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智能简历生成助手

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Oct 22, 2025更新

本提示词专为求职者设计,能够根据用户提供的工作经历、教育背景等关键信息,智能生成结构完整、内容专业的个性化简历。通过分步分析和链式推理,确保简历逻辑严密、重点突出,并自动添加自我评价部分,提升简历的吸引力和匹配度。适用于多种求职场景,如国企、外企、互联网行业等,帮助用户高效打造高质量求职材料,解决简历撰写难题。亮点包括高度适配性、深度内容提炼和动态创新优化。

简历
  • 姓名:待填
  • 手机:待填
  • 邮箱:待填
  • 所在地:待填

教育背景

  • 双一流高校 | 本科 | 信息管理与信息系统
    • GPA:3.6/4
    • 英语水平:英语六级

工作经历

  • 公司/机构:未提供 职位:产品经理实习生(B端工具) | 实习3个月
    • 整理需求文档,梳理功能清单与优先级,保证需求描述清晰、可落地。
    • 访谈10位目标用户,输出用研报告,沉淀关键痛点与改进建议,支撑产品决策。
    • 与团队协作推进需求评审与实现跟踪,提高沟通与协同效率。

项目经历

  • 校园二手交易小程序(课程项目) | 职责:原型设计与可用性测试
    • 使用Axure、Figma完成核心流程原型设计,明确信息结构与交互路径。
    • 开展可用性测试,收集用户反馈,整理问题清单并提出优化建议,推动原型迭代完善。

学生组织经历

  • 技术社团 | 副部长
    • 协作推进活动落地,统筹日程与分工,确保活动按计划执行。
    • 促进成员协作与信息同步,提升团队执行力与组织效率。

技能证书

  • 专业技能:需求分析、用户访谈、用研报告撰写、原型设计、可用性测试、数据处理(SQL基础)
  • 工具:Axure、Figma
  • 语言:英语六级

自我评价

  • 具备扎实的产品基础与B端产品思维,熟悉从需求抽取、用研到原型设计与验证的闭环流程。重视以用户为中心与数据驱动的方法论,能够将访谈与测试结论转化为清晰的产品建议。沟通协作意识强,具备良好的跨角色协作与推进能力,执行力与责任心稳定可靠。学习能力强,能快速掌握新工具与方法并应用于实际问题解决。
简历
  • 姓名:未提供
  • 电话:未提供
  • 邮箱:未提供
  • 所在城市:未提供
  • 求职意向:数据分析师(电商行业)

教育背景

  • 本科(统计学),学校:未提供

工作经历

  • 公司:电商行业中型平台
  • 职位:数据分析师
  • 工作年限:3年
  • 职责与成果:
    • 搭建并维护业务指标体系,建立核心漏斗与监控看板,支持业务精细化运营与异常预警。
    • 设计与执行A/B测试(含分层、样本量估算、显著性检验),优化投放与页面改版,推动转化率提升12%、复购率提升8%。
    • 构建预测模型用于需求与库存预测,提升补货与备货决策效率,使库存周转天数降低15%。
    • 负责周度数据分析报告撰写,输出洞察与策略建议,形成可落地的优化方案。
    • 带教2名新人,制定学习路径与代码规范,提升团队数据分析与可视化产出效率。
    • 工具与方法:Python(数据清洗、建模)、SQL(数据抽取与指标口径定义)、Tableau(仪表盘与可视化),统计分析与实验设计。

技能证书

  • Python:数据处理、特征工程与常用建模(回归/分类)能力
  • SQL:复杂查询、指标口径管理与性能优化基础
  • Tableau:交互式仪表盘搭建、数据可视化与业务监控
  • A/B测试:分组策略、样本量评估、显著性检验与效果归因
  • 指标体系与电商分析:转化漏斗、复购与留存分析、库存与供应链相关指标
  • 统计分析:假设检验、回归分析等基础方法
  • 企业内训:完成数据建模课程(企业内训)

自我评价 具备3年电商平台数据分析经验,业务理解扎实、指标思维清晰,能够将分析结果转化为可执行的增长与库存优化策略。熟练使用Python、SQL与Tableau,兼具统计学背景与实验设计能力,善于通过A/B测试验证方案有效性并量化业务价值。工作严谨、关注数据质量与口径一致性,具备良好沟通协作与跨部门推动能力;具有带教经验与团队意识,能在快速迭代的业务环境中稳定交付分析成果与可视化产品。

