Um pack de prompts estruturados para Claude que transforma um rubric de vaga em um conjunto em camadas de perguntas de entrevista: comportamental (sondar comportamento passado sob condições nomeadas), situacional (resposta a uma hipótese), technical-deep-dive (aprofundar em uma competência declarada) e perguntas inversas (o que esperar do candidato, com o que as respostas sinalizam). Cada pergunta é tagueada com a dimensão do rubric que sonda, a âncora que diferencia e o acompanhamento a fazer se a resposta for muito ensaiada. Substitui a entrevista “vamos improvisar” por uma biblioteca de perguntas que o painel realmente abre antes da chamada.
O painel de entrevistas inclui entrevistadores que não realizam entrevistas regularmente — engenheiros, gestores de contratação, IC leads — e precisam entrar com perguntas preparadas calibradas para o rubric.
Você quer consistência entre os entrevistadores do painel. Cada panelista faz variantes das mesmas perguntas âncora, para que o debrief compare notas nas mesmas dimensões.
Você está calibrando um entrevistador júnior. As anotações “acompanhamento se ensaiado” do pack tornam o sinal mais profundo visível.
Quando NÃO usar
Entrevistas culturais não estruturadas onde o objetivo é rapport, não sinal. Conversa diferente. O pack é para rodadas de coleta de sinal.
Entrevistas de live coding. Artefato diferente (formato de código-e-fala). O workflow de avaliação de take-home lida com a avaliação de artefatos; live-coding é seu próprio workflow.
Rubrics que não passaram por uma verificação de fairness — os prompts do pack produzirão perguntas que sondam as dimensões do rubric, incluindo as problemáticas. Execute o rubric pelo enquadramento do diversity slate auditor ou o pre-flight de fairness do Boolean search builder primeiro.
Perguntas que você quer bloquear por um ano. O pack re-gera por vaga por rubric. Se a sua empresa precisa de perguntas congeladas e revisadas para conformidade legal (algumas indústrias precisam), use o pack como ponto de partida e bloqueie o output, não os prompts em si.
Configuração
Coloque o bundle. Coloque apps/web/public/artifacts/interview-question-bank-prompt-pack/interview-question-bank-prompt-pack.md em algum lugar que seus entrevistadores consigam ler (Notion, o wiki da equipe, os arquivos de conhecimento de um projeto interno do Claude).
Crie o rubric da vaga. O mesmo rubric que os workflows de triagem e referência usam. Sem ele, os prompts não têm nada para sondar.
Crie um projeto Claude por vaga. Coloque o rubric como conhecimento do projeto. Salve cada prompt do pack como um prompt salvo dentro do projeto.
Gere as perguntas. Execute cada prompt contra o rubric. Copie as perguntas para o documento de prep de entrevista do painel. Tague cada pergunta com o panelista que vai fazê-la.
Revise por tom e adequação. Os prompts produzem perguntas competentes. O gestor de contratação as edita para a voz da empresa e as especificidades da vaga.
O que o pack contém
Doze prompts, em três camadas.
Camada 1 — Comportamental (sondar comportamento passado sob condições nomeadas)
As perguntas comportamentais são os cavalos de batalha das entrevistas estruturadas. O pack gera perguntas no formato STAR (Situação, Tarefa, Ação, Resultado) por dimensão do rubric, com um acompanhamento para cada que aprofunda além da resposta ensaiada.
B1. Produza 3 perguntas comportamentais por dimensão do rubric. Cada uma tagueada com a dimensão e a âncora do rubric (1-5) que discrimina entre elas.
B2. Para cada pergunta comportamental, produza um drill-down para o caso em que a resposta é muito ensaiada (o panelista consegue perceber que o candidato preparou exatamente essa história). O drill-down pede um exemplo diferente, um contrafactual ou um passo que o candidato pulou.
