答案：Whisper结合提示词可高效实现面试转写与结构化分析。1. 基础转写保留原始对话，区分发言角色并标注听不清内容；2. 信息提取聚焦教育背景、技能、问题类型及回答亮点；3. 评估辅助依STAR原则生成评语；4. 多轮对比追踪表达一致性与准备趋势。合理调整提示词可提升复盘效率。
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OpenAI推出的Whisper是一款语音转文字工具，虽然它本身不是专为面试设计的，但结合合适的提示词（prompt）模板，可以高效地将面试对话自动记录并结构化。以下是一个适用于任何面试场景的Whisper提示词模板，帮助你准确提取关键信息，提升面试复盘效率。
用于将原始音频完整、准确地转化为文字内容，保留对话双方的发言顺序：
- 请将音频内容逐字转录，区分“面试官”和“候选人”的发言。 - 保持原始语序和用词，不要修改语法或补充内容。 - 若有听不清的部分，标注为[听不清]。 - 避免添加主观描述，如“他犹豫了一下”。在完成转写后，使用该提示词从文本中提取结构化信息，便于后续分析：
- 提取候选人的教育背景、工作经历、项目经验与核心成果。 - 列出候选人提到的关键技能（如Python、团队管理、数据分析等）。 - 标注面试官提出的问题类型：行为类（如“举例说明你如何解决冲突”）、技术类（如“解释TCP/IP协议”）、情景类等。 - 汇总候选人回答中的亮点与疑点，例如模糊表述、夸大成果或逻辑漏洞。帮助面试官快速形成评估意见，适合用于内部反馈撰写：
- 根据STAR原则（情境、任务、行动、结果）评估候选人回答的完整性。 - 判断其表达是否清晰、逻辑是否连贯、态度是否积极。 - 结合岗位需求，指出匹配度高的能力和潜在风险点。 - 生成一段100字左右的总结评语，供HR或 hiring manager 参考。适用于同一候选人参与多轮面试的情况，便于横向比较：
- 对比不同轮次中候选人对相同问题的回答是否一致。 - 观察其表达是否越来越流畅，准备是否更充分。 - 汇总各轮面试官的关注重点变化。 - 输出一份趋势简报，说明候选人的表现演进。基本上就这些。合理使用Whisper配合上述提示词模板，能大幅减少手动记录和整理的时间，让注意力更集中在面试本身的质量上。关键是根据实际需求调整提示词细节，确保输出内容贴合你的评估流程。
以上就是Whisper for any interviewer—OpenAI推出的面试记录提示词模板的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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