Вы наверняка уже пробовали просить нейросеть помочь с собеседованием. И, скорее всего, получали в ответ список из десяти банальных вопросов, которые можно найти на первом же сайте в поисковой выдаче. Знакомая ситуация, не так ли?
Это распространенная проблема. Использование искусственного интеллекта для кадровых задач кажется легким путем, но без правильного подхода превращается в разочарование. Кажется, что технология обещает много, а на деле выдает лишь общие фразы, не приносящие реальной пользы.
Многие специалисты сталкиваются с одними и теми же трудностями при работе с ИИ. Вот лишь некоторые из них:
- Нейросеть генерирует слишком общие и поверхностные вопросы.
- Результат не соответствует специфике вакансии и компании.
- Сложно оценить реальные навыки кандидата по таким вопросам.
- ИИ не помогает в анализе ответов, а лишь перефразирует их.
- Потраченное время не окупается качеством полученного материала.
Эта статья изменит ваше представление о том, на что способны нейросети. Здесь собраны не просто идеи, а 29 готовых, многокомпонентных промптов для интервью, которые можно использовать в ChatGPT, Gemini, DeepSeek или YandexGPT. Они помогут перейти от бесполезных общих фраз к созданию полноценного инструмента для оценки кандидатов.
Главные ошибки при создании промптов для интервью: на что наступают 9 из 10
Прежде чем переходить к готовым решениям, очень важно понять, почему стандартные подходы не работают. Осознание этих ошибок — первый и самый главный шаг к тому, чтобы заставить ИИ работать на вас, а не против. Многие спотыкаются на этих моментах, и это нормально. Давайте разберемся в причинах, чтобы вы чувствовали себя увереннее.
Ошибка №1: Запрос без роли и контекста
Это самая частая и критическая ошибка. Запрос в духе “Придумай вопросы для собеседования на должность маркетолога” — это прямой путь к провалу. Нейросеть в этом случае подобна стажеру, которому дали задание, не объяснив ничего о компании, ее целях и ценностях. Что он сделает? Правильно, найдет в интернете самый стандартный список.
Причина такого поведения проста: у ИИ нет контекста. Он не знает, ищете вы маркетолога в небольшой стартап по доставке фермерских продуктов или в международную IT-корпорацию. Отсутствие контекста приводит к генерации усредненного, бесполезного контента. Вы получаете вопросы, которые кандидат слышал уже десятки раз.
На что стоит обратить внимание:
- Всегда начинайте промпт с назначения роли для ИИ. Например: “Ты — опытный HR-директор технологической компании”.
- Предоставляйте детальный контекст: описание вакансии, сведения о компании, ее ценности, состав команды, ключевые задачи на этой должности.
- Чем больше деталей вы дадите, тем более релевантным будет результат. Это прямая причинно-следственная связь.
Ошибка №2: Односложные и общие задачи
Вторая ошибка вытекает из первой. Запросы вроде “проанализируй ответ” или “оцени кандидата” слишком расплывчаты. Что именно анализировать? По каким критериям оценивать? Без четких инструкций нейросеть будет “галлюцинировать” — додумывать критерии сама, и ее выводы могут не иметь ничего общего с реальностью.
Представьте, что вы просите коллегу “посмотреть отчет”. Один посмотрит на форматирование, другой — на итоговые цифры, третий — на логику расчетов. Чтобы получить нужный результат, нужно ставить задачу конкретно: “Проверь в отчете корректность формул в столбце D и сравни итоговую сумму с данными за прошлый квартал”. С ИИ работает тот же принцип.
Полезная мысль: Конкретика в задаче — это не прихоть, а необходимость. Она направляет “мыслительный” процесс нейросети в нужное вам русло.
Ошибка №3: Игнорирование формата вывода
Вы получили от нейросети сплошной текст. Теперь его нужно копировать, форматировать, переносить в таблицы… Это отнимает время и силы. Многие упускают из виду, что ИИ можно и нужно давать указания по форматированию ответа.