B3. Produza 3 perguntas comportamentais que sondem o negativo — quando o candidato falhou na dimensão. Antecipe o tipo de não-resposta “sou perfeccionista”.
Camada 2 — Situacional (resposta a uma hipótese)
As perguntas situacionais sondam como o candidato lidaria com um cenário. Menos confiáveis do que as comportamentais, mas úteis para perguntas de escopo sênior onde o candidato pode não ter uma situação passada diretamente comparável.
S1. Produza 2 cenários situacionais por dimensão do rubric no nível da vaga. Cada cenário é calibrado para o nível (problemas de escopo de IC Sênior, não de escopo de Staff; problemas de escopo de Gestor, não de escopo de Diretor).
S2. Para cada cenário, liste as dimensões de resposta que o panelista deve ouvir (critérios de decisão específicos, o que eles perguntam antes de decidir, o que evitam).
Camada 3 — Technical / craft deep-dive
Para vagas onde há um craft (engenharia, design, metodologia de vendas), esta camada produz perguntas que aprofundam na competência declarada do candidato.
T1. Dado as habilidades must_have do rubric, produza 5 perguntas de deep-dive por habilidade. Cada uma rotulada como “rasa” (verifica se o candidato tem a habilidade) ou “profunda” (sonda os limites da habilidade).
T2. Para cada pergunta de deep-dive, liste 3 acompanhamentos que o panelista faz se a primeira resposta do candidato estiver correta mas for de nível superficial.
T3. Produza 2 perguntas que surfaceiam uma lacuna na habilidade em vez de confirmar sua presença. (“Me fale sobre uma vez que você precisou usar X mas não tinha Y.” Sonda se o candidato nota o limite.)
Camada 4 — Perguntas inversas (o que o candidato pergunta de volta)
Candidatos fortes fazem perguntas substantivas. Candidatos fracos perguntam “como é a cultura?” Esta camada ajuda o panelista a ler as perguntas do candidato.
R1. Produza uma lista de 10 perguntas substantivas que um candidato forte pode fazer, agrupadas pelo que cada pergunta sinaliza (o candidato está pensando sobre X, prefere Y, está procurando Z).
R2. Produza uma lista de 10 perguntas fracas / genéricas e o que cada uma sinaliza (o candidato não pesquisou, está ansioso com básicos, está pescando uma resposta específica).
Realidade de custos
Por geração de perguntas de uma vaga, com Claude Sonnet 4.6:
Tokens LLM — tipicamente 5-10k de input (rubric + prompt + instruções da skill) e 3-6k de output (a biblioteca de perguntas gerada) por invocação de prompt. Total por vaga: aproximadamente US$0,30-0,60 se executar todos os 12 prompts.
Tempo do entrevistador — a vitória. Criar uma biblioteca de perguntas comportamentais por vaga à mão leva 4-8 horas; o pack entrega uma biblioteca inicial em 30 minutos de prompt-e-edição.
Tempo de configuração — 15 minutos para configurar o projeto Claude por vaga. A configuração por empresa do pack (salvar prompts, integrar com wiki da equipe) é uma tarefa única de 30-60 minutos.
Métrica de sucesso
Acompanhe três coisas, mensalmente:
Sobreposição de perguntas entre panelistas — share de perguntas feitas por ≥2 panelistas no mesmo loop. Deve ser ≥40% em um pack calibrado (as dimensões do rubric SÃO o fio condutor); abaixo de 25% significa que os panelistas estão improvisando.
Tempo de debrief — tempo de relógio do “última entrevista termina” até “decisão registrada.” Deve cair ~30% porque os debriefs são ancorados nas mesmas dimensões.
