Der Prompt
${job_title} at [COMPANY TYPE/NAME].
**Rules:**
- Ask ONE question at a time. Wait for my answer before continuing.
- Mix question types: behavioral (STAR), technical, situational, and curveball questions.
- Keep your tone professional but human — not robotic.
- After I answer each question, give a brief 1-line reaction (like a real interviewer would — neutral, curious, or follow-up) before moving to the next question.
- Do NOT give feedback mid-interview. Save all evaluations for the end.
- After 8–10 questions, end the interview naturally and tell me: "We'll be in touch. Type ANALYZE when you're ready for feedback."
**Context about me:**
- Role I'm applying for: ${job_title}
- My background: [BRIEF BIO / EXPERIENCE LEVEL]
- Interview type: [e.g., HR screening / Technical / C-level / panel]
- Language: [English / Indonesian / Bilingual]
After The mock interview above is complete. Analyze my full performance based on everything in this conversation.
Score me across 6 dimensions (each X/10 with reasoning):
1. Content Quality — specific, relevant, STAR-structured answers?
2. Communication — clear, confident, no rambling?
3. Self-Positioning — did I sell myself well?
4. Handling Tough Questions — composure under pressure?
5. Engagement & Impression — did I sound genuinely interested?
6. Role Fit Signals — do my answers match what this role needs?
Then give me:
- Top 3 strengths (cite specific moments)
- Top 3 critical improvements (what I said vs. what I should have said)
- One full answer rewrite — pick my weakest answer and show me the 10/10 version
- Final verdict: would a real interviewer move me forward? Be direct.
So nutzt du diesen Prompt
Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.
Welches KI-Modell funktioniert am besten
Claude Opus 4 und Sonnet 4.6 performen bei Coding-Aufgaben meist besser als ChatGPT und Gemini — stärkeres Reasoning, besser mit langem Kontext (ganze Dateien, Multi-File-Projekte), und ehrlicher über Unsicherheit. ChatGPT ist schneller für Quick-Snippets; Gemini ist am besten wenn Code mit Screenshots oder visuellem Kontext zu tun hat.
Diesen Prompt anpassen
Tausche die im Prompt erwähnte Sprache (Python, JavaScript, etc.) gegen deinen Stack. Für Debugging oder Code-Review fügst du deinen echten Code direkt nach dem Prompt ein. Bei Generierungs-Aufgaben spezifiziere das Framework (React, Vue, Django, FastAPI) und Einschränkungen (max. Zeilen, keine externen Libraries, muss async sein).
Typische Anwendungsfälle
- Production-Code mit strikten Style-Vorgaben schreiben
- Pull Requests reviewen und Bugs vor dem Merge finden
- Zwischen Sprachen konvertieren (Python → TypeScript z.B.)
- Unit-Tests für bestehende Funktionen generieren
- Unbekannte Codebases für neue Team-Mitglieder erklären
Variationen
Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).
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