Причина этой проблемы в том, что по умолчанию нейросеть стремится дать связный, “человеческий” ответ. Но для рабочих задач часто нужна структурированная информация. Если не попросить ИИ об этом прямо, он не догадается. Это приводит к лишней ручной работе и снижает эффективность всего процесса.
| Плохой запрос (без формата) | Хороший запрос (с форматом) |
| “Придумай вопросы для оценки лидерских качеств.” | “Создай таблицу с вопросами для оценки лидерских качеств. Таблица должна содержать 3 столбца: 1. Поведенческий вопрос (в формате STAR). 2. Оцениваемая компетенция. 3. Ключевые позитивные индикаторы в ответе.” |
| Результат: сплошной список из 5-7 вопросов. | Результат: готовая к использованию таблица, которую можно сразу вставить в оценочный лист. |
Ошибка №4: Вера в “волшебный” первый ответ
Еще одно заблуждение — ожидать идеального результата с первой попытки. Конечно, можно скопировать первый попавшийся список вопросов из интернета, но и результат будет соответствующий. Работа с ИИ — это не монолог, а диалог. Первый ответ — это лишь заготовка, которую нужно дорабатывать.
Если первый вариант вас не устроил, не спешите начинать все с нуля. Используйте уточняющие запросы: “Отлично, а теперь сделай эти вопросы менее формальными”, “Добавь к каждому вопросу два возможных уточняющих”, “Переформулируй третий вопрос, чтобы он был связан с нашей сферой (финтех)”. Такой итеративный подход позволяет “обучить” модель под вашу задачу прямо в ходе диалога и получить по-настоящему кастомизированный результат.
Анатомия мощного промпта: Как заставить ИИ думать как опытный HR
Чтобы избежать перечисленных ошибок, нужно понять структуру эффективного запроса. Это не высшая математика, а скорее хороший рецепт, где важен каждый ингредиент. Освоив эту логику, вы сможете не только использовать готовые примеры, но и создавать свои собственные, идеально заточенные под любую задачу.
Шаг 1: Роль (Кто говорит?)
Первое, что нужно сделать, — назначить нейросети роль. Это мгновенно задает тон, стиль и базу знаний, на которые она будет опираться.
- “Ты — HR-директор в компании ‘Вкусно — и точка’, которая ценит скорость и командную работу”.
- “Представь, что ты технический рекрутер с 10-летним опытом в геймдев-индустрии”.
- “Выступи в роли карьерного консультанта, который помогает кандидатам подготовиться к стресс-интервью”.
Назначение роли заставляет ИИ активировать релевантную часть своей “базы данных”, что сразу повышает качество ответа.
Шаг 2: Контекст (Что нужно знать?)
Это самая важная часть. Здесь вы предоставляете всю необходимую информацию для выполнения задачи. Чем детальнее будет контекст, тем точнее будет результат.
Ключевые элементы контекста:
- Описание вакансии: должность, обязанности, требования.
- Информация о компании: сфера деятельности, размер, корпоративная культура, ценности, цели.
- Информация о команде: с кем предстоит работать, какой стиль управления.
- Цель интервью: что именно вы хотите оценить (технические навыки, софт-скиллы, культурное соответствие).
Шаг 3: Задача (Что нужно сделать?)
Четкая и однозначная инструкция. Не “помоги с интервью”, а “создай 5 поведенческих вопросов для оценки компетенции ‘Работа в команде'”.
Пример: “На основе предоставленной информации, разработай сценарий первого этапа собеседования длительностью 30 минут”.
Шаг 4: Формат вывода (Как должен выглядеть результат?)
Укажите, в каком виде вы хотите получить ответ. Это сэкономит вам массу времени.
- “Ответ представь в виде Markdown-таблицы”.
- “Сгенерируй список с нумерацией”.
- “Результат должен быть в формате JSON”.
- “Оформи ответ как диалог между интервьюером и кандидатом”.
Практический пример: от плохого промпта к хорошему
Вопрос: Как отличить хороший промпт от плохого?
Ответ прост: хороший промпт содержит все четыре элемента. Он не оставляет нейросети пространства для домыслов и направляет ее к единственно верному результату.
| Плохой промпт | Хороший промпт |
| “Придумай вопросы для менеджера по продажам.” |
Роль: Ты — руководитель отдела продаж в компании “ТелекомПро”, которая продает сложные B2B-решения в сфере телекоммуникаций.