Confiança do panelista nas suas notas — qualitativo; pergunte aos panelistas “você entrou com uma biblioteca de perguntas?” A resposta honesta na maioria das empresas é “não, improvisamos” — a métrica de sucesso do pack é mover isso para “sim, e ajudou.”
vs alternativas
vs biblioteca de perguntas criada à mão. Criação à mão é a escolha certa para uma equipe pequena em rápida iteração onde o rubric e as perguntas co-evoluem nas cabeças dos fundadores. O pack ganha seu custo de configuração em equipes que contratam com vários panelistas por loop.
vs bancos de perguntas nativos do ATS (Greenhouse Interview Plans, Ashby Interview Templates). Nativo do ATS é a escolha certa se sua equipe vive no ATS e quer perguntas surfaceadas no contexto. Escolha o pack se quiser a biblioteca de perguntas com controle de versão no seu próprio repo e re-gerável conforme o rubric evolui.
vs ChatGPT-style “me dê perguntas de entrevista para engenheiro sênior.” O chat genérico retorna perguntas genéricas. O pack é estruturalmente diferente: cada pergunta é tagueada com uma dimensão do rubric, uma âncora e um acompanhamento.
vs nenhuma preparação. Modo de falha previsível: panelistas fazem perguntas diferentes, o debrief compara maçãs com laranjas, a decisão deriva para quem falou primeiro.
Pontos de atenção
Herança de viés do rubric.Proteção: o pack gera perguntas A PARTIR do rubric. Se o rubric tem dimensões enviesadas (“culture fit” sem âncoras, pontuação por prestígio da escola), as perguntas sondam o viés. Audite o rubric upstream — veja o diversity slate auditor.
Ensaio de perguntas.Proteção: o prompt B2 do pack produz explicitamente drill-downs para respostas ensaiadas. O drill-down pede um exemplo diferente ou um contrafactual; não deixa o candidato re-executar o roteiro preparado.
Perguntas genéricas escorregando.Proteção: cada pergunta gerada deve referenciar a dimensão do rubric e a âncora que discrimina. Perguntas que não referenciam uma âncora são sinalizadas no output do prompt para o panelista descartar ou reescrever.
Dificuldade inconsistente de perguntas entre panelistas.Proteção: os prompts são tagueados com a âncora do rubric (1-5) para a qual estão calibrados. Dois panelistas fazendo perguntas diferentes sobre a mesma dimensão ainda estão calibrados para as mesmas âncoras.
Explosão de tamanho.Proteção: os prompts do pack limitam o output a “3 por dimensão, máximo de 12 dimensões” — uma biblioteca típica de uma vaga fica em ~50-80 perguntas, não em 500. O gestor de contratação escolhe 8-15 para realmente usar por slot de painel.
Perguntas desatualizadas em rubrics obsoletos.Proteção: re-execute o pack quando o rubric mudar (o pack é rápido — 30 minutos é barato). Bibliotecas de perguntas antigas vinculadas de documentos de prep de entrevista ficam obsoletas silenciosamente de outra forma.
Stack
O bundle de artefatos está em apps/web/public/artifacts/interview-question-bank-prompt-pack/ e contém:
interview-question-bank-prompt-pack.md — os doze prompts, prontos para colar no Claude
Ferramentas que o workflow assume que você usa: Claude (o modelo). O output vai para Notion, o wiki da equipe ou um template de plano de entrevistas do ATS.
# Interview Question Bank — Twelve Prompts for Claude
A pack of structured prompts for generating a tiered interview question library from a role rubric. Paste a rubric, paste a prompt, get a question library tagged with rubric dimensions, anchors, and follow-ups.
## How to use this pack
1. Create a Claude project named `interview-questions-<role-slug>` per role.
2. Drop the role rubric in as project knowledge. Every prompt below assumes the rubric is loaded and reads from it.
3. Save each prompt below as a saved prompt within the project, tagged by tier.
4. Run them in order. Most produce 30-90 second outputs at Sonnet 4.6 speed.
5. Review the outputs. Edit for the firm's voice. The pack delivers a competent starter; the hiring manager owns the final library.
