ChatGPT 履歷 Prompt：怎麼根據職缺 JD 改履歷

一套可直接改用的 ChatGPT 履歷 Prompt，把職缺 JD、中文履歷或英文履歷草稿拆成關鍵字、證據缺口、本地化 bullet 和寄出前審稿清單。

1. 先把職缺 JD 拆成可執行訊號

   第一步不是潤稿，而是把職缺拆清楚：必備能力、加分能力、工具、職責、資歷訊號和產業語境。後面改履歷才不會變成空泛包裝。

   可用 Prompt： 請閱讀這份職缺 JD，提取：必備能力、加分能力、工具、職責、資歷訊號、產業語境，以及應該自然出現在履歷裡的關鍵字。用表格輸出，並標註優先級。
   表達示例： 輸出要區分「必備：SQL、dashboard、跨部門報告」和「加分：Python、實驗分析、SaaS 經驗」。

2. 把中文履歷改成英文職缺表達，而不是逐句翻譯

   如果你要用 AI 翻譯履歷，Prompt 要寫成本地化改寫。請 AI 按目標 JD 重排證據、必要時解釋本地業務背景、選擇自然的英文履歷職稱和動詞，並刪掉對海外招募主管沒有幫助的中文履歷鋪陳。

   可用 Prompt： 請把這段中文履歷改寫成適合目標 JD 的英文履歷 bullet。不要逐句翻譯。保持事實不變；必要時用一句話解釋本地業務背景；使用自然的英文履歷動作動詞；保留我能解釋的指標；標出需要補證據的 claim。
   表達示例： 弱：Responsible for docking with business departments。較好：Coordinated weekly requirements intake with product and sales teams, turning regional customer feedback into a prioritized release backlog.

3. 把職缺訊號對到可驗證成果

   關鍵字只有連到真實專案、工具、責任或結果才有用。請 ChatGPT 標出強匹配、部分匹配和缺口，不要用漂亮句子補不存在的證據。

   可用 Prompt： 請根據 JD 訊號表，把每個高優先級訊號對應到我履歷裡的真實證據。標註強匹配、部分匹配或缺口。不要編造證據，缺資訊時先追問。
   表達示例： SQL 可以對到報表專案；「跨部門協作」要有真實會議、交付、溝通或決策場景支撐。

4. 只重寫真正匹配職缺的經歷

   一職缺一履歷不是整份重寫。保留事實，只強化能支撐目標職缺的 bullet，避免履歷看似客製，面試時卻說不清楚。

   可用 Prompt： 請只重寫和這份 JD 有真實證據匹配的履歷 bullet。用動作、範圍、工具、限制和結果表達。保持事實不變，除非我提供數字，否則不要新增指標。
   表達示例： 原句：負責週報。改後：建立銷售管線 SQL dashboard，支援 3 個區域團隊每週檢視，減少人工表格核對。

5. 寄出前做招募方和 ATS 雙重檢查

   最後一輪同時看關鍵字覆蓋和人類可讀性。目標是匹配，不是密度。刪掉重複、像複製職缺描述的句子。

   可用 Prompt： 請對照 JD 審稿這份客製履歷，標出缺少的必備關鍵字、重複堆詞、沒有證據的 claim、AI 味表達，以及招募主管面試時可能追問的 bullet。
   表達示例： 最後只列出最重要的 2-3 個寄出前修改動作，避免越改越散。