通用 case 书只能把你带到平均水准。好的 Prompt 会强制你做到 MECE、掐时间，并给出带明确下一步的建议，而不是瞎猜。而且 2026 年门槛变了：麦肯锡现在新增了一个 AI 轮——你要在真实 case 里使用它内部的助手 Lilli，面试官打分的是你怎么向它提问、怎么质疑它的输出、怎么把它套进客户的具体情境（据 Irish Times 2026 年 1 月报道）。Bain 也放出风声，将在 2026 年夏季推出自己的 AI 面试轮。所以「用 AI 练习」不再是抄近路，它本身就更接近真实考场。
TL;DR
- 下面 12 个可直接复制的 Prompt，覆盖完整的 MBB 与 PM 流程：市场估算、盈利、并购、产品上线、MECE、收尾、图表解读、复盘、节奏。
- 跑完整 case、做敏感性链条计算，用 Claude（Opus 4.7 或 Sonnet 4.6）——它在 20 分钟 case 里追踪假设比多数模型更稳。想要更狠、更对抗的面试官，用 ChatGPT（GPT-5.5，Thinking 模式）。
- 现在新考的能力（麦肯锡 Lilli、Bain 的 AI 轮）是「在压力下与 AI 协作」——见第 13 个 Prompt。
- AI 默认会软化批评。这里每个 Prompt 都明确要求它反驳你，这一句别省。
适合哪些人
MBB 候选人（麦肯锡、BCG、Bain）、产品战略与 BizOps 面试、Meta/Stripe/Google 的 PM 流程，以及要重启手感的前咨询。如果两周内有终轮，直接看第 1、8、13 个。
case 备考该用哪个 AI 模型（截至 2026 年 6 月）
这活儿的核心是长上下文推理加干净算术，所以模型选择在这里比多数 Prompt 工作都更重要。
| 模型 | 套餐 / 价格 | 为什么适合 case 备考 |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6 | Pro 20 美元/月（免费版可用 Sonnet，有限额） | 1M token 上下文装得下整个 case；敏感性链条算术稳且可追溯 |
| ChatGPT GPT-5.5（Thinking） | Plus 20 美元/月（免费版可用 GPT-5.5，限额紧） | 最愿意扮演会打断、会逼问的硬面试官；curveball 出得好 |
| Gemini 3.1 Pro | Google AI Pro 19.99 美元/月 | 1M 上下文，图表 / 数据解读和快速 sanity check 很强 |
三者对免费版或 20 美元档账号都能稳定跑完一场 20 分钟模拟。多数人的取舍是：要整场 case 的真实感选 Claude，专门想被拷问选 ChatGPT。第一次用，可以先看我们的 ChatGPT Prompt 指南 和 Claude Prompt 指南。
Prompt 结构：六个要素
每个 case Prompt 都要带这六个，缺一个输出就开始变泛。
- 角色：候选人、面试官、recruiter——指明模型扮演谁。
- 上下文：目标公司、岗位、级别、你的背景。
- 目标：一个交付物——分析、话术、答案或点评。
- 限制：时间盒、禁用短语、必须包含的数字。
- 语气：面试官怎么表现——打断、沉默、死磕计算。
- 示例：贴一段你过往的答案，让它对照你真实的语气打分。
12 个可直接复制的 Prompt 模板
发送前把反引号里的 [占位符] 换成你自己的值。
1. 实时 case 模拟
You are a McKinsey case interviewer. Run a profitability case for me: pose the
prompt, expect me to clarify, push back when I jump to conclusions, surface a
curveball mid-case. Do not solve it for me. Interrupt if I ramble past 30
seconds. Score the case at the end on structure, math, and synthesis (1-5 each).2. 5 分钟市场估算
Market sizing prompt: `[prompt]`. Before I do any math, push back on my structure
and make me justify each assumption. Then walk the clean estimate: (1) clarify,
(2) framework, (3) numbers with explicit assumptions, (4) sanity check via a
second method, (5) final answer with a confidence range.替换： [prompt]
3. MECE 框架训练
Topic: `[topic]`. Build 3 MECE frameworks: (a) revenue / cost, (b) customer /
product / channel, (c) internal / external. For each: when to use it, when not,
and one overlap trap that breaks the "mutually exclusive" rule.替换： [topic]
4. 盈利 case 结构
Profitability case for `[industry]` declining margin. Structure: (1) revenue side:
volume x price x mix, (2) cost side: variable / fixed / one-time, (3) competitive
and market side. For each branch, name the one hypothesis to test first and the
data you would request.替换： [industry]
5. M&A 并购 case
M&A case: should `[acquirer]` buy `[target]`? Structure: (1) strategic fit,
(2) financial fit (synergies, valuation), (3) integration risk, (4) alternatives.