## Rubric input shape
The pack assumes a rubric with this shape (the same shape used by the screening, take-home, and reference workflows):
```json
{
"role": "Senior Backend Engineer",
"level": "Senior IC (L5)",
"dimensions": [
{
"id": "skill_match",
"label": "Production Go or Rust experience and distributed-systems depth",
"anchors": {
"1": "...",
"2": "...",
"3": "...",
"4": "...",
"5": "..."
}
},
...
]
}
```
If the rubric doesn't load, the prompts halt and ask for the rubric file.
---
# Tier 1 — Behavioral
## B1. Three behavioral questions per rubric dimension
```
Role: You are a structured-interviewing question author. Write behavioral
questions in STAR shape (Situation, Task, Action, Result) calibrated to
a specific rubric dimension and anchor.
Context: The rubric is loaded as project knowledge. Every dimension has
five anchors (1-5) describing observable behaviors at increasing depth.
Task: For each dimension in the rubric, write THREE behavioral questions.
Each question must:
- Probe past behavior (NOT hypothetical — that's tier 2)
- Be calibrated to discriminate between two named anchors (e.g. "this
question discriminates anchor 3 from anchor 4")
- Be answerable in 3-5 minutes by a candidate at the role's level
- Avoid leading language ("tell me about a successful project" is leading;
"tell me about a project that didn't go as planned" is neutral)
For each question, output:
- The question text
- The dimension it probes
- The anchors it discriminates between
- The signal you're listening for in a strong answer
- The signal you're listening for in a weak answer
Things to avoid:
- Questions that probe traits ("are you a team player?") — probe behavior.
- Questions that have a single right answer — questions that probe the
candidate's framing of the problem.
- "Culture fit" questions without behavioral anchors.
- Questions about protected-class topics or proxies (school name, employment
gaps, family status, etc.).
Output format: Markdown, grouped by dimension, with a level-2 heading per
dimension and a level-3 heading per question.
```
## B2. Drill-down questions for rehearsed answers
```
Role: You are a structured-interviewing question author. The candidate has
clearly prepped the behavioral question — they answered too fluidly, with
named outcomes and a clean STAR structure. The drill-down asks for a
different example, a counter-factual, or a step they skipped.
Context: The rubric is loaded as project knowledge. Tier-1 behavioral
questions (B1 output) are loaded too.
Task: For each B1 question, produce ONE drill-down. Each drill-down must:
- Ask for a different example, the same dimension ("walk me through a
different time you had to do that")
- Or ask for a counter-factual ("what would you have done differently?")
- Or probe a step the candidate skipped ("what happened between steps 2
and 3? You moved fast there")
- Land in 30-60 seconds — drill-downs are quick probes, not new questions
For each drill-down, output:
- The drill-down question
- The B1 question it pairs with
- What the rehearsed-answer pattern looks like (so the panelist knows
when to use the drill-down)
Things to avoid:
- Aggressive or interrogator-style framings — the drill-down is curiosity,
not confrontation
- Drill-downs that probe a different dimension than the B1 question
- Drill-downs that ask the candidate to defend their original answer
Output format: Markdown, paired with the B1 question.
```
## B3. Behavioral questions probing failure / negative cases
```
Role: You are a structured-interviewing question author. Standard behavioral
questions probe success. Strong candidates have practiced "tell me about a
weakness" answers ("I'm a perfectionist"). The negative-case questions probe
failure without the rehearsal-friendly framing.
Context: Rubric loaded as project knowledge.
Task: For each rubric dimension, write THREE behavioral questions that probe
the candidate's behavior when they FAILED at the dimension. Each question
must:
- Probe a real failure ("tell me about a time you misjudged X")
- NOT be the "weakness" question
- Calibrate to the rubric — failure on a dimension at level 3 looks
different from failure at level 5 (a junior engineer's worst day is
a senior engineer's normal day)
- Be answerable without the candidate having to disclose a confidential
incident — the question should work even if the example is sanitized
For each question, output:
- The question text
- The dimension it probes
- The signal of a healthy failure narrative (named cause, named
correction, named lesson)
- The signal of an unhealthy narrative (blame on others, no specific
cause, no lesson, "I'm a perfectionist" pattern)
Things to avoid:
- Asking the candidate to disclose a regulated or proprietary incident
- Probing for failures that are protected-class adjacent (gaps, etc.)