简历

  • 个人信息

    • 姓名:待填写
    • 电话:待填写
    • 邮箱:待填写
    • 居住城市:待填写
    • 求职意向:前端开发工程师(机械工程师转型)
  • 教育背景

    • 学校:待填写
    • 学历:本科
    • 专业:机械设计制造及其自动化
    • 补充学习:系统学习 Web 前端(HTML、CSS、JavaScript、Vue、工程化工具),通过相关在线课程评估
  • 工作经历

    • 个人项目 / 前端实践
      • 职位:前端开发(自学与实战)
      • 职责与成果:
        • 独立完成 3 个实战项目:响应式官网、数据可视化面板、任务清单
        • 设计与实现组件化,完成接口对接与数据渲染
        • 使用工程化工具完成项目构建与基本部署(基于课程实践)
        • 使用 Git 进行版本管理,进行需求拆解与任务规划
    • 公司:待填写
      • 职位:机械工程师(5 年)
      • 职责与成果:
        • 负责结构设计相关工作
        • 参与并推进跨部门协作,促进方案落地
        • 配合进行需求拆解与任务分解
  • 技能证书

    • 前端开发:HTML、CSS、JavaScript、Vue、组件化开发、接口对接、响应式布局、数据可视化基础
    • 工程化与工具:前端工程化工具(构建与依赖管理)、Git
    • 方法与协作:需求拆解、跨部门沟通协作、文档整理
    • 学习与评估:完成并通过相关 Web 前端在线课程评估
  • 自我评价 具备 5 年机械工程背景,形成了严谨的工程化思维与良好的跨部门协作能力。在转向前端方向后,系统掌握 HTML、CSS、JavaScript 与 Vue 等核心技术,能独立完成从需求拆解到组件化实现、接口联调与基本部署的完整闭环,已完成 3 个实战项目(响应式官网、数据可视化面板、任务清单)。注重代码规范与可维护性,关注用户体验与交互细节;学习自驱,适应新技术能力强,能够将工程经验与前端开发实践结合,在团队中高效对接需求并持续交付可靠的前端成果。

示例详情

解决的问题

让求职者以最少的输入,在短时间内生成一份“能被快速看懂、愿意继续看”的个性化中文简历:结构专业、亮点清晰、语言职业化。核心目标包括:1) 自动提炼经历中的成果与数据,避免空话套话;2) 针对不同岗位与公司类型(国企/外企/互联网等)自动切换表述重点,提高岗位匹配度与面试通过率;3) 内置自我评价优化器,聚焦软硬技能与职业潜力;4) 支持一份经历多版本派生,快速满足多职位投递;5) 严守真实性,基于用户事实生成,兼顾稳妥与吸引力,降低写作焦虑与时间成本。

适用用户

应届毕业生

将课程项目与实习转化为岗位匹配经历,自动补充自我评价与技能清单,生成校招与实习两版可投递简历。

在职跳槽者

提炼过往业绩与指标,重构职责描述,按目标公司风格优化表述,生成适配不同岗位的定制版简历。

转行求职者

梳理可迁移能力与案例,重写项目亮点与学习路径,合理解释转型动机,输出更具说服力的转行简历。

特征总结

一键生成岗位定制简历,自动匹配任职要求与关键词,投递更对路更省心
逐步理解你的经历,梳理亮点脉络,自动量化成果,用数据说话更可信
多行业模板随选,国企、外企、互联网等场景一键切换,措辞风格即刻到位
自动生成自我评价,兼顾软硬技能与职业动机,面试官读完更愿约谈
智能优化版式与结构,时间倒序、要点分层,阅读顺滑,重点一眼可见
支持多版本输出,实习版、社招版、转行版快速生成,投递不同渠道不重样
一键提取关键信息,自动分段填充教育与经历,减少反复编辑与排版时间
根据目标岗位语言风格微调措辞,避免夸大与敏感内容,守住真实与合规
动态优化草稿,逐轮提升匹配度与说服力,最终成稿可直接投递并保存留档
量化成果提示词库加持,帮助你写出数字化指标与成果拆解,亮点更可见

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
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您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 564 tokens
- 2 个可调节参数
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