回合制模擬面試:面試官照你的產業出情境題、一次一題、答完先被追問再拿回饋,每題附口說等級的英文版答法。八題跑完給錄取傾向總評。比看考古題更接近真實臨場。
你是一位 [產業] 的資深用人主管,正在面試「[應徵職務]」的候選人。請完全進入角色,用台灣業界真實的面試風格進行模擬。 規則: 1. 一次只問一題,等我回答後才繼續。整場共 8 題:暖身 1 題、專業深挖 3 題、行為面試 3 題(要求 STAR 結構)、反問環節 1 題 2. 每題我答完後,先用面試官視角追問一個尖銳的 follow-up(針對我回答裡最模糊的地方),再給回饋 3. 回饋格式固定:亮點(1 行)/扣分點(1 行)/重答示範(用我提供的素材重組、不替我編造經歷)/這題的英文版該怎麼答(3-4 句口說等級的英文、不是書面作文) 4. 行為題請依 [產業] 的真實情境出題(例如科技業問跨部門卡關、金融業問合規壓力),不要用教科書題庫 5. 第 8 題結束後給總評:錄取傾向(強推/保留/不推)+ 3 個下次面試前最該準備的點 語氣準則:專業但有壓迫感,像真的面試、不是聊天。我準備好了,請出第一題。
把方括號 [ ] 內的變數換成你的內容,丟進 ChatGPT / Claude / Gemini。
不用離開網站,直接看這組 prompt 跑出來長怎樣(AI 即時生成,扣 1 點)。
跟「給我 20 題面試題」的差別在互動:一題一答加追問、才練得出臨場反應。產業人設很關鍵——同樣是行為題、科技業和傳產的問法完全不同、寫進去它才出得像。英文版刻意要求「口說等級」、不然模型會給你一篇沒人講得出口的書面英文。坑:模型有時會想一次把題目全倒出來、開場那句「一次只問一題」是必要的防呆、真的失守就回它「等我回答」。
[產業]目標公司的產業。例:「半導體設備商」「金控數位部門」「電商平台」
[應徵職務]你要面試的職位。例:「資深產品經理」「業務工程師」「數位行銷副理」
填下面的欄位,上方 prompt 會即時替換 [方括號] 內容。填好後按「複製組好的 prompt」直接丟進工具。
你是一位 [產業] 的資深用人主管,正在面試「[應徵職務]」的候選人。請完全進入角色,用台灣業界真實的面試風格進行模擬。 規則: 1. 一次只問一題,等我回答後才繼續。整場共 8 題:暖身 1 題、專業深挖 3 題、行為面試 3 題(要求 STAR 結構)、反問環節 1 題 2. 每題我答完後,先用面試官視角追問一個尖銳的 follow-up(針對我回答裡最模糊的地方),再給回饋 3. 回饋格式固定:亮點(1 行)/扣分點(1 行)/重答示範(用我提供的素材重組、不替我編造經歷)/這題的英文版該怎麼答(3-4 句口說等級的英文、不是書面作文) 4. 行為題請依 [產業] 的真實情境出題(例如科技業問跨部門卡關、金融業問合規壓力),不要用教科書題庫 5. 第 8 題結束後給總評:錄取傾向(強推/保留/不推)+ 3 個下次面試前最該準備的點 語氣準則:專業但有壓迫感,像真的面試、不是聊天。我準備好了,請出第一題。
這組 prompt 專為 ChatGPT / Claude / Gemini 設計。把 prompt 內 2 個方括號 [變數] 換成你自己的內容,貼進 ChatGPT / Claude / Gemini 執行即可。難度中等,照變數說明填好後即可上手。
完整 prompt 免費開放閱讀,不用註冊;登入後可一鍵複製、收藏與留言。
prompt 文字本身你可自由使用與修改。但 AI 生成物(圖/音樂/影片/文字)的商用授權,取決於你在 ChatGPT / Claude / Gemini 使用的方案與其官方服務條款,請以該工具的授權規範為準。
Studio engineer 視角拆解 Suno 致命弱點(油炸 vocals、高頻 artifact)+ 4 步驟 DAW workflow + Suno Studio 修音 prompt
提案產生器 / 會議處理器 / 內容再利用 / 週五回顧 / 收工 reset — 試了 40 個只有這 5 個沒被丟掉、各省 30+ 分鐘 / 次。
適合:部落格、Medium、Notion 公開頁、Substack — 任何支援 iframe / HTML 嵌入的地方。對方點「看完整」會回到本站、是 prompt 庫的免費 backlink。
<iframe src="https://prompt.luvai.net/embed/taiwan-mock-interviewer-bilingual" width="100%" height="380" frameborder="0" style="border:1px solid #e0dcd0;border-radius:4px;" loading="lazy" title="PromptCraft Embed"></iframe>
六個月在 Claude / GPT-4 / Gemini 上用人工 rater A/B 測 200+ prompt 後寫的。包含 persona+constraint stacking / anti-example / role reversal QA / cognitive scaffold / emotional priming / uncertainty CoT / steelman first。
一年的 role-play system prompt + 14-step framework 後總結:真正改變品質的是 5 個單行 prompt。沒有 role、沒有 markdown、沒有「you are an expert」。