职业与求职 5 分钟准备
写求职后的感谢或跟进邮件
依据真实对话和招聘时间线编写简洁具体的邮件
一封目的、依据和下一步得当且真实的感谢或状态跟进邮件
打开配方任务场景
用于求职面试准备和练习的 AI 提示语
用于常见问题、真实 STAR 案例、岗位练习、模拟面试、回答评审和面试后跟进的求职面试提示语模板
面试练习应加强回忆和解释，而不是编写虚假人设。这组配方让问题和回答基于职位描述与候选人的真实经历。
如何使用这组配方
- 提供职位描述、面试阶段、已知形式和真实经历库。
- 练习用于检验责任、证据、权衡和经验教训的追问。
选择一条配方
7招聘、团队与人才发展 10 分钟准备
把职位要求改成结构化面试评分表
把职责关联要求转成一致证据标准和带锚点的面试评分
包含标准、证据锚点、问题、追问、权重、危险信号和校准规则的结构化评分表
打开配方职业与求职 6 分钟准备
把经历整理成 STAR 面试故事
围绕个人行动、证据、取舍和学习组织真实故事
口述 STAR 回答、证据账本、追问回答和缺失细节提示
打开配方职业与求职 8 分钟准备
模拟面试并逐题给反馈
逐题练习，并提供基于证据的反馈、追问和最终改进模式
包含校准评分、修订和练习重点的交互式面试流程
打开配方招聘、团队与人才发展 9 分钟准备
生成不带诱导性的面试问题
创建一致、与工作相关且不泄露偏好答案的证据型问题
包含标准映射、中性追问、证据指标、禁止领域和一致性检查的计时面试指南
打开配方职业与求职 6 分钟准备
根据职位生成可能的面试问题
从明确职责和要求推导寻找证据的问题，不声称掌握内部信息
包含理由、证据目标和准备缺口的优先面试问题库
打开配方产品与用户研究 9 分钟准备
从访谈记录提取需求和证据
把行为、目标、约束和未满足需求追溯到访谈证据，不把请求直接变成需求
包含观察、需求陈述、差异、置信度、矛盾、缺口和追问的证据表
打开配方