Контекст: Мы ищем менеджера по работе с ключевыми клиентами. Вакансия предполагает длинный цикл сделки (6-9 месяцев), работу с ЛПР высокого уровня и умение вести переговоры по цене. Нам важны проактивность, системное мышление и нацеленность на результат. Задача: Создай 5 глубоких кейсовых вопросов, которые помогут оценить опыт кандидата в ведении сложных сделок и его умение выстраивать долгосрочные отношения с клиентами. Формат: Для каждого вопроса предложи 2-3 критерия для оценки ответа по шкале “слабо / приемлемо / отлично”. Оформи все в виде таблицы. |
Разница очевидна. Второй промпт приведет к созданию мощного инструмента оценки, а первый — к пустой трате времени.
Промпты для подготовки к интервью: Закладываем фундамент успеха
Теперь, когда понятна теория, перейдем к практике. Этот блок посвящен созданию материалов для проведения качественного собеседования. Это не просто вопросы, а целые системы для оценки. Не волнуйтесь, если какой-то промпт покажется сложным, — его всегда можно адаптировать, убрав или изменив переменные.
Блок 1: Генерация вопросов для оценки Hard Skills
Оценивать технические навыки “в лоб” бывает неэффективно. Хороший вопрос проверяет не заученные знания, а способность применять их на практике.
Промпт 1: Создание практических кейсов для разработчика
Ты — опытный тимлид команды бэкенд-разработки в финтех-компании. Наш стек: Go, PostgreSQL, Kafka, Kubernetes. Мы ищем Middle+ разработчика. Контекст: Нам нужен специалист, который сможет не только писать код, но и проектировать небольшие сервисы. Важно умение работать с высокой нагрузкой и понимать принципы микросервисной архитектуры. Задача: Создай 3 практических кейса (небольшие задачи) для оценки кандидата. Каждый кейс должен проверять: 1. Знание языка Go (например, работа с горутинами и каналами). 2. Умение проектировать API. 3. Понимание работы с базами данных (например, оптимизация запроса). Формат: Опиши каждый кейс, а затем предложи список наводящих вопросов, которые можно задать кандидату в ходе решения, и ключевые моменты, на которые стоит обратить внимание в его решении.
Промпт 2: Вопросы для аналитика данных с фокусом на бизнес-логику
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
Блок 2: Создание вопросов для оценки Soft Skills и поведенческих компетенций
Это зона, где ИИ может быть особенно полезен, так как позволяет создавать уникальные вопросы под вашу корпоративную культуру, а не использовать избитые “Кем вы видите себя через 5 лет?”.
Промпт 3: Поведенческие вопросы (STAR) под конкретные ценности
Ты — HR бизнес-партнер в IT-компании "Инновации и Рост". Наши ключевые корпоративные ценности: 1. Проактивность (не ждем задач, а предлагаем решения). 2. Открытость к обратной связи (умеем давать и принимать фидбэк). 3. Ответственность за результат (доводим дело до конца). Задача: Для каждой из трех ценностей создай по 2 поведенческих вопроса в формате STAR (Situation, Task, Action, Result). Вопросы должны быть сформулированы так, чтобы побудить кандидата рассказать о своем реальном прошлом опыте. Формат: Создай таблицу из 3 столбцов: - Ценность - Вопрос №1 - Вопрос №2
Промпт 4: Вопросы для оценки эмоционального интеллекта
Ты — психолог-консультант, специализирующийся на оценке персонала. Контекст: Нам нужно оценить уровень эмоционального интеллекта у кандидатов на руководящую позицию (начальник отдела). В отделе сложная ситуация: есть конфликт между двумя опытными сотрудниками, что сказывается на общей атмосфере. Задача: Сгенерируй 5 ситуационных вопросов для оценки следующих компонентов эмоционального интеллекта: - Эмпатия (понимание чувств других). - Управление своими эмоциями (реакция на стресс). - Управление отношениями (разрешение конфликтов). Формат: Для каждого вопроса опиши гипотетическую ситуацию и задай открытый вопрос "Как бы вы поступили?". После каждого вопроса укажи, на какие маркеры в ответе кандидата следует обратить внимание.
