# 用 AI 30 分鐘準備求職面試

> 用 NotebookLM 生成 podcast、ChatGPT 語音模擬面試，再把錄音掉回 notebook——3 個 source 疊加，循環 2 至 3 輪，30 分鐘一圈，讓大腦在面試的語言裡浸到熟悉。不是背答案，是高速建立接觸效應。

- URL: https://hyperfocusam.com/blog/prep-job-interview-ai-30-minutes-tc/
- Language: zh-Hant
- Author: Sam Wong (黃力桐), https://hyperfocusam.com/
- English edition: https://hyperfocusam.com/blog/prep-job-interview-ai-30-minutes/ (Markdown: https://hyperfocusam.com/blog/prep-job-interview-ai-30-minutes/index.md)

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[黃力桐 Sam Wong](https://hyperfocusam.com/)

[黃力桐 Sam Wong](https://hyperfocusam.com/zh/about/) · 2026 年 5 月 4 日

我見過大多數人準備面試的方式，幾乎一模一樣。印出招聘廣告，重讀自己的 CV，背好 5 個版本的「自我介紹」，對著鏡子練習語氣。然後走進房間，壓力一來，背熟的台詞聽起來完全不像自己。

我用了大約 1 年時間，摸索出一套 AI 循環來準備面試。每一輪 30 分鐘。跑 2 至 3 輪之後，大腦不會再把那場對話當成陌生地帶。沒有神奇 prompt，沒有花招——純粹是熟悉感，以高速建立起來。以下是確切步驟。

## 第 1 步：CV 掉入 NotebookLM，生成 podcast，讓兩把合成聲音吹捧你

打開 NotebookLM，把你的 CV 做 source。有 LinkedIn 匯出檔或 portfolio 的話，一併加進去。生成 audio overview——英文一次。如果你的工作雙語，中文再一次，兩份都要。

NotebookLM 的 podcast 模式做的事很特定：兩位主持人輪流把你的職業生涯當成 case study 來講。他們會放大你平時輕描淡寫的成就，把你從未想過串連的項目連成一條線——你在深圳辦過的工作坊加上在洛杉磯做過的培訓，在他們口中變成「可重複能力的證據」。你一邊沖咖啡一邊聽，甚麼都不用做。但聽完 10 分鐘兩把合成聲音熱情解釋你為何勝任，有些東西會鬆開——你開始相信那個敘事。這一步的目的就是這個。

## 第 2 步：加入招聘廣告和公司網站，重新生成

把 job ad 貼進同一個 notebook，作為第二個 source。拉入公司的 About 頁面、最新的新聞稿（如有）。然後重新生成 audio overview。

這次兩位主持人在搭橋：把你的 profile 接到那個具體職位。就算你的背景頂多 6 成匹配，podcast 都會找到接縫，逼出一套敘事——你的經驗（不管實際是甚麼）如何對上這家公司說它想要的東西。NotebookLM 發明的橋你不必每一條都認同，有些的確牽強。但這個練習教會大腦面試房間裡需要的語言：當面試官問「講一次你帶領跨部門合作的經驗」，你已經聽過合成主持人用幾乎一模一樣的講法描述你的深圳工作坊。

## 第 3 步：ChatGPT 進階語音模式 role-play，錄音，錄音掉回 NotebookLM

打開 ChatGPT 進階語音模式，先設定 context，大意是：「你是 [公司] 的招聘主管，我在面試 [職位]。問我尖銳的行為題和技術題，我答得含糊就追問，不要放過我。」然後真的做那場面試——出聲、完整句子，不要打字，要說。全程錄音，手機錄音 app 就夠。

完成後把錄音掉回 NotebookLM，跟 CV 和 job ad 放在一起。現在 notebook 有 3 個 source：你的 profile、目標職位、以及你即場嘗試把兩者搭起來的實際表現。下一個生成的 podcast 會參考你的實際表現：主持人會提到你講過的具體內容、點出你窒住的位置、重演你答得好的答案——而重演本身就是再一次編碼。

## 為甚麼這個循環有效

方法不是背答案，而是讓大腦預先浸在那場面試會用到的語言裡——你的故事、公司的故事、兩者的交集——先由一把不是你的聲音講出來，然後你才用自己的聲音上場。循環 3、4 輪之後有種奇怪的感覺：面試變得熟悉。不是因為排練過，是因為你已在那套語言裡浸了一晚。大腦以為自己來過。這不是花招，是接觸效應的基本運作。運動員叫它 visualization，演員叫它 tablework。對要走進高風險對話的知識工作者來說，這是又平又快的版本。

## 我會跳過的做法

試過叫 LLM「寫 20 條 X 職位的面試題」——不差，但脆：你會背具體答案而不是內化整個空間。我也試過把整件事交給 [ChatGPT 一條巨型 prompt](https://hyperfocusam.com/blog/zh-ai-prompts-beat-procrastination/)，出來的東西是罐頭。你需要 notebook 的結構，來源才會疊加。還見過有人用 AI 生成「個人品牌宣言」，再對鏡朗讀——不必。鏡子給不了 NotebookLM 音頻以外的任何東西，只多了尷尬。

成本方面，這套流程用的工具，市場上大多數求職者本來就有——NotebookLM 免費，加一個 ChatGPT Plus（每月 USD 20）。求職期間，兩個都值得一試（如果你還在猶豫要不要付費，可以參考[之前寫過的文章：為 AI 工具付費的理由](https://hyperfocusam.com/blog/zh-why-pay-for-ai-tools/)）。

Play smart，永遠好過死記爛背。