海螺AI需通过精准Prompt生成招聘JD与面试题：一、用结构化指令生成含六大模块的JD；二、基于JD反向生成8道分类型面试题；三、上传简历联动生成个性化问题及风险点分析。
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如果您希望借助海螺AI快速生成专业招聘JD与匹配的面试问题，但发现其主界面未直接提供“招聘文案生成”或“面试题设计”专属模块，则可能是由于该能力需通过精准提示词（Prompt）触发，而非预设功能按钮。以下是利用海螺AI实现招聘JD与面试问题自动生成的多种可行路径：
一、使用结构化Prompt生成招聘岗位描述（JD）
该方法依赖海螺AI对中文指令的强理解能力，通过明确任务边界、输入要素与输出格式约束，引导模型输出符合HR规范的结构化JD文本，避免泛泛而谈或信息缺失。
1、访问海螺AI官网并完成账号登录。
2、在对话框中输入以下完整提示词：“你是一名资深HRBP，请根据以下信息撰写一份专业、合规、可直接发布的招聘岗位描述（JD）：岗位名称为‘数据产品经理’；所属部门为‘智能决策中心’；工作地点为‘上海徐汇区’；核心职责包括：定义AB测试指标体系、协同算法团队落地推荐策略、输出数据驱动的产品迭代报告；硬性要求为：3年B端数据产品经验、熟练使用SQL与Tableau、有0-1搭建数据看板案例；软性素质强调逻辑闭环与业务敏感度。请按‘岗位名称、部门与汇报关系、岗位职责（分点列示）、任职要求（分‘硬性条件’与‘优先考虑’两栏）、我们提供’六大模块组织内容，禁用‘负责’‘参与’等模糊动词，全部使用‘主导’‘交付’‘构建’等强动作词。”
3、点击发送后等待模型生成全文，检查是否包含薪资范围提示、合规免责表述及企业文化嵌入项。
4、若某模块缺失（如“我们提供”），追加指令：“请补全‘我们提供’部分，需包含弹性工作制、年度数据领域专项培训预算、项目奖金机制三项具体内容。”
二、基于已生成JD反向提取并生成面试问题
该方法将上一步产出的JD作为唯一上下文输入，驱动AI识别其中隐含的能力维度与验证缺口，从而生成覆盖行为、技术、情景三类的结构化问题，确保问题与JD严格对齐。
1、复制上一步生成的完整JD文本，新开对话窗口粘贴至海螺AI输入框。
2、紧接输入指令：“请基于以上JD内容，为‘数据产品经理’岗位生成8道高质量面试问题。要求：前3道为STAR行为题（以‘请举例说明您主导的一次……’开头），中间3道为技术深挖题（聚焦AB测试设计、指标归因、看板异常归因），最后2道为情景判断题（如‘当业务方坚持上线未经充分AB验证的功能时，您会如何应对？’）。每道题后标注考察能力项，例如‘考察：跨职能推动力与数据说服力’。”
3、查看输出结果中是否存在重复提问、封闭式问法或偏离JD关键词（如未提及AB测试、看板、指标体系）的问题。
4、对任一问题不满意，单独选中该题并追加修改指令：“将第5题改为聚焦‘如何设计一个能同时评估用户体验与商业转化的复合指标’，并给出该问题的理想回答要点（不超过3条）。”
三、上传候选人简历联动生成个性化面试问题
该方法适用于已有目标候选人简历的场景，利用海螺AI的长文本理解能力，从简历中自动萃取项目亮点、技能断层与经历疑点，生成高度定制化、带风险预警的提问清单，提升面试诊断效率。
1、将候选人PDF简历转换为纯文本（可使用WPS或Adobe Acrobat导出），保留教育、工作经历、项目描述、技能证书等关键段落。
2、在海螺AI对话中先输入：“你是一名技术招聘专家，正在为‘数据产品经理’岗位面试一名候选人。以下为其简历核心内容：[在此粘贴简历文本]。请执行三项任务：（1）提取3个最值得追问的项目细节；（2）指出2处可能存在经历断层或表述模糊的风险点；（3）基于上述分析，生成5道针对性面试问题，问题须直接引用简历原文关键词（如‘XX平台用户增长项目’‘SQL优化经验’）。”
3、确认输出问题中是否出现对空窗期、跳槽频次、技术栈跨度等敏感信息的自然切入，而非生硬质询。
4、如需强化某类问题，追加指令：“请将第2道问题扩展为STAR追问链：主问题+2个延伸追问，全部围绕其简历中提到的‘用户分群模型迭代’项目展开。”