Промпт 5: Вопросы для выявления мотивации кандидата
Выступи в роли опытного рекрутера, которому нужно отличить истинную мотивацию кандидата от социально желаемых ответов. Контекст: Мы небольшая продуктовая студия, у нас нет больших зарплат и крутого офиса, но есть интересные задачи и возможность влиять на продукт. Нам важно нанять людей, которым это действительно интересно, а не тех, кто ищет "тихую гавань". Задача: Создай 5 "проективных" вопросов, которые помогут раскрыть истинные мотиваторы кандидата. Проективные вопросы — это вопросы о других людях или гипотетических ситуациях, отвечая на которые, человек проецирует свой собственный опыт и ценности. Пример: "Как вы думаете, почему некоторые люди уходят с работы, даже если им хорошо платят?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому добавь краткое объяснение, что может означать тот или иной тип ответа.
Блок 3: Разработка структуры и сценария интервью
ИИ может не только генерировать вопросы, но и помогать выстраивать логику всего собеседования.
Промпт 6: Создание оценочного листа (Scorecard)
Ты — методист по оценке персонала. Контекст: Мы нанимаем менеджера проектов. Ключевые компетенции для нас: - Планирование и организация - Управление рисками - Коммуникационные навыки - Лидерство - Бюджетирование Задача: Создай шаблон оценочного листа (Interview Scorecard) для этой вакансии. Включи в него разделы для оценки каждой из 5 компетенций. Для каждой компетенции предложи 1-2 ключевых вопроса и шкалу оценки от 1 до 5 с четкими критериями для каждого балла. Формат: Ответ должен быть структурирован как полноценный документ, готовый к использованию. Используй заголовки и списки.
Промпт 7: Сценарий панельного интервью
Ты — HR-фасилитатор. Контекст: У нас предстоит финальное панельное интервью на роль руководителя продукта. В интервью будут участвовать: - Генеральный директор (оценивает стратегическое видение) - Технический директор (оценивает техническую грамотность) - HR-директор (оценивает лидерство и культурное соответствие) Задача: Разработай сценарий и тайминг панельного интервью на 60 минут. Распредели роли и типы вопросов между участниками, чтобы избежать хаоса и повторений. Предусмотри время на представление, вопросы от каждой стороны и завершение встречи. Формат: Оформи ответ в виде поминутного плана. Пример: - 0-5 мин: Представление участников, small talk (модератор - HRD). - 5-20 мин: Вопросы от CEO о видении продукта и рынка. - 20-35 мин: Вопросы от CTO о технологических трендах и решениях. ... и так далее.
Чек-лист для подготовки структуры интервью
Чтобы убедиться, что вы ничего не упустили, пройдитесь по этому списку перед каждым собеседованием.
- Определена ли цель интервью (скрининг, техническое, финальное)?
- Выделены ли 3-5 ключевых компетенций для оценки?
- Подготовлен ли список вопросов, покрывающий каждую компетенцию?
- Есть ли в списке разные типы вопросов (поведенческие, ситуационные, технические)?
- Разработан ли оценочный лист (scorecard) с четкими критериями?
- Определен ли тайминг и структура интервью?
- Знают ли все участники интервью свою роль и какие вопросы они задают?
Использование промптов для симуляции и тренировки: Практика перед боем
Еще одна мощная, но часто упускаемая возможность — использовать ИИ как тренажер. Это полезно как для подготовки кандидатов, так и для оттачивания навыков самих интервьюеров.
Блок 4: Промпты для тренировки кандидата
Эти промпты можно давать кандидатам перед собеседованием, чтобы помочь им лучше подготовиться и снизить стресс. Это проявление заботы, которое повышает лояльность к компании.
