Un pack de prompts estructurados para Claude que convierten una rúbrica de rol en un set de preguntas de entrevista por niveles: behavioral (sondear comportamiento pasado bajo condiciones nombradas), situacional (respuesta a un hipotético), technical-deep-dive (profundizar en una competencia declarada) y reverse-questions (qué esperar del candidato, con qué respuestas señalan qué). Cada pregunta va etiquetada con la dimensión de la rúbrica que sondea, el anclaje que diferencia y el follow-up que hay que hacer si la respuesta está demasiado ensayada. Reemplaza la entrevista “improvisamos sobre la marcha” con una biblioteca de preguntas que el panel realmente abre antes de la call.
El panel de entrevista incluye entrevistadores que no corren entrevistas regularmente — engineers, hiring managers, IC leads — y necesitan entrar con preguntas preparadas calibradas a la rúbrica.
Quieres consistencia entre panelistas. Cada panelista hace variantes de las mismas preguntas ancla, así el debrief compara notas sobre las mismas dimensiones.
Estás calibrando a un entrevistador junior. Las anotaciones de “follow-up si está ensayada” del pack hacen visible la señal más profunda.
Cuándo NO usarlo
Entrevistas no estructuradas de cultural-add donde el objetivo es rapport, no señal. Conversación distinta. El pack es para rondas de recolección de señal.
Entrevistas de live coding. Artefacto distinto (formato code-and-talk). El workflow del take-home evaluator se encarga de la evaluación de artefactos; live-coding es su propio workflow.
Rúbricas que no han pasado un check de fairness — los prompts del pack producirán preguntas que sondean las dimensiones de la rúbrica, incluyendo las malas. Pasa la rúbrica primero por el framing del diversity slate auditor o por el pre-flight de fairness del Boolean search builder.
Preguntas que quieres congelar para el año. El pack regenera por-rol-por-rúbrica. Si tu firma necesita preguntas congeladas y revisadas para compliance legal (algunas industrias lo necesitan), usa el pack como starter y bloquea el output, no los prompts en sí.
Setup
Coloca el bundle. Pon apps/web/public/artifacts/interview-question-bank-prompt-pack/interview-question-bank-prompt-pack.md en algún sitio donde tus entrevistadores puedan leerlo (Notion, la wiki del equipo, los archivos de conocimiento de un proyecto interno de Claude).
Redacta la rúbrica del rol. La misma rúbrica que usan los workflows de screen y reference. Sin ella, los prompts no tienen nada que sondear.
Crea un proyecto de Claude por rol. Mete la rúbrica como conocimiento del proyecto. Guarda cada prompt del pack como un saved prompt dentro del proyecto.
Genera las preguntas. Corre cada prompt contra la rúbrica. Copia las preguntas al doc de prep de entrevista del panel. Etiqueta cada pregunta con el panelista que la hará.
Revisa por tono y fit. Los prompts producen preguntas competentes. El hiring manager las edita para la voz de la firma y las especificidades del rol.
Qué contiene el pack
Doce prompts, en tres niveles.
Tier 1 — Behavioral (sondear comportamiento pasado bajo condiciones nombradas)
Las preguntas behavioral son los caballos de batalla del structured interviewing. El pack genera preguntas en la forma STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) por dimensión de rúbrica, con un follow-up para cada una que perfora más allá de la respuesta ensayada.
B1. Producir 3 preguntas behavioral por dimensión de rúbrica. Cada una etiquetada con la dimensión y el anclaje de rúbrica (1-5) que discrimina.
B2. Para cada pregunta behavioral, producir un drill-down para el caso en que la respuesta está demasiado ensayada (el panelista nota que el candidato preparó esta historia exacta). El drill-down pide un ejemplo distinto, un contrafáctico o un paso que el candidato saltó.
B3. Producir 3 preguntas behavioral que sondeen lo negativo — cuándo el candidato falló en la dimensión. Reduce preventivamente la no-respuesta tipo “soy perfeccionista”.
Tier 2 — Situacional (respuesta a un hipotético)
Las preguntas situacionales sondean cómo el candidato manejaría un escenario. Menos confiables que las behavioral pero útiles para preguntas de senior-scope donde el candidato puede no tener una situación pasada directamente comparable.
S1. Producir 2 escenarios situacionales por dimensión de rúbrica al nivel del rol. Cada escenario está calibrado al nivel (problemas de scope Senior IC, no scope Staff; problemas de scope Manager, no scope Director).
S2. Para cada escenario, listar las dimensiones de respuesta que el panelista debe escuchar (criterios específicos de decisión, qué pregunta antes de decidir, qué evita).
Tier 3 — Deep-dive técnico / de craft
Para roles donde hay un craft (engineering, design, metodología de ventas), este tier produce preguntas que profundizan en la competencia declarada del candidato.
T1. Dadas las skills must_have de la rúbrica, producir 5 preguntas de deep-dive por skill. Cada una etiquetada “shallow” (sanity check de que el candidato tiene la skill en absoluto) o “deep” (sondear los bordes de la skill).
T2. Para cada pregunta de deep-dive, listar 3 follow-ups que el panelista hace si la primera respuesta del candidato es correcta pero superficial.
T3. Producir 2 preguntas que saquen a la luz un gap en la skill en lugar de confirmar presencia. (“Cuéntame de una vez en que tuviste que usar X pero no tenías Y.” Sondea si el candidato nota el límite.)
