AI 做简历最擅长的其实是「整理」，不是「创作」。你把一段口语化的经历流水丢给它，它能把主谓宾补全、把动词提到句首、把三行压成两行、把中英文版本对齐、按 JD（招聘岗位描述）里的关键词做词频匹配。这些活以前要磨一两个小时，现在十几分钟能出一版。
但它不知道三件事：你在项目里到底负责哪一段、你离职的真实原因怎么写才不刺眼、目标岗位背后的人在挑什么。你让它「编一段我没做过的项目」，它编得出来，而且编得挺顺。问题是面试官追问两句——数据怎么来的、团队几个人、你负责哪块——就露馅了。
所以我自己定了一条判断标准：凡是生成出来、但我答不上「具体怎么做的」的内容，要么删，要么改成我真做过的事。这条比任何提示词都管用。
很多人用 AI 做简历的姿势是：打开对话框，说「帮我写一份简历」。出来的东西自然泛。我的做法是三层递进，顺序别调。
不要只贴岗位名称。完整 JD（招聘岗位描述）里有职责、有要求、有行业词。先让它做一件事：这个岗位最看重哪 5 个能力，按重要性排。拿着这份清单再回头看自己的经历，缺哪块心里就有数了。
先别美化。就写「管过门店排班，人多的时候临时调过几次」这种。丑没关系，AI 的工作就是把它变好看。反过来，如果你一开始就写成「统筹门店人力调度优化」，那 AI 只能在这句空话上继续加空话。
每一段流水尽力带上三样：做了什么、怎么做的、结果是什么。结果可以是「排班投诉从每周几次降到基本没有」这种定性描述，不一定非要有漂亮数字。
不给规则，它会自由发挥；不给样例，它会写成通用模板腔。
规则可以这样给：每条 bullet 一行，动词开头，两行以内，必须带结果。
样例更关键——从你旧简历里挑 1 到 2 条自己满意的 bullet 贴过去，说「照这个语气和颗粒度写」。模型对样例的模仿能力，比对你那几个形容词的理解能力强得多。
一条能直接用的提示词：
你是简历编辑。下面是岗位描述和我的经历流水。
任务：把流水改写成 6 条 bullet，每条一行，动词开头，含可验证的结果。
限制：
1. 不要新增我没提到的经历；
2. 不确定的地方用【待确认】标记，不要自己编数字；
3. 输出后单独列一份「我可能需要补充的素材」清单。
最后那句「列出我可能需要补充的素材」，是这套流程里最值钱的一步：它会把「这里缺个数据」「这里缺个时间范围」指出来，相当于帮你反向列了份待办。
AI 出的稿子是毛坯，不是成品。下面四处，我每次都会逐条过一遍。
另外，一份简历投不同方向时，别只改个标题就发出去。关键词要对齐，经历的排列顺序也要跟着换——投运营就把运营相关经历提前，投项目岗就把协调类经历提前。
第一个是一稿多投。同一个版本发十几个岗位，关键词和方向都对不上，机筛（ATS，简历机筛系统）这一关就容易把你过滤掉。宁可花二十分钟做两个方向的两版，也别指望一份通吃。
第二个是全篇 AI 味。判断方法很简单：把简历念出来，如果一句话里没有任何具体的人、事、时间、地点，那它基本就是废话，删掉不影响信息量。
第三个是细节答不上来。简历上每一条都应该是「可以被追问三层」的：做了什么、为什么这么做、结果怎么样。生成的时候顺手把这三层记在自己的笔记里，面试前翻一遍。
一份 AI 参与写出来的简历，能不能用，取决于你在生成前后各做了多少工。可以按这个清单走：
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