Промпт 8: Тренажер для ответов в формате STAR
Выступи в роли карьерного коуча. Твоя задача — помочь мне подготовиться к поведенческому интервью. Я буду рассказывать тебе о своем опыте, а ты помоги мне структурировать его по методологии STAR (Situation, Task, Action, Result). Начнем. Задай мне типичный поведенческий вопрос, например, "Расскажите о ситуации, когда вам пришлось работать в сжатые сроки". Я дам ответ, а ты после этого задай мне уточняющие вопросы, чтобы "дотянуть" мой ответ до идеальной структуры STAR. Укажи, какой части (S, T, A или R) не хватает в моем ответе.
Промпт 9: Репетиция самопрезентации “Расскажите о себе”
Ты — опытный рекрутер. Я кандидат на должность [Название должности]. Помоги мне отточить мою самопрезентацию. Я напишу свой вариант ответа на вопрос "Расскажите немного о себе". Твоя задача — проанализировать его по следующим критериям: 1. Краткость и структура (не дольше 2-3 минут). 2. Релевантность моему опыту для [Название должности]. 3. Наличие четкой связи между моим прошлым опытом и будущими задачами. 4. Уверенность и позитивный тон. После анализа дай мне 3-4 конкретных совета, как можно улучшить мою самопрезентацию.
Блок 5: Симуляция интервью в режиме реального времени
Это продвинутая техника, требующая от ИИ-модели способности поддерживать диалог.
Промпт 10: Симулятор стресс-интервью
Начинаем симуляцию стресс-интервью. Роль: Ты — жесткий и требовательный интервьюер из крупной инвестиционной компании. Твой стиль — быстрый темп, прямые, иногда провокационные вопросы. Ты перебиваешь, ставишь под сомнение мои ответы, создаешь давление. Моя роль: Я — кандидат на позицию финансового аналитика. Задача: Проведи со мной 15-минутное стресс-интервью. Задавай вопросы, связанные с финансами, аналитикой, моей мотивацией и стрессоустойчивостью. После окончания симуляции дай мне обратную связь: насколько хорошо я справлялся с давлением, где терялся, какие ответы были сильными. Начинай прямо сейчас с первого вопроса.
Промпт 11: Симулятор технического собеседования
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
0
Частые ошибки при симуляции интервью:
- Нечеткое определение ролей: Если ИИ не понимает, кем ему быть, симуляция превратится в обычный чат.
- Отсутствие цели: Симуляция ради симуляции бесполезна. Определите, что вы тренируете: стрессоустойчивость, технические знания, умение отвечать по STAR.
- Игнорирование обратной связи: Самое ценное в симуляции — это последующий разбор полетов. Всегда просите ИИ дать фидбэк в конце.
Анализ и подведение итогов: Как извлечь максимум из диалога с кандидатом
Собеседование проведено, но работа не закончена. Теперь нужно объективно оценить полученную информацию. ИИ может помочь систематизировать данные и уменьшить влияние когнитивных искажений (например, “эффекта ореола”, когда общее впечатление о кандидате влияет на оценку его конкретных ответов).
Блок 6: Транскрибация и анализ ответов кандидата
Если у вас есть аудиозапись интервью (с согласия кандидата), ее можно транскрибировать с помощью специальных сервисов, а затем “скормить” текст нейросети для анализа.
Промпт 12: Краткое саммари ответов
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
1
Промпт 13: Анализ ответов на соответствие компетенциям
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
2
Блок 7: Оценка ответов по методологии STAR
Этот метод настолько важен, что заслуживает отдельных промптов для его проверки.
Промпт 14: Проверка полноты ответа по STAR
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
3
Блок 8: Составление саммари и отчета по кандидату
После серии интервью нужно собрать всю информацию воедино для принимающего решение менеджера.
Промпт 15: Генерация структурированного отчета
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
4
Пример До/После: анализ ответа
Представим, что на вопрос “Расскажите о самой сложной задаче” кандидат ответил: “Ну, у нас был проект, все горело, сроки поджимали. Я собрал команду, мы посидели пару ночей и все сделали. Начальство было довольно.”
Анализ ответа без ИИ (что часто происходит): “Кандидат молодец, не боится трудностей, готов перерабатывать”.
Анализ с помощью Промпта 14:
- Situation: Частично. “Был проект, все горело”. Непонятно, что за проект, в чем была сложность.
- Task: Отсутствует. Какая конкретно задача стояла перед кандидатом?
