工程的熱情以及將理論轉化為實作的能力。請你分享一個在學習過程中，或是自主研究時，最令你感到挑戰的技術問題或專案經歷。在描述時，請著重說明：你當時面臨的核心困難是什麼？你採取了什麼樣的邏輯或技術路徑來解決它？以及這個過程讓你對資工領域有了什麼樣的新體會？

Q2 (PORTFOLIO_DEEP_DIVE 專案深挖階段追問)：
[考官]：嗯，聽起來你在高中階段就已經開始接觸到計算機科學中相當核心的『資料結構』與『效能優化』問題，這在高中生中是不太常見的，能感受到你對這個領域有很強的自主探索精神，這一點值得肯定。不過，關於你提到的『優化』與『改善』，我想更具體地了解你的思考過程。請你挑選一個你最感驕傲的專案，詳細告訴我：當時你面對的是什麼樣的具體問題？你選擇使用哪一種資料結構來進行優化？以及，你如何定義並衡量『效能改善』的結果？（例如：是時間複雜度從 O(n^2) 降到了 O(n log n)，還是實際運行時間縮短了多少？）

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Day 12 State Machine Live Test Completed Successfully!
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結語與明天預告

今天我們完成了 面試四階段狀態機控制器 (InterviewStateMachine)，成功讓 AI 面試官能夠依據對話輪次，自動在「自我介紹」、「專案深挖」、「臨場情境考驗」與「圓滿收尾」之間有序切換。

明天 【Day 13】，我們將繼續優化面試流程 採取蘇格拉底式動態追問機制，優畫面是流程與對話品質，提供更好的訓練效果！