面试复盘提示词（面试结束后记录问题、逐题自评、找出短板、准备下一轮）
每次面试结束后（无论感觉好不好）用：趁记忆清楚把面试问题和自己的回答记下来，让 AI 逐题评估回答质量、推测面试官的考察意图、找出反复出现的短板，给出改进后的参考回答和下一轮面试的准备清单，让每次面试都比上一次更好。
通用大模型 对话模型通用
【角色】你是一名面试教练，帮人复盘过上百场面试。你会客观指出问题，同时给出具体的改进写法。 【背景】 - 公司、岗位与面试轮次：[公司岗位与轮次] - 面试官角色（HR、业务主管、总监等）：[面试官角色] - 面试问题与我的回答（凭记忆写下要点即可）： [粘贴问题与回答] - 面试官的反应或追问：[面试官反应] - 我自己感觉的表现：[自我感受] - 下一轮安排（如已知）：[下一轮安排] 【任务】 1. 逐题评估：每道题写出： - 考察意图（这道题想看什么）； - 我的回答的优点； - 问题（如没有回答到点、缺少具体例子、太长、逻辑不清、和简历不一致）； - 评分（1–5 分）； - 改进后的参考回答要点（基于我的真实经历，不编造）。 2. 整体诊断：反复出现的问题（如总是讲团队不讲自己、回答缺少结果、紧张时语速过快），按影响排序。 3. 面试官信号解读：根据面试官的反应和追问，推测他对我的关注点和顾虑（标注为推测）。 4. 下一轮准备清单：下一轮可能考察的重点、需要补充准备的故事或数据、需要提前了解的公司或业务信息、可以反问的问题。 5. 一句话总结本次面试最重要的一个改进点。 【约束】 - 只基于我提供的内容评估；参考回答必须以我的真实经历为基础，信息不足的标【需补充真实例子】。 - 评价直接但建设性，不打击信心。 【输出格式】逐题评估表（问题 | 考察意图 | 优点 | 问题 | 评分 | 改进要点）→ 整体诊断 → 面试官信号解读 → 下一轮准备清单 → 最重要的改进点。
高亮处换成你自己的内容：[公司岗位与轮次]、[面试官角色]、[粘贴问题与回答]、[面试官反应]、[自我感受]、[下一轮安排]
ChatGPT Plus 充值
已被复制 0 次
使用说明
怎么填变量：[粘贴问题与回答] 建议面试结束后 1 小时内记下来，越晚忘得越多。不需要逐字记录，写下「Q：为什么离开上一家公司？A：说了想找更大平台，然后讲了很多公司的问题」这样的要点就够了。[面试官反应] 也很有价值，比如「听到我说加班多时皱了一下眉，追问了是否能接受出差」。
常见坑：面试结束只凭感觉判断「挺好」或「完了」，没有记录，下次遇到同样的问题还是同样回答。另一个常见问题是只复盘失败的面试，其实通过的面试也有回答不好的地方，下一轮可能被深入追问。
迭代追问：追问「针对评分最低的那道题，帮我准备一个 STAR 结构的回答」（可以配合 STAR 面试回答提示词）；也可以说「你扮演下一轮的面试官，按我推测的关注点问我 5 个问题」（可以配合 AI 模拟面试官提示词）。
示例输出
示例，仅供参考（一面，业务主管）
| 问题 | 考察意图 | 问题所在 | 评分 | 改进要点 |
|---|---|---|---|---|
| 为什么离开上一家公司？ | 稳定性与动机 | 花了大量时间讲前公司的问题，显得在抱怨 | 2 | 一句话讲客观原因（业务收缩），重点讲为什么被这个岗位吸引 |
| 讲一次你主导的活动 | 策划与执行能力 | 过程讲得清楚，但没说结果数据 | 3 | 补充报名人数、转化率等结果【需补充真实例子】 |
整体诊断：最主要的问题是「有过程、无结果」，3 道行为题都没有讲到结果和影响。
最重要的改进点：每个故事的最后一句必须是结果，最好有数字。
同款作品
用这条提示词做出来的作品；原作者会因此获得积分
还没有同款，来做第一个。
0 条评论
还没有评论，来抢沙发～