AI 能把简历写得顺，但不能替你制造成果。真正有用的写法，是先把经历拆成可核查的证据：你面对的业务问题、自己承担的动作、交付物和结果。再让工具根据目标岗位调整顺序和语言，而不是让它夸大职位或补写数字。
一段经历先回答四个问题
项目为什么开始、你具体负责什么、做了哪些可见动作、最后留下什么可证明的结果。结果不一定是百分比，也可以是上线的流程、交接文档、客户反馈、节省的重复步骤或完成的交付。没有数据时，诚实写清范围和验证方法。
| 素材字段 | 示例方向 | 避免写法 |
|---|---|---|
| 问题 | 客户反馈散落、交接效率低 | 泛称“负责优化” |
| 动作 | 访谈、梳理、测试、上线 | 用“主导一切”代替细节 |
| 成果 | 建立可复用模板和验收流程 | 虚构增长数字 |
| 证据 | 文档、版本记录、公开成果 | 无法说明来源的评价 |
提示词这样写更稳妥
请根据我提供的真实经历和目标岗位要求，生成简历中的项目描述。每段用“背景—本人动作—交付物—结果/证据”组织，保留事实边界。不要新增数字、客户名称、职位或未经提供的技能；信息不足时请列出需要补充的材料。输出后标注每句话对应的原始事实。
得到草稿后，自己逐句标记是否能举证。若一条描述面试时无法展开，就降级为职责说明或删除。对岗位要求的匹配度，可以像整理会议材料一样先列标准再回答，相关思路见提示词的任务与验收拆解。
投递前检查
核对时间线、公司名称、职位、数字、作品链接和联系方式；不要把客户保密信息、同事隐私或未发布数据放入简历。AI 帮你压缩与组织信息，真实性仍必须由本人承担。
