我自己的判断标准很简单：凡是「表达层面」的活交给 AI，凡是「事实层面」的活自己扛。
适合交给 AI 的：把「负责社群运营」改成带动作和结果的一句；把三行长句压成一行；同一段经历换三种说法挑最顺的；中英文互相校准，去掉翻译腔；把过于口语化的自述改成书面措辞。
不适合交给 AI 的：编你没做过的项目，猜你没拿到的数字，替你决定哪段经历该留、哪段该删。这些一旦被面试官顺着问两句就露了。简历是「可被追问的提纲」，不是文案作品。
还有一点常被忽略：不少公司会先用 ATS（简历机筛系统）做关键词初筛。这套系统的本质是做文本匹配和字段解析，它不认识「才华横溢」，只认识「Python」「用户增长」「供应链」这类词。所以优化方向是让关键词能被解析出来，而不是堆形容词。
顺序错了，后面全是白工。我一般按这三步走，总耗时大概一小时。
拿一份目标岗位的 JD（招聘岗位描述），对着简历问四个问题：
体检这一关过不了，AI 只会把问题包装得更好看。
把单条经历贴给 AI，附上一句要求：按 STAR（事-动-果-效写法）压成两行，动词开头，结果尽量量化，不要加我没提供的信息。
比如原句「负责微信公众号内容更新」，改后可以是这样：独立负责公众号选题与日更，3 个月内把单篇平均阅读量从 800 提升到 2600，带来约 1200 名留资用户。这里的数字是手上真有的，不是编的——如果你没有数字，就换成范围或频次：每周产出 5 篇、覆盖 3 条产品线、服务 200+ 内部用户。
同一个 bullet 让 AI 出三个版本，自己挑一个最像「你平时说话」的。
把 JD 里的关键词分两类：硬技能（工具、语言、方法论）和软场景（跨部门、从 0 到 1、海外市场）。在简历里找到真实对应的经历，把词换进去——只有真的做过才换。
比如 JD 反复提「跨部门协作」，而你确实推动过设计和技术排期，那就把「沟通协调」改成：拉通设计、研发、运营三方排期，把版本周期从两周压到一周。
一、让 AI 从零写整份简历。 生成出来的经历会往「标准岗位模板」上靠，读起来都像同一个人，面试一问细节就崩。正确做法是：你出原始素材，AI 只做压缩和润色。
二、把关键词堆成词云。 技能栏塞二十个词，正文里却没有任何一个被用过。面试官会挑其中一个问「这个你做过什么」，答不上来就减分。每个关键词最好至少有一条经历托底。
三、改完不回头通读。 AI 爱用「显著提升」「全面优化」这类词，也不清楚你上一段写了什么，容易在两段经历里重复同一个动词。通读一遍，把重复的词换掉，把明显不属于你的口吻改回来。
最后提醒一句：AI 改完的简历，必须撑得住「你具体做了什么」这个追问。撑不住的句子，删掉比留着好。
如果你也在改简历，可以试试 棱镜简历，粘贴简历就能出一份体检报告，先看硬伤再动手。
被看出来的一般不是「AI 味」，而是内容空。措辞被润色很正常；但如果整份简历只有形容词、没有具体动作和结果，任何 HR 都会觉得可疑。
免费的通用对话工具基本够用。真正稀缺的是你手上的原始素材——做过什么、数字多少、和目标岗位差在哪，这些 AI 给不了。
能帮上忙，但不是万能。它能让关键词更贴近 JD、格式更规整；可如果硬性条件（学历、年限、证书）不匹配，改措辞也救不回来。
一句一句念出声。凡是念着别扭、或者被追问时会心虚的句子，重写或删掉，宁可少写两行。
读完想知道自己的简历什么水平？
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