本提示词专为即将毕业的大学生设计，能够根据个人背景信息智能生成专业、得体的求职信。通过系统化的信息收集和结构化分析，确保求职信内容全面覆盖招聘方的关注重点，包括个人基本信息、专业能力、岗位匹配度和职业规划等核心要素。提示词采用分步式工作流程，先深度理解用户背景与岗位需求，再系统化组织内容结构，最后生成符合职场规范的正式文书。特别注重突出个人优势与岗位的契合度，避免模板化表达，帮助求职者在竞争激烈的就业市场中脱颖而出。生成的求职信格式规范、语言得体，能够有效提升求职成功率。
日期：2025年9月23日 收件人：贵公司人力资源部/招聘负责人 尊敬的招聘负责人： 您好！我了解到贵公司正在招聘软件开发工程师，特此递上求职信。本人22岁，计算机科学与技术专业应届毕业生，系统学习了数据结构、操作系统、数据库等核心课程，具备扎实的计算思维与工程基础，期望在贵公司以软件开发工程师身份开启职业生涯。 在校期间，我主导完成过一项移动应用项目，承担总体推进与核心功能开发。项目过程中，我注重需求澄清与任务拆解，合理选用数据结构以提升性能，关注接口约定与模块边界，通过代码规范、单元测试与同伴评审保障质量，并在多成员协作中保持高效沟通与进度管理。该经历让我形成了以用户价值为导向、以工程质量为抓手的开发习惯。 技术上，我熟悉Java与Go，重视清晰的抽象与可维护的设计，能够在理解操作系统与数据库原理的基础上进行并发控制、资源管理与数据持久化实践；面对新技术与新业务，具备快速学习、验证与落地的能力。我善于将课程中的关键原理与项目中的实践经验转化为可交付的代码与可解释的技术决策，持续提升可读性、可测试性与性能表现。我相信上述积累与习惯，与软件开发工程师对扎实基础、工程化能力与团队协作的要求高度契合。 如果有幸加入贵公司，我将以结果为导向，积极承担从需求对接、功能实现到问题定位与优化的全流程工作，持续打磨代码质量与交付效率，为团队目标稳定贡献可靠的产出。 感谢您在百忙之中审阅。期待有机会参与面试，进一步交流我能为贵团队创造的价值。 此致 敬礼！ 应聘者：XXX
日期：2025年9月23日 收件人：贵公司招聘负责人 尊敬的招聘负责人： 您好！我为24岁人工智能专业硕士，现诚挚申请贵公司算法工程师职位。通过校园招聘信息了解到贵司正在招募算法人才，我愿以扎实的计算机视觉训练与工程实践为贵司业务赋能。 硕士阶段我聚焦计算机视觉方向，围绕图像理解等任务开展模型设计与实验验证，发表1篇会议论文；在省级机器学习竞赛中获二等奖，负责从数据清洗、特征与模型方案设计到训练调优的全流程，实现稳定可复现的效果。在论文工作中形成了从问题定义、基线构建到消融分析的完整闭环；在竞赛中强调数据与工程稳定性，按里程碑推进与复盘。 我熟练使用PyTorch，能独立搭建训练管线（数据增强、损失设计、评估指标与可视化），并在模型优化方面有实践，包括剪枝、量化与混合精度等，以在精度与性能间取得平衡。针对算法工程师的核心职责——算法设计实现、实验评估与迭代、性能优化与跨团队协作——我具备相应匹配：能依据需求制定对比实验、撰写技术说明与复现脚本，推动方案落地。对于常见视觉任务中的数据分布偏移与错误案例，我有系统化排查与改进的经验。 我注重代码规范与结果可信度，善于将复杂问题拆解为可执行任务，并能根据岗位侧重点提供更深入的技术细节或结合业务目标的综合说明。 感谢您阅读我的申请，期待有机会进一步交流，介绍我的研究与实践思路，贡献于贵公司的算法迭代与产品价值提升。 此致 敬礼 应聘者：［姓名］ 联系方式：［电话/邮箱］
日期：2025年9月23日 收件人：招聘经理 公司：贵公司数据分析师招聘 尊敬的招聘经理： 您好！我是一名23岁的机械工程专业毕业生，现申请贵公司数据分析师岗位。关注到贵公司对数据驱动业务决策的重视，我希望以扎实的数理基础与工程化思维，为团队提供可靠的数据分析支持。 在机械工程学习中，我接受了严谨的模型与实验训练，具备结构化拆解问题、验证假设与度量结果的能力。自学Python与SQL后，独立完成了一个业务指标分析小项目：明确指标口径，用SQL完成数据提取，以Python进行清洗与可视化，搭建简洁的周报与异常提醒，沉淀可复用的脚本与图表模板，保障结果一致性与可追溯性。 我的强项是将非对口经历转化为岗位价值：把工程中的流程控制迁移为数据管道设计，把误差分析迁移为数据质量管理，把实验验证迁移为AB对比与增量评估。在执行层面，我注重口径统一、结果可复现与沟通清晰，能够与业务侧共同定义问题、定位原因并给出可执行建议。学习曲线方面，我习惯快速搭建从数据到洞察的端到端流程，并在迭代中持续优化。 我期待在贵公司参与指标体系构建、专题分析与可视化产品完善，以工程化与数据化的双重思维，提升分析效率与洞察质量。感谢您的审阅，盼有机会进一步交流我的思路与成果。 此致 敬礼 应聘人：机械工程专业毕业生（23） 可选叙述角度（用于A/B对比，可替换主体第二段） 角度A（数据产品与指标）：围绕业务目标设计指标口径，以SQL与Python实现数据抽取、清洗与可视化，形成周报与异常提醒的轻量数据产品，保障口径一致与结果可复用。 角度B（问题诊断与沟通）：与业务侧共定义问题，将现象拆解为可测指标，定位数据与流程瓶颈，输出基于证据的行动建议，确保结论可解释、方案可落地。 角度C（学习曲线与迁移）：以工程化方法搭建端到端分析流程，强调数据质量、复现与版本管理，快速适配新场景并迭代优化，实现从熟悉到产出可量化成果的快速闭环。
在短时间内产出多份针对不同公司与岗位的求职信；把课程与项目亮点转化为岗位语言；一键切换校招话术，避免礼仪与格式错误。
将科研、论文与竞赛成果提炼为可读亮点；按岗位需求自动匹配技能证据；生成不同深度版本，满足技术岗与综合岗投递。
重点呈现可迁移能力与学习曲线；把非对口经历重写为岗位相关成果；快速生成两三种叙述角度，支持自我A/B对比。
把社团、志愿与课程作业转化为量化成果；自动完善引言与结尾表达；输出不同行业版本，适配批量投递。
课堂示范与工作坊快速生成示例求职信；提供清晰结构与注意事项清单；批量初稿统一规范，减少逐条修改时间。
引导同学补全关键信息，快速出初稿供老师把关；统一称谓与版式，减少格式性失误；对不同岗位给出针对性版本。
将零散的个人信息秒变为“可投递、看得懂、记得住”的求职信。围绕校招、社招与实习三大场景，快速生成贴合目标岗位的专业文书，突出优势与匹配度，避免模板化空话。帮助应届生在有限时间内稳定产出高质量求职信，提升简历筛选通过率与面试邀约率，同时确保格式规范、语气得体、内容可信，形成可复用的个性化求职表达方案。
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