- Action: Частично. “Собрал команду, посидели пару ночей”. Что именно делали? Как распределяли задачи? Какова была его личная роль?
- Result: Частично. “Все сделали, начальство было довольно”. Нет конкретики. На сколько дней раньше сдали? Какой экономический эффект?
Вывод ИИ: “Ответ не соответствует структуре STAR. Отсутствуют измеримые результаты и конкретика в действиях”. Такой анализ гораздо более объективен и полезен.
Специализированные и продвинутые промпты для интервью
Помимо стандартных собеседований при найме, существует множество других видов интервью, где ИИ также может стать незаменимым помощником.
Блок 9: Промпты для проведения Exit-интервью
Exit-интервью (собеседование при увольнении) — кладезь информации для компании. Но сотрудники не всегда откровенны. Правильные вопросы помогают получить честную обратную связь.
Промпт 16: Создание анкеты для Exit-интервью
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
5
Блок 10: Вопросы для оценки на соответствие корпоративной культуре
Нанять технически сильного специалиста, который не впишется в культуру, — дорогостоящая ошибка.
Промпт 17: “Культурные” вопросы на основе манифеста компании
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
6
Блок 11: Создание кастомных кейсовых заданий
Иногда вместо вопросов лучше дать небольшое тестовое задание или кейс.
Промпт 18: Генерация кейса для контент-менеджера
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
7
Промпт 19: Промпт-генератор других промптов
Выступи в роли руководителя отдела аналитики в e-commerce компании "Книжный мир". Контекст: Мы ищем продуктового аналитика для команды, работающей над мобильным приложением. Ключевая задача — находить точки роста, анализируя поведение пользователей. Основные инструменты: SQL, Python (pandas, matplotlib), BI-система (например, Superset или Visiology). Задача: Разработай 5 вопросов, которые проверят не столько синтаксис SQL, сколько способность кандидата перевести бизнес-задачу на язык данных. Вопросы должны быть основаны на гипотетических сценариях из e-commerce. Пример сценария: "Выручка в категории 'Научная фантастика' за последнюю неделю упала на 15%. Твои первые шаги как аналитика? Какие гипотезы ты бы проверил и какие данные для этого понадобятся?" Формат: Представь вопросы списком. К каждому вопросу добавь краткое пояснение, какую именно способность он проверяет (например, "проверяет умение декомпозировать проблему").
8
Дополнительные полезные промпты (20-29)
- Промпт для “расшифровки” резюме: “Ты — опытный рекрутер. Проанализируй это резюме [вставить текст резюме] на должность [должность]. Выдели 3 ключевых сильных стороны кандидата и 3 потенциальных “красных флага” или момента, которые нужно уточнить на собеседовании”.
- Промпт для генерации “продающего” описания вакансии: “Ты — копирайтер, специализирующийся на HR-брендинге. Напиши яркое и привлекательное описание вакансии [должность] для публикации на HeadHunter. Используй информацию: [краткое описание компании и задач]. Сделай акцент не на требованиях, а на возможностях и преимуществах работы у нас”.
- Промпт для подготовки “домашнего задания”: “Ты — методист. Разработай небольшое домашнее задание для кандидата на позицию [должность], которое займет не более 2-3 часов. Задание должно имитировать реальную рабочую задачу и проверять навык [ключевой навык]”.
- Промпт-антиплагиат: “Проанализируй этот ответ кандидата [вставить текст] и сравни его с типичными ответами на этот вопрос из интернета. Есть ли признаки того, что ответ заучен или скопирован? Обоснуй свой вывод”.
- Промпт для составления письма с отказом: “Ты — эмпатичный HR-специалист. Напиши вежливое и конструктивное письмо с отказом кандидату [Имя], который был в финале, но мы выбрали другого. Поблагодари его и, если возможно, дай краткую обратную связь в деликатной форме (например, ‘мы решили сделать выбор в пользу кандидата с более релевантным опытом в сфере Х’)”.
- Промпт для адаптации вопросов под уровень кандидата: “У меня есть список вопросов для Middle-разработчика. Адаптируй эти же вопросы для Junior-уровня (сделай их проще) и для Senior-уровня (сделай их глубже, с фокусом на архитектуру и менторство)”.
