按场景重写

简历常见错误：AI 能帮你修哪些，不能替你编哪些

一篇简历错误排查指南，重点修复职责空泛、证据不足、关键词错位、AI 味过重和招聘方扫读困难。

简短答案

多数简历不是输在排版，而是输在经历空泛、缺证据、关键词不对齐，以及被 AI 润色成了千篇一律的表达。

适合人群

投递回复率低、正在修改旧简历、或想检查 AI 改写是否真的变好的人。

避免使用情境

希望 AI 掩盖空窗、编造成果或保证拿面试的人。

下一步

先修证据，再修设计。好看的空泛简历，仍然是空泛简历。

搜索意图判断

用户通常已经感觉简历没效果，需要具体可改的错误清单，而不是泛泛的简历建议。

职责描述太空泛

“负责、参与、协助、跟进”开头的 bullet 往往看不出影响。AI 可以帮你改成动作和结果，但不能编数据。

可用 Prompt： 请把这些职责描述改写成动作导向的 bullet。缺少范围或结果时先问我，不要编造数字。

表达示例： 修改前：负责每周报表。修改后：自动化 4 个区域团队的每周收入报表，将人工汇总时间减少 6 小时/周。
没有证据支撑自我评价

沟通能力强、学习能力强、认真负责，如果没有项目和结果支撑，基本没有说服力。

可用 Prompt： 请找出这份简历中没有证据支撑的自我评价，并替换成项目、指标、协作对象或约束条件。
关键词和目标岗位错位

一份简历对 A 岗位好，不代表对 B 岗位也好。AI 可以帮你对比 JD，找出语言不匹配的地方。

可用 Prompt： 请对比这份简历和 JD，找出缺失的高优先级关键词，并建议自然放置位置，避免关键词堆砌。
AI 润色后反而太像 AI

AI 可能把简历写得更顺，但也更空。要删掉泛泛增强词，补回真实上下文。

可用 Prompt： 请删除这份简历中的 AI 味表达，替换为具体背景、工具、规模、约束和结果。

AI 能找出所有简历错误吗？

不能。AI 能发现模式问题，但 claim 是否真实必须你自己核对。

最应该先修哪里？

先修简历前 1/3：summary、技能排序、前 3-5 条经历。招聘方注意力最集中在这里。

下一步

读完流程或避坑内容后，建议把工具、ATS、资源和人工复核串起来，而不是只复制某一个 Prompt。

下载简历错误审计清单和 AI 改写 Prompt。