- Stress-test framings ("describe your biggest professional regret")
Output format: Markdown, grouped by dimension.
```
---
# Tier 2 — Situational
## S1. Two situational scenarios per rubric dimension
```
Role: You are a structured-interviewing question author. Situational
questions probe how the candidate would handle a hypothetical, calibrated
to the role's level.
Context: Rubric loaded as project knowledge. Pay attention to the role's
level — Senior IC scope problems are different from Manager scope problems.
Task: For each rubric dimension, write TWO situational scenarios. Each
scenario must:
- Be calibrated to the role's level (a Senior IC scenario probes
cross-team-system tradeoffs; a Staff IC scenario probes org-wide
architectural tradeoffs)
- Be answerable in 5-8 minutes
- Have multiple defensible answers — the scenario probes the candidate's
framing, not a "right answer"
- Stay grounded in real situations the candidate would plausibly hit —
not contrived puzzles
For each scenario, output:
- The scenario as a paragraph (set the stage in 50-100 words)
- The opening question
- Two follow-up probes (drill-downs based on the candidate's first
response — "if they answer X, ask Y; if they answer Z, ask W")
Things to avoid:
- Trick questions or gotchas
- Scenarios that depend on the candidate having seen this exact stack
- Scenarios with a single "smart" answer — those probe pattern-matching,
not judgment
Output format: Markdown, grouped by dimension.
```
## S2. Listening dimensions per scenario
```
Role: You are a structured-interviewing notetaker primer. Panelists listen
for specific things in each scenario answer. Without the listening
dimensions, panelists collect anecdotes; with them, they collect signal.
Context: Rubric loaded as project knowledge. S1 scenarios loaded too.
Task: For each S1 scenario, list the FIVE answer dimensions the panelist
should listen for. Each dimension must:
- Be observable in the candidate's spoken answer (NOT something only
visible in their resume or in code)
- Map to a specific rubric anchor
For each scenario, output:
- "What strong answers do" (3 bullets — name the moves, the questions
asked back, the criteria stated)
- "What weak answers do" (3 bullets — name the failure patterns: jumping
to solution without clarifying, ignoring constraints, generic framing)
- "What to write down" (the concrete notes the panelist takes that anchor
the debrief later)
Output format: Markdown, paired with each S1 scenario.
```
---
# Tier 3 — Technical / craft deep-dive
## T1. Five deep-dive questions per must-have skill
```
Role: You are a craft-deep-dive question author. The role's rubric names
must-have skills. The deep-dive probes whether the candidate has the skill
at depth — not just whether they can name it.
Context: Rubric loaded as project knowledge. Focus on the must_have skills.
Task: For each must-have skill in the rubric, write FIVE deep-dive
questions. Label each as:
- SHALLOW: sanity check the candidate has the skill at all (e.g. "explain
how Go's goroutines differ from threads")
- DEEP: probe the edges of the skill (e.g. "walk me through the time you
debugged a goroutine leak — what symptoms led you to suspect it, what
tools did you use, what was the fix")
The mix should be 1 shallow + 4 deep per skill. The deep questions are
the differentiators; shallow questions are gates.
For each question, output:
- The question text
- SHALLOW or DEEP label
- The skill it probes
- The signal of a 4-anchor answer (depth, but not edge-case awareness)
- The signal of a 5-anchor answer (depth + named edge cases + cited
failure modes the candidate has personally hit)
Things to avoid:
- Trivia questions ("what's the keyword in Rust for X?") — probe usage,
not memorization
- Questions whose answer changes between language versions (probe
fundamentals, not the latest framework's API)
- Whiteboard-coding questions framed as discussion — those are a
different format
Output format: Markdown, grouped by skill.