Tier 4 — Reverse questions (lo que el candidato pregunta de vuelta)
Los candidatos fuertes hacen preguntas sustantivas. Los candidatos débiles preguntan “cómo es la cultura”. Este tier ayuda al panelista a leer las preguntas del candidato.
R1. Producir una lista de 10 preguntas sustantivas que un candidato fuerte podría hacer, agrupadas por lo que cada pregunta señala (el candidato está pensando en X, prefiere Y, está buscando Z).
R2. Producir una lista de 10 preguntas débiles / genéricas y qué señala cada una (el candidato no investigó, está ansioso por lo básico, está pescando una respuesta específica).
Realidad de costos
Por generación de preguntas de un rol, en Claude Sonnet 4.6:
Tokens del LLM — típicamente 5-10k de input (rúbrica + prompt + instrucciones del skill) y 3-6k de output (la biblioteca de preguntas generada) por invocación de prompt. Total por rol: aproximadamente $0.30-0.60 si corres los 12 prompts.
Tiempo de los entrevistadores — la victoria. Redactar a mano una biblioteca de preguntas behavioral por rol son 4-8 horas; el pack entrega una biblioteca starter en 30 minutos de prompt-and-edit.
Tiempo de setup — 15 minutos para configurar el proyecto de Claude por rol. El setup del pack a nivel firma (guardar prompts, integrar con la wiki del equipo) es una tarea one-time de 30-60 minutos.
Métrica de éxito
Trackea tres cosas, mensualmente:
Solapamiento de preguntas entre panelistas — proporción de preguntas hechas por ≥2 panelistas en el mismo loop. Debería ser ≥40% en un pack calibrado (las dimensiones de la rúbrica SON el hilo conductor); por debajo de 25% significa que los panelistas están improvisando.
Tiempo de debrief — wall-clock desde “termina la última entrevista” hasta “decisión registrada”. Debería bajar ~30% porque los debriefs están anclados en las mismas dimensiones.
Confianza del panelista en sus notas — cualitativo; pregunta a los panelistas “¿entraste con una biblioteca de preguntas?” La respuesta honesta en la mayoría de las firmas es “no, improvisamos” — la métrica de éxito del pack es mover eso a “sí, y ayudó.”
vs alternativas
vs biblioteca de preguntas redactada a mano. Redactar a mano es lo correcto para un equipo pequeño que itera rápido donde la rúbrica y las preguntas co-evolucionan en las cabezas de los founders. El pack se gana su costo de setup en equipos que contratan con varios panelistas por loop.
vs bancos de preguntas nativos del ATS (Greenhouse Interview Plans, Ashby Interview Templates). El nativo del ATS es lo correcto si tu equipo vive en el ATS y quiere las preguntas surgidas en contexto. Elige el pack si quieres la biblioteca de preguntas versionada en tu propio repo y re-generable a medida que la rúbrica evoluciona.
vs el “dame preguntas de entrevista para senior engineer” estilo ChatGPT. El chat genérico devuelve preguntas genéricas. El pack es estructuralmente distinto: cada pregunta está etiquetada con una dimensión de rúbrica, un anclaje y un follow-up.
vs ningún prep en absoluto. Modo de falla predecible: los panelistas hacen preguntas distintas, el debrief compara peras con manzanas, la decisión drifta hacia quien habló primero.
A vigilar
Herencia de sesgo desde la rúbrica.Guard: el pack genera preguntas DESDE la rúbrica. Si la rúbrica tiene dimensiones sesgadas (“culture fit” sin anclajes, scoring por prestigio de universidad), las preguntas sondean el sesgo. Audita la rúbrica aguas arriba — ver el diversity slate auditor.
Ensayo de preguntas.Guard: el prompt B2 del pack produce explícitamente drill-downs para respuestas ensayadas. El drill-down pide un ejemplo distinto o un contrafáctico; no deja que el candidato re-corra el script preparado.
Preguntas genéricas que se cuelan.Guard: cada pregunta generada debe referenciar la dimensión de rúbrica y el anclaje que discrimina. Las preguntas que no referencian un anclaje se marcan en el output del prompt para que el panelista las descarte o reescriba.
Dificultad inconsistente de preguntas entre panelistas.Guard: los prompts están etiquetados con el anclaje de rúbrica (1-5) al que están calibrados. Dos panelistas haciendo preguntas distintas sobre la misma dimensión siguen estando calibrados a los mismos anclajes.
Explosión de longitud.Guard: los prompts del pack capean el output en “3 por dimensión, 12 dimensiones máximo” — la biblioteca de un rol típico aterriza en ~50-80 preguntas, no 500. El hiring manager elige 8-15 para usar realmente por slot de panel.
Preguntas obsoletas sobre rúbricas stale.Guard: re-corre el pack cuando cambia la rúbrica (el pack es rápido — 30 minutos es barato). Las bibliotecas de preguntas viejas linkeadas desde docs de prep de entrevista se vuelven obsoletas en silencio si no.
Stack
El bundle del artefacto vive en apps/web/public/artifacts/interview-question-bank-prompt-pack/ y contiene:
interview-question-bank-prompt-pack.md — los doce prompts, listos para pegar en Claude
Herramientas que el workflow asume que usas: Claude (el modelo). El output cae en Notion, la wiki del equipo o una plantilla de interview-plan del 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.
```