Ein Paket strukturierter Prompts für Claude, das aus einer Rollenrubrik einen gestuften Fragensatz für Interviews erstellt: verhaltensbasiert (untersucht vergangenes Verhalten unter benannten Bedingungen), situativ (Reaktion auf eine hypothetische Situation), technisches Deep-Dive (bohrt in eine behauptete Kompetenz) und Gegenfragen (was von Kandidaten zu erwarten ist, wobei die Antworten zeigen, was sie signalisieren). Jede Frage ist mit der Rubrik-Dimension, die sie untersucht, dem Anker, zwischen dem sie differenziert, und der Follow-up-Frage getaggt, die zu stellen ist, wenn die Antwort zu einstudiert wirkt. Ersetzt das „Wir improvisieren einfach”-Interview durch eine Fragebibliothek, die das Panel tatsächlich vor dem Call öffnet.
Das Interview-Panel enthält Interviewer, die nicht regelmäßig Interviews führen — Engineers, Hiring Manager, IC-Leads — und die mit vorbereiteten, rubrik-kalibrierten Fragen einsteigen müssen.
Sie wollen Konsistenz über Panelisten hinweg. Jeder Panelist stellt Varianten derselben Anker-Fragen, sodass der Debrief Notizen zu denselben Dimensionen vergleicht.
Sie kalibrieren einen Junior-Interviewer. Die „Follow-up bei einstudierter Antwort”-Annotationen des Packs machen das tiefere Signal sichtbar.
Wann NICHT verwenden
Unstrukturierte Cultural-Add-Interviews, bei denen das Ziel Rapport ist, kein Signal. Ein anderes Gespräch. Das Pack ist für Signal-Erfassungsrunden.
Live-Coding-Interviews. Ein anderes Artefakt (Code-and-Talk-Format). Der Take-Home-Evaluator-Workflow übernimmt die Artefakt-Bewertung; Live-Coding hat seinen eigenen Workflow.
Rubriken, die keinen Fairness-Check bestanden haben — die Prompts des Packs produzieren Fragen, die die Rubrik-Dimensionen untersuchen, einschließlich der schlechten. Die Rubrik zuerst durch das Diversity Slate Auditor-Framing oder den Boolean Search Builder Fairness-Preflight laufen lassen.
Fragen, die Sie für das Jahr einfrieren wollen. Das Pack generiert pro Rolle und Rubrik neu. Wenn Ihr Unternehmen eingefrorene, geprüfte Fragen für die Rechtskonformität benötigt (manche Branchen tun das), das Pack als Ausgangspunkt verwenden und den Output einfrieren — nicht die Prompts selbst.
Setup
Bundle ablegen.apps/web/public/artifacts/interview-question-bank-prompt-pack/interview-question-bank-prompt-pack.md an einem Ort platzieren, an dem Ihre Interviewer es lesen können (Notion, das Team-Wiki, die Knowledge-Dateien eines internen Claude-Projekts).
Rollenrubrik erstellen. Dieselbe Rubrik, die die Screen- und Reference-Workflows verwenden. Ohne sie haben die Prompts nichts zu untersuchen.
Claude-Projekt pro Rolle erstellen. Die Rubrik als Projekt-Knowledge hinzufügen. Jeden Prompt des Packs als gespeicherten Prompt im Projekt speichern.
Fragen generieren. Jeden Prompt gegen die Rubrik ausführen. Die Fragen in das Interview-Prep-Dokument des Panels kopieren. Jede Frage mit dem Panelisten taggen, der sie stellen wird.
Auf Ton und Passgenauigkeit prüfen. Die Prompts produzieren kompetente Fragen. Der Hiring Manager bearbeitet sie für die Unternehmenssprache und die Rollenspezifika.
Was das Pack enthält
Zwölf Prompts, in drei Tiers.
Tier 1 — Behavioral (vergangenes Verhalten unter benannten Bedingungen untersuchen)
Behavioral-Fragen sind die Arbeitspferde des strukturierten Interviewings. Das Pack generiert Fragen im STAR-Format (Situation, Task, Action, Result) pro Rubrik-Dimension, mit je einem Follow-up, das über die einstudierte Antwort hinaus bohrt.
B1. 3 Behavioral-Fragen pro Rubrik-Dimension produzieren. Jede mit der Dimension und dem Rubrik-Anker (1–5) getaggt, zwischen dem sie differenziert.