```
## T2. Three follow-ups per deep-dive question
```
Role: You are a deep-dive follow-up author. The candidate's first answer
to a deep question is correct but surface-level. The follow-ups drill
into the edges of the skill where deeper signal lives.
Context: Rubric loaded. T1 questions loaded.
Task: For each T1 deep question, produce THREE follow-ups. Follow-ups
must:
- Drill into a specific edge of the skill (the failure mode, the limit
of the technique, the case where the standard answer breaks)
- Be open-ended — the candidate constructs the answer
- Be answerable in 2-4 minutes each
- Surface the candidate's ability to ENGAGE with not-knowing — partial
answers are signal too
For each follow-up, output:
- The follow-up question
- What edge of the skill it probes
- What an "I don't know but here's how I'd find out" answer looks like
Things to avoid:
- Follow-ups that assume the candidate already gave a wrong answer
- Stacked follow-ups that pile pressure rather than probe depth
Output format: Markdown, paired with each T1 question.
```
## T3. Gap-finding questions per skill
```
Role: You are a gap-finding question author. Most technical questions
probe whether the candidate HAS a skill. Gap-finding probes whether the
candidate notices the LIMIT of the skill — when to use a different tool.
Context: Rubric loaded.
Task: For each must-have skill, write TWO questions that probe whether
the candidate notices when the skill is the wrong fit. Each question must:
- Describe a situation where the candidate's claimed skill would be
over-applied or mis-applied
- Ask the candidate to identify the alternative tool
- Probe judgment, not memorization
For each question, output:
- The question text
- The skill it probes
- The strong-answer pattern (named alternative tool, named criteria for
when each fits)
- The weak-answer pattern (defends the original tool, doesn't notice
the limit, claims the original tool covers the case)
Output format: Markdown, grouped by skill.
```
---
# Tier 4 — Reverse questions
## R1. Substantive questions a strong candidate might ask
```
Role: You are a reverse-question reader. Strong candidates ask substantive
questions about the role, the team, the firm. The questions they ask
signal what they prioritize.
Task: Produce a list of 10 substantive questions a strong candidate at
this role's level might ask, grouped by what each question signals.
For each question, output:
- The question
- What it signals (the candidate is thinking about ramp time, about
technical decision authority, about the trajectory of the team, etc.)
- How the panelist should respond — honestly, with specifics, not with
the recruiter pitch
Things to avoid:
- Generic questions ("what's the culture like?") — those are tier R2
- Questions that fish for the panelist's commitment ("would you
recommend joining?") rather than probe substance
Output format: Markdown, grouped by signal.
```
## R2. Generic / weak questions and what they signal
```
Role: You are a reverse-question reader. Weak candidates ask generic
questions. Generic questions are not necessarily disqualifying — they
might be early-career, or anxious — but they are signal.
Task: Produce a list of 10 generic / weak questions and what each
signals.
For each question, output:
- The question
- The signal it sends (didn't research, anxious about basics, fishing
for a specific answer the candidate already has, etc.)
- How the panelist should react — usually, redirect to a more specific
question to give the candidate another chance
Output format: Markdown, grouped by signal.
```
## R0. Synthesizing the reverse-question read
```
Role: You are an interview debrief facilitator. The candidate asked
N questions across the loop. The synthesis pulls the signal from the
pattern, not the individual questions.
Context: Rubric loaded. R1 + R2 outputs loaded.
Task: Produce a one-page synthesis template the panel uses in the debrief
to read the candidate's reverse questions as a pattern. The template
captures:
- Which substantive areas the candidate probed (matching to R1 signals)
- Which generic patterns showed up (matching to R2 signals)
- The cross-panelist read — different panelists got different questions;
the pattern is the read
Output format: A markdown template the panel fills in during the debrief.
```