Walk through with explicit assumptions and a go / no-go recommendation.替换： [acquirer]、[target]
6. 产品上线决策
Should `[company]` launch `[product]`? Build: (1) market sizing, (2) competitive
landscape, (3) financial case (build-vs-buy, margin), (4) execution risk,
(5) recommendation with a deadline and the first 30-day move.替换： [company]、[product]
7. 突发条件训练
You are an interviewer. I am mid-case. Throw a curveball — a fact I did not
expect (a regulatory change, a new competitor, a currency move). Watch whether I
re-anchor without panicking. Then critique how I integrated it.8. 时间压力下收尾
I have 60 seconds to synthesize my case answer. Give me a structure:
(1) recommendation first, (2) 2-3 reasons, (3) one risk plus mitigation,
(4) next step. Time me. Cut anything past 60 seconds and tell me where I bloated.9. 图表解读
Here is a chart: `[chart description]`. Walk through: (1) what the chart shows,
(2) one calculation worth doing, (3) one insight, (4) what extra data would
sharpen the conclusion. Keep the math clean and visible.替换： [chart description]
10. case 复盘
After this case, debrief me: (1) Where did my framework break? (2) Did I clarify
enough up front? (3) Did I drive or follow? (4) Math accuracy. (5) Synthesis
clarity. Score each 1-5 and give me the single highest-leverage fix.11. PM 产品 case（Stripe / Meta 风格）
PM product case: "Design `[product]`". Structure: (1) clarify goal, audience,
success metric, (2) user segments, (3) 3 jobs-to-be-done, (4) 3 product concepts,
(5) pick one and define how to measure success.替换： [product]
12. 节奏与口头禅审计
Here is my case answer transcript: `[transcript]`. Flag: (a) sentences over 25
words, (b) restarts, (c) hedge words, (d) math hesitations. Output a coaching
summary with the 3 habits to fix first.替换： [transcript]
13. AI 协作轮（麦肯锡 Lilli / Bain 风格）
2026 年新增：公司给你一个 AI 助手，打分的是你「怎么用它」。麦肯锡的 Lilli 轮和 Bain 计划中的 2026 夏季形式，奖励的是好奇心和判断力，不是花哨的 Prompt。直接对着它练。
You are an AI assistant in a consulting interview. I will give you a client case.
Answer my prompts as a helpful but sometimes flawed assistant — occasionally give
a plausible-but-wrong number or a weak structure. After each of my prompts, an
interviewer (also you) scores: did I challenge your weak outputs, re-prompt
sharply, and tie the answer to the client's specific situation? Case: `[case]`.替换： [case]
容易踩的坑
- 没具体上下文（公司、岗位、级别）：输出泛泛，面试官一眼看穿。
- 让模型「诚实」却不贴你真实经历：它会编。
- 一个答案套所有公司：麦肯锡、BCG、Bain 的面试官会互通信息。
- 让 AI 一味附和：不写明「反驳我」它就会软化批评。
- 不核对：模型还是会编日期、市场数字和头衔。
- 初稿当终稿：初稿读着像 AI。
- 在 Lilli 风格轮里盲从 AI：考的是你会不会质疑它，而不是你能不能不用它。
怎么把效果再往上推
- 贴一段你过往答案，让模型对照你的语气而非模板打分。
- 先让它扮面试官；弱答案很快自己暴露。
- 开计时器实跑——疲劳和节奏占一半分。
- 每段 synthesis 念出来；念着不像你说的话就重写。
- 建一个短语库，存下落地了的澄清问题和收尾开场白。
- 还是要和真人对练。AI 不会施加真人那样的压力（参见 Hacking the Case Interview）。
FAQ
- case 算术用哪个模型最好？：Claude Opus 4.7 或 Sonnet 4.6 能把整场 case 装进上下文，敏感性链条算术可追溯。ChatGPT GPT-5.5 的 Thinking 模式是最对抗的面试官。截至 2026 年 6 月，两者在免费版或 20 美元档都能用。
- 公司在意我用 AI 备考吗？：不在意。麦肯锡、BCG、Bain 只看你能不能现场搭结构、算对数、显判断力。麦肯锡现在还在某一轮里「要求」用 AI，所以用它练习正好对口。
- 麦肯锡 Lilli 面试是什么？：一个让你在真实 case 里使用麦肯锡内部助手的轮次；面试官打分的是你怎么提问、怎么判断它的输出、怎么套到客户身上。第 13 个 Prompt 就是练这个的。
- AI 会像真人面试官一样狠逼吗？：不会。Claude 和 ChatGPT 不被明确要求就会软化批评，所以这里每个 Prompt 都带了明确的反驳指令。终轮还是要有真人在闭环里。
- 每家公司研究多深算够？：目标公司 60-90 分钟；再多回报递减。面试当天早上再扫一遍新闻和发布。
- 准备笔记怎么组织？：每家公司一个 doc——research、要问的问题、故事库，以及贴合这家 case 风格的框架。