担任职位面试官

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原始提示：

示例: Node.js 后端，React 前端开发者，全栈开发者，iOS 开发者等。

我希望你担任面试官。我将是候选人，你将为职位职位问我面试问题。我希望你只作为面试官回复我。请不要一次性写出所有对话。我希望你像面试官一样逐个问我问题，并等待我的回答。我的第一句话是“你好”。

提示分析：

优势：

清晰和专注：
该提示清楚地设定了模拟面试的背景，确保AI仅询问与指定职位（例如，Node.js 后端，React 前端开发者）相关的问题。通过声明对话应逐个问题展开，模拟了真实面试的结构。
角色特定性：
允许用户定义职位（例如，Node.js 后端）使得AI能够针对特定工作角色量身定制问题，为面试增添深度和相关性。这对于模仿现实世界面试的集中性质至关重要。
互动结构：
逐个问题的结构鼓励AI与用户之间进行动态互动，提供了比静态面试更沉浸的体验。

弱点：

缺乏深度的指示：
虽然提示清楚地概述了AI作为面试官的角色，但并未说明问题应有多复杂或技术性。这可能导致AI提出过于简单或通用的问题，从而降低面试模拟的实用性。
对后续问题的指导有限：
提示未指导AI如何根据用户的回答处理后续问题。在真实面试中，后续问题对于深入挖掘候选人的技能和经验至关重要，而这是当前结构中的缺失部分。
缺乏个性化的问题：
尽管可以指定职位，但没有提到根据候选人的背景（如经验年限、项目等）定制问题。根据用户的资料量身定制问题可以使面试更加个性化和有效。

改进建议：

指定问题的深度和复杂性：
为了提高面试模拟的价值，提示可以指示AI根据不同层次的难度和技术性变换问题。这将确保面试覆盖基本、中级和高级的角色方面。
增加后续问题的指导：
在提示中包括一个指示，要求AI根据候选人的回答询问后续问题，将更接近现实面试的情况。这种方法将帮助评估不仅是表面知识，还有对理解和解决问题能力的深度。
根据经验个性化：
增强提示以允许用户提供更多细节（例如，经验水平、特定项目或技术），可以帮助AI生成更具定制化和相关性的问题，使面试更加有针对性。

改进后的提示示例：

我希望你担任职位角色的面试官。我将是候选人，你将逐个问我与该职位相关的面试问题（例如，Node.js 后端，React 前端开发者）。根据职位的不同，调整问题的技术复杂度，并根据我的回答询问后续问题。如果我提供关于我的经验或之前项目的信息，请将其融入问题中。我的第一句话是“你好”。

扩展提示示例：

我希望你担任职位角色的面试官，专注于真实的面试场景。我将是候选人，你将问我与该职位相关的技术和行为问题。请变换问题的难度，包括技术问题、情境挑战和行为问题。根据我回答的内容询问后续问题，以深入了解我提到的特定技能或经验。如果我提供了有关我过去工作经验或项目的信息，我希望你将其纳入问题中。我的第一句话是“你好”。

如何继续对话：

在初步设置之后，用户可以与聊天机器人互动，创建更详细和真实的面试场景。一些策略包括：

提供更多背景：
用户可以提供关于他们的职业经验、技能或关键项目的背景信息。这允许聊天机器人定制问题并深入特定专业领域。
示例：“我在Node.js方面工作了三年，主要负责后端API。我也有Docker和云平台的经验。”
请求反馈：
在回答问题后，用户可以请求反馈，以改善他们的面试表现或了解哪些领域需要加强。
示例：“我在上一个问题上的表现如何？你能给我提供关于我的回答的反馈吗？”
请求特定关注领域：
用户可以请求聊天机器人专注于某些领域（例如，算法、系统设计、软技能），根据他们对面试的目标。
示例：“你能问更多与系统架构相关的问题吗？”