B2. Für jede Behavioral-Frage einen Drill-Down produzieren, für den Fall, dass die Antwort zu einstudiert wirkt (der Panelist erkennt, dass der Kandidat genau diese Geschichte vorbereitet hat). Der Drill-Down bittet um ein anderes Beispiel, ein Kontrafaktum oder einen Schritt, den der Kandidat übersprungen hat.
B3. 3 Behavioral-Fragen produzieren, die das Negative untersuchen — Situationen, in denen der Kandidat an der Dimension gescheitert ist. Reduziert präventiv die „Mein Fehler ist, dass ich ein Perfektionist bin”-Non-Answers.
Tier 2 — Situational (Reaktion auf eine hypothetische Situation)
Situative Fragen untersuchen, wie der Kandidat mit einem Szenario umgehen würde. Weniger zuverlässig als Behavioral, aber nützlich für Senior-Scope-Fragen, bei denen der Kandidat möglicherweise keine direkt vergleichbare Vergangenheitssituation hat.
S1. 2 situative Szenarien pro Rubrik-Dimension auf dem Level der Rolle produzieren. Jedes Szenario auf das Level kalibriert (Senior-IC-Scope-Probleme, nicht Staff-Scope; Manager-Scope-Probleme, nicht Director-Scope).
S2. Für jedes Szenario die Antwort-Dimensionen auflisten, auf die der Panelist achten sollte (spezifische Entscheidungskriterien, was er vor der Entscheidung fragt, was er vermeidet).
Tier 3 — Technical / Craft Deep-Dive
Für Rollen mit einer Handwerkskunst (Engineering, Design, Sales-Methodik) produziert dieser Tier Fragen, die in die behauptete Kompetenz des Kandidaten bohren.
T1. Für die must_have-Skills der Rubrik 5 Deep-Dive-Fragen pro Skill produzieren. Jede als „shallow” (prüft ob der Kandidat den Skill überhaupt hat) oder „deep” (untersucht die Grenzen des Skills) gekennzeichnet.
T2. Für jede Deep-Dive-Frage 3 Follow-ups auflisten, die der Panelist stellt, wenn die erste Antwort des Kandidaten korrekt, aber oberflächlich ist.
T3. 2 Fragen produzieren, die eine Lücke im Skill aufdecken statt Vorhandensein zu bestätigen. („Erzählen Sie mir von einer Situation, in der Sie X verwenden mussten, aber Y nicht hatten.” Untersucht, ob der Kandidat die Grenze erkennt.)
Tier 4 — Gegenfragen (was der Kandidat zurückfragt)
Starke Kandidaten stellen inhaltliche Fragen. Schwache Kandidaten fragen „Wie ist die Kultur so?”. Dieser Tier hilft dem Panelisten, die Fragen des Kandidaten zu lesen.
R1. Eine Liste von 10 substanziellen Fragen produzieren, die ein starker Kandidat stellen könnte, gruppiert nach dem, was jede Frage signalisiert (der Kandidat denkt über X nach, bevorzugt Y, sucht nach Z).
R2. Eine Liste von 10 schwachen/generischen Fragen produzieren und was jede signalisiert (Kandidat hat nicht recherchiert, ist bei Grundlagen unsicher, fischt nach einer bestimmten Antwort).
Kostenrealität
Pro Fragengenerierung einer Rolle auf Claude Sonnet 4.6:
LLM-Tokens — typischerweise 5–10k Input (Rubrik + Prompt + Skill-Anweisungen) und 3–6k Output (die generierte Fragebibliothek) pro Prompt-Aufruf. Gesamt pro Rolle: ca. 0,30–0,60 USD beim Ausführen aller 12 Prompts.
Interviewer-Zeit — der eigentliche Gewinn. Das manuelle Erstellen einer Behavioral-Fragebibliothek pro Rolle dauert 4–8 Stunden; das Pack liefert eine Starter-Bibliothek in 30 Minuten aus Prompt-und-Bearbeitungszeit.
Setup-Zeit — 15 Minuten für die Einrichtung des Claude-Projekts pro Rolle. Das firmenweite Setup des Packs (Prompts speichern, mit Team-Wiki integrieren) ist eine einmalige 30–60-minütige Aufgabe.
Erfolgsmetrik
Drei Dinge monatlich verfolgen:
Panelisten-übergreifende Fragenüberschneidung — Anteil der Fragen, die von mindestens zwei Panelisten im selben Loop gestellt werden. Sollte bei ≥ 40 % auf einem kalibrierten Pack liegen (die Rubrik-Dimensionen SIND der rote Faden); unter 25 % improvisieren die Panelisten.
