按场景重写
岗位版 AI 简历 Prompt 包:按角色重写,而不是套同一段话
面向工程、数据、财务、市场、HR、销售、运营和学生简历的可复制 AI Prompt,帮助按岗位提取证据、关键词和可面试解释的表达。
一句话结论
好的简历 Prompt 必须随岗位变化。先分析 JD,再告诉 AI 该岗位看重什么证据,最后检查它有没有编指标、夸大责任或堆关键词。
适合人群
需要同时投多个岗位、转行、或想把一份简历按不同岗位拆版本的求职者。
不适合人群
想用一个万能 Prompt 直接生成最终简历、且不提供真实经历和人工复核的人。
搜索意图判断
用户想找能直接复制到 ChatGPT 或 Claude 的简历 Prompt,但真正需要的是按岗位写指令,避免所有简历都像同一模板。
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先提取岗位信号,不要先套模板
工程、财务、市场和数据岗位的证据逻辑不同。先让 AI 判断目标岗位到底奖励什么。
可用 Prompt: 请阅读这份 JD,提取岗位信号:必需技能、结果类型、工具、需要证明的证据、风险点和简历中必须调整的部分。表达示例: 财务 Prompt 要问报表、内控和准确性;市场 Prompt 要问漏斗阶段、渠道、实验、指标和复盘。 -
先给真实证据,再让 AI 改写
只给岗位名时,AI 很容易写空话。要把项目、数字、范围、工具、限制和责任边界一起给它。
可用 Prompt: 请只使用以下真实证据,为这个目标岗位重写 bullet。保留事实,缺少可验证数字的位置标为【待核实】。 -
按岗位族建立小 Prompt 包
不同岗位要有不同指令:工程写系统影响,数据写决策,财务写内控,HR 写协作,市场写实验,销售写管道结果。
可用 Prompt: 请为这个岗位族生成 5 个 bullet 改写 Prompt,每个都必须要求场景、动作、结果、关键词匹配和面试可解释性。 -
最后做反夸大检查
AI 改完后,要检查事实、归因、seniority、关键词堆砌和每条 bullet 是否能在面试中讲清楚。
可用 Prompt: 请审计这份简历:是否有编造指标、空泛 claim、岗位匹配弱、关键词堆砌、以及我可能无法在面试中解释的表述。
发布前检查清单
- 改写前已经分析目标 JD。
- 每个岗位 Prompt 都写清该岗位需要什么证据。
- 明确要求 AI 不编数字、不夸大责任。
- 最终 bullet 通过面试可解释性检查。
常见问题
能不能一个 Prompt 投所有岗位?
结构可以复用,但证据逻辑不能复用。工程写系统,数据写决策,财务写控制,市场写漏斗结果。
这些 Prompt 更适合 ChatGPT 还是 Claude?
都可以。ChatGPT 适合表格和检查清单,Claude 往往更适合自然表达。关键是给同一份真实证据。
有了 Prompt 还需要简历模板吗?
需要。Prompt 解决内容改写,模板解决结构和可读性,最后仍要人工复核。
复制这套岗位 Prompt 框架,再填入目标 JD 和你的真实证据。
使用岗位 Prompt