Pit Exit（天坑出逃）

我是土木本科生，眼看要毕业了，想往 AI/CS 方向转但不知道从哪下手——网上搜出来的经验贴一半是营销号割韭菜（"土木转AI月入5万"那种），一半是"努力就能成功"的正确废话，没人告诉你哪条路真的走得通、哪条路九成会被拒。做这个纯粹是先给自己攒一个能落地用的工具，顺便扔给处境差不多的同学。

它干四件事：

• 按你的专业和目标方向（留学/考研/直接就业），告诉你哪几条路现实、哪几条路别浪费时间
• 把你随口说的一段经历（课程设计、小项目）打磨成 SOP/简历/套磁信能用的技术叙事——AI 会追问细节，宁可留空也不瞎编数字
• 挑 SOP 草稿里的毛病，不代写
• 攒案例（专业+目标+结果），以后数据多了想办法回头验证前面那些判断准不准

数据老实说

土木工程那部分是我自己核实过的。机械、化工是查资料写的草稿，没验证过，标了 confidence: low/medium，别直接当真。别的专业还没碰，宁可空着不瞎编。

跑起来

不想碰命令行：macOS 双击 run.command，Windows 双击 run.bat，会自动装依赖、建配置文件。

命令行：

git clone <this-repo> && cd pit-exit
cp .env.example .env   # 填你自己的 API key
python3 matcher.py     # 可行性校验，不用key也能跑
python3 connect.py     # 经历转技术叙事
python3 diagnose.py    # SOP 诊断

网页版：pip install -r requirements.txt && streamlit run app.py

LLM 用的是 OpenAI 兼容接口，换 .env 里的地址和模型名就能换供应商（智谱、OpenAI、月之暗面都行），代码不用动。

关于 key

自己的 key 只放本地 .env，进不了 git。 用出来的经历原文、SOP 草稿、案例数据也都是存本地。

其他

pytest tests/ 有基本单元测试。代码逻辑都在 core/ 下面，命令行和网页版共用，改一处两边都生效。