Build an Interview Practice App

Bauanleitung für eine eigene Interview-Übungs-App mit Streamlit oder Next.js und der OpenAI-API.

Der Prompt

You will build your own Interview Preparation app. I would imagine that you have participated in several interviews at some point. You have been asked questions. You were given exercises or some personality tests to complete. Fortunately, AI assistance comes to help. With it, you can do pretty much everything, including preparing for your next dream position. Your task will be to implement a single-page website using VS Code (or Cursor) editor, and either a Python library called Streamlit or a JavaScript framework called Next.js. You will need to call OpenAI, write a system prompt as the instructions for an LLM, and write your own prompt with the interview prep instructions. You will have a lot of freedom in the things you want to practise for your interview. We don't want you to put it in a box. Interview Questions? Specific programming language questions? Asking questions at the end of the interview? Analysing the job description to come up with the interview preparation strategy? Experiment! Remember, you have all of your tools at your disposal if, for some reason, you get stuck or need inspiration: ChatGPT, StackOverflow, or your friend!

So nutzt du es

Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.

Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“

Im Detail

Anleitung, um mit Streamlit (Python) oder Next.js und der OpenAI-API eine eigene Interview-Übungs-App zu bauen: System-Prompt für die Rolle des Interviewers schreiben, eigenen Prompt mit Übungsinstruktionen ergänzen und als Single-Page-Website umsetzen. Der Ansatz lässt bewusst offen, wofür geübt wird – Programmierfragen, Soft Skills, Gegenfragen am Ende – und eignet sich damit gut als Lernprojekt für alle, die gleichzeitig Prompt-Engineering und Frontend-Grundlagen üben wollen. Wer sofort eine fertige App will, ist hier falsch: Es handelt sich um eine Bauanleitung, kein einsatzbereites Produkt.

Praxis-Tipp

Starten Sie mit Streamlit statt Next.js, wenn Sie schnell ein Ergebnis sehen wollen – der System-Prompt für den Interviewer lässt sich dort in wenigen Zeilen Python testen.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
• Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)

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