FEMentor（四）：孤立节点与知识结构治理
知识图谱从 266 个碎片化节点开始，经历手工同义词、全量骨架和数据驱动三种方案后，才找到结构与真实数据之间的边界。
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FEMentor（三）：面经召回与知识图谱
面经问题被结构化、向量化并接入追问后，我又把通用证据检索移出面试主链路，同时保留题库内的追问复用。
FEMentor（二）：上下文压缩与长期记忆
较早回答不能无限塞进 Prompt，也不能直接丢弃。FEMentor 将当前会话上下文和跨场次记忆拆成了两套生命周期。
FEMentor（一）：从固定题单到动态追问
模拟面试的关键不是生成更多问题，而是让每一道追问都有触发原因、来源和可回溯的上下文。