Debrief-Zeit — Wanduhr von „letztes Interview endet” bis „Entscheidung erfasst”. Sollte um ca. 30 % sinken, weil Debriefs auf denselben Dimensionen verankert sind.
Panelisten-Vertrauen in ihre Notizen — qualitativ; die Panelisten fragen: „Sind Sie mit einer Fragebibliothek eingestiegen?” Die ehrliche Antwort in den meisten Unternehmen ist „Nein, wir haben improvisiert” — die Erfolgsmetrik des Packs ist, das auf „Ja, und es hat geholfen” zu verschieben.
vs. Alternativen
vs. manuell erstellter Fragebibliothek. Manuelles Erstellen ist der richtige Ansatz für ein kleines, schnell iterierendes Team, bei dem Rubrik und Fragen gemeinsam in den Köpfen der Gründer entstehen. Das Pack verdient seinen Setup-Aufwand bei Teams, die über mehrere Panelisten pro Loop hinweg einstellen.
vs. ATS-native Fragendatenbanken (Greenhouse Interview Plans, Ashby Interview Templates). ATS-nativ ist der richtige Ansatz, wenn das Team im ATS lebt und Fragen im Kontext angezeigt haben will. Das Pack wählen, wenn die Fragebibliothek versionskontrolliert im eigenen Repository liegen und bei Rubrik-Weiterentwicklung neu generiert werden soll.
vs. generischem Claude-Prompt ohne Skill. Generic Chat liefert generische Fragen. Das Pack ist strukturell anders: Jede Frage ist mit einer Rubrik-Dimension, einem Anker und einem Follow-up getaggt.
vs. keinerlei Vorbereitung. Vorhersehbares Scheitern: Panelisten stellen unterschiedliche Fragen, der Debrief vergleicht Äpfel mit Orangen, die Entscheidung driftet zu demjenigen, der zuerst gesprochen hat.
Watch-outs
Bias-Übernahme aus der Rubrik.Guard: Das Pack generiert Fragen AUS der Rubrik. Hat die Rubrik biasierte Dimensionen (Cultural Fit ohne Anker, Prestige-Ranking nach Hochschule), untersuchen die Fragen den Bias. Die Rubrik vorgelagert prüfen — siehe Diversity Slate Auditor.
Fragenrehearsing.Guard: Der B2-Prompt des Packs produziert explizit Drill-Downs für einstudierte Antworten. Der Drill-Down bittet um ein anderes Beispiel oder ein Kontrafaktum; er lässt den Kandidaten das vorbereitete Skript nicht erneut ablaufen.
Generische Fragen, die durchkommen.Guard: Jede generierte Frage muss die Rubrik-Dimension und den Anker referenzieren, zwischen dem sie differenziert. Fragen ohne Anker-Referenz werden im Prompt-Output für den Panelisten zur Streichung oder Überarbeitung markiert.
Inkonsistente Frageschwierfigkeit über Panelisten hinweg.Guard: Die Prompts sind mit dem Rubrik-Anker (1–5) getaggt, auf den sie kalibriert sind. Zwei Panelisten, die unterschiedliche Fragen zur selben Dimension stellen, sind dennoch auf dieselben Anker kalibriert.
Längenexplosion.Guard: Die Prompts des Packs begrenzen den Output auf „3 pro Dimension, maximal 12 Dimensionen” — eine typische Rollenbiobliothek landet bei ca. 50–80 Fragen, nicht bei 500. Der Hiring Manager wählt 8–15 für den tatsächlichen Einsatz pro Panel-Slot aus.
Veraltete Fragen auf alten Rubriken.Guard: Das Pack bei Rubrik-Änderungen neu ausführen (das Pack ist schnell — 30 Minuten sind günstig). Alte, in Interview-Prep-Docs verlinkte Fragebibliotheken werden sonst still veraltet.
Stack
Das Artefakt-Bundle liegt unter apps/web/public/artifacts/interview-question-bank-prompt-pack/ und enthält:
interview-question-bank-prompt-pack.md — die zwölf Prompts, bereit zum Einfügen in Claude
Werkzeuge, die der Workflow voraussetzt: Claude (das Modell). Der Output fließt in Notion, das Team-Wiki oder ein ATS-Interview-Plan-Template.
# 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.
```