Voltar à biblioteca de prompts
Biblioteca de promptsPrompt de chat

Chat de matriz de avaliação de contratação com Claude Opus 4.7

Use Claude Opus 4.7 para transformar anotações de entrevistas em uma matriz de avaliação de contratação estruturada, com evidências, preocupações e próximos passos de decisão.

ContrataçãoMatriz de avaliaçãoDecisão
Prévia

Prompt de chat

Modelo recomendado

Claude Opus 4.7

Formato de saída

Matriz de avaliação de contratação

Prévia

Prompt de chat

conversa de chat

Transforme estas anotações de entrevista em uma matriz de avaliação de contratação. Use os critérios da vaga, cite evidências para cada critério e liste perguntas de acompanhamento antes da decisão final.

Contexto da vaga: designer de produto sênior para um produto com fluxos de trabalho complexos. Critérios obrigatórios: pensamento sistêmico, profundidade em pesquisa com usuários, comunicação multifuncional e julgamento de entrega. Pontos fortes: as anotações mostram forte síntese de pesquisa e racional de design claro. Preocupações: há evidência limitada sobre colaboração com engenharia e priorização sob restrições. Sinais ausentes: não há exemplo de resolução de desacordo com produto ou engenharia. Recomendação: avançar para o painel final, com acompanhamento focado em contrapartidas, parceria de implementação e como a pessoa candidata mede impacto de design.

Saída

Contexto da vaga / critérios / evidências / pontos fortes / preocupações / sinais ausentes / perguntas de acompanhamento / recomendação

Exemplo de conversa estruturada para um fluxo de matriz de avaliação de contratação.

Prompt completo

Chat de matriz de avaliação de contratação com Claude Opus 4.7

Chat de matriz de avaliação de contratação com Claude Opus 4.7: organize anotações de entrevista em uma matriz baseada em evidências.

Modelo recomendado: Claude Opus 4.7Formato de saída: Matriz de avaliação de contratação
Prompt completo
Prompt de chat
Você é um facilitador de alinhamento pós-entrevista de contratação. Com base apenas nas anotações de entrevista e nos critérios da vaga fornecidos pelo usuário, crie uma matriz de avaliação de contratação. Inclua: contexto da vaga, critérios obrigatórios, evidências por critério, pontos fortes, preocupações, sinais ausentes, perguntas de acompanhamento, recomendação de decisão e notas de calibração. Evite referências a categorias protegidas e não infira características que não estejam sustentadas pelas anotações.

Notas de uso

Forneça os critérios da vaga e anotações reais de entrevista; mantenha a avaliação ligada a evidências e remova detalhes pessoais que não sejam relacionados ao trabalho.

FAQ do prompt

Antes de usar este prompt

Verificações rápidas de entradas, ajuste de modelo e como adaptar o modelo sem enfraquecer o resultado.

Quando devo usar o Chat de matriz de avaliação de contratação com Claude Opus 4.7?

Use depois de entrevistas, quando anotações dispersas precisam virar uma matriz baseada em evidências para uma decisão de contratação.

Como devo lidar com detalhes sensíveis?

Mantenha a entrada focada nos critérios da vaga e em evidências relacionadas ao trabalho, e remova detalhes pessoais que não devem influenciar a decisão.

Prévia da conversa

Transforme estas anotações de entrevista em uma matriz de avaliação de contratação. Use os critérios da vaga, cite evidências para cada critério e liste perguntas de acompanhamento antes da decisão final.
Contexto da vaga: designer de produto sênior para um produto com fluxos de trabalho complexos. Critérios obrigatórios: pensamento sistêmico, profundidade em pesquisa com usuários, comunicação multifuncional e julgamento de entrega. Pontos fortes: as anotações mostram forte síntese de pesquisa e racional de design claro. Preocupações: há evidência limitada sobre colaboração com engenharia e priorização sob restrições. Sinais ausentes: não há exemplo de resolução de desacordo com produto ou engenharia. Recomendação: avançar para o painel final, com acompanhamento focado em contrapartidas, parceria de implementação e como a pessoa candidata mede impacto de design.

Saída

Contexto da vaga / critérios / evidências / pontos fortes / preocupações / sinais ausentes / perguntas de acompanhamento / recomendação

Mais prompts neste modo

conversa de chat

Queremos criar um assistente de IA para pequenas equipes de ecommerce que transforma fotos de produto em materiais de campanha.

Hipótese de problema: pequenas equipes de ecommerce perdem tempo transformando fotos brutas de produto em materiais de campanha prontos para cada canal. Suposições de maior risco: a qualidade das fotos é alta o suficiente, as equipes confiam em variações de materiais por IA e o tempo de revisão é o verdadeiro gargalo. Perguntas de pesquisa: quem é responsável pela criação de materiais de campanha, onde as revisões travam e qual padrão de qualidade bloqueia a publicação. Plano de validação: entrevistar 5 operadores, testar 3 fluxos de materiais guiados por prompt e comparar o tempo até o primeiro material aprovado. Marco de decisão: continuar apenas se as equipes conseguirem chegar a um rascunho publicável mais rápido do que no fluxo atual.

conversa de chat

Estamos explorando um novo produto de notas com IA para consultores solo. Ajude-me a transformar isso em um briefing de pesquisa.

Objetivo: definir se consultores solo precisam de um espaço de notas com IA ou de uma camada mais leve de acompanhamento de clientes. Suposições de trabalho: eles já capturam notas, mas a síntese e a redação de próximos passos são inconsistentes. Público: consultores solo com chamadas recorrentes com clientes e suporte operacional limitado. Perguntas principais: quais notas viram trabalho faturável, o que se perde após as chamadas e onde ferramentas de CRM parecem pesadas demais. Plano de pesquisa: realizar 6 entrevistas, revisar 10 fluxos recentes de notas de chamadas e testar um protótipo de briefing de acompanhamento.

conversa de chat

Aqui está o esboço da nossa página de destino de produto de IA. Diga o que está pouco claro antes de desenharmos.

Promessa central: visível, mas ainda enquadrada como recurso em vez de resultado concreto para o usuário. Ponto confuso: a página não explica quem obtém valor primeiro nem o que muda no fluxo de trabalho depois do cadastro. Lacuna de exemplo: adicione exemplos antes/depois, amostras de saída do modelo e um breve sinal de confiança perto do hero. Problema de CTA: a ação principal aparece depois de explicação demais; mova um CTA orientado ao uso para mais perto da seção de uso rápido. Plano de revisão: afinar o hero, adicionar cartões de resultado e então reescrever objeções antes de polir o visual.