ChatGPT 简历 Prompt：如何根据岗位 JD 改简历

一套可复制的 ChatGPT 简历 Prompt，把岗位 JD、中文简历或英文简历草稿拆成关键词、证据缺口、本地化 bullet 和投递前复核清单。

1. 先把 JD 拆成可执行信号

   第一步不是改写，而是把 JD 拆清楚：必备能力、加分能力、工具、职责、资历信号和业务语境。这样后面的 Prompt 才不会变成泛泛润色。

   可用 Prompt： 请阅读这份岗位 JD，提取：必备能力、加分能力、工具、职责、资历信号、业务语境，以及应该自然出现在简历里的关键词。用表格输出，并标注优先级。
   表达示例： 输出要区分“必备：SQL、数据看板、跨部门汇报”和“加分：Python、实验分析、SaaS 经验”。

2. 把中文简历改成英文岗位表达，而不是逐句翻译

   如果你的目标是用 AI 翻译履历，Prompt 要写成本地化改写。让 AI 按目标 JD 重排证据、解释必要的本地业务背景、选择自然英文岗位表达，并删除中文简历里对海外招聘方帮助不大的铺垫。

   可用 Prompt： 请把这段中文简历改写成适合目标 JD 的英文简历 bullet。不要逐句翻译。保持事实不变；必要时用一句话解释本地业务背景；使用自然的英文简历动作动词；保留我能解释的指标；标出需要补证据的 claim。
   表达示例： 弱：Responsible for docking with business departments。更好：Coordinated weekly requirements intake with product and sales teams, turning regional customer feedback into a prioritized release backlog.

3. 把岗位信号映射到真实证据

   关键词只有绑定真实经历才有价值。让 ChatGPT 标出强匹配、部分匹配和缺口，不要让它用空话替你补洞。

   可用 Prompt： 请根据 JD 信号表，把每个高优先级信号映射到我简历里的真实证据。标注强匹配、部分匹配或缺口。不要编造证据，缺信息时先追问。
   表达示例： SQL 可以对应报表项目；“跨部门协作”需要真实会议、交付、沟通或决策场景支撑。

4. 只重写确实匹配 JD 的经历

   一岗一简历不是全篇重写。保留事实，只强化能支持目标岗位的 bullet，避免简历看起来定制，实际却变得不可信。

   可用 Prompt： 请只重写和这份 JD 有真实证据匹配的简历 bullet。用动作、范围、工具、约束和结果表达。保持事实不变，除非我提供了数字，否则不要新增指标。
   表达示例： 原句：负责周报。改后：搭建销售管线 SQL 看板，支持 3 个区域团队每周复盘，减少手工表格核对。

5. 投递前做招聘方和 ATS 双重检查

   最后一轮要同时看关键词覆盖和人类可读性。目标是匹配，不是密度。删掉重复、像复制 JD 的表达。

   可用 Prompt： 请对照 JD 审核这份定制简历，标出缺失的必备关键词、重复堆词、没有证据的 claim、AI 味表达，以及面试里可能被追问的 bullet。
   表达示例： 最后输出只保留最重要的 2-3 个修改动作，避免越改越散。