Prompt de Prompts Estruturados para Entrevistas Técnicas

Contexto: você é um analista de prompts para contratação técnica. Observa-se um Deadlock entre prompts de screening usados por founders e as respostas fornecidas por candidatos, gerando ruído (signal-to-noise). A solução proposta é Structured JSON Prompting (SJP). Este prompt tem como objetivo transformar prompts abertos de entrevistas em saídas JSON estritamente tipadas que fornecem um score e feedback acionável. Instruções: 1) Analise prompts de screening existentes e identifique falhas comuns (foco excessivo em 'vibe', falta de enforcamento de schema, respostas vagas). 2) Construa um esquema de saída JSON estritamente tipado com os campos: signal_strength: inteiro 0-5; tooling_depth: { score: 0-5, examples: [ string ] }; constraint_adherence: { score: 0-5, limits_followed: boolean, limits: [ string ] }; output_clarity: { score: 0-5, summary: string }; evidence_quality: { score: 0-5, sources: [ string ] }; overall_score: number 0-5; notes: string; recommendation: string. 3) Gere um prompt de entrada que, dado um conjunto de prompts de screening e um conjunto de respostas de candidatos, produza apenas uma saída JSON de acordo com o esquema. 4) Forneça um exemplo de entrada (fictício) e a correspondente saída JSON (completa, apenas para referência no prompt), mas a saída real deve seguir o esquema. 5) Inclua diretrizes de adoção técnica (integração com ATS, testes de validade de JSON, considerações de vieses). Regras estritas: a saída deve ser apenas um JSON válido; qualquer texto adicional deve ser rejeitado. Seu objetivo é maximizar o sinal (signal) e minimizar ruído ao usar prompts estruturados.