简历 bullet 翻车是因为在描述职责（“负责……”）而不是结果。下面这些 Prompt 强制”动作-影响-证据”结构。
适合哪些场景
在为目标岗位刷新简历的工程师 / PM / 设计师、转行者、把实习写成全职申请的应届生、被”负责什么什么”卡住的人。
什么时候不建议这样写 Prompt
不适合学术 CV（论文优先）、政府 / 联邦类有专属格式的简历、只需要微调 2-3 行的一页简历。也不要用 AI 编造指标——所有数字必须经得起追问。
Prompt 结构公式
简历改写 Prompt 一定要带这六个要素：
- 目标岗位 + 职级：SWE L4 / 高级 PM / 初级设计——决定动词与指标的权重。
- 原 bullet 或原始素材：AI 改写远胜从零编造。
- 强动词 + 结果公式：动词 + 做了什么 + 怎么做 + 可量化结果——招聘官扫这条结构。
- JD 关键词：自然嵌入 2-3 个；绝不堆词。
- 语气：自信、具体、不吹也不撒谎；让 AI 标出它”凑出来”的部分。
- 长度上限：每条 ≤30 字、每段 ≤6 条、整份 ≤2 页。
这套 Prompt 适合用在哪
- SWE / PM / 设计师简历
- 转行
- 实习转全职
- Senior / Staff 晋升
- 可用作 LinkedIn 自介首句
15 个可直接复制的 Prompt 模板
1. 职责 → 结果 改写
把这条简历 bullet 从"负责……"语气改成"动作 + 结果 + 证据"。能量化就量化。事实保留。
原句："{bullet}"
角色：{role}
职级：{level}2. JD 关键词对齐
下面是我现在的 bullet 和目标 JD。请改写 bullet 自然嵌入 2-3 个 JD 关键词，不堆词。标出你用了哪些关键词。
Bullet："{bullet}"
JD 节选："{jd}"3. 从项目生成 bullet
我做了这个项目：{3 句描述}。请生成 4 个 bullet 变体。格式：强动词 + 做了什么 + 怎么做 + 可量化结果。每条 <30 字。4. 实习 bullet 升级
我在 {公司} 实习。任务：{清单}。能诚实声称的结果：{结果}。请写 3 个简历 bullet。不要夸，实习级别表述就行。5. 转行 bullet
我从 {原领域} 转 {目标领域}。我的经历：{bullet}。请改写突出 {目标领域} 相关的可转移技能，不撒谎。6. 副业项目 bullet
我的副业项目：{描述}。技术栈：{stack}。用户：{受众 / N}。请写 3 条值得放简历的 bullet——量化，不水。7. 开源贡献 bullet
我的开源贡献：{repo、做了什么、是否 merge}。请写 1 行 bullet，点出项目、贡献类型、真实影响。8. bullet 剪枝
下面是一段角色里我的 12 条 bullet。请剪到最强的 6 条。剪掉的说明原因，保留的标出强在哪里。
{粘贴}9. ATS 检查
下面是我的 bullet。请找出可能让 ATS 困惑的写法（如特殊字符、时态混乱、缩写）。给修复建议。
{粘贴}10. 没有 title 的领导力 bullet
我没拿到 title 但实际在带：{做了什么 / 何时 / 带谁}。请诚实写出领导力，不要假装有 title。11. 指标补丁
bullet 读着顺但完全没有数字时用。
Below are 8 of my bullets. For each, propose 2 metric angles I could legitimately add (latency, $ saved, % adopted, headcount unblocked, time-to-X reduced, NPS, MAU, conversion). For each metric: a sample value range and the question I should ask my manager to confirm a real number.
{paste bullets}可替换变量： 粘贴你的 8 条 bullet
优化建议： 追一句：“Never invent specifics — only suggest the SHAPE of the metric I could ask my manager to confirm.”
12. Senior / Staff 级改写
I am applying for a {senior / staff / principal} role. Below are 6 of my bullets written at IC4 voice. Rewrite each in {target level} voice: emphasize scope (team, org, $), ambiguity navigated, and second-order impact (downstream metrics, cultural change, hiring leverage). Do not invent scope I do not have.
{paste bullets}13. 简历 gap 解释行
I have a {N-month / N-year} gap on my resume ({2024-2025 caregiving / sabbatical / health / layoff search}). Write 2 versions of a one-line resume entry that names the gap honestly + the most relevant thing I did during it (course, certification, project, freelance). Keep it confident, not apologetic.14. 数字型简历 → 叙事型
设计 / 写作 / 客户向岗位适用。
My current resume is metric-heavy but reads cold for a {design / writing / customer-success / strategy} role. Rewrite 5 bullets in a more narrative voice: 1 specific user problem, 1 concrete action I took, 1 short outcome (qualitative OK). Each bullet still under 30 words.
{paste bullets}15. 简历 vs JD 自检
Below is my resume and the JD I want to apply to. For each JD requirement, mark: covered (where in resume), partially covered (what to strengthen), missing (whether to add or accept the gap). Then suggest the 3 highest-impact resume edits in order.
Resume: {paste}
JD: {paste}容易踩的坑
- 只列职责不写结果
- 完全没有量化
- 5 条 bullet 同一个动词开头
- 为讨好 AI 编造数字——招聘官会追问
- 一份简历投 10 个岗，从不按 JD 对齐
优化技巧
- 一定告诉 AI 目标职级（初级 / 高级 / Staff），同一句话不同级写法差别很大。
- 每条要求动作-结果-证据三件套，缺一即弱。
- 每段 bullet 控制在 6 条。AI 喜欢扩到 12 条，招聘官不会读。
- 每条留一个可被验证的指标，没有参照系的”性能提升 40%“会显得编的。
- ATS 检查单独跑一次（模板 9）——字体 / 多栏 / 表格 / emoji 都可能让解析器失败。
- Senior+ 岗让 AI 强调范围和不确定性导航，不只是产出。
- JD 对齐版存副本，主简历保持中性，便于下次再投。
FAQ
- 一段经历写几条？: 当前岗位 4-6 条；过往 3-4 条；老的或不相关的 1-2 条或并入”其他经历”。
- 每个岗位都要单独改一遍吗？: 在意的岗位要。按 JD 跑模板 15 选 3 条最高 ROI 修改，10 分钟即可，约能让回复率翻倍。
- “足够量化”是多量化？: 每条都要有至少一个数字——用户数 / $ / % / 时长 / 人数 / 排名。实在没有，就用具体名字代替（系统名 / 客户名 / 上线名）。
- AI 改写的 bullet 会被识破吗？: 改写本身不是问题，问题在于语言太通用。每条保留一处公司内部专有细节（项目代号、内部工具、规模）即可。
- 招聘官会看 Summary 段吗？: 大多直接跳过。仅在转行 / 回归空窗时值得用，否则把行数用在 bullet 上。
- AI 老编我没有的数字怎么办？: 追加：“Do not invent specific numbers. If a metric is uncertain, leave a
[CONFIRM: ...]placeholder I can verify with my manager.”