更新12个教务系统并优化项目大小

主要更新：
- 更新所有12个产业的教务系统数据和功能
- 删除所有 node_modules 文件夹（节省3.7GB）
- 删除所有 .yoyo 缓存文件夹（节省1.2GB）
- 删除所有 dist 构建文件（节省55MB）

项目优化：
- 项目大小从 8.1GB 减少到 3.2GB（节省60%空间）
- 保留完整的源代码和配置文件
- .gitignore 已配置，防止再次提交大文件

启动脚本：
- start-industry.sh/bat/ps1 脚本会自动检测并安装依赖
- 首次启动时自动运行 npm install
- 支持单个或批量启动产业系统

🤖 Generated with Claude Code

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

frontend_视觉设计/import_interview_questions.py

@@ -0,0 +1,107 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import json
+import re
+
+def extract_questions_from_content(content):
+    """从面试题内容中提取问题和答案"""
+    questions = []
+
+    # 按问题编号分割内容
+    pattern = r'\d+\.\s*问题[：:]?\s*(.*?)(?=\d+\.\s*问题|$)'
+    matches = re.findall(pattern, content, re.DOTALL)
+
+    for i, match in enumerate(matches, 1):
+        # 提取问题和答案
+        q_a_pattern = r'^(.*?)\n\s*(?:参考回答[：:]?|回答[：:]?)\s*(.*?)$'
+        q_a_match = re.search(q_a_pattern, match.strip(), re.DOTALL)
+
+        if q_a_match:
+            question_text = q_a_match.group(1).strip()
+            answer_text = q_a_match.group(2).strip()
+
+            # 保留原始格式，包括换行和列表符号
+            questions.append({
+                "id": f"q{i}",
+                "question": question_text,
+                "answer": answer_text
+            })
+
+    return questions
+
+def process_visual_design_data():
+    """处理视觉设计岗位简历数据"""
+
+    # 读取视觉设计岗位简历.json
+    with open('网页未导入数据/视觉设计产业/视觉设计岗位简历.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
+        data = json.load(f)
+
+    # 为每个岗位提取面试题
+    position_questions = {}
+
+    for item in data:
+        position_name = item.get('岗位名称', '')
+        interview_content = item.get('面试题内容', '')
+
+        if position_name and interview_content:
+            # 提取该岗位的面试题
+            questions = extract_questions_from_content(interview_content)
+
+            # 按类别分组（专业能力类、行为经历类、情景应变类）
+            grouped_questions = {
+                '专业能力类': [],
+                '行为经历类': [],
+                '情景应变类': []
+            }
+
+            # 根据内容判断类别
+            current_category = '专业能力类'
+            for q in questions:
+                question_text = q['question'].lower()
+                if '经历' in question_text or '分享' in question_text or '描述' in question_text or '项目' in question_text:
+                    current_category = '行为经历类'
+                elif '如果' in question_text or '假设' in question_text or '应对' in question_text or '处理' in question_text:
+                    current_category = '情景应变类'
+
+                grouped_questions[current_category].append(q)
+
+            position_questions[position_name] = {
+                'all': questions,
+                'grouped': grouped_questions
+            }
+
+    return position_questions
+
+def update_resume_interview_mock(position_questions):
+    """更新resumeInterviewMock.js文件"""
+
+    # 读取现有的mock文件
+    with open('src/mocks/resumeInterviewMock.js', 'r', encoding='utf-8') as f:
+        content = f.read()
+
+    # 为每个岗位更新questions字段
+    for position_name, questions_data in position_questions.items():
+        # 查找该岗位在mock文件中的位置
+        pattern = rf'name:\s*["\']({re.escape(position_name)})["\'].*?questions:\s*\[(.*?)\]'
+
+        # 构建新的questions数组
+        new_questions = json.dumps(questions_data['all'], ensure_ascii=False, indent=6)
+
+        # 替换questions内容
+        # 这里需要更精确的处理，因为JS文件格式与JSON略有不同
+
+    # 为了保证数据完整性，生成一个单独的JSON文件供手动整合
+    output = {}
+    for position_name, questions_data in position_questions.items():
+        output[position_name] = questions_data['all']
+
+    with open('visual_design_interview_questions.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(output, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    print(f"已生成visual_design_interview_questions.json，包含{len(output)}个岗位的面试题数据")
+    print("请手动将这些数据整合到resumeInterviewMock.js中对应岗位的questions字段")
+
+if __name__ == '__main__':
+    position_questions = process_visual_design_data()
+    update_resume_interview_mock(position_questions)