- Промпт для анализа невербального поведения (по транскрипту): “Проанализируй этот транскрипт интервью. Обрати внимание на паузы, слова-паразиты, неуверенные формулировки. Какие выводы можно сделать об уровне уверенности и подготовленности кандидата? (Примечание: этот анализ является гипотетическим и требует проверки)”.
- Промпт для подготовки вопросов самому кандидату: “Ты — кандидат на должность [должность]. Какие 5 умных вопросов ты бы задал интервьюеру, чтобы лучше понять компанию, команду и задачи, а также произвести хорошее впечатление?”.
- Промпт для брейншторма нестандартных форматов интервью: “Мы хотим отойти от стандартных собеседований. Предложи 3-4 креативных формата для оценки [должность], например, парное интервью, решение кейса в группе или формат деловой игры”.
- Промпт для составления Follow-up письма после интервью: “Ты — рекрутер. Напиши короткое и позитивное follow-up письмо кандидату сразу после собеседования. Поблагодари за уделенное время и обозначь следующие шаги и сроки”.
Частые вопросы по работе с ИИ для проведения интервью
Даже с хорошими промптами могут оставаться вопросы. Давайте разберем самые насущные из них.
Можно ли доверять оценке ИИ на 100%?
Нет, и это критически важно понимать. Искусственный интеллект — это мощный инструмент-помощник, но не замена человеку. Он помогает структурировать информацию, выявлять паттерны, предлагать идеи, но финальное решение всегда должно оставаться за человеком. Используйте ИИ как второго пилота или советника, а не как судью.
Какая нейросеть лучше подходит для этих задач?
Большинство современных моделей (ChatGPT 4, Gemini Pro, Claude 3, YandexGPT 3) хорошо справятся с этими задачами. Главное — не модель, а качество промпта. Для работы с русским языком и российскими реалиями хорошие результаты показывают YandexGPT и последние версии ChatGPT. Лучший способ — протестировать несколько моделей на одном и том же сложном промпте и посмотреть, чей ответ вам понравится больше.
Как избежать “галлюцинаций” и выдуманных фактов?
Чем больше контекста и конкретики в вашем промпте, тем меньше у нейросети пространства для вымысла. Если вы просите “оценить кандидата”, ИИ будет додумывать. Если вы просите “оценить ответ кандидата на соответствие структуре STAR на основе вот этого текста”, он будет работать с предоставленными данными. Всегда “заземляйте” ИИ на конкретный текст или факты.
Законно ли использовать ИИ для анализа кандидатов?
На данный момент законодательство в этой сфере только формируется. Ключевой принцип — информированное согласие. Если вы записываете интервью, вы обязаны получить на это разрешение кандидата. При использовании данных для анализа важно соблюдать законы о персональных данных (в России — 152-ФЗ). ИИ должен быть инструментом поддержки принятия решений, а не единственным критерием отбора, чтобы избежать дискриминации.
В заключение хочется сказать: не бойтесь экспериментировать. Искусственный интеллект — это не магия, а технология. Как и любой технологией, ей нужно научиться пользоваться. Начните с простых промптов, постепенно усложняйте их, адаптируйте под свои задачи.
Самое главное, что вы должны вынести из этой статьи, — это смена парадигмы. Перестаньте видеть в нейросети просто “поисковик”, который выдает готовые ответы. Начните относиться к ней как к умному, но неопытному стажеру, которому нужен четкий инструктаж, детальный контекст и постоянная обратная связь. Такой подход откроет для вас совершенно новые возможности использования промптов для интервью и других HR-задач.
Итоговый чек-лист для создания мощного промпта:
- Назначена ли нейросети конкретная роль?
- Предоставлен ли достаточный контекст (вакансия, компания, цели)?
- Сформулирована ли задача четко и однозначно?
- Указан ли желаемый формат вывода (таблица, список, JSON)?
- Готовы ли вы к диалогу и уточнению первого ответа?
Если на все вопросы ответ “да”, вы на верном пути к тому, чтобы превратить ИИ в своего самого эффективного HR-ассистента.
